面向《个人信息保护法》的本地化合规自查、风险打分与合规文档模板生成工具。
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Fin PIPL -金融行业个人信息保护合规检查工具
试用金融行业个人信息保护(PIPL)合规检查工具。 基于《个人信息保护法》《个人金融信息保护规范》(JR/T 0171)、 《金融数据安全 数据安全分级指南》(JR/T 0197) 等行业法规, 提供银行、证券、保险、支付四大场景的合规评估。 Use when: 需要进行金融行业PIPL合规自查、 个人金融信息保护评估、金融数据安全分级检查、 金融产品营销合规检查、金融自动化决策合规评估。 🎉 v1.0.0 首发: - 📋 20+ 金融场景专属检查项 - 🏦 覆盖银行/证券/保险/支付四大业务 - 📊 支持 Markdown / JSON / HTML 多格式报告 - 🔒 纯本地运行
它能做什么
金融行业个人信息保护(PIPL)合规检查工具。 基于《个人信息保护法》《个人金融信息保护规范》(JR/T 0171)、 《金融数据安全 数据安全分级指南》(JR/T 0197) 等行业法规, 提供银行、证券、保险、支付四大场景的合规评估。 Use when: 需要进行金融行业PIPL合规自查、 个人金融信息保护评估、金融数据安全分级检查、 金融产品营销合规检查、金融自动化决策合规评估。 🎉 v1.0.0 首发: - 📋 20+ 金融场景专属检查项 - 🏦 覆盖银行/证券/保险/支付四大业务 - 📊 支持 Markdown / JSON / HTML 多格式报告 - 🔒 纯本地运行,无网络请求 触发关键词:金融合规、个人金融信息、JR/T 0171、JR/T 0197、 金融数据安全、适当性管理、征信合规、信贷合规、 保险核保、支付合规、金融营销、自动化决策 适用范围:中华人民共和国金融行业(银行/证券/保险/支付) 运行模式:纯本地,无网络请求 ✅ 外部依赖:Python 标准库(无需额外安装)
技能文档
🏦 Fin-PIPL — 金融行业个人信息保护合规检查工具
⚠️ 重要法律声明
1. 非法律建议
本工具提供的信息、工具和检查结果仅供参考,不构成法律建议、法律意见或专业法律咨询。金融行业合规涉及人民银行、金融监管总局、证监会等多重监管要求,用户应咨询合格律师或合规专业人士获取正式法律意见。本工具的输出结果不具备法律效力,不得作为合规证明或监管呈报材料。
2. 准确性免责
虽然我们尽力确保信息的准确性,但:
- 法律法规可能随时变更,本工具不保证内容与最新法规完全一致
- 司法解释和执法实践存在地区差异
- 具体案情需要具体分析,模板化检查无法覆盖所有场景
- 用户应自行核实最新法规要求,必要时查阅官方原文
3. 无保证声明
本工具按"原样"(AS IS)提供,不作任何明示或暗示的保证,包括但不限于适销性、特定用途适用性、不侵权或内容的准确性。开发者不承担因使用本工具而产生的任何风险。
4. 责任限制
在法律允许的最大范围内,开发者对使用或无法使用本工具产生的任何损失不承担责任,包括但不限于:
- 直接或间接经济损失
- 商业机会、商誉或数据损失
- 监管处罚或诉讼费用
- 任何后果性或附带性损害
5. 适用性限制
- 本工具基于《个人信息保护法》《个人金融信息保护规范》(JR/T 0171)、《金融数据安全分级指南》(JR/T 0197) 等特定法规设计,不自动适用于其他法域
- 金融行业受人民银行、金融监管总局、证监会等多部门监管,本工具不覆盖所有金融监管要求
- 具体适用性需由专业人员判断
6. 数据安全与输入责任
- 本工具在本地运行,处理的数据保留在用户设备上
- 用户应对输入数据的合法性负责
- 禁止使用本工具处理包含违法信息、侵犯他人权益或违反适用法律的数据
- 用户应自行负责数据备份和安全措施
管辖法律与争议解决
本免责声明适用中华人民共和国法律。因使用本工具产生的争议,双方应友好协商解决;协商不成的,提交开发者所在地有管辖权的法院解决。
专业咨询建议
对于以下情况,必须咨询专业律师或合规专业人士:
- 涉及重大合规决策或面临监管调查
- 涉及复杂跨境数据处理
- 涉及金融创新业务(如数字人民币、开放银行等)
- 需要出具正式法律意见书或监管报送材料
知识产权声明
- 本工具基于 MIT 许可证开源
- 引用法规原文属于政府公开信息,版权归属原制定机关
- "PIPL" 指《中华人民共和国个人信息保护法》,该法是中国的正式立法
📋 功能概述
Fin-PIPL 针对金融行业四大业务场景,提供定制化合规检查:
| 场景 | 重点检查项 | 适用机构 |
|---|---|---|
| 🏦 银行业务 | 开户告知同意、信贷信息处理、征信查询、信用卡营销、账户信息共享 | 商业银行、消金公司 |
| 📈 证券/基金 | 适当性管理、交易信息保护、投资者信息共享、智能投顾合规 | 券商、基金公司 |
| 🏥 保险业务 | 核保健康信息收集、理赔调查、再保险信息共享、保险营销推荐 | 保险公司、保险中介 |
| 💳 支付业务 | 交易信息收集、风控信息使用、商户信息处理、支付标记化 | 支付机构、第三方支付 |
🚀 快速开始
# 交互式检查(推荐)
python3 scripts/fin-pipl-check.py --interactive
# 指定场景
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario banking
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario securities
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario insurance
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario payment
# 输出报告
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario banking --output report.md
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario banking --output report.json --format json
python3 scripts/fin-pipl-check.py --scenario banking --output report.html --format html
📚 参考法规
- 《个人信息保护法》(PIPL)— 基础法律框架
- JR/T 0171-2020《个人金融信息保护技术规范》— 金融行业专用
- JR/T 0197-2020《金融数据安全 数据安全分级指南》— 金融数据分级
- 《征信业管理条例》 — 征信信息专项
- 《商业银行法》《证券法》《保险法》 — 行业经营合规相关条款
- 《金融消费者权益保护实施办法》(人民银行令〔2020〕第5号)— 消保合规
🔍 检查项概览(20+项)
银行业务(8项)
- 开户告知同意 — 线上/线下开户的 PIPL 告知同意完整性
- 信贷信息处理 — 贷款审批、贷后管理的信息使用合规
- 征信查询报送 — 征信授权、查询用途、异议处理
- 信用卡营销 — 账单、分期、联名卡营销中的个人信息使用
- 账户信息共享 — 集团内共享、第三方合作的告知与授权
- 个人金融信息分级 — JR/T 0197 的 C3/C2/C1 分类
- 自动化决策 — 授信模型、评分卡的用户拒绝权
- 数据留存与删除 — 账户注销后的个人信息删除
证券/基金业务(6项)
- 适当性管理 — KYC 信息收集范围与目的
- 交易信息保护 — 委托、成交、持仓信息的保护
- 投资者信息共享 — 登记结算、托管银行的数据传输
- 智能投顾合规 — 算法推荐、自动化投资建议的告知
- 营销推介合规 — 基金销售中的个人信息使用与隐私政策
- 跨境投资数据 — 沪深港通、QDII 等场景的数据出境
保险业务(6项)
- 核保健康信息 — 投保环节健康告知信息的收集范围
- 理赔调查 — 理赔时第三方调查的信息授权
- 再保险共享 — 再保险安排中个人信息的跨境与第三方传输
- 保险营销推荐 — 保单到期提醒、交叉销售的信息使用
- 健康数据分级 — 体检报告、病历等敏感个人信息保护
- 受益人信息处理 — 受益人个人信息的收集与保护
支付业务(5项)
- 交易信息收集 — 支付信息的最小必要原则
- 风控信息使用 — 反欺诈、反洗钱中的信息处理
- 商户信息处理 — 收单业务中的商户个人信息保护
- 支付标记化 — Tokenization 技术的合规使用
- 账户信息保护 — 支付账户与绑定银行卡信息保护
📄 报告格式
支持三种输出格式:
- Markdown:人类可读,便于分享和存档
- JSON:机器可读,便于集成到自动化流程
- HTML:格式化网页,方便预览和打印
🔒 安全声明
- 纯本地运行,数据不离开用户环境
- 不调用外部 API
- 不收集使用数据
- 所有检查逻辑嵌入脚本,无需联网下载
- 依赖限定为 Python 标准库,无需额外安装
📖 其他
- 报告模板与检查项基于公开法规和行业标准
- 如发现检查项遗漏或法规更新,欢迎反馈
- 更多信息请参阅 README.md
相关技能
PIPL Compliance Check — based on 《个人信息保护法》(PIPL, 2021-11-01 施行) 及配套规则, 覆盖 8 大维度 25 项核心合规检查(告知同意/处理原则/数据安全/敏感个人信息/个人权利/ 自动化决策/跨境传输/合规治理)。免费安装;评分运行于 CQDev 云端合规引擎。 无 Key 时自动匿名试用(5 次真实云端评分 / 7 天窗口)。
PIPL Audit — 个人信息保护法合规深度审计(基于《个人信息保护法》PIPL 2021-11-01 施行 及配套规则),覆盖 9 大审计域 32 项审计检查(审计范围/告知同意/处理原则/敏感信息与未成年人/ 个人权利/自动化决策/跨境传输/数据安全与事件响应/治理与持续合规)。免费安装; 评分运行于 CQDev 云端合规引擎。无 Key 时自动匿名试用(5 次真实云端评分 / 7 天窗口)
PIPL 运行时护栏 (pipl-guard) v1.0.0。 在 AI 应用的输入/输出链路中实时检测个人信息,按风险分级 执行脱敏或阻断,供 Agent 主动调用。区别于事后审计,这是事中防护。 Use when: 需要在 Agent 处理用户输入或返回结果前,实时拦截/脱敏 个人信息;防止敏感数据流入大模型或被输出泄露;为 AI 应用加装 符合《个人信息保护法》的运行时护栏。 核心能力: - 🛡️ 实时检测中国大陆身份证、手机号、银行卡、护照、车牌、 邮箱、IP/MAC 等结构化个人信息(含 Luhn / 身份证校验位校验) - 🧩 关键词线索识别(生物识别、医疗健康、行踪轨
在本地完成 CCPA/CPRA 合规自查,输出 12 项标准检查与多格式报告。
金融消保合规护栏 (finance-consumer-guard) v1.0.0。 在银行理财 / 保险 / 基金 / 资管等金融产品的营销文案、销售话术、广告投放、官网介绍、 对外宣传发布前,实时检测"保本保收益(刚兑)、收益承诺夸大、风险弱化误导、 过往业绩误导、无资质代客理财、广告极限词"相关的高频违规 / 高风险表述, 按风险分级输出命中与整改建议,供 Agent 主动调用。区别于事后深度审计,这是事前拦截。 Use when: 需要在金融产品营销文案、销售话术、广告、官网介绍、对外宣传发布前, 实时拦截"保本保收益 / 稳赚不赔 / 低风险高收益 / 代客理财 / 最佳理财"等高频