近年来，随着共享经济、供应链金融、消费金融等新模式、新业态的蓬勃兴起，大数据技术的应用已成为金融机构数字化能力建设的重要内容。的关键要求之一。现代金融机构必须充分有效利用大数据技术，才能紧跟国家战略发展要求，推动数字化转型的顺利实施。一、大数据技术在金融行业的应用金融行业是大数据应用场景较多的行业，在银行、保险、证券、互联网金融等金融机构都有具体应用。1、客户画像客户画像，又称用户画像或用户角色，是勾勒目标用户、联系用户需求和设计方向的有效工具，其核心工作是给客户贴上标签。大数据时代，互联网上充斥着大量客户专属信息。客户画像可以从客户的具体信息中提取标签，对客户群体进行分类，方便企业为客户提供针对性、人性化的服务。在银行业，客户画像应用主要分为企业客户画像和个人客户画像。企业客户画像包括使用企业生产、经营、财务、销售和客户数据，以及相关产业链上下游数据；个人客户画像包括人口特征、风险偏好、消费水平、兴趣爱好等数据。.一般来说，银行获取的客户数据并不全面，采集方式也比较单一，可能会导致根据现有数据得出错误的结论。因此，银行需要考虑整合外部数据，比如互联网公司获取的客户行为数据，为客户提供更精准的服务。在证券行业，证券公司通过分析客户账户状况、交易习惯、账户价值、投资偏好和投资收益等，对客户群体进行分类，分析出最适合客户的服务，改进服务方式，锁定客户资源。例如，部分客户缺乏投资能力，风险承受能力低。这时候可以推荐智能理财服务。2、精准营销精准营销是指在精准定位的基础上，依托现代信息技术，建立个性化的客户传播服务体系，实现低成本、高效率的市场拓展。简单来说，就是通过分析客户需要什么，匹配他们喜欢什么，提供个性化服务。在银行业，银行可以根据用户画像进行有效的精准营销，包括实时营销、交叉营销、个性化推荐和客户生命周期管理等。在互联网金融行业，互联网金融企业必须借助大数据实现精准营销，才能降低营销成本，减少对用户的打扰，提高营销转化率。随着互联网时代的发展，客户的消费习惯正在迅速改变。互联网金融公司普遍难以接触到客户并销售合适的产品。因此，必须抓住营销机会，增加客户数量，增强客户粘性。互联网精准营销的应用目标主要是“获客”、“活客”和“留客”。获客是指找到目标客户，准确定位营销目标；说白了，留住客户就是深挖客户需求，改进服务，增强客户粘性。在证券行业，证券公司利用大数据技术挖掘客户需求，开展智能投顾业务。智能投顾业务提供在线投顾服务，通过分析客户风险偏好、资产规模、交易行为等数据，为客户提供具有优势的个性化投资解决方案。智能投顾采用自动化智能系统，独立完成客户数据收集与分析、投资方案制定、投资方案执行等操作。具有高效、智能化的特点，可以为更多客户提供定制化服务，为证券公司带来巨大收益。3.风险管控数据和风险是支撑金融企业业务可持续发展的两大关键要素。如何依靠数据量化风险，是金融企业需要深入思考的问题。过去，风险管理和决策主要依靠主观经验和推断，辅以数据支持，导致企业风险管理水平低下。如今，金融机构可以利用大数据技术对业务经营和日常管理中的风险进行量化分析，建立全面的风险管理体系，提升核心竞争力。在银行业，风险管控的应用场景主要体现在贷款风险评估和交易欺诈识别两个方面。（一）贷款风险评估。对于个人客户，银行可以通过分析个人工资收入、消费习惯、社会信息等数据，判断贷款风险，确定最高贷款额度。对于企业客户，银行可以通过企业的资产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法分析贷款风险，量化企业授信额度，高效开展企业贷款业务，实现风险和收益之间的平衡。（二）交易欺诈认定。传统的交易欺诈识别是事后诸葛亮，无法实时识别交易欺诈，给银行和客户带来了不良影响。利用大数据技术，银行可以根据持卡人信息、银行卡信息、历史交易记录、客户消费习惯等数据，结合智能规则引擎，进行实时交易欺诈识别。在保险行业，利用大数据进行风险管理的应用场景主要是预防和识别保险欺诈事件。保险欺诈事件时有发生，保险欺诈严重损害了保险公司的利益，而为了识别可疑的保险欺诈案件，保险公司需要花费大量的时间和精力。目前，保险公司可以利用大数据技术建立保险欺诈识别模型，识别欺诈模式和涉嫌欺诈案件，然后从这些涉嫌欺诈案件中进行调查。同时，在防范保险诈骗方面，保险公司可以结合客户的其他数据，如日常消费、医疗信息、出行等数据，分析诈骗的可能性，有效防范诈骗。在支付结算行业，欺诈诈骗、金融诈骗案件频发，支付结算企业承受着巨大的压力。如何识别交易欺诈成为难点。大数据可以利用账户基本信息、交易历史、位置信息、日常行为等数据，结合智能规则引擎实现实时交易反欺诈分析。在实时交易反欺诈分析系统中，整个实时技术实施过程是数据采集、特征计算、欺诈分析、风控决策和事件关闭。在互联网金融行业，利用大数据进行风险管理的应用场景主要体现在消费信贷上。互联网消费信贷与传统的企业信贷完全不同。它更多的是高频小额贷款，资金分散，没有任何抵押品。同时，大部分客户没有信用记录放贷，导致拒收率非常高。基于大数据自动评分模型、自动审批系统和催收系统，互联网金融公司可以利用客户行为数据补充客户信用数据，分析客户信用，自动催账，降低还贷风险。4.运营优化大数据技术可以帮助金融企业分析行业和市场状况，及时调整经营策略，推出更具竞争力的产品，提升企业竞争力。在银行业，大数据技术可以辅助商业银行进行市场优化、产品服务优化和舆情优化。在证券行业，证券公司可以利用大数据技术预测股市行情和股价，及时优化公司经营策略。证券公司跟踪分析大量个人投资者样本，统计其投资收益率、持仓信息、交易信息，建立大数据模型，分析个人投资者交易行为变化、看好市场、投资信心、当前风险偏好等等，以此来预测市场的走势。对于股价，证券公司利用大数据技术，综合分析公司经营数据、正负面新闻、行业数据、投资者评价信息等，以预测短期股价波动。5、供应链金融供应链核心企业普遍具有资产好、资金充裕、授信额度高的特点。供应链中依附于核心企业的上下游企业可能需要资金，但无法获得贷款。这时，核心企业可以作为担保，以实物质押，解决上下游企业的贷款问题。但对于银行而言，信用风险依然存在，如何管控成为难点。大数据技术的运用可以促进供应链金融生态的发展，加强供应链风险控制。银行可以利用供应链上下游企业的经营数据，以及根据企业间投资、控股、借贷、担保等关系构建的企业关系图谱。以核心企业为中心，判断整个供应链的财务风险状况，及时采取风险防范措施。6、防范非法生产在互联网金融行业，互联网金融企业为了增强竞争力和追求客户服务体验，简化了业务流程，通常不严格核实客户的真实身份。这种情况也可能被犯罪分子利用。主要违法行为是注册虚假信息，利用网络购买身份信息和银行卡进行骗取贷款，形成了一条黑色产业链。大数据技术通过建立模型、分析互联网金融黑业行为特征、实时监控违法行为，可以有效打击金融黑业的发展势头。例如，大数据将重点监控借用手机的归属地与真实IP地址不匹配、用户手机长时间未在同一位置移动、借用手机的时间间隔等行为。设备上相邻两借极短，及时预警，减少损失。2、大数据应用风险分析大数据技术在金融行业广泛应用的同时，也带来了一些新的风险和挑战，主要表现在技术、管理和合规三个方面：1、大数据技术存在风险数据应用技术风险主要体现在三个方面：模型风险、平台风险和大数据网络安全风险。目前常见的大数据分析模型包括行为事件分析、漏斗分析模型、留存分析模型等，大数据分析模型的好坏直接关系到大数据技术应用的效果。如果没有选择正确的分析模型，可能会得出错误的结论，误导企业。决策，造成巨大损失。目前，很多金融机构都建设了金融大数据平台，但大数据平台如果不按标准建设，会出现功能不全、易受攻击、平台框架散乱、应用不力等一系列问题。效果。大数据网络安全也存在??潜在的安全威胁，如访问控制风险、应用漏洞注入风险、无效身份认证风险、敏感数据泄露等，是企业需要防范的。2、大数据管理风险大数据应用管理风险主要体现在人员管理、系统管理、数据生命周期流程管理等方面。在人员管理方面，很多企业都意识到数据的重要性，但可能没有充分开展数据安全意识培训和大数据技能培训，可能造成运营风险，给企业带来损失；在系统管理方面，目前大部分企业采用大数据技术，建立大数据管理平台，但如果在管理系统中大数据的使用不规范，会造成管理上的不便；在数据生命周期流程管理方面，面对海量数据，管理方式与传统的数据安全管理也应有所不同，防止管理不善阻碍企业发展。比如在数据存储的过程中，要考虑大数据存储结构的问题，及时升级安全机制。3、大数据合规风险随着《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规的出台，公众越来越重视个人隐私信息的保护。然而，随着大数据技术的不断深入，个人隐私泄露事件层出不穷。个人隐私数据的保护和使用已成为金融机构的重中之重。例如，在数据采集阶段，金融机构需要明确数据采集的范围、使用方式和目的，并征得客户的明示同意；共享个人信息时，还需征得客户的明示同意；对于与业务相关的数据，在为客户提供个性化服务之前需要征得客户同意；在大数据的流通和交易中，由于缺乏确权机制和安全保护机制，当数据被滥用时，会存在难以追溯的风险。.因此，如果企业不对大数据应用进行管控，保护用户合法权益，将存在法律合规风险，后果严重。3、大数据安全风险管控建议根据国内外数据安全标准和最佳实践，结合笔者多年数据安全咨询服务经验，下面重点介绍数据整体管控框架安全风险与大数据生命周期阶段安全管控措施两个维度描述了大数据风险管控的思路和方法。1.数据安全风险管控框架针对金融行业大数据应用需求，金融机构应从数据的机密性、完整性、真实性、可用性、可靠性和可验证性入手，建立包括大数据在内的数据安全.风险管控框架称为GMOTAS框架。“GMOT”是指安全治理、安全管理、安全运行和安全技术四大安全体系，“AS”是指安全评估审计体系和安全服务支撑体系。“GMOT”是安全体系的基本实施框架，“AS”为安全体系的实施提供基础支撑和效果评估。数据安全风险管控框架GMOTAS（一）数据安全治理体系要在遵循国家大数据安全法律法规的基础上完善组织治理机制，指导数据安全保障体系建设。安全治理体系如下：数据安全顶层设计——根据国家法律法规要求和标准，结合金融行业特点，设计数据安全总体架构，包括组织架构、技术架构和操作架构结构。必要时，在组织内设立专门的安全管理团队和跨部门的虚拟团队，负责数据安全管理。数据安全联席会议机制——建立跨外部机构和内部部门的数据安全事务决策协调联席会议机制，在组织层面建立数据资源共享管理机制和安全管理机制，加强跨部门、跨部门、跨部门的数据安全联席会议机制。跨部门重大安全事项的科学决策和大数据安全的统一协调。数据安全事件处理机制——针对发生的数据安全事件，当安全事件涉及主体和客体范围广泛时，需要提出统一的安全事件协同处理机制，确保跨部门的安全事件能够及时响应。及时处理。数据安全成熟度评估与持续提升——数据安全建设任重而道远。通过将数据安全成熟度划分为5级，Level1-5，用于定义和评估组织数据治理的成熟度等级，指导组织不断提高其数据安全成熟度等级。特殊时期重点安全保障——根据国家重大事件重点安全保障（以下简称“重保”），设计并提供重保期间的数据安全保障服务。为确保重大事件的稳定性，组织可以提供分保前的检查和整改，分保期间的预警和分保后的监测总结报告。（2）数据安全管理体系在完善IT治理机制的基础上，通过数据安全管理制度和流程的建设以及其他相关制度的实施，推动数据安全管理运行规范的建立和相关主体和客体的建立专项管理措施。落实安全责任。数据安全制度和流程——根据组织数据的类型级别、敏感性级别和数据安全能力成熟度要求，制定安全政策、管理规范和操作规程，明确不同岗位的数据安全管理职责。数据资产确权与责任分配——明确数据资产权属和收益权，规范数据侵权处理程序，合理平衡各角色权责利。数据分级分级管理——协助机构根据数据分级规范对数据进行敏感分级，明确本级数据开放共享要求、数据分布范围、是否需要解密或脱敏。数据鉴权与授权管理——数据资产的鉴权与鉴权是数据安全的重要基础。需要明确数据本身的认证方式和使用数据的智能设备、系统和人员的身份，以及在认证的基础上确认访问对象权限的认证过程。数据相关供应链安全管理——加强供应链网络安全管理，对大数据的设计、研发、制造、生产、流通、安装、运营、维护、采购等环节实施有效监督和审查相关的ICT产品和服务。（3）数据安全运营体系按照安全管理制度和流程，以安全技术为支撑，保障大数据在信息系统运行和日常业务应用过程中的安全。安全运维包括数据安全运维和业务安全运维两部分：数据安全运维——采取必要的管理和技术措施，确保数据在其IT服务生命周期内的安全，这些过程包括：数据采集、数据传输、数据处理、数据存储、数据移交、数据销毁。业务安全运营——保障业务运营过程中的数据安全，包括：落实业务场景中各主体和客体的数据安全责任；业务流程、工作流程、岗位规范中的数据安全控制，外部协作中的数据安全控制等。（4）数据安全技术体系为保障数据交换和共享的安全，避免数据滥用，需要部署一系列安全技术措施来保护数据安全，一般包括数据内容安全技术、数据行为安全技术、数据业务安全技术和通用数据安全技术。数据内容安全技术——对数据内容本身进行安全控制的技术，包括数据脱敏、数据加密、数据防泄露和数据安全销毁。数据行为安全技术——对使用数据的访问行为实施安全措施的技术，包括身份管理、认证管理、授权管理、审计监控等。业务风控技术——金融业务各场景安全风控技术，包括异常行为分析、大数据征信、隐私计算、区块链所有权保护等。通用数据安全技术——对承载业务数据的信息环境进行通用安全保护的技术，包括：数据安全门户、数据资产管理、元数据管理、数据管理质量、数据沿袭管理、数据合规管理等相关技术和产品工具。（五）数据安全评估体系为确保数据安全保障体系不断完善，需要对组织的数据安全现状开展各类评估和审计活动。整改。该模块包括安全技术测试、安全合规检查、安全风险评估、安全评价指标、IT内审、IT外审等。（6）数据安全支撑体系依据安全法规标准，为数据安全提供合规管理服务，基于PKI数字信任体系为数字业务运营提供身份认证服务，基于安全大数据为数据安全提供威胁情报和态势感知服务。提供基于网络安全知识体系的数据安全教育培训服务。该模块具体包括安全标准与规范、威胁情报与态势感知、网络舆情监测、数字信任体系、网络安全应急管理、数据安全教育与培训等。2.大数据生命周期各阶段的关键安全控制措施大数据生命周期各阶段的关键安全控制措施为数据采集、数据传输、数据存储、数据处理、数据交接、数据销毁如下：:(1)数据收集安全控制措施(2)数据传输安全控制措施(3)数据存储安全控制措施(4)数据处理安全控制措施(5)数据交换安全控制措施(6)安全控制四、数据销毁措施金融业大数据应用发展趋势1.加强大数据应用和管理创新金融机构应在确保信息和数据安全的基础上，以经营战略为导向和依托，积极构建大数据发展模式符合金融机构自身情况。创新大数据应用场景；金融机构可借助相关行业协会的力量，探索建立数据共享平台，加强数据共享和流通，释放数据价值；，规范大数据收集和使用安全，共同促进大数据产业健康可持续发展。2、加强数据安全技术应用在大数据技术广泛应用的背景下，各金融机构之间的合作与联系将更加紧密。在大数据处理和使用过程中，如果金融数据未经授权被非法使用，将可能直接影响金融业的稳定和可持续发展。为提高数据安全性，确保金融机构提供可靠的金融服务，金融机构需要充分利用防火墙、身份认证、数据加密等技术，积极应用多方安全计算、联邦学习等技术、差分隐私、联盟链等探索建立跨主体的数据安全共享隐私计算平台，打通数据孤岛，释放数据价值，实现数据可用与不可见。3.加强大数据金融人才培养。大数据是金融机构实现数字化转型的基础条件之一。数字化转型是提高企业运营效率、实现高质量发展的重要手段。金融机构要加强内部培训和外部引进。确保有足够的大数据管理和大数据技术应用人才，确保数字化转型的顺利开展。同时，要继续加强员工大数据应用能力培养，提升员工在大数据应用方面的专业水平和数字化转型思维。4.建立大数据全方位监管模式。我国高度重视数据安全。近年来，各国相继出台了《网络安全法》、《数据安全法》、《个人信息保护法》等法律法规，保护国家与国家之间、政府与企业之间、国家与国家之间的数据。企业间数据传输、融合、使用的安全。同时，大数据的健康发展需要全方位、多层次的监管支持，监管部门可考虑进一步出台相关管理规定。同时，协助行业进行自我监控，减少不必要的系统性风险。五、结论大数据技术在金融行业得到了广泛的应用。这不仅仅是一个行业的发展，也是大数据技术对传统行业的又一次提升和改造。金融行业需要保障大数据技术的稳定应用。其中一个科目完成。金融机构需要从不同角度和维度保障大数据安全，推进大数据应用，协调大数据安全与发展的关系，释放数据价值，积极应对大数据金融发展面临的危机和挑战。
