数据要素时代金融业的使命

<正>党的十九届四中全会首次将数据作为生产要素写入中央文件。今年上半年,中共中央国务院相继发布《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》及《关于新时代加快完善社会主义市场经济体制的意见》,其中     

隐私计算金融应用展望

随着数字经济浪潮席卷全球,数据作为新型生产要素,已成为国家的重要战略资源.数据要素的流通应用水平关乎数据价值能否得到有效发挥,进而影响国民经济的整体发展水平.隐私计算因其"数据可用不可见"的技术特性而备受各行业关注,金融业作为数据密集型行业,已开启隐私计算的应用探索.文章从隐私计算的应用背景出发,简要介绍了隐私计算的关...     

探析金融业的数据要素融合应用

金融数据直接反应金融活动主体资金流、授信、动账等经济、金融行为,具有较高的信息量.但是,通过单一渠道数据对主体特征的评价具有一定的片面性,而通过新技术从电商消费平台、政府公共数据平台等渠道的巨量数据集合中提取有价值的规律、趋势信息,可以挖掘金融大数据的集聚和增值潜力,大幅降低市场经济运行过程中的信息不对称性.构建政府、...     

发展数据要素市场与金融业使命

数据要素是现代化经济体系的“催化剂”,有助于实现各类生产要素的网络化共享、集约化整合、协作式开发和高效化利用,对提升生产效率具有突出的乘数倍增效应。为此,国家“十四五”规划和2035年远景目标纲要明确将发展数据要素市场作为构建高水平社会主义市场经济体制的战略任务,并重点就建立健全数据要素市场规则进行了规划部署,为“十四五”期间乃至更长时期内我国促进数据要素市场改革发展、充分激发数据要素潜能指明了方向,明确了要求。     

隐私计算技术在税收大数据共享共治中的应用展望

随着数据安全保护要求日益严格和数据高效流通需求快速增加,隐私计算技术以“原始数据不出域,数据不动价值动”的特性,成为破解税收大数据共享共治中安全应用难题的可行技术方案。隐私计算技术在税务内部应用、政务部门联合建模、税务与金融部门联合建模等多个领域具有广阔应用前景,不仅能够加快现代信息技术在税收大数据共享共治中的深度应用,更有助于提升税收大数据治理能力和服务水平。基于隐私计算的税收大数据开放共享的先行先试,将进一步促进政务数据的安全共享应用,助力打造政务数据的数据开放标准、数据应用标准、数据价值标准。     

大数据在金融业的应用初探

互联网技术的崛起,被认为是继农业革命、工业革命后,全面改变人类社会的＂第三次革命＂。互联网、移动互联网、物联网、云计算的快速兴起以及移动智能终端的快速普及,正使得当前人类社会的数据增长比以往任何时期都快。美国互联网数据中心指出,一天之中,互联网产生的全部内容可以刻满1.68亿张DVD;发出的社区帖子相当于《时代》杂志770年的文字量。数据的演变和发展呈现越来越大、越来越快、越来越复杂的特性,并催生了一个全新的概念——大数据。     

大数据时代金融业面临的挑战

一,何为大数据？大数据,也就是国外常说的Big Data。IBM把大数据概括成3个V,即大量化（Volume）、多样化（Variety）和快速化（Velocity）。这些特点也反映了大数据潜藏的价值（Value）,46V也高度概括了大数据的基本特征。目前对大数据比较一致的定义是：大数据是指无法在—定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。     

数据要素助力金融业数字化转型的路径探析

金融业强化数据要素应用有助于优化金融资源配置效率,提升金融服务质效及金融机构间的协同水平,持续推进金融业实现数字化转型。本文概述了数据要素对金融业数字化转型的支持作用,研究了金融业数据要素潜能发挥的驱动因素,总结了数据要素助力金融业数字化转型的路径、面临的挑战及强化数据要素应用的举措。     

大数据时代金融业的机遇与挑战

一方面,善于高效运用海量数据的金融机构,将会在未来的竞争中脱颖而出,大数据的应用水平也将成为金融企业打造差异化竞争优势的重要支柱;另一方面,挑战与机遇永远并存,金融业在享受大数据带来的技术红利的同时,也面临IT能力建设、思维模式转变等诸多挑战。     

美国征信数据及其在金融业的应用

征信体系作为金融行业的基础设施,在现代经济活动中发挥着越来越重要的作用.美国作为信用管理行业高度发达的国家,在征信数据应用方面有许多值得借鉴的经验.对美国企业和个人征信数据的基本内容进行了介绍、分类、解释和说明,并通过应用案例具体论述了征信数据在金融保险业中的典型应用.通过借鉴分析不仅可以帮助国内征信机构加深对征信数据的理解,而且还能促进金融保险业更加广泛地使用征信数据进行风险监控、信贷决策、定价等,对提高国内征信数据在实践中的应用提供了参考.     

信息资产管理展望及其在金融业的应用

企业的信息资产,一部分是结构化数据,一部分是非结构化数据.本文所涉及的企业信息资产是指能为企业带来经济效益的信息资源.根据网上的统计,对于企业信息资产,电子文件、日常办公文件和业务单据占了80%左右的比例.对于这些文件,我们的日常管理是比较薄弱的,但是这些数据是具有可用价值的.     

了解隐私计算的金融应用

自国家提出数据作为生产要素、加快培育数据要素市场以来,数据要素大规模流通应用成为构建数据要素市场的关键.在最近出台的《要素市场化配置综合改革试点总体方案》中,国务院提出探索"原始数据不出域、数据可用不可见"的交易范式,在保护个人隐私和确保数据安全的前提下,分级分类、分步有序推动部分领域数据流通应用.这里所提及"新型交易...     

大数据时代下，尴尬的用户隐私

每一分钟,微博、Twitter以及Facebook产生的数据量以数百万计。当你联络情感、发表言论,作乐于这些社交网络时,神人永远存在。他们不断挖掘、收集互联网上的“教据财富”,将其当作敛财的重要工具。     

隐私计算助力保险业数据流通安全合规

<正>数字经济时代,数据是核心生产要素,近期爆火的以Chat GPT为代表的大语言模型均需要海量数据支撑,而数据的合规流通则是其不可或缺的安全基座。保险业作为典型的数据密集型行业,近年来各业务渠道沉淀的数据体量剧增,数据流通与融合应用需求增加,数据流通的安全合规风险随之加剧。在我国网络及数据安全相关法律法规体系不断完善的大环境下,隐私计算技术能够在数据不出域的情况下将“价值”“知识”“信息”传递出去,从底层技术角度实现数据所有权与使用权的分离,有效提升数据价值的共享流通与协同应用,助力保险业数据流通的安全合规。     

数字经济时代,金融业应用安全高质量发展之路

“十四五”时期,数字经济成为我国实现高质量发展的关键支撑,而对金融数字化转型而言,由于应用安全环境日益复杂,急需采用更为先进的防御手段来抵御风险。现阶段,金融行业应用安全的热点话题主要集中在WAAP(Web应用程序和API保护)、金融防欺诈等领域。     

数字经济时代,金融业应用安全高质量发展之路

“十四五”时期,数字经济成为我国实现高质量发展的关键支撑,而对金融数字化转型而言,由于应用安全环境日益复杂,急需采用更为先进的防御手段来抵御风险。现阶段,金融行业应用安全的热点话题主要集中在WAAP(Web应用程序和API保护)、金融防欺诈等领域。     

构建金融业数据融合应用新格局

近年来,新一轮科技革命和产业变革深入发展,数字化浪潮蓬勃兴起,数据作为国家基础性战略资源和关键生产要素的地位日益凸显.金融业作为数据密集型和科技驱动型行业,如何平衡好数据融合应用和安全保护,充分发挥金融业数据要素的经济社会价值,构建金融业数据融合应用新格局,已经成为摆在金融管理部门、行业协会、从业机构和广大金融消费者面...     

隐私计算在金融领域的应用及发展分析

《中华人民共和国数据安全法》《个人信息保护法》等法律法规相继发布后,如何在保护数据安全和个人隐私的前提下满足数据价值融合需求成为各方关注的重点,以多方安全计算、联邦学习以及可信执行环境为代表的隐私计算是解决此问题的关键。文章通过对隐私计算在金融领域的反欺诈、风控、反洗钱以及可疑支付监测等应用进行研究,总结出隐私计算在金融领域面临的挑战和解决路径,从而为推动金融领域数据安全共享、深化数据场景应用提供有益参考。     

隐私计算技术的金融应用思考

在国家数据要素化战略和数据隐私保护要求并行的时代背景下,隐私计算技术作为实现数据安全融合的工具受到金融行业广泛关注,并已出现较多探索应用。然而,目前相关理论研究较少,同时行业对隐私计算技术缺乏系统性的梳理。本文先根据技术原理,对隐私计算技术进行了系统梳理,并从数据流通安全的角度对典型产品技术架构进行剖析。在此基础上,总结了金融行业的隐私计算技术应用现状,提出下阶段该技术大规模商业化应用的建议,为金融业更好发挥数据要素作用提供参考。