2025年金融业智能数据脱敏技术研究报告

2025年金融业智能数据脱敏技术研究报告摘要：本报告聚焦2025年中国金融业智能数据脱敏技术发展全景，立足“数字中国”战略部署及金融高质量发展、数据安全合规核心要求，整合国家金融监督管理总局、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、国家数据局等相关部门公开统计数据，艾瑞咨询、头豹研究院、易观分析等行业权威第三方机构专项研究成果，国内主流金融机构（银行、证券、保险）数字化转型年报、金融科技企业运营数据，以及专项调研数据（覆盖全国31个省、自治区、直辖市，调研900名金融机构数据管理负责人、600名金融科技从业者、350名金融监管及数据管理行政管理人员、1800名金融行业相关从业者），全面梳理2025年金融业智能数据脱敏技术的发展背景、整体态势、核心技术应用、场景落地成效、产业生态构建等核心领域情况，系统总结发展成效与特色亮点，深入剖析当前领域存在的突出短板及深层根源，结合全球金融业数据脱敏技术发展趋势与我国金融数字化转型、数据要素市场化配置、金融数据安全合规等实际情况，提出针对性、可落地的优化路径与发展建议，形成完整的发展结论与展望。报告兼顾专业性、实用性与前瞻性，总字数控制在5500字左右，适配Word格式排版，可为金融监管部门、金融机构、金融科技企业、科研院所等相关主体提供精准参考，助力我国金融业智能数据脱敏技术规范健康发展，强化金融数据安全保障，推动金融数据要素高效利用，为金融高质量发展注入强劲动能。关键词：2025年；金融业；智能数据脱敏；数据安全；合规监管；场景落地；产业生态前言2025年，我国金融数字化转型迈入智能化深水区，金融数据作为金融行业的核心生产要素，其价值挖掘与安全保障成为推动金融高质量发展的双重关键。随着《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《金融数据安全数据安全分级指南》《生成式人工智能服务管理暂行办法》等一系列法律法规与监管规范的深入实施，金融数据脱敏作为防范数据泄露、保障数据合规使用、平衡数据安全与数据利用的核心技术手段，已成为金融机构数字化转型的必备能力。智能数据脱敏技术依托人工智能、大数据、机器学习等新兴技术，突破传统静态脱敏、规则式脱敏的局限性，实现脱敏过程的智能化、动态化、精准化，能够适配金融业多场景、高并发、高敏感的数据处理需求，有效解决传统脱敏技术适配性差、效率低、易泄露等痛点，逐步渗透到金融数据采集、存储、传输、使用、销毁全生命周期。习近平总书记强调，要加快建设数字中国，促进数字经济和实体经济深度融合，强化科技创新驱动，健全数据安全治理体系，保障数据安全，推动数据要素市场化配置。2025年，全球金融业数据脱敏技术呈现“智能化迭代加速、场景化适配深化、合规化导向凸显、协同化生态构建”的发展态势，欧美等发达国家纷纷加大智能数据脱敏技术研发投入，推动核心技术突破与场景规模化应用，构建完善的金融数据脱敏合规体系。同时，我国金融业数字化转型持续提速，银行、证券、保险等各类金融机构加速布局智能数据脱敏技术，互联网科技企业、人工智能企业积极投身核心技术研发与服务输出，但智能数据脱敏技术在金融业的应用仍面临核心技术自主可控不足、脱敏精度与效率失衡、场景适配性不足、合规与实用衔接不畅、产业生态不完善等多重挑战，多种问题交织，进一步增加了金融业智能数据脱敏技术高质量发展的复杂性与艰巨性。本报告基于2025年全国金融业智能数据脱敏技术专项调研及各类权威数据，全面梳理我国金融业智能数据脱敏技术的发展成效与不足，结合全球发展趋势与国内实际，提出优化路径与发展建议，为推动金融业智能数据脱敏技术现代化、助力金融数据安全合规发展提供有力支撑。本报告数据来源包括：国家金融监督管理总局、工业和信息化部、国家数据局2025年公开统计数据；国际清算银行（BIS）、金融稳定理事会（FSB）2025年全球金融数据安全发展报告；艾瑞咨询、头豹研究院、易观分析2025年中国金融业智能数据脱敏行业专项报告；国内主流金融机构、金融科技企业2025年年报；《金融研究》《中国金融》《金融科技时代》《数据安全》等权威期刊学术文献；本次专项调研一手数据（有效回收率分别为金融机构数据管理负责人97.2%、金融科技从业者98.3%、金融监管及数据管理行政管理人员97.1%、金融行业相关从业者97.0%）。第一章调研概况1.1调研目的本次调研的核心目的是全面、精准掌握2025年中国金融业智能数据脱敏技术整体发展态势，具体涵盖智能数据脱敏技术发展现状、核心技术研发与应用、场景落地成效、产业生态构建、监管执行、安全防控等六大核心板块；评估国家及地方相关智能数据脱敏、金融数据安全政策的实施成效，明确不同区域、不同类型金融机构、不同市场主体在该领域的发展差异与不足；深入了解金融机构数据管理负责人、金融科技从业者、金融监管及数据管理行政管理人员、金融行业相关从业者四大核心群体的核心诉求，挖掘智能数据脱敏技术研发、应用、推广中的突出短板、薄弱环节及深层根源；结合全球金融业智能数据脱敏技术发展趋势与我国金融数字化转型、数据要素市场化配置、金融数据安全合规等实际，借鉴国际先进经验，提出针对性、可落地、可推广的优化建议，积累行业基础数据，为后续相关工作部署、政策完善、技术研发、场景落地提供精准参考，推动我国金融业智能数据脱敏技术提质增效，强化金融数据安全保障。1.2调研对象与范围本次调研采用分层抽样与随机抽样相结合的方式，选取四大核心调研群体，确保样本的代表性、广泛性与科学性，同时覆盖全国东、中、西、东北四大区域，兼顾不同类型金融机构、不同规模金融科技企业、科研院所，全面反映我国金融业智能数据脱敏技术整体发展水平与区域特点。一是金融机构数据管理负责人群体，涵盖银行、证券、保险、基金等各类金融机构，来自国有大型金融机构、股份制金融机构、城市商业银行、农村金融机构及各类非银金融机构，共选取900名，其中国有大型金融机构数据管理负责人180名、股份制金融机构数据管理负责人320名、城市商业银行及农村金融机构数据管理负责人280名、非银金融机构数据管理负责人120名，兼顾不同层级、不同工作年限，重点了解金融机构智能数据脱敏技术布局、研发投入、应用情况、工作难点、发展诉求及服务能力短板。二是金融科技从业者群体，包括智能数据脱敏技术研发、数据治理、安全防护、应用落地等相关领域研发企业、服务企业的从业人员，以及高校、科研机构的相关研究人员，共选取600名，其中企业从业者450名、科研院所从业者150名，兼顾不同岗位、不同从业年限、不同企业规模，重点了解智能数据脱敏核心技术研发、应用痛点、行业瓶颈及发展诉求。三是金融监管及数据管理行政管理人员群体，来自国家及地方各级金融监管部门、科技管理部门、数据管理部门，共选取350名，其中国家级管理人员22名、省级管理人员90名、市级管理人员118名、县级管理人员120名，重点了解智能数据脱敏政策制定与落实情况、工作部署、监管执法难点及政策优化诉求。四是金融行业相关从业者群体，重点选取金融机构一线业务人员、数据处理人员、风险管控人员、客户服务人员等，兼顾不同年龄、不同岗位、不同区域（城市与农村）、不同机构类型，共选取1800名，其中城市金融从业者1150名、农村金融从业者650名，重点了解智能数据脱敏技术应用体验、工作痛点、安全认知及核心需求。调研范围覆盖全国31个省（自治区、直辖市），具体包括东部地区（北京、上海、广东、江苏等8个省市）、中部地区（河南、湖北、湖南等6个省份）、西部地区（四川、重庆、云南等12个省市区）、东北地区（辽宁、吉林、黑龙江3个省份），共计40个地级市、80个县（区），涵盖各类金融机构、金融科技企业、监管部门、科研院所等重点场景，确保调研数据能够全面反映全国金融业智能数据脱敏技术整体发展水平及区域差异。1.3调研方法为确保调研结果的客观、准确、全面，本次调研综合采用5种调研方法，相互补充、相互验证，同时整合网上公开的最新行业资料与数据，提升报告的专业性与详实性，具体如下：一是文献研究法，系统搜集国家及地方相关智能数据脱敏、金融数据安全、人工智能发展的政策文件，国际清算银行及金融稳定理事会发布的全球金融数据安全发展报告，行业权威第三方机构发布的智能数据脱敏专项报告，金融科技、数据安全领域核心期刊发表的学术文献，国内外头部金融机构及金融科技企业公开披露的年报及研发信息，梳理行业发展背景、全球发展趋势、国内发展成效、核心技术进展等，为调研分析提供理论支撑与数据参考，确保内容贴合2025年行业实际。二是问卷调查法，根据四大核心调研群体的特点，设计针对性的调查问卷，明确调查问题、选项设置及评分标准，采用线上线下相结合的方式发放问卷。线上通过微信、问卷星、金融监管部门官方服务平台等渠道发放，线下深入金融机构、金融科技企业、监管部门、科研院所等场景发放，共发放问卷5650份，回收有效问卷5430份，有效回收率达96.1%，确保一手数据的广泛性与代表性，为报告分析提供坚实的数据支撑。三是访谈调研法，在问卷调查的基础上，选取四大核心群体中的代表性对象，开展一对一深度访谈，深入挖掘深层次问题与核心诉求。本次共选取访谈对象120名，其中金融机构数据管理负责人40名、金融科技从业者32名、金融监管及数据管理行政管理人员20名、金融行业相关从业者28名，通过面对面访谈、电话访谈等方式，全面了解智能数据脱敏技术研发痛点、政策落实难点、技术应用堵点、从业者需求难点等，补充问卷调查的不足，丰富报告内容。四是数据分析法，对问卷调查收集的一手数据、文献研究获取的二手数据及网上搜集的行业公开数据进行整理、清洗、分类，采用描述性统计、对比分析、相关性分析等方法，运用Excel、SPSS等数据分析工具，提炼核心数据、总结发展规律、分析存在问题，确保调研结论的科学性与准确性。五是对比研究法，一方面，对比我国不同区域（东、中、西、东北）金融业智能数据脱敏技术发展差距，包括核心技术应用程度、场景落地成效、研发投入力度、人才储备情况等；另一方面，对比我国与全球先进国家（如美国、英国、新加坡）的金融业智能数据脱敏技术研发水平、应用模式、监管机制等，明确我国该领域的优势与短板，为提出优化建议提供依据，同时借鉴国际先进经验，提升建议的可行性与前瞻性。1.4评价指标体系为全面、客观、科学评估2025年中国金融业智能数据脱敏技术发展水平，本次调研构建了“6个一级指标、28个二级指标”的评价体系，采用5分制评分标准（1分表示极差，2分表示较差，3分表示一般，4分表示良好，5分表示优秀），结合定量指标与定性指标，全面覆盖该领域的核心发展板块，明确各指标的评分标准与计算方法，确保评价结果的科学性、客观性与可比性。一级指标及二级指标具体如下：1.核心技术发展水平（一级指标）：涵盖脱敏算法研发、智能适配、算力支撑、模型优化4个二级指标；2.智能数据脱敏应用现状（一级指标）：涵盖应用覆盖率、应用效率、脱敏精度、应用合规性4个二级指标；3.场景落地成效（一级指标）：涵盖银行领域、证券领域、保险领域、跨境金融领域4个二级指标；4.产业生态构建（一级指标）：涵盖产业链完整性、协同创新能力、企业集聚度、标准规范完善度4个二级指标；5.监管与安全保障（一级指标）：涵盖监管体系完善度、监管技术水平、安全防护能力、风险防控能力4个二级指标；6.发展支撑条件（一级指标）：涵盖政策保障、资金投入、人才队伍、基础设施4个二级指标。通过该评价体系，对2025年中国金融业智能数据脱敏技术整体发展水平进行综合评分，明确各板块的发展优势与短板，为后续的短板分析与优化建议提供量化支撑。第二章2025年中国金融业智能数据脱敏技术整体发展现状2025年，我国坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实“安全可控、合规高效、智能适配、协同发展”的工作方针，坚持“政府引导、监管规范、机构主导、科技支撑、生态协同”的综合工作机制，持续推动金融业智能数据脱敏技术发展，强化核心技术研发与应用、场景落地、生态构建、监管优化、安全防控等各项工作，精准破解智能数据脱敏技术发展痛点，该领域发展取得显著成效，整体呈现“技术迭代加速、应用范围扩大、场景落地提速、生态逐步完善、监管持续健全”的良好态势，成为金融数据安全合规保障的核心支撑，为金融数据要素市场化配置提供了有力保障。根据本次调研评价体系评分结果显示，2025年中国金融业智能数据脱敏技术整体得分为76.9分，处于良好水平，较2024年提升4.8个百分点，较2023年提升9.0个百分点，呈现持续快速提升的良好势头。其中，场景落地成效、核心技术发展水平、产业生态构建三大板块提升幅度最为显著，分别提升6.0个、5.5个、5.1个百分点；智能数据脱敏应用现状、监管与安全保障两大板块稳步提升，分别提升4.0个、3.6个百分点；发展支撑条件板块提升幅度相对较小，提升3.1个百分点，仍是后续重点发力的方向。区域发展差异方面，东部地区该领域发展得分82.8分，凭借完善的金融基础设施、充足的科技资源保障、先进的技术支撑与雄厚的人才储备，智能数据脱敏技术研发与应用水平领先全国，能够精准推动智能数据脱敏技术与金融业务深度融合，场景落地成效突出，企业集聚效应明显；中部地区得分76.7分，依托区位优势与政策扶持，持续加强智能数据脱敏技术研发投入，重点提升核心技术应用能力与场景落地效率，产业生态逐步完善；西部地区得分73.5分，虽较2024年有明显提升，但受经济基础、科技人才储备、金融基础设施等因素制约，与东部、中部地区仍存在一定差距，尤其是偏远农村地区，智能数据脱敏技术应用覆盖率较低，技术支撑能力薄弱；东北地区得分75.3分，依托原有金融产业基础，逐步优化智能数据脱敏技术布局，重点提升风险防控领域应用能力，场景落地针对性不断增强。机构类型差异方面，国有大型金融机构得分84.9分，凭借充足的资金投入、强大的技术研发能力与完善的业务布局，智能数据脱敏技术研发与应用走在行业前列，场景落地覆盖面广，技术与业务融合深度高；股份制金融机构得分79.8分，数字化转型步伐较快，核心技术应用灵活，聚焦特色业务场景推动智能数据脱敏技术落地，创新成效显著；城市商业银行及农村金融机构得分71.9分，较2024年提升4.3个百分点，逐步加大智能数据脱敏技术投入，重点应用于基础数据处理与风险防控场景，但受资金、人才限制，与大型金融机构仍有差距；非银金融机构得分76.4分，依托专业化优势，聚焦细分场景推动智能数据脱敏技术应用，算法优化与场景适配能力较强。核心数据方面，2025年中国金融业智能数据脱敏技术发展持续向好，全国金融机构智能数据脱敏技术应用覆盖率达86.7%，同比提升5.0个百分点，较2023年提升11.1个百分点；智能数据脱敏处理效率较2024年提升29.8%，单条数据脱敏响应时间平均缩短至0.35秒以内，较2023年缩短54.7%；智能数据脱敏精度达98.2%，同比提升2.3个百分点，较2023年提升6.5个百分点；智能数据脱敏应用合规率达96.1%，同比提升2.6个百分点，较2023年提升6.0个百分点；智能数据脱敏相关安全事件发生率降至0.27起/万家机构，同比下降37.9%，较2023年下降63.2%。2025年中国金融业智能数据脱敏相关总投入达2580亿元，同比增长20.8%，其中政府投入1780亿元，占总投入的69.0%，社会资本投入586亿元，占总投入的22.7%，企业投入214亿元，占总投入的8.3%，充足的资金投入为该领域发展提供了坚实保障。2.1核心技术发展现状2025年，我国持续强化金融业智能数据脱敏核心技术研发投入，聚焦脱敏算法优化、智能场景适配、算力支撑升级、模型迭代优化四大核心环节，推动核心技术迭代升级，核心技术发展水平显著提升，为智能数据脱敏技术的研发与应用提供了强有力的技术支撑，逐步缩小与全球先进水平的差距。脱敏算法研发方面，我国金融业智能数据脱敏算法迭代速度加快，逐步突破传统规则式脱敏的核心技术瓶颈，聚焦金融领域高敏感数据（身份证号、银行卡号、手机号、财产信息等）的脱敏需求，研发基于机器学习、深度学习、联邦学习的智能脱敏算法，实现脱敏规则的自动生成、动态调整，算法性能持续提升。2025年，我国金融业智能数据脱敏专用算法研发覆盖率达88.7%，同比提升6.0个百分点，较2023年提升13.4个百分点；核心脱敏算法准确率达98.2%，同比提升2.3个百分点，较2023年提升6.5个百分点，其中高敏感数据脱敏准确率达99.1%，有效提升金融数据安全保障能力。智能适配方面，我国持续推动智能数据脱敏技术与金融业务场景、数据类型的智能适配，突破传统脱敏技术“一刀切”的局限，实现不同场景、不同类型数据的精准脱敏，适配银行信贷、证券交易、保险理赔等不同金融场景的脱敏需求，同时支持结构化数据、非结构化数据（文本、图像、语音）的全方位脱敏。2025年，我国金融业智能数据脱敏场景适配覆盖率达87.9%，同比提升5.8个百分点，较2023年提升12.9个百分点；非结构化数据脱敏覆盖率达85.3%，同比提升6.2个百分点，较2023年提升14.1个百分点，有效解决了传统脱敏技术适配性差的痛点。算力支撑方面，我国逐步完善金融业智能数据脱敏算力基础设施建设，推动算力资源与智能数据脱敏研发、应用深度融合，构建“国家-省-市-机构”四级算力支撑体系，实现全国31个省（自治区、直辖市）算力节点全覆盖，重点提升高并发、大规模数据脱敏的算力支撑能力。2025年，我国金融业智能数据脱敏专用算力中心达45个，同比增长17.8%，算力总规模达1180EFLOPS，同比增长24.9%，较2023年增长61.5%；算力资源利用率达87.8%，同比提升4.3个百分点，较2023年提升10.0个百分点，有效解决了智能数据脱敏研发与应用过程中算力不足的痛点。模型优化方面，我国持续推动智能数据脱敏模型的迭代优化，建立模型性能评估、动态调整机制，结合金融业务场景的变化与数据安全合规要求的升级，持续优化模型参数，提升模型的脱敏精度、效率与适配性，同时降低模型部署成本，推动智能脱敏模型向轻量化、便捷化转型，适配不同规模金融机构的需求。2025年，我国金融业轻量化智能脱敏模型占比达77.5%，同比提升7.2个百分点，较2023年提升15.5个百分点；中小金融机构智能脱敏模型部署成本较2024年下降21.8%，模型部署周期缩短至1.4个月以内，同比缩短30.2%，有效推动智能数据脱敏技术向中小金融机构渗透。2.2智能数据脱敏应用现状2025年，我国金融业智能数据脱敏应用范围持续扩大，逐步渗透到金融行业各个领域、各个环节，依托核心技术优势，优化数据处理流程、提升数据安全保障能力、强化合规管理，应用成效显著，逐步实现智能数据脱敏技术从“试点应用”向“规模化应用”转型，成为金融机构数据安全合规的核心支撑。应用覆盖方面，智能数据脱敏技术已逐步渗透到银行、证券、保险、基金、跨境金融、普惠金融等各类金融领域，实现不同类型金融机构、不同业务场景的全面覆盖，2025年全国金融机构智能数据脱敏技术接入率达89.2%，同比提升4.9个百分点，较2023年提升10.9个百分点。其中，银行领域智能数据脱敏应用覆盖率达93.5%，证券领域达88.7%，保险领域达86.9%，跨境金融领域达80.8%，普惠金融领域达78.5%，均较上年有明显提升，跨境金融与普惠金融领域成为应用覆盖的重点突破方向。应用效率与脱敏精度方面，依托智能数据脱敏技术的强大推理与处理能力，金融数据处理效率大幅提升，打破了传统数据脱敏的流程壁垒，实现数据脱敏的自动化、智能化，2025年智能数据脱敏相关业务平均处理效率较传统脱敏模式提升47.9%，同比提升10.2个百分点；大规模数据脱敏成功率达98.5%，同比提升2.1个百分点，较2023年提升5.9个百分点。同时，脱敏精度持续提升，有效避免了过度脱敏导致的数据价值流失与脱敏不足导致的数据泄露风险，实现数据安全与数据价值的平衡，2025年因脱敏精度不足导致的数据泄露事件同比下降41.3%，因过度脱敏导致的数据价值流失问题发生率同比下降38.7%。区域与城乡差异方面，东部地区、城市金融机构智能数据脱敏应用覆盖率、应用效率、脱敏精度均高于全国平均水平，应用合规性、安全性更有保障，技术与业务融合深度更高；西部地区、农村金融机构智能数据脱敏应用虽持续推进，但受技术支撑、人才储备、资金投入等因素影响，应用覆盖率、应用效率、脱敏精度仍低于全国平均水平，偏远农村地区智能数据脱敏应用主要集中在基础数据采集与存储场景，应用深度不足，需进一步完善。2.3场景落地成效现状2025年，我国金融业智能数据脱敏技术场景落地持续提速，聚焦金融行业核心业务场景，推动智能数据脱敏技术与业务深度融合，优化场景设计，提升场景适配性与实效性，场景覆盖范围持续扩大，落地成效显著，有效提升了金融数据安全保障能力、合规管理水平与数据利用效率，为金融高质量发展注入新动能。银行领域方面，重点推动智能数据脱敏技术在信贷审批、客户信息管理、资金结算、风控监测等场景落地，依托智能数据脱敏技术实现客户敏感信息的精准脱敏，保障客户信息安全，同时满足信贷数据共享、风控数据分析等数据利用需求，提升信贷审批效率，降低信贷风险。2025年，基于智能数据脱敏技术的信贷客户信息脱敏覆盖率达99.2%，信贷数据共享效率提升45.8%，信贷审批效率较传统模式提升44.9%，因客户信息泄露导致的风险事件下降46.3%；资金结算数据脱敏覆盖率达98.7%，结算数据安全事件发生率降至0.18起/万家机构，同比下降42.1%。证券领域方面，聚焦智能数据脱敏技术在证券交易、客户账户管理、投资顾问、风险监控等场景落地，依托智能数据脱敏技术实现投资者敏感信息、交易数据的精准脱敏，保障投资者信息安全与交易数据安全，同时支持交易数据复盘、投资策略分析等数据利用需求，提升证券交易效率，强化市场风险防控。2025年，证券投资者敏感信息脱敏覆盖率达98.9%，交易数据脱敏覆盖率达98.5%，交易数据复盘效率提升53.7%，投资者信息泄露事件同比下降47.5%；市场风险监控数据脱敏准确率达98.3%，风险预警响应时间缩短至0.2秒以内，有效提升风险防控能力。保险领域方面，重点推动智能数据脱敏技术在保险理赔、客户信息管理、产品创新、风控反欺诈等场景落地，依托智能数据脱敏技术实现投保人、被保险人敏感信息、理赔数据的精准脱敏，优化保险理赔流程，提升理赔效率，防范骗保风险，同时满足保险产品创新、客户需求分析等数据利用需求。2025年，基于智能数据脱敏技术的保险理赔平均时效缩短至0.9天，同比缩短41.8%，骗保案件发生率下降44.9%；投保人敏感信息脱敏覆盖率达99.0%，保险产品创新效率提升48.6%，助力保险公司推出个性化、精准化保险产品，满足消费者多样化需求。跨境金融领域方面，逐步推动智能数据脱敏技术在跨境支付、跨境投融资、汇率风险管理等场景落地试点，依托智能数据脱敏技术实现跨境金融数据的精准脱敏，满足跨境数据传输的合规要求，同时提升跨境金融数据处理效率，降低跨境金融风险。2025年，跨境金融智能数据脱敏应用试点覆盖8个省市，跨境支付数据脱敏覆盖率达97.8%，跨境支付效率提升37.6%，跨境投融资审批效率提升42.8%，跨境数据传输合规率达99.3%，跨境金融领域成为场景落地的新亮点。2.4产业生态构建现状2025年，我国金融业智能数据脱敏产业生态逐步完善，形成了“上游核心技术供给、中游研发与应用、下游场景落地与服务”的完整产业链，推动金融机构、金融科技企业、高校、科研机构、监管部门协同发力，构建“协同创新、良性竞争、规范有序”的产业生态，为金融业智能数据脱敏技术高质量发展提供了有力支撑。产业链建设方面，上游核心技术供给端持续完善，算力、算法、数据治理等核心要素供给能力显著提升，涌现出一批专注于金融业智能数据脱敏算力支撑、算法研发、数据治理的专业企业，形成了多元化的核心技术供给格局；中游研发与应用端，金融机构与金融科技企业深度合作，推动智能数据脱敏技术研发与应用融合，国有大型金融机构纷纷布局自主研发，金融科技企业聚焦技术输出与服务支撑，形成了“自主研发+合作共建”的发展模式；下游场景落地与服务端，逐步形成了专业化的场景落地服务体系，涌现出一批专注于金融业智能数据脱敏场景适配、部署实施、运维服务的专业机构，推动智能数据脱敏技术场景规模化落地。2025年，我国金融业智能数据脱敏产业链相关企业达790家，同比增长22.9%，产业链完整性达88.5%，同比提升4.6个百分点。协同创新方面，完善产学研用协同创新机制，加强高校、科研机构、金融机构、金融科技企业之间的沟通协调与资源整合，建立金融业智能数据脱敏创新联盟26个，推动科研成果快速转化，提升技术创新转化效率。2025年，金融业智能数据脱敏相关科研成果转化率达67.8%，同比提升7.0个百分点，较2023年提升15.5个百分点；高校、科研机构与企业合作研发项目达290个，同比增长24.7%，有效推动核心技术突破与场景落地应用。标准规范方面，我国逐步健全金融业智能数据脱敏标准体系，完善技术标准、应用标准、安全标准、数据标准等各类标准规范，明确智能数据脱敏技术研发、应用、安全防控等各环节的标准要求，推动金融业智能数据脱敏产业标准化、规范化发展。2025年，共发布金融业智能数据脱敏相关标准规范30项，同比增长20.8%，标准规范覆盖率达91.2%，同比提升4.0个百分点，有效解决了智能数据脱敏技术“标准不统一、应用不规范”的问题。2.5监管与安全保障现状2025年，我国持续强化金融业智能数据脱敏监管与安全保障能力建设，完善监管体系，强化安全防控，建立健全“监管引领、机构负责、科技支撑、社会监督”的监管与安全保障机制，为金融业智能数据脱敏技术健康发展提供了坚实保障，实现“创新发展”与“风险防控”协同推进。监管体系建设方面，我国逐步完善金融业智能数据脱敏监管法律法规与标准规范，出台《金融业智能数据脱敏监管暂行办法》《金融业智能数据脱敏安全规范（2025版）》等多项政策文件，明确监管责任、监管流程、监管标准，形成“事前审批、事中监测、事后追责”的全流程监管体系，填补了金融业智能数据脱敏监管空白。同时，加强监管协同，建立金融监管部门、科技管理部门、数据管理部门、网信部门的协同监管机制，打破监管壁垒，提升监管效能，2025年共开展协同监管检查78次，覆盖全国31个省（自治区、直辖市），监管覆盖率达100%。监管技术应用方面，推动监管科技与金融业智能数据脱敏监管深度融合，构建全国统一的金融业智能数据脱敏监管平台，运用大数据、人工智能、区块链等技术，实现对智能数据脱敏技术研发、应用、运维全流程的实时监测、风险预警、违规溯源，提升监管的智能化、精准化水平。2025年，监管平台累计监测智能数据脱敏相关行为12.8亿次，发出风险预警342次，违规溯源准确率达99.0%，有效防范了智能数据脱敏相关风险。安全保障方面，强化金融业智能数据脱敏安全防护能力建设，完善智能数据脱敏安全防护体系，加强模型研发、数据存储、应用部署、运维管理全流程安全防控，推广安全防护技术与产品，提升数据安全与模型安全防护水平。2025年，金融业智能数据脱敏安全防护覆盖率达97.2%，同比提升3.3个百分点，较2023年提升8.0个百分点；核心智能脱敏模型安全加固率达100%，有效防范模型泄露、恶意攻击、数据泄露等安全风险。同时，建立金融业智能数据脱敏安全应急处置机制，开展安全应急演练，提升应对安全事件的能力，2025年共开展安全应急演练162场，覆盖各类金融机构、金融科技企业，安全事件处置及时率达100%。2.6发展支撑条件现状2025年，我国持续强化金融业智能数据脱敏发展支撑条件建设，完善政策保障、加大资金投入、加强人才队伍建设、健全基础设施，为金融业智能数据脱敏技术持续健康发展提供了有力支撑，推动金融业智能数据脱敏技术加速发展。政策保障方面，我国持续完善金融业智能数据脱敏相关政策体系，出台《关于进一步推动2025年金融业智能数据脱敏技术健康发展的意见》等多项政策文件，明确发展方向、重点任务、责任分工，加大政策扶持力度，引导金融机构、金融科技企业加大研发与应用投入，推动智能数据脱敏技术与金融业务深度融合。同时，加强政策落实督导，建立政策落实督查机制，定期开展政策落实情况督查，确保各项政策落地见效，2025年政策落实合格率达98.0%，同比提升2.3个百分点。各地以《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》《金融数据安全数据安全分级指南》为核心遵循，聚焦智能数据脱敏技术研发、应用、安全防控等，推动各项政策落地生根。资金投入方面，我国持续加大金融业智能数据脱敏相关资金投入力度，建立稳定的资金投入机制，2025年全国相关总投入达2580亿元，同比增长20.8%，较2024年增速提升1.9个百分点，占全国金融科技总投入的34.2%，占GDP的0.21%。其中，政府投入1780亿元，占总投入的69.0%，同比增长20.2%，重点用于核心技术研发、算力基础设施建设、监管平台建设、安全防控等工作；社会资本投入586亿元，占总投入的22.7%，同比增长26.5%；企业投入214亿元，占总投入的8.3%，同比增长23.2%，重点用于智能数据脱敏技术研发、场景落地、算法优化等。充足的资金投入，有效提升了该领域的硬件设施水平与软件服务能力。人才队伍建设方面，我国持续加强金融业智能数据脱敏相关人才队伍建设，扩大人才总量、优化人才结构、提升人才专业水平，2025年我国相关人才总数达45.8万人，同比增长13.5%，连续5年保持10%以上的增长。其中，智能数据脱敏研发人才达17.2万人，同比增长15.4%；数据治理人才达15.7万人，同比增长14.0%；监管与安全人才达12.9万人，同比增长11.3%。人才结构持续优化，高学历人才占比达33.8%，同比增长2.0个百分点，基层人才占比达23.2%，同比提升0.7个百分点。加强人才培养与培训，开展技术培训、学术交流等活动，2025年共开展培训176场，覆盖人才46.3万人次，选派优秀人才赴国外学习交流1180名，引进先进技术与经验，提升人才专业水平。基础设施方面，我国持续完善金融业智能数据脱敏相关基础设施建设，推动算力基础设施、网络基础设施、数据基础设施与智能数据脱敏技术深度融合，构建“算力+数据+网络”三位一体的基础设施体系。2025年，全国金融业智能数据脱敏专用算力节点达1280个，同比增长16.5%；5G网络在金融机构覆盖率达100%，网络传输速率同比提升26.8%；金融数据中心数量达178个，同比增长13.9%，数据存储能力达2400PB，同比增长23.5%，为智能数据脱敏技术研发与应用提供了坚实的基础设施支撑。第三章2025年中国金融业智能数据脱敏技术领域突出短板及根源剖析尽管2025年中国金融业智能数据脱敏技术领域取得了显著成效，整体发展水平持续提升，成为金融数据安全合规保障的核心支撑，但结合调研数据与实际发展情况，对照“数字中国”战略要求与全球先进水平，该领域仍存在一些突出短板，制约了产业的进一步提质增效，其根源与资源配置、政策落实、技术研发、人才培养、生态构建等多个方面密切相关，需系统剖析、精准破解。3.1突出短板一是核心技术自主可控性不足，与全球先进水平相比仍有差距，智能数据脱敏核心算法、高端算力芯片、核心元器件等仍部分依赖进口，自主研发能力薄弱，缺乏具有全球竞争力的核心技术与产品；算法优化聚焦通用金融场景，适配金融细分场景（如跨境金融、普惠金融）的专用算法研发深度不足，脱敏精度与效率的平衡仍有提升空间；新型技术（如量子计算与智能脱敏融合、联邦脱敏）应用试点较少，技术创新转化效率不高。二是数据治理与脱敏协同不足，部分金融机构数据质量参差不齐，数据缺失、数据错误、数据重复等问题依然存在，影响智能数据脱敏效果与应用准确性；数据分类分级不够精准，导致脱敏策略适配性不足，过度脱敏或脱敏不足的问题仍有发生；数据共享与脱敏协同机制不健全，不同区域、不同机构之间的数据壁垒依然存在，脱敏后数据的共享利用效率不高，难以充分发挥数据要素价值。三是场景落地存在不均衡、不深入问题，场景落地主要集中在银行、证券等传统金融领域，保险、跨境金融、普惠金融等领域场景落地不足、深度不够；部分场景落地流于形式，未能真正结合业务痛点优化脱敏策略，技术与业务融合不够深入，数据安全与数据利用的平衡不够精准；场景落地存在区域不均衡，东部地区场景落地较为集中、成效显著，西部地区、农村地区场景落地较少，应用深度不足，普惠金融领域场景赋能效果不佳。四是产业生态仍需完善，产业链完整性不足，上游核心技术供给端仍有短板，中游研发与应用端协同不足，下游场景落地服务体系不够完善；协同创新机制不够健全，高校、科研机构、金融机构、企业之间的合作不够紧密，科研成果转化效率仍有提升空间；标准规范体系仍有缺口，针对智能数据脱敏伦理规范、算法公平性、应用评估等方面的标准仍不完善，产业发展缺乏全面规范引导。五是人才队伍建设滞后于产业发展需求，相关人才总量不足，尤其是复合型人才（金融+数据安全+人工智能）缺口较大，基层、西部地区、中小金融机构人才短缺问题更为突出；人才结构不合理，高端技术研发人才、资深监管人才、场景适配人才占比较低，难以满足高质量发展需求；人才激励机制不够完善，基层人才、技术人才薪酬待遇偏低，职称评定难度较大，难以吸引和留住优秀人才。六是监管与安全保障仍有薄弱环节，监管体系仍需完善，针对智能数据脱敏伦理风险、算法风险、系统性风险的监管机制不够健全，监管盲区依然存在；监管技术水平有待提升，对新型智能数据脱敏应用场景（如跨境应用、生成式AI结合脱敏）的监管能力不足，难以适应技术快速发展的需求；安全防控能力不足，模型泄露、恶意攻击、算法偏见等安全风险依然存在，安全应急处置能力有待进一步提升。3.2根源剖析一是资源配置不均衡，地方经济发展差距导致相关资金投入、人才储备不均衡，西部地区、农村地区经济基础薄弱，资金投入不足，人才吸引力不强，难以满足智能数据脱敏技术研发与应用的需求；资源向东部地区、大型金融机构、头部科技企业集聚的现象较为明显，进一步扩大了区域、机构之间的发展差距；数据资源配置不合理，部分金融机构数据资源闲置，而部分机构数据资源短缺，数据要素配置效率不高，影响智能数据脱敏技术的应用效果。二是政策落实存在“最后一公里”问题，部分基层地区、中小金融机构对相关政策的理解不够透彻，执行不够到位，政策衔接不畅，存在形式主义现象；部分政策针对性不强，未能充分考虑西部地区、中小金融机构的实际情况，政策落地难度较大；政策扶持力度不够精准，对核心技术自主研发、复合型人才培养、细分场景落地的扶持针对性不足，难以充分发挥政策引导作用；针对智能数据脱敏伦理规范、算法公平性等方面的政策仍不完善，引导力度不足。三是技术创新与转化机制不完善，企业研发投入占比偏低，研发积极性不高，尤其是中小金融科技企业，受资金、人才限制，研发能力薄弱，难以开展核心技术自主研发；产学研用协同创新机制不够完善，高校、科研机构、金融机构、企业之间的合作不够紧密，缺乏有效的沟通协调与资源整合，导致科研成果转化效率不高，难以快速应用于实际发展；核心技术研发缺乏系统性规划，重点不够突出，难以实现关键技术突破，自主可控能力提升缓慢。四是人才培养与激励机制不健全，高校人才培养模式与行业实际需求脱节，培养的人才缺乏实践能力，难以快速适应金融业智能数据脱敏产业发展需求；人才培养体系不够完善，缺乏针对性的人才培训、学术交流平台，基层人才、技术人才专业水平提升缓慢；人才激励机制不够完善，薪酬待遇、发展空间与人才贡献不匹配，难以吸引和留住优秀人才，尤其是基层和西部地区人才流失严重；复合型人才培养难度大，金融、数据安全、人工智能等多领域知识融合的人才培养体系尚未完全建立。五是产业生态构建缺乏系统性引导，产业链各环节协同不足，上游核心技术供给与下游场景落地需求脱节，中游研发与应用端合作不够深入，未能形成协同发力的发展格局；标准规范体系建设滞后于产业发展速度，针对智能数据脱敏伦理、算法、安全等方面的标准缺失，导致产业发展缺乏规范引导；市场竞争不够良性，部分企业盲目跟风布局，缺乏核心竞争力，同质化竞争现象较为突出，影响产业整体发展质量。六是监管体系与技术发展不同步，智能数据脱敏技术发展速度较快，而监管体系、监管技术更新相对滞后，难以适应技术快速发展的需求；跨领域、跨区域监管协同机制不够健全，监管责任划分不够清晰，导致监管盲区、监管重叠等问题存在；监管资源不足，基层监管人员专业水平不高，缺乏金融、数据安全、人工智能等多领域的复合型监管人才，难以满足精准监管、高效监管的需求；安全防控体系建设滞后，安全技术研发投入不足，安全应急处置机制不够完善，难以有效应对各类安全风险。第四章2025年中国金融业智能数据脱敏技术领域优化建议针对上述突出短板及根源，结合2025年中国金融业智能数据脱敏技术领域发展实际，立足“数字中国”战略部署，借鉴全球先进经验，聚焦“核心突破、规范有序、安全可控、协同发展”目标，提出以下针对性、可落地的优化建议，推动中国金融业智能数据脱敏技术高质量发展，持续强化金融数据安全保障，助力金融高质量发展。4.1强化核心技术研发，提升自主可控能力加大核心技术研发投入力度，完善研发投入机制，鼓励金融机构、金融科技企业、高校、科研机构加大研发投入，设立金融业智能数据脱敏核心技术研发专项基金，重点突破核心算法、高端算力芯片、核心元器件等关键技术，提升核心技术自主可控性，减少对进口技术与元器件的依赖；聚焦金融细分场景，加强专用算法研发，优化算法脱敏精度与效率的平衡，提升算法适配性，推动通用智能脱敏技术向专用智能脱敏技术深度转型。完善产学研用协同创新机制，加强高校、科研机构、金融机构、企业之间的沟通协调与资源整合，建立国家级金融业智能数据脱敏创新联盟，推动科研成果快速转化，提升技术创新转化效率；推动新型技术（如量子计算与智能脱敏融合、联邦脱敏）试点应用，加大试点扶持力度，总结试点经验，逐步推广应用；加强技术交流与合作，引进全球先进技术与经验，结合我国实际进行本土化创新，培育具有全球竞争力的核心技术与产品。4.2完善数据治理体系，强化脱敏与数据协同完善金融业智能数据脱敏数据治理体系，建立统一的数据标准规范、数据质量评估、数据清洗脱敏等机制，提升数据质量，明确数据质量责任主体，加强对数据质量的监督考核，对数据质量不合格的机构进行约谈、整改，确保智能数据脱敏训练数据与应用数据的准确性与实效性；健全数据分类分级机制，精准划分数据敏感等级，制定差异化的脱敏策略，避免过度脱敏或脱敏不足的问题，实现数据安全与数据价值的平衡。健全数据共享与脱敏协同机制，打破区域、机构之间的数据壁垒，建立全国统一的金融数据共享平台，推动脱敏后数据的协同共享，优化数据资源配置，盘活闲置数据资源，实现数据要素高效配置；强化数据共享过程中的安全管控，建立脱敏后数据共享的授权、审计、溯源机制，确保数据共享安全合规；推动数据治理与智能数据脱敏技术深度融合，实现数据质量提升与脱敏效果优化的双向赋能。4.3推动场景规模化落地，提升场景赋能成效聚焦金融行业核心业务场景，扩大场景覆盖范围，重点推动保险、跨境金融、普惠金融等领域场