TNBFS 4-2022 智能文字识别技术在金融领域的应用系统设计指南

摘要：本文件规定了智能文字识别技术在金融领域的应用系统设计的基本原则、功能要求、性能指标、安全性要求以及实施步骤。本文件适用于金融机构在开发、部署和优化基于智能文字识别技术的系统时参考使用。
Title：Design Guidelines for the Application of Intelligent Text Recognition Technology in the Financial Field
中国标准分类号：A90
国际标准分类号：35.240.99

在TNBFS 4-2022《智能文字识别技术在金融领域的应用系统设计指南》中，有一项重要的更新是关于“敏感信息脱敏处理”的要求。相较于旧版标准，新版对敏感信息脱敏处理提出了更具体的技术实现方式和安全等级划分。

根据TNBFS 4-2022的规定，在金融领域使用智能文字识别技术时，系统需要对识别出的敏感信息如身份证号、银行卡号等进行脱敏处理以保护用户隐私。新版标准明确指出，脱敏后的数据应符合以下几点：

1. 脱敏后的内容不能直接还原为原始敏感信息；

2. 脱敏处理需具备可追溯性，即能够证明数据已被正确脱敏；

3. 对于不同级别的敏感信息，应采取相应强度的脱敏措施。

以银行卡号为例，按照TNBFS 4-2022的要求，银行卡号脱敏可以采用部分隐藏的方式，通常保留前6位和后4位数字不变，中间部分用星号(*)替代。同时，为了确保脱敏效果，系统还需记录脱敏操作的日志，并定期检查脱敏机制的有效性。

此外，标准还强调了脱敏算法的选择应当基于风险评估结果。例如，对于高风险场景下的敏感信息，建议使用加密算法结合哈希函数来生成不可逆的脱敏结果；而对于低风险场景，则可以选择简单的替换规则。

总之，TNBFS 4-2022通过细化敏感信息脱敏处理的要求，进一步提升了智能文字识别技术在金融领域的安全性与合规性。系统设计者在实际应用中应严格按照这些规定执行，确保用户数据的安全与隐私得到有效保护。

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