必要完善的信息安全技术防范措施是保护个人金融信息的基础

金融机构应在物理环境安全、网络安全、应用安全和计算机设备安全方面采取必要和完善的信息安全技术防范措施来保护个人金融信息,保障个人的合法权益和个人隐私,从而降低运营风险,提高客户服务质量。     

必要完善的信息安全技术防范措施是保护个人金融信息的基础

金融机构应在物理环境安全、网络安全、应用安全和计算机设备安全方面采取必要和完善的信息安全技术防范措施来保护个人金融信息,保障个人的合法权益和个人隐私,从而降低运营风险,提高客户服务质量。     

个人金融信息安全技防研究

个人金融信息是金融机构在提供金融产品和服务过程中积累的重要基础数据,也是涉及金融消费者信息安全的重要内容。如何收集、使用、对外提供个人金融信息,既涉及金融机构业务的正常开展,也涉及客户信息、个人隐私的保护。随着大数据、移动互联网和云计算等技术在金融行业的广泛应用,个人金融信息呈爆发式增长,海量汇聚,一方面通过海量数据的搜集、整理以及分析。     

数据管理:电子商务数据的存储问题

许多情况说明，用于组织中数据存储的消费已经成爆炸状态。产生这种情况的主要因素是电子邮件和电子商务对数据的质量和数量的要求提高了，并且这种数据大部分是分散的、非结构性的，这就增加了对组织中数据管理的要求。本文是在澳大利亚进行的一次调查的基础上做出的，该调查是关于组织中如何处理数据增长和由于数据增长所带来的问题。调查的结果显示人们对该问题表现出高度的关注，同时显示出一种乐观的趋势，即技术将对未来出现的各种各样的问题提供解决方案。     

深耕个人信息安全,寻找银行健康发展新支点

在实践中,作为银行从业人员我们常常遇到这种困惑,是否可以在办理业务时违规查询并打印个人客户征信报告贩卖给他人?是否可以在日常工作中未经客户同意收集客户信息,并用于业务营销推送信息使用?是否可以向他人购买信息用于完成营销任务发送信息宣传使用?这些问题的答案当然是否定的。     

数据要素市场下个人数据服务商监管研究

数据要素已经逐渐成为市场经济下资源配置的重要组成部分.由于个人数据商业价值高但同时又涉及消费者的切身利益,个人数据服务商的商业模式越来越得到包括业界和监管者在内的社会各界的关注.对数据服务商进行定义,介绍国内外相关的研究,分析目前个人数据服务商的监管现状(以美国为例),剖析我国个人数据产业和数据服务商存在的问题,认为在...     

多维建模数据管理方法及实现步骤

计算机技术已经渗透到现代企业的每一个工作环节，特别是数据分析应用已经成为企业运作、决策的重要工具，数据服务的理念也逐渐深入到日常工作中。作为数据服务的一部分，数据管理的重要性不言而喻，而在具体工作中，数据管理面临多种挑战，还处于不断发展和完善的过程中。     

金融社保IC卡个人信息安全保护研究

个人金融信息,又称客户敏感信息,是由金融机构通过信息系统进行输入、输出及处理的用户重要基础数据及信息,是金融机构客户个人隐私的重要内容。     

数据仓库数据管理的关键技术

数据仓库不是一个单纯的软件系统,而是一项工程,这决定了其技术的多样性和复杂性。本文从数据管理角度将数据仓库的技术需求按其工作过程分为三类：数据获取、大数据量管理和数据提供（如图1所示）,并选取其中的几项关键技术进行分析。     

如何保护个人信息安全

信息是符号,也是财产。随着信息技术的广泛应用和互联网的不断普及,个人信息在社会、经济活动中的作用日益凸显,个人信息权作为重要的公民权利内容目益受到社会各界的重视。     

个人征信行业的创新方向——韩国MyData行业与征信应用

个人征信体系作为消费经济的基础设施,在数字经济时代的地位越来越重要。传统个人征信模式面临新的数字经济形态、科技创新、个人数据严监管以及普惠金融的冲击,需要与时俱进。在韩国,“本人数据管理”（MyData）模式的创新尝试给个人征信带来了创新方向,有助于解决国内征信数据断直连监管。根据MyData模式的基本理念、发展路径和实践案例,从征信行业发展、数据合规和征信业务推进等方面总结启示。     

大数据时代市场化个人征信行业个人信息保护问题浅析

个人征信的本质即共享,共享的前提是做好信息保护.在政府+市场双轮驱动征信模式的指导下,市场化个人征信机构在促进信用信息市场化共享的同时,能够通过规范运作和标准制定化解数据市场个人信息泄露和滥用等乱象.分析大数据时代征信行业个人信息保护的国内外实践及潜在问题,提出通过市场化个人征信机构实现信用信息的标准化聚合及统一输出的共享模式建议,提升信用信息服务的可得性、可信性和可控性.此间,征信机构需将数据安全和信息保护作为业务发展的生命线,以合规促共享,以共享助保护.     

银行业数据管理探索

正与传统银行相比,数据资产逐渐成为现代银行越来越重要的生产要素。如何管理好数据、应用好数据、挖掘数据价值等一系列数据管理工作,也成为一个现代银行加快业务创新、提高精细化管理和科学决策水平的最重要基础工作之一。近几年,监管部门不断加大对银行业数据管理工作的监管力度。早在《中国银行业"十一五"信息化建设规划》中就明确指出"加快银行信息资源的集中,实现数据视图在全行范围的共享,充分利用数据仓库和数据挖掘技术,实现资产负债管理、财务绩效管理、风险管理和客户关系管理等主题应用,建立面向主题、面向市场、面向决策、满足内部管理及外部政策要求的银行     

基于XBRL的数据仓库非结构化数据管理

随着计算机、网络和通信等信息技术和数据存储技术在证券行业的广泛应用，证券机构保留了海量的数据，涵盖交易数据、上市公司数据和会员公司数据等各种类型。为了更好地管理和利用这些数据，很多证券机构实施了数据仓库建设，将企业的数据资源进行清洗并集中存储，为提供统一的数据视图和提高决策水平奠定了坚实的数据基础。     

保险公司数据集中和信息安全的探究与实践

随着保险市场经营主体逐渐增加和经济全球化、保险国际化带来的冲击,保险行业的竞争正向更广的领域和更深的层面展开.作为金融领域科技创新的潮流和趋势,数据集中是保险公司业务发展、科学管理和市场竞争的需要;是公司由粗放型经营过渡到集约化经营的需要;也是公司业务管理由宝塔式过渡到扁平化的需要.如何防范和控制数据集中带来的风险并保障数据集中处理的正常运行,是数据大集中后保险公司所关心和亟需解决的问题.为此,笔者提出一个构筑保险公司数据集中信息安全体系的解决方案,与同行们探讨.     

银行数据管理实践之核心对象

中国光大银行早在2008年就启动了全行数据标准化工作,并于2012年开展数据体系规划及实施路线图的制订,依照"以数据质量为核心、数据标准为基础、数据治理机制为支撑"的原则在全行范围内开展了数据管理实践。在研究与实践过程中发现:数据管理的每个领域,如数据标准、元数据、主数据、数据质量等,都是一个极为复杂而庞大的体系。数据管理各领域互为依赖,各种管理流程紧密地交织在一