金融机构每天会收到大量企业客户提交的海量数据，涵盖财务报表、信贷记录、合同副本、单据影像等多种结构化和非结构化数据。金融机构期望集成热门的AI工具，对数据进行高效分析和价值挖掘，用于风险精准评估、智能信贷决策、个性化客服等。

金融机构AI数据处理链条通常需经历数据采集、预处理、模型训练、部署、监控等多个环节，每一个环节都可能成为数据泄露的风险点。以银行为例，企业提交的贷款申请文件、客户信用报告、交易流水记录等附件，往往包含大量敏感信息，这些数据在AI处理过程中，需要经过复杂的流转，数据一旦泄露，损失难以估量。

金融机构在AI应用中主要依赖加密、访问控制和数据脱敏等传统技术手段来保障数据安全：

1. 通过加密技术在数据传输和存储过程进行加密；

2. 设置访问权限，规定不同人员的数据访问级别，并记录审计日志；

3. 对敏感数据进行脱敏和匿名化处理，比如隐藏部分数字号码，保护数据隐私，同时建立安全审计系统，监控数据的全生命周期操作。

然而，上述常规手段在金融行业复杂场景下仍存在不少隐患。数据频繁加解密导致风险提升，解密状态下若遭攻击，后果严重；传统访问控制策略难以适应动态AI环境，无法及时发现和阻断异常访问；数据脱敏若处理不当，则会破坏数据完整性与准确性，影响AI分析结果，进而干扰金融决策。此外，随着GDPR、CCPA等数据保护法规日益严格，金融机构确保AI处理数据流程合规的成本与管理难度正在递增。

可信数据空间：AI数据安全的优化之道

面对AI处理数据时的安全挑战，可信数据空间作为一种新兴的数据安全框架，为金融机构提供了全新的解决方案。可信数据空间通过构建一个可信的、可扩展的数据交换环境，保障数据在AI处理过程中的安全性、隐私性与合规性，为金融行业的AI应用筑牢安全防线，助力金融机构在数字化浪潮中稳健前行，挖掘数据价值，实现业务创新。

更完善的访问控制策略 - “数据的智能安全闸”

在数据访问控制方面，可信数据空间制定了更完善的策略，将数据主权归还给数据所有者，允许其对数据的使用和共享进行自主决策。从数据使用前明确使用范围、权限分配，到传输前严格限定访问权限，使用中约束使用方式，使用后规范数据处理流程，全方位保障数据安全合规。以牙木科技可信数据空间产品Smart-X DataSpaces为例，企业借助身份钱包和可验证凭证进行严格的访问授权，不同类型数据对应不同使用策略，精准控制数据的使用目的、时间和范围。

分层脱敏策略和动态数据匿名化 - “敏感数据的隐身衣”

分层脱敏策略进一步优化了数据安全能力。先对数据进行细致分类分级，针对不同级别数据，分别采用加密、匿名化、泛化等不同强度的脱敏方式，在保护隐私的同时最大程度保留数据价值。更可以灵活设置场景化脱敏策略，在模型训练阶段轻度脱敏，保证模型训练效果。数据共享时同样严格脱敏，确保安全。

动态数据匿名化也是可信数据空间的重要优势之一。在数据传输和处理过程中，能及时对数据进行匿名化处理，从数据流或对象中动态移除可识别信息，让数据在流转过程中始终处于安全状态。

满足数据合规性要求 - “数据的安全通行证”

可信数据空间为满足数据保护法规的合规性要求（GDPR），采取了一系列技术措施，如基于类别的查询接口可实现数据目的限制和最小化原则；语义中心实现数据可移植性；4眼（对等登录）功能在授予数据访问权限之前进行严格的身份验证；基于有限有效性的访问令牌进行数据传输等一系列有效措施，能够更好地满足合规性要求。