Ⅰ 大數據+銀行數據安全何去何從
大數據+銀行數據安全何去何從
數據將是未來銀行的核心競爭力之一，這已成為銀行業界的共識。對於銀行來講，只有擁有強大的「大數據」處理能力，才能使銀行數據應用達到價值最大化。在銀行信息化、網路化時代，如何利用大數據的優勢加強銀行機構的內部控制，防範和化解敏感數據信息泄密風險，是當前銀行業信息安全關注的重點和難點。
大數據來了 出路OR死路？
根據麥肯錫《大數據的下一個前沿》報告，無論從大數據應用綜合價值潛力維度，還是平均數據量而言，銀行的大數據應用綜合價值潛力都非常高，是繼互聯網及運營商之後大數據產生最為龐大的熱點行業之一，已然成為大數據應用的一片沃土。
大數據的數量巨大、形式多樣同時具有瞬時性，可以從移動設備、社交應用、網頁訪問以及第三方獲取，包括信用消費等方面的數據。以正確的數量模型和分析方式來契合銀行目前的業務需求，是合理利用大數據，達成更多經濟回報的關鍵。通過大數據技術把收集的海量碎片化數據有效整合，可以在市場分析、客戶服務、客戶研究、產品研發及產品測試等方面節約成本、提高效率。
沒有數據安全就沒有信息安全，數據安全管理必須貫穿數據生命周期的全過程。大數據的應用存在運維風險和運營風險等，前者如數據丟失、數據泄露、數據非法篡改、數據整合過程中的信息不對稱導致錯誤決策等，後者如企業聲譽風險、數據被對手獲取後的經營風險等。因此，必須加強數據管控。盡管大多數銀行企業經過多年系統的信息安全建設，但是仍然缺乏內容識別相關的措施來配合防護，當前數據內容防護層面臨著識別難、定位難、防護難的系列問題。
明朝萬達——實現銀行敏感數據安全管理
作為中國領先的內網安全、數據安全和移動安全解決方案提供商，北京明朝萬達專注於銀行數據安全，以自主可控的國產密碼演算法為基礎，以符合國家和行業監管為要求，基於「安全服務」理念，為銀行客戶量身打造整體數據安全解決方案。同時，結合銀行業務應用場景以及銀行的安全管理和特性需求，建立安全服務體系，實現銀行內敏感數據從產生、存儲、使用、流轉、追蹤到銷毀的整個生命周期的安全管控。
深耕金融業多年，公司憑借優質的產品、專業的服務和良好的信譽，已經成功服務於國開行、中國銀行、光大銀行、中信銀行及中國農業銀行等眾多客戶,在大數據時代，明朝萬達將繼續秉承「安全服務於業務」的理念，持續為銀行的智能化數據安全管理建設獻策獻力。
以上是小編為大家分享的關於大數據+銀行數據安全何去何從的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨
Ⅱ 大數據時代，銀行業數據治理將如何進行
可以依據自身數據支持，開拓新的數據公司，來補充自身數據的不足，可以有效做到風險控制，降低壞賬的發生，探針矩陣報告洞察風險，提供信用決策報告，星圖風控平台補充公司風控數據，聚精準秒回客戶畫像。
Ⅲ 大數據時代，如何做好企業信息化建設
1、信息化體系要落實並匹配業務戰略。
信息化落實業務戰略往往容易成為一句口號。信息化作為一種投資，必然追求回報，因此信息化戰略規劃必須上升到如何落實企業戰略的高度上來，需要對企業戰略解碼與深度解讀是工作的前提。分析戰略落實的主要舉措、關注點，形成戰略主題集，並對每個主題分析其關鍵成功要素、衡量標准、依賴條件，基本實現路徑的梳理和分析，在此基礎上突出信息化的應用重點，並詳細分析實現的路徑，依賴條件，管理及業務變革要求，最終整合到整體信息化架構中進行通盤考慮
2、信息化建設模式由需求驅動向規劃驅動轉變。
業界仍然普遍存在信息化建設工作的驅動模式由分散的、獨立的業務部門需求進行驅動的建設模式，典型的後果是各個領域各自為戰，局部可能最優，但極難保證整體最優，後期在系統集成、數據整合等方面帶來大量問題，系統架構混亂，維護成本高，集成難度大，系統越做越「沉」，成為企業業務變革、經營管理模式調整不可突破的障礙，成為管理變革和創新的包袱。
「規劃驅動、架構約束」是解決當前信息化工作普遍存在問題的必然選擇。信息化的具體工作不應由獨立需求驅動，而應是在整體規劃的情況下，由規劃驅動，確保整體最優，整體一盤棋，得到良好的整合和統籌。具體到單獨每一個項目或者系統推進時，在技術和實現方案層面通過完整的架構進行規范和約束，按照統一的架構進行子系統實現方案的准備和落實，確保整體架構的一致性、穩定性、靈活性。
3、雲計算、大數據、移動互聯網的應用
新技術的應用是不斷試錯和嘗試的過程，企業信息化部門不僅僅是建設者，同時也是新技術應用的研究者，導入者，對於新技術的應用建議先導入前期的研究規劃的工作，選定應用重點和模式，不斷進行試點推進。
Ⅳ 大數據或重構商業銀行
大數據或重構商業銀行
中國工程院院士、中國通信學會副會長鄔賀銓將「大數據」描述為「沒有辦法在容許的時間內用常規軟體工具對其內容進行抓取、管理和處理的數據結合。」他同時又指出，大數據本身的規模標准在不斷變化中，以前叫海量數據，現在數據比海量數據還大量。
簡言之，「大數據」的特徵為：數據量極大，數據的種類繁多，數據增速加快，數據來源多樣，數據必須經過處理，數據具有定向性。浩如煙海的「大數據」用處極大，完成了以往「不可能」完成的任務。
在美國總統科學技術顧問委員會提交給總統和國會的一篇名為《規劃數字化的未來》的報告中，明確提到「如何收集、管理和分析數據正日漸成為網路技術研究的重中之重。以機器學習、數據挖掘為基礎的高級數據分析技術，將促進從數據到知識的轉化、從知識到行動的跨越。」
「大數據」時代與既往存在的數據區別是，由於數據量的不同，使得「大數據」的挖掘工作量迅猛增加；尤其是數據來源更廣，通過交換、整合和研究，可以發現市場發展趨勢，市場參與者的需求，讓企業從中尋找適合自己的商機，商機在握，就能為企業創造新價值。相比「大數據」的作用，如果說現有的數據能提供對企業類似的幫助，僅是在邊緣地帶，「大數據」卻能真正深入核心。為此，必須使用模擬和復雜的計算，計算速度要求極快，以適應超量、在限時內完成工作的要求。
當然，「大數據」由於人為製造、以訛傳訛、操作失誤等問題，同樣會存在虛假數據。因此，為了最大限度保證數據的准確性，需要大量的數學模型，而且分析結論可直觀獲得。其中，多源數據的存在提高了結論的完整性。所謂多源數據，是指對同一事物，採集它多方面、多緯度、多形態的記錄數據。特別是用於預測時，還要關注歷史數據，將兩者對比，以縮小過去與未來預測的映射差距。
另外，「大數據」的最終結果展示也應該引起我們足夠重視。最近爆發的美國「棱鏡門事件」，表面上看，是美國政府對情報的竊取。實際上折射出「大數據」如何展示、向誰展示的問題。特別是「大數據」能夠在一定程度上探尋人的思想時，就更加突顯其重要性。
三十年前，商業銀行用傳統的算盤核算、簿記記錄各類數據，今天，則以計算機運行、電子數據採集為主，並由此形成了海量數據。
相對「大數據」，過往數據因為過於零散、連續性不足、源頭單一、形式單調，無法表現客戶的交易行為、交易偏好和交易習慣等個性特徵，銀行也無法知曉客戶對銀行產品喜歡或討厭的具體原因，以及對銀行產品和服務滿意與否的信息。海量的「大數據」卻可以彌補這些缺憾。
商業銀行核心競爭力，外部體現在市場份額、市場對其綜合評價；內部則是股東利益最大化，員工的滿意度。要實現核心競爭力，源頭是市場與客戶。「大數據」恰恰可以為開拓兩個源頭發揮重要引領作用。《經濟學人》在一篇報道中寫到「過去，這些數據儲存在不同的系統當中，如財務系統、人力資源系統和客戶管理系統，老死不相往來。現在這些系統彼此相連，通過『數據挖掘』的技術，可以獲得一幅關於企業運營的完整圖景，這被稱為：一致的真相。」
可以預見，今後「大數據」對商業銀行的作用主要表現在：第一，對客戶的了解程度與過去徹底不同。「大數據」不但讓銀行把握客戶現在，更可以了解客戶的歷史，通過數據的交換、映射對其進行短期、中期預測。
第二，與客戶開展多渠道互動，全面評估商業銀行自身的產品和服務在客戶中的滿意度。商業銀行通過自身和公共信息歸集渠道掌握的數據，進行分析，有助於改進和提高產品種類及服務質量，在第一時間爭取主動。
第三，「大數據」成為商業銀行競爭的主要手段之一，其完整性、准確性將決定商業銀行的競爭結果。「大數據」在競爭中成為名副其實的「雙刃劍」，競爭雙方都可以利用掌握的數據來制訂競爭策略。
第四，商業銀行營銷手段以「大數據」為依託，開展針對性的銷售。
第五，商業銀行風險管理出現巨大變化。商業銀行風險管理模型離不開數據。「大數據」的數據多樣性和豐富性，能彌補過去數據不夠的缺陷，最終帶來管理方法的飛躍。
第六，多樣化金融型態與傳統商業銀行展開競爭。馬雲[微博]涉足准金融業務，是電商市場發展的必然結果。某種意義上也預示「大數據」時代中，新的、能夠節約交易成本的方式將不斷涌現。
在「大數據」時代，商業銀行要積極做好應對工作。
首先，商業銀行在日常經營中產生的大量數據是形成整個社會「大數據」的重要組成部分，因此，要對數據管控、數據處理和數據結果反映作出正確處置。
一是數據管控上要依照標准化採集，統一化處理，時效化完成，分級化查閱。堅持做到採集的數據准確，結果可視，使數據應用性大大提高；二是數據處理時一定要科學、依照規則，特別要杜絕以假亂真，以次充好現象；三是處理後的結果，要依照規定展示，並且嚴格按照國家法律法規進行使用，避免影響商業銀行聲譽風險事項產生。
其次，商業銀行需要投入大量資源用於適應「大數據」技術的需要。對此，對資源的投入一定要有相當的前瞻性，並兼顧當前實際。爭取在過渡期內，盡可能地實現資源利用最大化。
最後，商業銀行要高度重視適應「大數據」技術的人力儲備。美國就曾預計，為適應「大數據」時代到來，未來美國需要60萬名擁有數據分析特長，又懂行業知識的復合型人才。這類人才僅僅經過大學培養遠遠不夠，還需要豐富的實踐經驗。我國商業銀行對此類人才的儲備相當不足，抓緊人力資源准備更為迫切。
此外，「大數據」時代將帶動整個社會交易方式的變化，對諸如商業銀行大多不需要體驗型服務的行業沖擊更大，從業人員和物理型網點一樣將趨於減少。一增一減矛盾日益明顯，要戰略上著眼，早做布局。
商業銀行對系統建設要高屋建瓴。今後商業銀行的產品和資金提供主要由數據流來實現。同樣，服務的虛擬化趨勢，會讓更多的服務由網路來承擔。這一方面需要商業銀行藉助於社會網路，另一方面其自身的系統建設也必須與此匹配，強大的系統是商業銀行未來經營管理的利器。
同樣，商業銀行要注重利用社交媒體的數據，拓展渠道獲取客戶信息。學會使用各類媒體，不但為客戶服務，而且為優化商業銀行自身形象服務。積極參與網路工具形成的各種運作方式，並研究在運作方式中融入商業銀行工作目標。真正使媒體、網路工具成為維系、拓展客戶的橋梁和重要的通道。
Ⅳ 大數據時代對商業銀行的影響
大數據時代到來後,信息的數量劇增,並且傳播非常迅速,這對於商業銀行來說是一個非常大的挑專戰。
大數據有屬力地推動了商業銀行傳統客戶管理形式的不斷完善,新的經營管理方法因運而生,將第三方加入到了金融競爭中,並迫使其增強自身的管理能力,在這樣的狀況之下,商業銀行如果不在第一時間內轉換傳統的經營管理形式,就很有可能會成為大數據時代的犧牲品。
身處在大數據時代,應當及時調整原有思維,加大對數據變動的關注度,發揚自身優勢,藉助大數據努力處理好新產品的研究和開發、客戶管理和銀行內部管理等事項,採用完備資料庫、創建數據平台、建設數據隊伍等手段,通過對大數據技術的合理運用,推動商業銀行的整體發展。
Ⅵ 大數據時代，怎麼做好信息化規劃
一、明確企業的長期與短期戰略規劃。只有知道企業往哪走，如何走，才可專以為信息化屬建設指明一條道路。須知，企業信息化建設，只是輔助企業達成戰略目標的一個有力手段；
二、梳理與明晰企業組織架構和工作流程，在此基礎上找出流程加速的關鍵節點，並審計企業實際運營中的問題，比較分析企業信息化建設所需要解決的問題及期望達成的效果；
三、明確信息化建設的所需模塊、具體目標及原則，並在此基礎上配置資源；
四、明確信息化建設需要解決的問題，思考通過合作信息化管理工具來實現；
五、組建信息化管理的專業團隊，構建信息化建設相應的管理機制，讓信息化建設真正落到實處；如果企業沒有這樣的人才儲備，可以找中大咨詢這樣的公司來做信息化規劃。
Ⅶ 銀行在數字化轉型路上面臨什麼問題
1.信息不對稱：直接導致信貸業務領域內的詐騙、套取資金、捋羊毛、盜用身份等欺詐行為層出不窮；
2.系統開發周期長：因為模型、經驗都需要長時間積累，所以風控相關的試錯成本太高，而市場環境瞬息萬變，慢人一步，市場佔有率就會大大降低；
3.授信客群數量龐大：如果單純依賴線下方式對海量用戶進行審核，就必須通過無限擴張來完成大量貸前貸後線下風險管理工作。
如果想進一步了解數字化轉型，可以去中大咨詢，記得是做這方面的業務的。