2024第十届中国产业数字金融年会：在推动供应链数字化转型的过程中，企业应如何确保数据的安全性和合规性？
在产业数字金融的浪潮中，供应链管理的数字化已成为企业发展的必然趋势。然而，随着数据量的激增和数据应用场景的拓展，如何确保数据的安全性和合规性成为企业面临的重大挑战。在此过程中，企业应如何确保数据的安全性和合规性？
一、建立数据安全保护意识
在数字化转型的初期，企业应树立强烈的数据安全保护意识。这包括从制度安全、计算安全、存储安全、传输安全，到产品和服务安全，各个环节上巩固数据管理、连接、分析等的安全保障。只有在保障所有数据安全性的情况下，企业的可持续发展才有据可谈。
二、构建数据安全制度体系
企业应构建一套适合自身发展的数据安全制度体系。这包括制定全面的数据安全策略，建立安全团队，并制定相应的安全流程和标准。同时，企业应支持多级安全等级设置及多维访问控制，保障安全权限最细粒度覆盖。对敏感数据进行加密处理，确保数据在传输和存储过程中不被非法获取。
三、加强数据系统维护管理
保护数据安全要从根源上提高系统和数据的安全性。从日志记录体系到研发体系，把安全的理念一开始就融入到产品开发设计阶段，确保系统全生命周期的安全。完善数据保护机制，注重对敏感数据的访问权限及加密操作。增加密码设置难度，并进行适当的密钥管理，以实现更多重的保护。
四、确保数据合规性
在数字化转型过程中，企业需确保数据使用的合规性。这包括遵守相关法律法规和行业标准，如《中华人民共和国数据安全法》等。企业需要明确数据需方的具体使用范围和目的，数据供方可要求数据需方对交易数据的使用行为进行记录，以供数据供方必要时进行审计。数据交易主体签署的交易合同中要明确数据内容、数据用途、交付质量、交付方式、交付金额、交易参与方安全责任、交付结束后的数据处理、发生侵权事件的责任分配以及保密条款等。
五、利用先进技术和工具
在数字化转型中，企业应积极引入先进技术，如大数据、人工智能、区块链等，以提升供应链的数字化水平。同时，利用这些技术加强数据安全保护。例如，利用人工智能技术进行智能分析与预测，提高供应链的效率和准确性；通过区块链技术实现供应链数据的透明化、不可篡改，确保数据的真实性和可信度。
六、加强员工培训和教育
企业应加强对员工在数字化技能和数据安全方面的培训和教育。通过提高员工的安全意识，减少内部威胁的发生。员工应了解数据安全的重要性和相关的最佳实践，掌握必要的数据处理和分析技能，以更好地利用整合后的数据进行决策和优化。
七、持续监测与评估
在数字化转型过程中，企业应持续监测和评估数据安全和合规性状况。通过安全审计和监控工具，监测和分析系统和网络的活动，及时发现异常行为和安全事件。定期更新操作系统、应用程序和安全软件的安全补丁，以修复已知漏洞和提高系统的安全性。
八、建立应急响应机制
企业应建立应急响应机制，以应对可能发生的数据安全事件。制定应急预案，明确应急响应流程和责任分工，确保在数据泄露或其他安全事件发生时能够迅速、有效地应对，减少损失和影响。
九、促进供应链上下游协同
在数字化转型过程中，企业应促进供应链上下游企业的协同合作。通过数字化平台共享信息、资源和知识，共同研发新产品、新技术，提升整个供应链的竞争力。同时，加强供应链上下游企业之间的数据安全和合规性管理，确保整个供应链的数据安全和合规性。
十、关注全链条合规性
企业还需关注全链条合规性，确保在全球供应链中的各个节点都遵守相关法律法规和行业标准。利用数据科学和人工智能技术来建立一个全链条的合规性管理体系，发现和预防潜在的合规风险和问题。
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