【摘 要】
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[目的/意义]现行金融数据行业标准规范中，依据“遭到破坏或泄露产生的影响程度”将个人金融数据隐私分为3个或4个级别，但均缺乏定量研究支撑。挖掘金融隐私相关文本，定量计算金融数据项的隐私值，为个人金融隐私分级提供科学客观依据。[方法/过程]普查金融隐私相关文献，建立金融隐私文本库；依据金融数据行业标准规范，建立金融隐私词表框架，采集金融敏感词汇；调查金融机构，采集客户个人数据，完善金融敏感词汇；基于
【基金项目】
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国家社会科学基金重大项目“政府数据的隐私风险计量与保护机制创新研究”的成果之一,项目编号：21＆ZD338；
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[目的/意义]现行金融数据行业标准规范中，依据“遭到破坏或泄露产生的影响程度”将个人金融数据隐私分为3个或4个级别，但均缺乏定量研究支撑。挖掘金融隐私相关文本，定量计算金融数据项的隐私值，为个人金融隐私分级提供科学客观依据。[方法/过程]普查金融隐私相关文献，建立金融隐私文本库；依据金融数据行业标准规范，建立金融隐私词表框架，采集金融敏感词汇；调查金融机构，采集客户个人数据，完善金融敏感词汇；基于文本句法结构，从文本库中析出金融隐私动词和金融敏感程度词，建立金融隐私词表；基于隐私词表，抽取金融文本库中敏感数据单元，建立金融隐私模型并进行计量。[结果/结论]计量结果表明，金融业机构制作的个人数据（个人账户数据、金融交易数据、个人借贷数据）的隐私性较高，金融业调用的个人数据（财产数据、司法数据、医疗数据）的隐私性次之，金融业采集的个人身份数据（身份基本数据、身份鉴定数据）的隐私性较低。
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