中国保险资管业协会：2025保险资产管理行业数据分类分级指南（28页）.pdf

1、ICS03.060CCS A 11T/BIAMAC 0012025团体标准保险资产管理行业数据分类分级指南Guide for classification and grading for data in the insurance asset managementindustry2025-12-25 发布2026-01-01 实施中国银行保险资产管理业协会发 布T/BIAMAC 0012025I目次前言.II引言.III1范围.12规范性引用文件.13术语和定义.14数据分类分级原则.14.1依法合规原则.14.2全面覆盖原则.14.3业务适配原则.14.4动态更新原则.25数据分类.25.1

2、分类方法.25.2分类规则.26数据分级.36.1分级方法.36.2分级规则.36.3非结构化数据分级规则.37数据分类分级步骤.47.1确定分类分级对象.47.2分类分级要素识别.47.3数据影响分析.47.4综合确定级别.4附录 A（资料性）数据分类分级目录.5参考文献.22T/BIAMAC 0012025II前言本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由中国银行保险资产管理业协会提出并归口。本文件起草单位：中国人寿资产管理有限公司、泰康资产管理有限责任

3、公司、国寿投资保险资产管理有限公司、中信保诚资产管理有限责任公司。本文件主要起草人：王毅、张倩、赵晖、刘蓉、熊文利、方修广、王风刚、李兴、田军、王璞、楚国宾、唐飒、李勇、詹浩强、张奋涛、田野、李愽、朱帅、马子悦。T/BIAMAC 0012025III引言保险资产管理行业作为金融市场的核心参与者，具有资金规模庞大、投资品类多元、业务链条复杂等特征，涵盖海量投资研究、交易执行、风险控制、运营管理等敏感数据。然而，由于行业不直接面向个人客户开展业务，传统数据安全管理体系多聚焦于银行、保险主业的零售端场景，导致针对保险资产管理业务特性的数据分类标准存在适配性不足、颗粒度粗等问题，难以有效支撑机构对复杂

4、业务场景下的数据安全风险识别与防控。同时，行业面临监管合规要求趋严、数据要素市场化进程加速、数据泄露风险加剧等多重挑战，亟需构建一套贴合保险资产管理业务逻辑的精细化数据分类分级体系。本文件聚焦于保险资产管理行业，旨在提供科学、实用、可操作的数据分类分级方法，构建行业统一的数据目录，提升数据安全管理标准化水平。本文件主要内容包括数据分类分级的原则、方法、具体规则、实施步骤及分类分级应用场景，适用于保险资产管理机构对其业务及经营管理过程中，产生和使用的数据进行分类分级管理开展数据分类分级管理活动。通过建立行业适配的分类分级标准，助力机构准确识别数据安全级别，强化数据保护，提升数据治理与安全利用能力

5、，为保险资产管理行业的高质量发展提供有力支撑。T/BIAMAC 00120251保险资产管理行业数据分类分级指南1范围本文件规范了保险资产管理行业数据分类分级的全流程管理要求，涵盖数据分类分级的原则、方法、具体规则、实施步骤及分类分级应用场景等内容。本文件适用于保险资产管理机构对其业务管理、经营管理、客户服务等过程中，产生和使用的数据进行系统化分类分级管理。2规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。3.1数据分类data classification根据数据的属性、内容、敏感程度或用途等特征，按照一定的原则和方法进行区分和归类。3.2数据分级data g

6、rading根据数据的敏感程度、重要性和潜在影响，划分为不同级别，并采取差异化的保护措施。4数据分类分级原则4.1依法合规原则数据分类分级应遵循有关法律法规及金融监管部门规定要求，优先识别和管理涉及国家或行业有专门管理要求的数据，建立配套管理机制，确保分类分级结果符合法定安全保护义务。4.2全面覆盖原则数据分类分级应对各类数据进行全面梳理与分类，数据范围需涵盖保险资产管理行业业务管理、经营管理和系统运营等过程中产生和获取的所有数据。4.3业务适配原则数据分类分级应紧密结合保险资产管理行业特性，聚焦投资决策、风险管理、客户服务等核心业务场景，综合评估数据的重要程度、敏感程度差异，科学划分数据安全