Ⅰ 防范外资银行泄露重要金融信息：金融大数据下金融安全三大战略点
#管清友：防外资行泄重要信息#
金融信息安全越来越重要已经成为一个不争的事实，更是一个紧迫的事实。
管清友的观点和指向是非常明确的，而其提出的银行信息安全是外资银行的金融信息安全却具有非常大的普遍性意义和战略性意义，特别是在金融大数据趋势之下，金融信息越来越具有战略性和国家安全特性，而曾经或者已经出现的一些事件也大多与金融信息相关。
在金融大数据下金融信息安全三大战略要点：
一是在金融大数据下，金融信息安全应该上升为国家安全战略
我国已经进入一个金融大数据时代，金融大数据的火爆已经远远超出人们的想象。经过几年的发展和新技术的广泛应用，金融大数据的分析和应用已经进入到了一个新的层次，也就是说经过十年的数据积累和 科技 分析能力的提升，目前的大数据分析进入到了一个广泛的应用阶段，又一次的火爆并进入人们的视野也就是理所应当的。
但在金融大数据背景下，金融信息安全越来越应该受到重视。今年以来，金融安全成为人们热议最多的话题，许多 社会 热点话题都或多或少与金融安全高度相关。我国也前所未有地对金融安全问题高度重视，将维护金融安全视作“关系我国经济 社会 发展全局的一件带有战略性、根本性的大事”。
金融安全风险和经济安全风险、生态安全风险、网络安全风险等都属于非传统安全风险范畴，但非传统安全风险越来越对我国的国家安全产生非常大的危害，以前我们对传统金融信息的安全是比较重视的，但在传统金融信息安全的前提下，非传统金融信息安全更应该上升到国家安全战略以提升我国金融信息安全的保障能力。
二是在金融大数据的大环境下，金融信息安全要内外兼治，特别是对外资金融机构涉及我国金融信息的安全要强化战略构想和设计
应该说，我们对我国内资金融机构和内资金融信息的安全还是比较重视的，对相关风险的处理也是非常重视和有力度的。
以前我们常说，金融改变人们的生活，生活也会改变着金融；但如今却是，金融大数据已经成为改变人们的生活和金融行为的重要手段和方式，而这种对生活的改变和对行为的改变却有可能成为我国的一种国家安全的风险隐患。
近年来，金融领域的个人信息保护也开始受到重视，而银行客户信息泄露的事件也时有发生，包括个人征信信息未经授权被查询甚至泄露、银行内鬼倒卖客户信息谋利、贷款客户财产信息被泄露、银行App违规收集信息屡遭点名等，不仅仅体现出了金融信息的价值，更体现出了金融信息安全的重要性。
而外资银行涉及的金融信息安全更对我国的经济安全和经济风险带来非常大的安全隐患，特别是华为事件的发生和发展，更是对我国的金融信息安全特别是外资银行、外资审计机构、外资评估机构和外资投资银行机构的金融信息安全敲响了警钟，内外统筹治理金融信息安全应该上升到国家战略的角度并不为过，而且很紧迫。
三是在金融大数据的大背景下，金融信息安全要做到标本兼治，特别是强化国家法律的硬性约束特别关键
金融大数据之下，不仅对未来的金融产业发展前景产生重要的影响，会催生和细分出很多新的行业，如数据存储行业、数据分析行业以及新的其它行业，如人工智能医生、人工智能分析师，都依托于大数据，更重要的是任何人都可以借助于大数据的分析和应用，对产业模式和人们的行为习惯进行改进和引导，从而导致金融服务方式和模式的改变。
更严重的是，如果这些金融大数据被一些不怀好意的境外机构所利用，那就不仅仅涉及到盈利和亏损多少的问题，更可能会在经济安全和国家安全领域带来无法弥补的损失。
由于金融行业数据的量级和复杂性，对金融数据的风险控制、信息安全和数据防护能力以及技术处理手段都提出了更高的要求。更重要的是，我国目前金融信息法律保障机构不健全，缺乏专门性立法，对违法机构和个人的法律追究机制尚不健全。虽然我国从近年来先后出台了关于金融信息的保护性法律法规，但从进一步建立健全金融信息安全的法律法规上还需要进一步完善，特别是对外资银行机构和金融机构涉及金融信息安全的违法行为，一定要从标本兼治的高度进行设计和完善，从而为我国的金融国家安全提供法律保障。
金融信息安全已经上升到国家安全和国家战略，三大战略因素成为重点。 （麒鉴）
Ⅱ 大数据存在于互联网之中
大数据存在于互联网之中
互联网技术从深层次、具体化的角度解读可以分为：大数据、P2P人人组织网络和两面市场。其中大数据是最重要的因素之一。金融没有类似实物的物理生产、仓储、物流等过程，但其本身是数据的生产、仓储、挖掘、传输、分析和集成。所以大数据对于金融而言，相比其他行业，无疑是有更巨大的影响力。
大数据，是思维、技术与数据的三足鼎立。大数据不仅指规模庞大的数据，它首先是一种思维方式的变化，其次是对这些数据的处理和应用，是数据、处理技术与应用三者的统一的一列处理技术，最后，大数据的前提必然是充裕互通的数据本身。
大数据的思维方式会改变传统金融作业思维，它首先是会改变金融信贷业的抵押文化，推动信用变现成为可能和主流。尤其是中国金融行业，有着根深蒂固的抵押文化，在贷款的过程中严重依赖于抵押物，这是中小企业得不到贷款服务的很重要原因。抵押文化让贷款服务提供方在考量时思维变得简单粗暴。贷款方的考量核心是判断抵押物品的价值，确保有相应的价值空间。比如房产价值200万，那么打个7折，只要保证价值不下跌太厉害，那么就不会产生风险。房价不下跌，风险不大；房价下跌，也是国家的事情，与银行机构无关。
长期而言，抵押文化对金融业发展有相当负面的影响。要想做到真正的改变就是要强化信用贷款，建立信用机制。真正的安全不是抵押物，而是人们的信用。我们讲大数据对金融影响，首先要有思维上的认识变化。
信用看不见，摸不着，但大数据的方式可以帮助还原一个人，甚至一群人的信用轮廓，让个人或者群体的信用变得金光灿灿，触手可及。这将是根本性的改变，并产生巨大的影响。大数据的应用例子中，对于天气预报的实践是人们津津乐道的——没有人可以准确地预测天气，因为变量太多，大到日月星展，中到洋流大气，小到人的环境行为的偶然因素，都会对其产生影响，但气象学家通过气象大数据的分析，加上并行的处理技术，人们做到了从数据中找到规律，实现更准确的气象预测。个人的信用评估和实现气象预测有非常类似之处，一个人或者群体的信用好坏取决于很多的变量，而且信用本身不是静态的，而是一个动态的行为特征的体现——资产、收入、消费、个性、习惯、社交网络等等都是会对信用产生影响。个体信用正式通过各种行为决定的，但是体现一个人的信用的行为并非是全无规律的。通过大数据，可以很好地通过对个体或者群体的大量信用行为进行收集、整理、分析，只要把这些糅合在一起时，会发现很多客观规律，使得人的信用立体化，从而实现对于个体或群体信用的预计。
互联网技术革新本身也推动了大数据成为可能。云计算、SNS、移动互联网等技术的发展，使得大量数据的生产和连通变成现实；非结构化数据库技术的发展，使得数据收集的要求大大降低；存储技术的发展，使得大规模数据存储得以实现；并行处理计算，使得数据可以得到高速处理，更快获得结果、应用；各种算法、机器智能化学习的成熟等等又进一步促进大数据的应用发展。所以，我们可以做到存储处理所有数据，而不是存储抽样数据，并且可以将粒度从整体面向个体。这些也带来一系列变革——
——市场集中度更高。IT技术的发展、互联网的延伸、大数据的应用，让市场摆脱了地域的限制，从而使得更大规模的企业以更快的速度成长。而大数据在技术上的突破也会使得马太效应更加明显——强者愈强，大者愈大。如果我们还是局限于地域优势，无法有效形成对海量用户和良好的数据资产的管理，那么未来核心竞争力将会受到严重削弱。
——促进金融的开放性，大数据首先要数据全量在线。现在太多系统都是孤立的，比如很多公共事业数据，即使银行本身的很多业务，比如对公业务、对私业务、卡业务等都是相互分离的难以形成联动效应；况且决定信用本身的不单是金融数据，很多其他领域的数据也会产生影响，这对于数据的开放性要求更高。但这些数据都可以借助互联网进行联通，互联网有天生的开放性、透明性，使得大数据的应用有了可能。传统的金融业也必然会因此而变化。
——最后，还是数据本身。既然是大数据，必须要有足够的大量数据，这是一切预测的大前提。如何在预测之前收集足够多的信息，就成了预测成功与否的关键。
一切皆可“量化”，并在加速量化，几十年来IT技术的发展已经使得大量数据量化。
互联网金融对大数据的使用，天生具有优势。互联网可以在法律和道德所容许的范围内捕捉信用评估所需要的个人或群体的行为信息，并将这些繁杂的信息提供给大数据作业系统进行处理，完成对个人或群体的信用价值的评估分析。从这个角度来说，P2P在对信用大数据的使用方面更有独特优势，由于P2P两面市场的特点，决定了它可以覆盖更多的用户，同时由于充分利用了人人组织的特点，可以让用户自己产生数据，从而实现数据的自我产生和循环。使得“取之不尽，用之不竭”的数据创新成为现实。
虽然这场大数据带来的变革，还是早期，但我们可以清晰预见大数据对于金融的影响——金融服务将进一步从粗放式管理向精细化管理转型。由抵押文化向信用文化转变更全面的信用体制和风险管理体制将会建立；从“利润为中心”向“客户为中心”转型。从“关注整体”向“关注个体”转型。
我们还可以预见，真正能带来改变的互联网金融、大数据金融一定是由深谙互联网思维，立足小额信用贷款服务，涉及海量用户，注重数据资产，耐心长远的公司所推动的。只有这样，才是符合大数据的趋势，才能拥有长期的核心竞争力。
Ⅲ 金融服务领域的大数据：即时分析
近年来，“大数据”这个术语似乎比其他IT术语都更加流行。这不仅是术语的传播，而且还有广泛的应用，并且很多公司似乎都想赶上创新的列车。无论人们称之为“大数据”、“数据科学”、“工业4.0”或任何其他诱人的术语，人们谈论的都是一样的事物：数据。
目前，还没有对大数据的具体定义，但是企业可以根据5个V来测试数据，如果他们拥有所有数据，那么他们其实采用的就是大数据。
这5个V是：数量、速度、种类、准确性、价值。然而，一些企业只停留在原有的3 个V：数量、速度、种类。遗憾的是，这些测试被认为无利可图，因为企业可能会在详细的分析上投入大量投资，但获得的价值很少，因此，启动它毫无意义。
大数据并不是每个商业等式的答案。但是，并非所有类型的数据都可以存储或用作大数据，例如：金融服务提供商每天存储客户银行转账等内容。这些数据不能称为大数据，它是任何一方无法共享或分析的个人数据。金融服务提供商在用户注册时存储用户的ID，这两者都不能称为大数据。这是企业内部数据，应存储在专用的数据仓库服务器中。另一方面，支出交易无疑可以被视为消费者行为，而这是大数据。一旦分析了这些数据，金融公司就可以为用户提供更加个性化的服务，从而优化定价策略，提高客户保留率，获得竞争优势等。
金融服务公司必须实现完全数字化，才能从大数据中获得宝贵的见解。但是，国际金融服务商摩根士丹利公司的研究报告显示，金融服务业的数字化指数并不高。事实上，由于IT遗留系统和过时的业务流程，只有35%的金融服务公司实现了数字化。
企业需要通过利用大数据并将其集成到日常运营中来释放更多的机会，例如：
业务运营与战略 在普华永道公司于2018年发布的一份报告中，美国只有38%的消费者表示他们与之互动的员工了解他们的需求; 美国以外的46%消费者也这么认为。为了解决这一业务问题，基于分析的大数据技术可以促进以客户为中心的文化，从而增强客户体验，并提高运营效率。通过利用大数据，企业还可以建立自助服务平台，以吸引更多的财富管理投资者，使他们与需求保持一致，并将费用降至最低。将部门收集到的旧数据连接起来，并将其与新收集的数据集成，以获得最大的数据完整性，这将是一个很好的实践。
风险管理 信用评分平台是一项重要的服务，可以为全球数亿名客户提供服务。但现在必须将其提升到第二等级，以便对客户的财务状况提供全方位的视角。通过引入非传统指标，客户可以更公平地访问金融产品。此外，大数据产生的结果可用于建立数据模型，以识别捕捉股市欺诈者的模式，并提醒金融风险机构调查这些案例。积极主动的首席风险官将定期使用大数据，以确保企业符合他们严格的标准。
信息技术 近年来，由于大量的网络犯罪，在金融服务的IT系统中使用大数据已成为当务之急。为了发现欺诈并防止其发生，金融企业必须具有更高级的安全级别。构建预测性分析将使IT工作人员能够在网络攻击入侵系统之前进行预测。战略性地采取行动的IT工程师可以支持其他部门，为他们提供大数据即服务，其范围包括：为财务部门自动调节流程、为营销部门提供实时报告以增强其目标营销活动，以及在新服务发布前构建并行大数据模型以对其进行回溯测试。IT工作者是大数据游戏中的快乐参与者，他们有能力不断地支持跨部门的同事将暗数据转化为战略数据。 企业通常从大数据中探索分析其资产负债表。即使是声明健康运营的知名公司也经常分析他们的数据。事实上，这些是获得市场扩张、竞争优势和利润增长的公司。
如果企业能够授权大数据来回答业务问题，那么相同的大数据也可以为他们提供许多无可置疑的答案。事实上，大数据确定的答案的好处不仅仅局限于金融服务公司及其利益相关者，而且还将进一步扩大到其他领域，其中包括：
(1)无可争议的答案：客户细分 分析可以提供基于年龄、收入和人口统计的不同消费者行为的见解。因此，金融服务公司能够使客户产品与他们的定制需求保持一致，从而提高客户保留率。受益人：消费者-金融服务提供商。
(2)无可置疑的答案：定价策略 除了其他好处之外，大规模分析可以为消费者提供更好的价格。例如：消费者可以根据他们审慎模式，在汽车保险政策上获得具有竞争力的价格。金融服务公司能够使用大数据来发现住房的价格过高，并建议客户评估不同的报价，重新引导他们找到一个更合适的贷款人。受益人：消费者-竞争监管机构。
(3)无可争议的答案：金融包容性 正如欧洲银行管理局在2018年发布的调查中所提到的，受访者表示，大数据对更多金融包容性有着积极影响。相当一部分消费者无法获得金融服务，如：信用评分、住房融资等。 但是，通过涉及大数据，这些消费者可以使用可穿戴设备来改善他们的健康状况，因此可以获得更具竞争力和更便宜的保险套餐。拥有第一个金融产品将有助于他们融入金融生态系统。受益人：消费者-金融服务提供商-政府机构。
(4)无可置疑的答案：数据治理 使用金融服务大数据的良好做法将增加消费者对供应商的信任。如果金融服务公司分享他们的大数据技术，并解释他们如何以合乎道德的方式使用数据来改善他们提供的服务，并更好地满足消费者需求，他们将从中受益。随着消费者被个性化产品所吸引，他们会故意分享更多数据以获得更多个性化。受益人：所有上述受益人。
大数据的指导原则无处不在，但这并不意味着所有数据科学家都会得到相同的输出，因为每家公司都有不同的数据量，这取决于分析的执行深度。并非所有大数据都能提供有价值的成熟见解。因此，行业领导者必须确保投资自己的数据是有利可图的，并与他们的业务能力、人员技能和企业愿景保持一致。
当今的金融服务公司正在寻求通过利用大数据分析来竞争，他们在数据战略方面获胜的结构如下：
•管理：数据迁移、数据选择、数据存储、数据测试
•分析：数据结构、数据分析、机器学习、数据可视化
•成果：成功指标、业务决策、货币化、市场领导力
数据是一种永不贬值的有形资产，使用有价值的见解是一种面向未来的战略。因此，竞争是一个不断变化的目标，企业必须随时进行分析。
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Ⅳ 大数据助推金融业发展
大数据助推金融业发展
专家表示，对于金融行业来说，尤其是以银行、保险为主的金融行业都是非常注重数据应用的，很多企业已经在利用大数据去服务其风险管理、客户营销和运营管理等工作。大数据未来将成为全球金融业竞争的主要“阵地”之一。对大数据的应用能力已经成为金融企业的核心竞争力，未来有竞争力的金融企业一定是有深厚大数据文化的企业。
今年《政府工作报告》明确提出要“发展壮大新动能。做大做强新兴产业集群，实施大数据发展行动”。近年来，以信息通信技术的创新为基础，互联网、大数据和人工智能等蓬勃发展，新的经济形态展现出强劲的生命力。接受《金融时报》记者专访的毕马威中国大数据团队学科带头人魏秋萍博士表示，对于金融行业来说，尤其是以银行、保险为主的金融行业都是非常注重数据应用的，很多企业已经在利用大数据去服务其风险管理、客户营销和运营管理等工作。
金融大数据值得关注
魏秋萍表示，金融行业本身是一个自带很大流量的行业。比如一个规模较大的银行，都拥有海量的客户。银行可以利用大数据技术，针对不同的客户群体制定不同的个性化服务方案，可以创建出很多不同的场景。同时，银行拥有很多的数据维度，这些数据项又比一般的网络行为大数据拥有更高的价值密度，可以发挥很大的业务价值。因此，金融行业充分利用自己的流量、数据，有效结合外部数据，再配套先进的技术和理念，必然可以成为一个生态体系中的核心组织。
大数据已经被广受关注，但到底什么是大数据，并没有一个被大家普遍认可的定义。魏秋萍认为，要认识大数据，可以从数据和技术两大层面来看。在大数据这个热词没有出现之前，金融行业早就开始了商务智能分析和数据挖掘，不过这时被分析的数据往往是企业内部的结构化数据。目前，金融企业分析的数据已经不再拘泥于此，而是大大拓宽了数据的广度，除了结构化数据外，也会根据实际的分析需要来引入非结构化数据，同时也会结合企业内部数据和企业外部数据来开展分析。在技术层面，也有了很大的变革，包括存储能力、计算能力和算法种类等，都有长足的进步。在10多年前做数据挖掘的时候，往往由于样本量庞大需要做采样技术，现在有了高性能存储和内存计算等技术的更新，采样基本不再是必需的了。
魏秋萍预计，大数据未来将成为全球金融业竞争的主要“阵地”之一。与互联网企业相比，虽然金融行业践行大数据战略的起步要晚了一些，但是金融行业利用大数据的进程也发展得很快。对大数据的应用能力，已经成为金融企业的核心竞争力，未来有竞争力的金融企业一定是有深厚大数据文化的企业。大数据提供了全新的沟通渠道和客户经营手段，可以加深企业和客户的互动，更及时精准地洞察客户。大数据也可以帮助金融企业滋生新型的金融业态参与市场竞争，用大数据来武装自己的金融企业未来一定是某个生态链中的关键组件。
风控需同步跟上
魏秋萍表示，应用大数据必须要重视数据质量和技术创新。举例来说，把大数据应用于风险控制是金融业应用大数据最典型的场景之一。在这一场景的应用中，有以下两点必须注意：一是对于数据的整合和数据的治理。风控是一个复杂的过程，要利用数据对风险进行穿透式管控，必须实现用真实的数据再现业务流程，因此，数据的可获得性和数据质量非常关键。二是先进技术的应用和创新。风控是魔高一尺道高一丈的游戏，“小偷”的伎俩层出不穷，作为“警察”的风控必须要有不断创新的能力，不断优化风控的技术。她还表示，从大数据风控技术的角度看，国内和国际的差异并不大，中国也走在了技术的前沿。但是，国外的金融企业对创新技术的容错会比国内好，他们有一些机制来鼓励创新技术的试错。这一点值得国内企业学习。
魏秋萍还认为，应用大数据的时候，数据安全也要同步跟上。保障数据安全的方法主要是三大手段：第一，需要依靠健全的法律制度来保障和约束数据交易的买卖双方；第二，需要加强数据买卖双方的道德约束；第三，需要通过安全技术来保障数据的安全。
金融企业应用大数据是一个逐步发展的过程，大数据的价值释放也必然是循序渐进的。企业内部一致的大数据理念和数据驱动决策的文化，也是大数据助推金融企业发展的保障。
Ⅳ 数据库对一个国家的经济文化科技国家安全等有何影响
随着数据安全法、个人信息保护法的颁布实施，数据安全成为各行业数字化转型的重要一环，通过数据库技术创新助力数据安全成为业内热点。
记者调研采访发现，面对数据安全合规以及新应用新场景下的安全防护要求，传统数据库安全防护理念和技术已经开始转变。在大数据环境下进行顶层设计、标准制订，对各大数据组件进行安全审计、访问控制与风险识别，针对结构化与非结构化数据的安全脱敏、加密安全与隐私防护等，都是当前数据库安全防护新趋势的重要问题。
多因素驱动数据库安全发展
近年来，我国数字经济蓬勃发展。最新发布的《中国互联网发展报告2021》显示，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重达38.6%。
“只有保障数据安全，才能筑牢数字经济发展的底线。”达梦数据库高级副总经理付铨表示，数据是数字经济的重要生产资料，是国家核心战略资源和社会重要财富。同时，数据安全问题是关乎数字经济健康有序可持续发展的重大问题。
绿盟科技集团副总裁李晨认为，数据库安全发展主要有两个驱动因素，一是数据库本身的发展促使数据库安全技术发展，二是数据安全相关法律法规和标准规范对数据库安全防护提出新的需求。从技术发展看，大规模的数据存储和处理需求，使得大数据、数据仓库、数据湖以及数据中台得到推广，并应用于分布式数据库、云端数据库等很多场景。从数据安全法律法规看，继等级保护2.0系列标准提出大数据应用场景的安全防护参考后，数据安全法和个人信息保护法又相继颁布实施，将数据安全要求提高到法律的高度。
在中国信通院数据库应用创新实验室、中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会近日举办的“数据库安全防护新趋势”沙龙上，清华大学计算机系长聘教授李国良表示，标准有助于落实产业政策，促进企业发展。希望更多企业重视相关工作，共同为数据库安全的发展做出贡献。
据中国信通院云大所工程师刘思源介绍，中国信通院深耕数据库领域标准研制、产业研究、政策支撑、评测评估等，依托中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会，已牵头编制近10项数据库领域行业标准和若干团体标准，累计发布数据库白皮书和研究报告近10本，并定期发布评测评估观察，为遴选优质标的提供重要依据。
数据库安全保障网络安全
数据库安全防护是数据安全治理体系的一部分。李晨表示，绿盟科技从数据安全建设顶层设计出发，提出“一个中心，四个领域，五个阶段”的数据安全体系建设思路。以数据安全防护为中心，在组织建设、制度流程、技术工具和人员能力四个领域同时开展建设工作，通过“知、识、控、察、行”五个步骤进行数据安全落地建设。仅就数据库安全技术而言，绿盟科技有数据分类分级、审计与访问控制、脱敏、水印、脱敏后风险评估、数据防护与态势感知和隐私计算相关技术等。
付铨表示，在信息技术快速发展的背景下，需要在网络信息安全关键技术上有更大突破，前提是独立研发，掌握核心技术。在安全问题上，只有数据库没有安全问题，数据才不会泄露或丢失，信息安全才能得到保障。可以说，只有底层的数据库安全了，网络安全才有保障。
据介绍，达梦数据库研发的数据共享集群实现了国产数据库在共享存储集群方面的突破，在性能上与国际同类产品持平。公司产品广泛应用于金融、能源、电信等50多个重要领域。
构筑多维度立体化安全防线
“随着数据价值重要性的凸显以及未来开放性环境下的安全风险日益突出，数据库需要围绕系统整体韧性能力和数据端到端全生命周期安全构建系统整体外部感知能力和机密计算能力，并完善内核审计追溯能力。”华为技术有限公司数据库技术专家朱金伟说。
勒索病毒是当前受到关注的网络安全风险。美创科技产品和解决方案中心总监胡大海表示，为有效抵御勒索病毒威胁，美创科技从防范实践出发，以“零信任”安全理念为基础，推出“勒索防御产品+安全保险+容灾备份”三位一体的勒索病毒风险解决方案，为机构数据安全构筑起多维度、立体化的安全防线。完善的数据容灾备份建设可以在攻击发生前对数据进行备份，在攻击发生后对数据进行恢复，最大程度降低由勒索病毒加密、窃取数据造成的数据丢失乃至业务中断等影响。
据腾讯云计算技术有限公司数据库高级产品经理程昌明介绍，目前腾讯云数据库已经能够从数据沉淀、业务学习、特征总结、风险模型、人为中心以及行为分析等方面，基于大数据分析进行安全治理。
Ⅵ 我是做金融的，想问一下大数据对金融行业有什么价值
当然有数来据支持，可以说所有的行业，自都能够很大幅度的提高精准率，无论是从成本还是从效果，都是大有裨益的。
要了解大数据优势有哪，对我这个行业有哪些突出性的优势。
谁是准确的目标受众？如何在合适的时间、合适的地点、以合适的方式传达给消费者正确的信息？随着数据搜集、存储、管理、分析、挖掘与应用的技术体系的发展，这些问题的答案已经可以显现于眼前。
怎么获取数据：网民通过C2C的互动，C2B的互动，B2B的互动，实时生产数据。这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪、行为、关注点和兴趣点、归属地、移动路径、社会关系链等一系列有价值的信息。原本分散的信息通过分析、挖掘具有了关联性，了解用户真实的态度和需求。
利用数据获客：利用大数据做精准营销的人群定向投放，根据人群的行为轨迹，再结合其他关联数据，如社交属性等数据来对投放人群进行标签化管理。这样才能使得广告投放有千人千面的效果。
对于营销来说，了解用户、分析用户尤为重要，而每年花在数据分析上的人力物力更是数不胜数。对于营销来说，大数据更多的是支持，可以将更多的人力物力节省下来。
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