（正式版）T∕IAMAC 001-2025 保險資產管理行業數據分類分級指南

ICS03.060CCSA11Guideforclassificationandgradingfordatainthe2025-12-25發布IT/BIAMAC001—2025前言 2規范性引用文件 3術語和定義 4數據分類分級原則 4.1依法合規原則 4.2全面覆蓋原則 4.3業務適配原則 4.4動態更新原則 5數據分類 5.1分類方法 5.2分類規則 6數據分級 6.1分級方法 6.2分級規則 6.3非結構化數據分級規則 7數據分類分級步驟 7.1確定分類分級對象 7.2分類分級要素識別 7.3數據影響分析 7.4綜合確定級別 附錄A（資料性）數據分類分級目錄 5參考文獻 T/BIAMAC001—2025本文件按照GB/T1.1—2020《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規則》的規定起請注意本文件的某些內容可能涉及專利。本文件的發布機構不承擔識別專利的責任。本文件由中國銀行保險資產管理業協會提出并歸口。本文件起草單位：中國人壽資產管理有限公司、泰康資產管理有限責任公司、國壽投資保險資產管理有限公司、中信保誠資產管理有限責任公司。本文件主要起草人：王毅、張倩、趙暉、劉蓉、熊文利、方修廣、王風剛、李興、田軍、王璞、楚國賓、唐颯、李勇、詹浩強、張奮濤、田野、李愽、朱帥、馬子悅。T/BIAMAC001—2025保險資產管理行業作為金融市場的核心參與者，具有資金規模龐大、投資品類多元、業務鏈條復雜等特征，涵蓋海量投資研究、交易執行、風險控制、運營管理等敏感數據。然而，由于行業不直接面向個人客戶開展業務，傳統數據安全管理體系多聚焦于銀行、保險主業的零售端場景，導致針對保險資產管理業務特性的數據分類標準存在適配性不足、顆粒度粗等問題，難以有效支撐機構對復雜業務場景下的數據安全風險識別與防控。同時，行業面臨監管合規要求趨嚴、數據要素市場化進程加速、數據泄露風險加劇等多重挑戰，亟需構建一套貼合保險資產管理業務邏輯的精細化數據分類分級體系。本文件聚焦于保險資產管理行業，旨在提供科學、實用、可操作的數據分類分級方法，構建行業統一的數據目錄，提升數據安全管理標準化水平。本文件主要內容包括數據分類分級的原則、方法、具體規則、實施步驟及分類分級應用場景，適用于保險資產管理機構對其業務及經營管理過程中，產生和使用的數據進行分類分級管理開展數據分類分級管理活動。通過建立行業適配的分類分級標準，助力機構準確識別數據安全級別，強化數據保護，提升數據治理與安全利用能力，為保險資產管理行業的高質量發展提供有力支撐。1T/BIAMAC001—2025保險資產管理行業數據分類分級指南本文件規范了保險資產管理行業數據分類分級的全流程管理要求，涵蓋數據分類分級的原則、方法、具體規則、實施步驟及分類分級應用場景等內容。本文件適用于保險資產管理機構對其業務管理、經營管理、客戶服務等過程中，產生和使用的數據進行系統化分類分級管理。2規范性引用文件本文件沒有規范性引用文件。3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.1數據分類dataclassification根據數據的屬性、內容、敏感程度或用途等特征，按照一定的原則和方法進行區分和歸類。3.2數據分級datagrading根據數據的敏感程度、重要性和潛在影響，劃分為不同級別，并采取差異化的保護措施。4數據分類分級原則4.1依法合規原則數據分類分級應遵循有關法律法規及金融監管部門規定要求，優先識別和管理涉及國家或行業有專門管理要求的數據，建立配套管理機制，確保分類分級結果符合法定安全保護義務。4.2全面覆蓋原則數據分類分級應對各類數據進行全面梳理與分類，數據范圍需涵蓋保險資產管理行業業務管理、經營管理和系統運營等過程中產生和獲取的所有數據。4.3業務適配原則數據分類分級應緊密結合保險資產管理行業特性，聚焦投資決策、風險管理、客戶服務等核心業務場景，綜合評估數據的重要程度、敏感程度差異，科學劃分數據安全類型和級別，實現數據安全與業務效率的動態平衡。5.1分類方法數據可進一步細分為投資研究數據(內部)、投資研究數據(共享)、投資決策數據、投后管理數據等。數據管理數據數據管理數據新技術應用數據信息安全管理數據系統運維數據規劃研發數據綜合管理數據營銷服務數據運營管理數據風險管理數據行情資訊數據交易管理數據投資管理數據投資標的管理數據產品管理數據投資賬戶數據機構客戶數據個人客戶數據3T/BIAMAC001—2025圖1數據分類分級目錄6數據分級6.1分級方法保險資產管理機構按照數據的覆蓋度、精度、規模、深度等要素，評估此項數據的重要性及其泄露后可能造成的安全風險，將行業數據從高到低分為核心數據、重要數據、一般數據。其中，一般數據進一步細分為敏感數據和其他一般數據。6.2分級規則6.2.1核心數據對領域、群體、區域具有較高覆蓋度或者達到較高精度、較大規模、一定深度的重要數據，一旦被非法使用或者共享，可能直接影響政治安全、國家安全重點領域、國民經濟命脈、重要民生、重大公共利益。6.2.2重要數據特定領域、特定群體、特定區域或者達到一定精度和規模的數據，一旦被泄露、篡改或損毀，可能直接危害國家安全、經濟運行、社會穩定、公共健康和安全。6.2.3敏感數據一旦被泄露或者篡改、損毀，對經濟運行、社會穩定、公共利益有一定影響，或者對組織自身或者公民個體造成重要影響的數據。保險資產管理機構在開展業務及經營管理過程中，產生的投資研究、投資決策、投資交易、風險監測等數據，通過采購、合作引入、自行收集等方式獲得的外部數據，在其他業務活動中產生的戰略規劃信息、人力信息、源代碼信息等，涉及金融市場內部信息或保險資產管理機構內部關鍵信息，一旦被泄露或者篡改、損毀，可能對機構的核心競爭力及社會聲譽造成一定損害、導致機構自身及客戶權益出現損失，應劃定為敏感數據。6.2.4其他一般數據除上述數據以外的數據為其他一般數據。6.3非結構化數據分級規則非結構化數據的定級采用“結構化拆分、就高定級、整體把控”的原則。例如：對于視頻、影像、文稿等非結構化數據，優先對其內容進行人工或智能結構化拆分，解析其中蘊含的敏感級及以上的結構化信息。若拆分后的數據涉及不同安全等級，需遵循“就高定級”規則，以所含信息中的最高安全等級作為該非結構化數據的基礎安全級別。同時，結合數據整體用途與潛在風險進行整體把控：若數據整體僅用于常規業務流程，且不涉及敏感操作，可在基礎安全級別上適度下調；若數據整體涉及重大決策，或可能影響公司合規經營的，應保持最高安全級別。此外，定期對非結構化數據的安全等級進行復核，確保其與數據使用場景、業務需求及監管要求動態適配，最終確定該非結構化數據的整體安全級別，保障非結構化數據安全與合規應用。4T/BIAMAC001—20257數據分類分級步驟7.1確定分類分級對象對本機構數據進行梳理盤點，明確待分級的數據范圍，如數據項、數據集或衍生數據等。7.2分類分級要素識別根據數據盤點情況，獲取到影響數據分級的要素，包括數據的所屬領域、覆蓋度、源頭系統、深度、重要性等要素信息。7.3數據影響分析結合數據所屬領域、覆蓋度、源頭系統、深度、重要性等要素識別情況，分析數據一旦遭到泄露、篡改、損毀或者非法獲取、非法使用、非法共享，可能影響的范圍和程度。7.4綜合確定級別按照前述分析識別結果，綜合確定數據的分類和級別。5T/BIAMAC001—2025附錄A（資料性）數據分類分級目錄表A.1規定了數據分類分級體系。表A.1數據分類分級目錄類類考據姓名、聯6T/BIAMAC001—2025數據、交據代碼、賬基本屬性，包含產品名7T/BIAMAC001—2025跟蹤、評人、發行狀態等信息。報告、投8T/BIAMAC001—2025數據、投“一帶一金流動、持9T/BIAMAC001—2025“一帶一金流動、持T/BIAMAC001—2025動態、獲據本機構及其工作人員的經營管理和執業行為符T/BIAMAC001—2025普遍遵守的職業道德和據數據、資“一帶一T/BIAMAC001—2025金流動、持“一帶一T/BIAMAC001—2025金流動、持關的數據。包括持倉資底層穿透持倉等數據。“一帶一T/BIAMAC001—2025金流動、持標簽、互T/BIAMAC001—2025信息、人信息、黨略目標而制定的詳細計劃和年度經營計劃等。量和報告過程中產生的T/BIAMAC001—2025工信息數據中不宜向他T/BIAMAC001—2025和群眾的來信來訪等。會員信息、會費管理數據、各類活動記錄等。序形成和使用的書面材T/BIAMAC001—2025理需要而制訂的具有法規性或指導性或約束力件和圖片等關鍵信息。（已公（未公T/BIAMAC001—2025據指標、故T/BIAMAC001—2025級、診斷信息等數據。息安全管理中產生的數據、第三方與供應鏈數據、數據安全信息等。據情況、效大模型/AI工具基于輸信息，包T/BIAMAC001—2025用性、安T/BIAMAC001—2025參考文獻[1]GB/T35273-2020信息安全技術