上篇文章《漫谈大数据平台架构》（阅读原文查看）大家应该对大数据平台有了一个整体架构上的理解和认识，作为姊妹篇，本篇着重讲解大数据平台安全风险与建设。
深耕数据挖掘，实现互联互通，在银行风控管理中 ，我国大数据技术应用举足轻重 | 大咖周语录
数据猿导读 互联网金融行业四年来发展如火如荼，有越来越多的互联网金融公司过于追逐公司规模和用户量，忽视了对风险的把控，产生了大量风险和隐患。在今年两会中，李克强总理着重强调了要控制金融风险，问题是该怎
随着大数据技术的普及和广泛应用，金融大数据的应用已成为行业的热门趋势。在交易欺诈识别，精确营销，黑生产预防和控制，信贷消费，信贷风险估计，供应链财务，股票市场判断，股票价格判断，智能投资咨询，欺诈识别，风险定价等方面，涉及银行，证券和保险等行业已被广泛使用。分析和应用大数据的能力已成为未来金融机构的核心竞争因素之一。
开展大数据审计是党中央、国务院对审计工作提出的新要求，是实现审计全覆盖的重要方法和路径。由于海量数据采集整理的有效性、被审计单位数据质量等因素影响，会产生一定的审计风险。因此，研究大数据环境下的审计风险及防范对策对于审计工作具有重要意义。
数据猿导读 大数据的吸睛程度已经不亚于高涨的房价!不过，动辄几百万，甚至上千万的投入让很多人老板都瞠目结舌。大数据真的是企业的“救命的稻草”吗？ 作者 | abby 潘武辉：电商小数据比大数据更有价值
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 选文及统筹|闫瑾 编译|闫瑾 shawn 卞铮 袁晶 羊羊 吴涤 彭峰 赵炜 张琪 校对|闫瑾 于露 丁雪
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。在大数据时代，银行所面临的竞争不仅仅来自于同行业内部，外部的挑战也日益严峻，互联网、电子商务等新兴企业在产品创新能力、市场敏感度和大数据处理经
从金融、零售到政府、教育，业务安全风控都已成了绕不开的话题。 一时间，各种业务安全风控“建设之风”骤起。 茫茫风控界中，谁会是最值得参考的那个标准？ 腾讯安全天御这就来告诉你！ 近日，由腾讯安全天御牵头提报的《Guide for Big Data Business Security Risk Assessment》（大数据业务安全风险评估）标准正式通过权威组织IEEE评审并成功立项。这不仅标志着腾讯安全天御在业务安全领域的实践成果备受国际权威标准组织的认可与肯定，也意味着中国网络安全企业开始以全球标准
全国信息技术安全标准化委员会（简称信安标委或TC260）在2021年通过了编制组申请的GB/T 35274-2017《信息安全技术 大数据服务安全能力要求》修订项目， 新版标准报批稿在2022年年底提交给国标委进行最后的形式化审查，从国标委标准进展情况看，GB/T 35274-2023近期即将发布。下面就该标准修订情况及标准内容进行解读，本标准牵头单位是清华大学，参与单位有北京大学，中国电子技术标准化研究院等33家单位，共45人参与编制。
数据猿导读 在目前的互联网金融市场上，有60%的损失来自于欺诈，这60%里面又有80%—90%属于集团欺诈。因此，风险控制就成为互联网金融发展的必要基础。而在实施风控过程中，其核心在于如何通过大数据以
大数据文摘编译作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 荐文专家招募： 如果你是业界专家， 如果你的工作和数据有关， 更重要的是，如果你能够找到好文章并愿意与读者分享
大数据风控同传统风控在本质上没有区别，主要区别在于风控模型数据输入的纬度和数据关联性分析。据统计，目前银行传统的风控模型对市场上70%的客户是有效的，但是对另外30%的用户，其风控模型有效性将大打折扣。 大数据风控作为传统风控方式补充，主要利用行为数据来实施风险控制，用户行为数据可以作为另外的30%客户风控的有效补充。大数据风险控制的作用就是从原来被拒绝的贷款用户中找到合格用户，识别出已经通过审核的高风险客户和欺诈客户。 一、银行信用风险控制的原理 金融行业中，银行是对信用风险依赖最强的一个主体，银行本质
为了让大家全面了解大数据在产业和资本层面上的实战运用，我们将针对不同的产业挖掘案例、多角度剖析，最近我们的重点在农业大数据： 看美国如何实现农业大数据 德强农场：一家国内大数据农场 Farmeron：农场主的数据分析网站 在后台回复【arg】查看 除了开放二胎，十八届五中全会通过的“十三五”规划中，还有几个需要关注的热点，其中有两个重磅的，一个叫做农业现代化、一个叫国家大数据战略，你还有什么理由不关注数说君？ 本文来源：中国农业网 ---- 在农业领域中，互联网与大数据的应用可以节约农产品资源、增加农产品流
包银消费金融总经理助理汤向军：消费金融行业的大数据
一、大数据风控——互联网金融的命脉 近几年,大数据已经撼动了世界的方方面面,从商业科技到医疗、政府、教育、经济、人文以及社会其他各个领域;数据成了有价值的公司资产、重要的经济投入和新型商业模式的基石。 有人曾把大数据比喻成“新时代的石油;业界也有句话叫,得数据者得天下。现如今,在大数据时代下,数据比以往任何时候都更加根植于生活中的每个角落。试图用数据去解决问题、改善福利,并且促成新的经济繁荣等等。以上这些在互联网金融业尤为突出。 (一)大数据风控已成为互联网金融核心环节 早在1980年,著名未来
能金云CEO许瀚丹：利用大数据构建金融风险防控体系
我有一个风一样的名字， 我写风险管理， 也写数据分析， 他们都叫我， 风析人。 本系列是关于风险管理， 也是关于数据分析的。 【风·析】第一文：风险管理与数据分析 1 风险管理和数据分析 风险管理，是金融各领域中与数据分析关系很大的一个方向。风险本身可看做是一种波动，损失的发生又依赖一定的概率，这就意味着，统计学里的分布、大数定律、期望、方差，在风险管理中都会派上用场，而这些东西的载体又是数据。 尤其是近年来大数据技术的发展，我们常常能听到大数据用于欺诈检测、风险预警、信用评级，这些都与数据有
导读：近年来，大数据产业已成为新的技术制高点和经济增长的新动力，虽然我国的大数据产业已彰显出巨大的市场空间和持续增长的态势，但我国大数据产业当前还面临信息资源难共享、数据安全风险大、产业生态不健全等难题，需从优化产业政策入手，促其健康发展。 发展仍面临三重困难 中国工程院院士孙家广认为，大数据产业发展具有极强的技术和信息依赖性，由于我国大数据产业起步滞后以及基础条件不够成熟，其在快速发展的同时，面临的困难也日渐显现。其中一大难题便是，信息壁垒降低了大数据产业资源配置效率。大数据产业发展必须实现数据信息的自
数据猿导读 项目以“内外部大数据的应用”、“实时风控技术的落地”、“智能化风控体系 的搭建”和“云化风控系统的探索”为基础，与客户一同形成一套整体化的新型大数据智能风控解决体系，项目落地后取得了较好的
本文探讨了大数据分析所面临的10个最重要的隐私风险。这些风险包括隐私泄露、无法匿名化、屏蔽数据可能泄露个人信息、基于解释的不道德行为、大数据分析并非100%准确、歧视、涉及到的个人几乎没有法律保护、大数据可能永远存在、对电子证据发现的影响以及使专利和版权变得无关紧要。在使用大数据分析时，组织应在实际使用分析之前确定相关的隐私和信息安全影响。
作者：朱小黄 中信集团监事长 导语：建立在风险自担基础上的众筹模式其实犹如砂砾之堆，坍塌极有可能发生。网络众筹的风生水起，引起人们对互联网金融风险积聚的担忧。众筹的运作目前以风险自担为条件，在市场条件下，风险自担当然无可非议，但真正的风险自担是承担风险后仍有法律救济的渠道去主张权益，索回损失。如果没有这样的法律环境，自由筹资越来越大，则网络风险积累愈大，最终会酿成对大众利益的损害和市场秩序的破坏。因此，建立在风险自担基础上的众筹模式其实犹如砂砾之堆，坍塌极有可能发生。由众筹的风险之忧推敲整个网络上交易的
数据动态早报，让您了解数据新变化、新创造和新价值。 一、通信行业数据动态 1 对于有天然数据资源优势的电信运营商，大数据正成为其业务创新、跨界合作的新动能。运营商全面深化对现有数据资源的利用，精耕细作
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科技对产业的变革将会越来越明显，越来越深刻，国务院在“十三五”国家信息化规划中也提到了云计算、大数据、人工智能、区块链等新技术对产业变革的重要性。保险这一古老的行业能否借助科技的浪潮实现豹变呢?显然是
大数据文摘作品，欢迎个人转发朋友圈；其他机构、自媒体转载，务必后台留言，申请授权。 如果您是一位银行家，无论置身于世界任何一个地方，风险管理这个话题都必定是您最位关心的。自从2008年金融危机，大多数银行家和政府管理者愈发意识到风险管理的重要性。这种环境并未变得更为简单，实际上反而日趋复杂。 监管与审查持续增加，但声誉和收益却仍处在风险之中。市场波动率增大，股东，消费者，商业伙伴以及供应商的需求不断增长(更不用提例如互联网,手机银行等科技)，正改变着一家银行必须管理和应对的风险范畴。 伴随着例如多德 -
大数据的通俗定义为用现有的一般技术难以管理的大量数据的集合，广义定义为一个综合性概念，它包括因具备4V(海量/多样/快速/价值，Volume/Variety/Velocity/Value)特征而难以进行管理的数据，对这些数据进行存储、处理、分析的技术，以及能够通过分析这些数据获得实用意义和观点的人才和组织。 📷 1、大数据分析在企业安全管理平台上的应用 目前应用于大数据分析的主流技术架构是Hadoop，业界在进行大数据分析时越来越重视它的作用。Hadoop的HDFS技术和HBase技术与大数据的超大容量存储
*本文原创作者：木千之，本文未经许可禁止转载 引言 截止到2012年，全球数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。 国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008年全球产生的数据量为0.49ZB，2009年的数据量为0.8ZB，2010年增长为1.2ZB，2011年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人产生200GB以上的数据。 而到2012年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类
2018年8月28日，网传华住旗下多个连锁酒店开房信息数据遭泄露售卖。泄露的数据包含汉庭、美爵、禧玥、漫心、诺富特、美居、CitiGo、桔子等酒店用户详细信息。涉及53G华住官网注册资料，大约1.23亿条记录；22.3G酒店入住登记资料，约1.3亿人身份证信息；66.2G酒店开房记录，约2.4亿条。随后华住集团发布申明已开始核实事件真实性，并已报警处理。
CSDN授权转载 译者：袁璞 摘自：CSDN 2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理
2015 年对于银行和金融业公司来说是一个开局之年，在这一年中他们继续用大数据来帮助他们进行业务和组织架构的演进。现在，放眼2016年将要面对的，我们猜测金融服务公司为了利益最大化进而不断整合大数据环境而言，他们面前的路依旧漫长。 银行家们也正在起草大数据战略，制定入门和随后的用例。 对于银行来说，大数据主要还是围绕提高客户情商，减少风险，符合监管。在可见的未来处于第一梯队的大型金融集团都会继续围绕大数据展开各种动作。在低端市场，一些中小型的公司（经纪、资产管理、区域银行、顾问等）能够更快速的适应大数据平台
曾经很热的“互联网金融”“P2P”等词汇，正在被 Fintech（金融科技，Finance和Technology的合成词）代替，金融领域开始从概念回归技术的位置。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “中关村大数据产业联盟”推出“大数据100分”论坛，每晚9点开始，于“中关村大数据产业联盟”微信群进行时长100分钟的交流、探讨。 【大数据100分】南方基金葛峰：基金公司大数据应用的思考 主讲嘉宾：葛峰 主持人：中关村大数据产业联盟副秘书长陈新河 承 办：中关村大数据产业联盟 嘉宾介绍： 葛峰：南方基金管理有限公司信息技术部副总监 以下为分享实景全文： 大家好，我是南方基金信息技术部葛峰,这次分享的题目是《基金公司大数据应用的思考》,诸位都是大数据方面的专家，我就从基金
*本文原创作者：mcvoodoo，本文属FreeBuf原创奖励计划，转载请联系help@freebuf.com 随着大数据的发展，从银行到P2P再到保险、证券等，越来越多的金融企业开始建设自己的大数据平台。传统上对于数据的管理，金融界是有经验的。 但在当前以Hadoop为基础的大数据平台，接触数据的人更多，数据使用的更频繁，数据的内外交互实时，数据种类更复杂，对安全带来了更严峻的挑战。 从金融业态上来说，包括征信、消费金融、P2P、众筹、互联网银行、互联网保险等金融企业，都会需要大数据平台来支撑业务需要。
数据猿导读 恒丰银行基于大数据技术构建的信用风险预警系统，通过整合行内外数据形成统一的行业、地域、客户风险视图，加强风险监测、审查的全面性、准确性、及时性，强化风险预测能力，提高信贷资产质量。 📷 本篇案例为数据猿推出的大型“金融大数据主题策划”活动（查看详情）第一部分的系列案例/征文；感谢 恒丰银行 的投递 作为整体活动的第二部分，2017年6月29日，由数据猿主办，互联网普惠金融研究院联合主办，上海金融行业信息协会、中国信息通信研究院、大数据发展促进委员会、上海大数据联盟、首席数据官联
中安威士大数据安全平台（VS-BDSG）专注于为大数据环境的数据资产提供一系列的审计、访问控制、加密、脱敏等保护措施及管控，对数据的收集、加工、存储、应用等全生命周期的每个环节进行自动监测和实时处理。提供数据在事前、事中、事后的安全应对方案和处理机制，形成事前能预测，事中有方法，事后可追踪的安全闭环。
法律大数据专题文章计划： 《大数据解读2014年中国裁判文书公开》系列文章，通过业界领先大数据分析技术，对公开裁判文书大规模分析、统计，在全量数据基础上对裁判文书公开情况量化评估。本系列文章具有尝试研究性质，文章的数据全部来自互联网公开数据，所得结论仅用于研究讨论目的，本文的评价依据均来自数据，不代表本文作者及作者所在机构立场。 本文大数据技术源自法海风控网(http://www.fahaicc.com)、法数研究平台(http://www.falvdata.com)的技术底层：天罗采集系统、无量存储系统
2017年大数据风控报告：金融科技重塑银行风控，大数据反欺诈和信用评分模型助力银行信贷业务。报告分析了大数据在金融风控领域的应用，包括反欺诈、信用评分模型、风险识别等。同时，报告也介绍了国内企业征信市场的发展情况，包括信用评分模型、风险识别等方面的应用。
背景 上一期我们从推动大数据利用和安全保护，在政府数据开放、数据跨境流通和个人信息保护等角度介绍了国际上相关的法规与政策，这对于我国在大数据布局规划、策略手段的制定提供了一定的参考依据。本期将为大家介绍国内在大数据安全领域的法规与相关政策。 大数据安全自身风险 风险一、大数据加大了信息泄漏风险，大数据囊括了大量的个人隐私，以及各种政府机构、公司行为的细节记录，数据集中存储增加了泄露风险。 风险二、大数据的应用是人工智能、商业智能、数学算法、自然语言理解、信息技术等多个跨学科领域技术的集成应用，面临较高的技
天创信用总经理李文贤：金融科技加速金融变革
2016年8月，社交软件Facebook成功申请了这样一项专利：当用户申请贷款时，如果该用户的社交网络上好友的平均信用等级达到了最低信用分要求，贷款才能获得通过。 随着互联网技术与金融不断融合，把社交
颠覆传统商业模式 如果说计算机远程自助交易系统的兴起大大弱化了“红马甲”的敲单功能，大数据时代的到来则开始颠覆期货业传统的商业模式。 如南华期货总经理罗旭峰所言，“现在的金融是靠IT技术支持的，再靠以往人工报单的方式是不可能赚到钱的。以前我们一天报几千笔单子，那是非常了不起了，交易员都已经手上出汗了。现在动不动一天是10多万笔、20多万笔的单子，与刀耕火种的时代已经不可同日而语。”作为可以产生海量数据的行业，大数据正在改变着银行、证券、保险（放心保）、基金等金融机构的运作方式。一方面，通过综合分析客户行为
Apache Hadoop目前市场上主流的大数据研发技术之一，基于 Hadoop 开源框架开发的一个开源的分布式存储、分布式计算平台。
之前分享过的大数据时代的到来，为我们提供了哪些便利之处？今天墨者安全为大家分享下，在现阶段的大数据环境中，会存在什么样的不安全因素？
数据猿导读 这是属于消费金融的时代。在大数据技术与金融科技的驱动下，消费金融的市场容量正以前所未有的速度扩张。越来越多企业积极发力消费金融市场，这里面不乏银行机构、小贷公司、互联网巨头、金融科技公司、
图片来自网络 作者简介：王竹欣，硕士，毕业于北京航空航天大学电子信息工程学院，现任职于中国信息通信研究院信息通信安全研究所，主要研究方向为网络安全、数据安全。陈湉，毕业于北京邮电大学计算机学院，硕士，现任中国信通院安全研究所数据安全研究部副主任，主要研究方向为大数据安全、个人信息保护。 随着大数据时代的到来，大数据技术为经济社会发展带来创新活力的同时，也使传统网络安全防护面临严重威胁与全新挑战。本文介绍了大数据技术及产业发展的有关背景，从数据安全、个人信息保护及大数据平台自身安全三个方面梳理大数据技术应
本文介绍了金融大数据在金融风控、精准营销和增值业务中的应用，并探讨了金融大数据平台的发展趋势。
近年来，以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注，该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术，有效降低了市场信息不对称程度，大幅节省了信息处理的成本，让支付结算变得更便捷，达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。但由于我国互联网金融出现的时间短，发展快，目前还没有形成完善的监控机制和信用体系，一旦现有互联网金融体系失控，将存在着巨大的风险。 首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套，互联网金融违约成本较低，容
作为对数据、技术、方法和制度的一种全面革新，大数据将对征信数据的来源和形态、征信加工处理方式、征信评估技术、征信产品的传播分享渠道以及征信制度基础进行全面重构，从而对征信市场产生深刻影响。当前，大数据已经渗透到社会各个领域，并引发广泛深刻的社会变革。以数据处理为核心的征信行业，不可避免地受到大数据浪潮的洗礼。本文在对大数据及大数据征信的基本特征进行比较研究的基础上，分析了大数据对我国征信市场的影响，并提出了相关政策建议。 关键词： 征信市场，大数据，金融监管 一 大数据及大数据征信的基本特征 （一）对大数
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