Ⅰ 大数据+银行数据安全何去何从
大数据+银行数据安全何去何从
数据将是未来银行的核心竞争力之一，这已成为银行业界的共识。对于银行来讲，只有拥有强大的“大数据”处理能力，才能使银行数据应用达到价值最大化。在银行信息化、网络化时代，如何利用大数据的优势加强银行机构的内部控制，防范和化解敏感数据信息泄密风险，是当前银行业信息安全关注的重点和难点。
大数据来了 出路OR死路？
根据麦肯锡《大数据的下一个前沿》报告，无论从大数据应用综合价值潜力维度，还是平均数据量而言，银行的大数据应用综合价值潜力都非常高，是继互联网及运营商之后大数据产生最为庞大的热点行业之一，已然成为大数据应用的一片沃土。
大数据的数量巨大、形式多样同时具有瞬时性，可以从移动设备、社交应用、网页访问以及第三方获取，包括信用消费等方面的数据。以正确的数量模型和分析方式来契合银行目前的业务需求，是合理利用大数据，达成更多经济回报的关键。通过大数据技术把收集的海量碎片化数据有效整合，可以在市场分析、客户服务、客户研究、产品研发及产品测试等方面节约成本、提高效率。
没有数据安全就没有信息安全，数据安全管理必须贯穿数据生命周期的全过程。大数据的应用存在运维风险和运营风险等，前者如数据丢失、数据泄露、数据非法篡改、数据整合过程中的信息不对称导致错误决策等，后者如企业声誉风险、数据被对手获取后的经营风险等。因此，必须加强数据管控。尽管大多数银行企业经过多年系统的信息安全建设，但是仍然缺乏内容识别相关的措施来配合防护，当前数据内容防护层面临着识别难、定位难、防护难的系列问题。
明朝万达——实现银行敏感数据安全管理
作为中国领先的内网安全、数据安全和移动安全解决方案提供商，北京明朝万达专注于银行数据安全，以自主可控的国产密码算法为基础，以符合国家和行业监管为要求，基于“安全服务”理念，为银行客户量身打造整体数据安全解决方案。同时，结合银行业务应用场景以及银行的安全管理和特性需求，建立安全服务体系，实现银行内敏感数据从产生、存储、使用、流转、追踪到销毁的整个生命周期的安全管控。
深耕金融业多年，公司凭借优质的产品、专业的服务和良好的信誉，已经成功服务于国开行、中国银行、光大银行、中信银行及中国农业银行等众多客户,在大数据时代，明朝万达将继续秉承“安全服务于业务”的理念，持续为银行的智能化数据安全管理建设献策献力。
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Ⅱ 大数据时代，银行业数据治理将如何进行
可以依据自身数据支持，开拓新的数据公司，来补充自身数据的不足，可以有效做到风险控制，降低坏账的发生，探针矩阵报告洞察风险，提供信用决策报告，星图风控平台补充公司风控数据，聚精准秒回客户画像。
Ⅲ 大数据时代，如何做好企业信息化建设
1、信息化体系要落实并匹配业务战略。
信息化落实业务战略往往容易成为一句口号。信息化作为一种投资，必然追求回报，因此信息化战略规划必须上升到如何落实企业战略的高度上来，需要对企业战略解码与深度解读是工作的前提。分析战略落实的主要举措、关注点，形成战略主题集，并对每个主题分析其关键成功要素、衡量标准、依赖条件，基本实现路径的梳理和分析，在此基础上突出信息化的应用重点，并详细分析实现的路径，依赖条件，管理及业务变革要求，最终整合到整体信息化架构中进行通盘考虑
2、信息化建设模式由需求驱动向规划驱动转变。
业界仍然普遍存在信息化建设工作的驱动模式由分散的、独立的业务部门需求进行驱动的建设模式，典型的后果是各个领域各自为战，局部可能最优，但极难保证整体最优，后期在系统集成、数据整合等方面带来大量问题，系统架构混乱，维护成本高，集成难度大，系统越做越“沉”，成为企业业务变革、经营管理模式调整不可突破的障碍，成为管理变革和创新的包袱。
“规划驱动、架构约束”是解决当前信息化工作普遍存在问题的必然选择。信息化的具体工作不应由独立需求驱动，而应是在整体规划的情况下，由规划驱动，确保整体最优，整体一盘棋，得到良好的整合和统筹。具体到单独每一个项目或者系统推进时，在技术和实现方案层面通过完整的架构进行规范和约束，按照统一的架构进行子系统实现方案的准备和落实，确保整体架构的一致性、稳定性、灵活性。
3、云计算、大数据、移动互联网的应用
新技术的应用是不断试错和尝试的过程，企业信息化部门不仅仅是建设者，同时也是新技术应用的研究者，导入者，对于新技术的应用建议先导入前期的研究规划的工作，选定应用重点和模式，不断进行试点推进。
Ⅳ 大数据或重构商业银行
大数据或重构商业银行
中国工程院院士、中国通信学会副会长邬贺铨将“大数据”描述为“没有办法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据结合。”他同时又指出，大数据本身的规模标准在不断变化中，以前叫海量数据，现在数据比海量数据还大量。
简言之，“大数据”的特征为：数据量极大，数据的种类繁多，数据增速加快，数据来源多样，数据必须经过处理，数据具有定向性。浩如烟海的“大数据”用处极大，完成了以往“不可能”完成的任务。
在美国总统科学技术顾问委员会提交给总统和国会的一篇名为《规划数字化的未来》的报告中，明确提到“如何收集、管理和分析数据正日渐成为网络技术研究的重中之重。以机器学习、数据挖掘为基础的高级数据分析技术，将促进从数据到知识的转化、从知识到行动的跨越。”
“大数据”时代与既往存在的数据区别是，由于数据量的不同，使得“大数据”的挖掘工作量迅猛增加；尤其是数据来源更广，通过交换、整合和研究，可以发现市场发展趋势，市场参与者的需求，让企业从中寻找适合自己的商机，商机在握，就能为企业创造新价值。相比“大数据”的作用，如果说现有的数据能提供对企业类似的帮助，仅是在边缘地带，“大数据”却能真正深入核心。为此，必须使用仿真和复杂的计算，计算速度要求极快，以适应超量、在限时内完成工作的要求。
当然，“大数据”由于人为制造、以讹传讹、操作失误等问题，同样会存在虚假数据。因此，为了最大限度保证数据的准确性，需要大量的数学模型，而且分析结论可直观获得。其中，多源数据的存在提高了结论的完整性。所谓多源数据，是指对同一事物，采集它多方面、多纬度、多形态的记录数据。特别是用于预测时，还要关注历史数据，将两者对比，以缩小过去与未来预测的映射差距。
另外，“大数据”的最终结果展示也应该引起我们足够重视。最近爆发的美国“棱镜门事件”，表面上看，是美国政府对情报的窃取。实际上折射出“大数据”如何展示、向谁展示的问题。特别是“大数据”能够在一定程度上探寻人的思想时，就更加突显其重要性。
三十年前，商业银行用传统的算盘核算、簿记记录各类数据，今天，则以计算机运行、电子数据采集为主，并由此形成了海量数据。
相对“大数据”，过往数据因为过于零散、连续性不足、源头单一、形式单调，无法表现客户的交易行为、交易偏好和交易习惯等个性特征，银行也无法知晓客户对银行产品喜欢或讨厌的具体原因，以及对银行产品和服务满意与否的信息。海量的“大数据”却可以弥补这些缺憾。
商业银行核心竞争力，外部体现在市场份额、市场对其综合评价；内部则是股东利益最大化，员工的满意度。要实现核心竞争力，源头是市场与客户。“大数据”恰恰可以为开拓两个源头发挥重要引领作用。《经济学人》在一篇报道中写到“过去，这些数据储存在不同的系统当中，如财务系统、人力资源系统和客户管理系统，老死不相往来。现在这些系统彼此相连，通过‘数据挖掘’的技术，可以获得一幅关于企业运营的完整图景，这被称为：一致的真相。”
可以预见，今后“大数据”对商业银行的作用主要表现在：第一，对客户的了解程度与过去彻底不同。“大数据”不但让银行把握客户现在，更可以了解客户的历史，通过数据的交换、映射对其进行短期、中期预测。
第二，与客户开展多渠道互动，全面评估商业银行自身的产品和服务在客户中的满意度。商业银行通过自身和公共信息归集渠道掌握的数据，进行分析，有助于改进和提高产品种类及服务质量，在第一时间争取主动。
第三，“大数据”成为商业银行竞争的主要手段之一，其完整性、准确性将决定商业银行的竞争结果。“大数据”在竞争中成为名副其实的“双刃剑”，竞争双方都可以利用掌握的数据来制订竞争策略。
第四，商业银行营销手段以“大数据”为依托，开展针对性的销售。
第五，商业银行风险管理出现巨大变化。商业银行风险管理模型离不开数据。“大数据”的数据多样性和丰富性，能弥补过去数据不够的缺陷，最终带来管理方法的飞跃。
第六，多样化金融型态与传统商业银行展开竞争。马云[微博]涉足准金融业务，是电商市场发展的必然结果。某种意义上也预示“大数据”时代中，新的、能够节约交易成本的方式将不断涌现。
在“大数据”时代，商业银行要积极做好应对工作。
首先，商业银行在日常经营中产生的大量数据是形成整个社会“大数据”的重要组成部分，因此，要对数据管控、数据处理和数据结果反映作出正确处置。
一是数据管控上要依照标准化采集，统一化处理，时效化完成，分级化查阅。坚持做到采集的数据准确，结果可视，使数据应用性大大提高；二是数据处理时一定要科学、依照规则，特别要杜绝以假乱真，以次充好现象；三是处理后的结果，要依照规定展示，并且严格按照国家法律法规进行使用，避免影响商业银行声誉风险事项产生。
其次，商业银行需要投入大量资源用于适应“大数据”技术的需要。对此，对资源的投入一定要有相当的前瞻性，并兼顾当前实际。争取在过渡期内，尽可能地实现资源利用最大化。
最后，商业银行要高度重视适应“大数据”技术的人力储备。美国就曾预计，为适应“大数据”时代到来，未来美国需要60万名拥有数据分析特长，又懂行业知识的复合型人才。这类人才仅仅经过大学培养远远不够，还需要丰富的实践经验。我国商业银行对此类人才的储备相当不足，抓紧人力资源准备更为迫切。
此外，“大数据”时代将带动整个社会交易方式的变化，对诸如商业银行大多不需要体验型服务的行业冲击更大，从业人员和物理型网点一样将趋于减少。一增一减矛盾日益明显，要战略上着眼，早做布局。
商业银行对系统建设要高屋建瓴。今后商业银行的产品和资金提供主要由数据流来实现。同样，服务的虚拟化趋势，会让更多的服务由网络来承担。这一方面需要商业银行借助于社会网络，另一方面其自身的系统建设也必须与此匹配，强大的系统是商业银行未来经营管理的利器。
同样，商业银行要注重利用社交媒体的数据，拓展渠道获取客户信息。学会使用各类媒体，不但为客户服务，而且为优化商业银行自身形象服务。积极参与网络工具形成的各种运作方式，并研究在运作方式中融入商业银行工作目标。真正使媒体、网络工具成为维系、拓展客户的桥梁和重要的通道。
Ⅳ 大数据时代对商业银行的影响
大数据时代到来后,信息的数量剧增,并且传播非常迅速,这对于商业银行来说是一个非常大的挑专战。
大数据有属力地推动了商业银行传统客户管理形式的不断完善,新的经营管理方法因运而生,将第三方加入到了金融竞争中,并迫使其增强自身的管理能力,在这样的状况之下,商业银行如果不在第一时间内转换传统的经营管理形式,就很有可能会成为大数据时代的牺牲品。
身处在大数据时代,应当及时调整原有思维,加大对数据变动的关注度,发扬自身优势,借助大数据努力处理好新产品的研究和开发、客户管理和银行内部管理等事项,采用完备数据库、创建数据平台、建设数据队伍等手段,通过对大数据技术的合理运用,推动商业银行的整体发展。
Ⅵ 大数据时代，怎么做好信息化规划
一、明确企业的长期与短期战略规划。只有知道企业往哪走，如何走，才可专以为信息化属建设指明一条道路。须知，企业信息化建设，只是辅助企业达成战略目标的一个有力手段；
二、梳理与明晰企业组织架构和工作流程，在此基础上找出流程加速的关键节点，并审计企业实际运营中的问题，比较分析企业信息化建设所需要解决的问题及期望达成的效果；
三、明确信息化建设的所需模块、具体目标及原则，并在此基础上配置资源；
四、明确信息化建设需要解决的问题，思考通过合作信息化管理工具来实现；
五、组建信息化管理的专业团队，构建信息化建设相应的管理机制，让信息化建设真正落到实处；如果企业没有这样的人才储备，可以找中大咨询这样的公司来做信息化规划。
Ⅶ 银行在数字化转型路上面临什么问题
1.信息不对称：直接导致信贷业务领域内的诈骗、套取资金、捋羊毛、盗用身份等欺诈行为层出不穷；
2.系统开发周期长：因为模型、经验都需要长时间积累，所以风控相关的试错成本太高，而市场环境瞬息万变，慢人一步，市场占有率就会大大降低；
3.授信客群数量庞大：如果单纯依赖线下方式对海量用户进行审核，就必须通过无限扩张来完成大量贷前贷后线下风险管理工作。
如果想进一步了解数字化转型，可以去中大咨询，记得是做这方面的业务的。