金融行业数据安全解决方案与应用
大数据在金融行业中的应用与挑战
大数据在金融行业中的应用与挑战随着信息时代的到来，大数据已经成为了各行各业不可或缺的重要资源，尤其在金融行业。
大数据的应用给金融行业带来了巨大的变革，但同时也面临着一系列的挑战。
本文将从应用和挑战两个方面对大数据在金融行业中的情况进行探讨。
一、大数据在金融行业中的应用1. 风险管理金融行业是一个风险高度集中的行业，而大数据的应用可以大大提高风险管理的效率和准确性。
通过对大量的金融数据进行分析，可以更好地评估各类风险，并及时采取相应的措施进行管理。
例如，通过大数据技术可以快速识别出风险事件，并利用无人机等工具实现较为准确的风险评估。
2. 客户分析金融机构通过大数据技术可以对客户数据进行深入分析，了解客户的需求和偏好，并根据分析结果为客户提供更为个性化和精准的服务。
通过挖掘客户数据，金融机构可以了解客户的消费习惯、投资偏好等信息，从而更好地满足客户的需求。
3. 营销决策大数据可以帮助金融机构做出更加科学和准确的营销决策。
通过对大数据的分析，金融机构可以了解不同市场的需求和特点，优化产品策略，提高市场竞争力。
同时，大数据还可以帮助金融机构实现精准营销，根据客户的特征和需求，向他们推送个性化的产品和服务。
二、大数据在金融行业中面临的挑战1. 数据安全金融行业所处理的数据涉及个人隐私和重要财务信息，因此数据安全问题成为了大数据应用面临的首要挑战。
金融机构需要制定严格的数据安全管理政策，加强对数据的保护和监控，防止数据泄露和滥用的风险。
2. 数据质量大数据的应用需要大量的数据支持，而数据质量直接影响到应用效果的准确性和可靠性。
金融机构需要面对数据质量的挑战，包括数据准确性、数据完整性等问题。
金融机构需要加强数据的清洗和整理工作，提高数据质量。
3. 技术人才大数据应用需要专业的技术人才来进行数据分析和处理，而金融行业当前面临着大数据人才短缺的问题。
金融机构需要积极引进和培养相关专业人才，提高大数据分析和应用的能力。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案清晨的阳光透过窗帘的缝隙，洒在我的键盘上，指尖轻触键盘，思绪如大数据般涌现。
今天，我们要聊聊的是金融行业的大数据应用案例及解决方案。
这是一个充满挑战和机遇的话题，让我们一起走进这个奇妙的世界。
一、大数据在金融行业的应用案例1.风险控制记得有一次，我帮助一家银行构建风险控制模型。
通过分析海量数据，我们发现，借款人的还款能力与他们的社交网络、购物习惯等息息相关。
于是，我们设计了一个基于大数据的风险控制模型，将借款人的这些信息纳入评估体系。
这样一来，银行在发放贷款时，能够更加精准地判断借款人的还款能力，降低风险。
2.客户画像在金融行业，了解客户是至关重要的。
一家保险公司通过大数据分析，为客户构建了详细的画像。
他们发现，不同年龄、职业、地域的客户，对保险产品的需求差异很大。
于是，公司根据这些数据，推出了一系列针对不同客户群体的保险产品，大大提高了销售额。
3.资产配置一家基金公司利用大数据，对全球股市、债市、商品市场等进行分析，为投资者提供最优的资产配置方案。
他们通过实时数据监控，调整投资组合，降低投资风险。
这种方法，让投资者在市场波动中，始终保持稳健的收益。
二、大数据在金融行业的解决方案1.数据采集与清洗大数据的第一步，是采集和清洗数据。
金融行业涉及的数据量巨大，包括客户信息、交易记录、市场行情等。
我们需要通过技术手段，将这些数据进行整合、清洗，为后续分析提供准确的基础数据。
2.数据存储与管理金融行业的数据存储与管理，需要考虑安全性、稳定性、可扩展性等因素。
我们可以采用分布式存储、云计算等技术，确保数据的安全和高效访问。
3.数据分析与挖掘数据分析与挖掘是大数据的核心。
金融行业可以利用机器学习、深度学习等技术，对数据进行深入分析，挖掘出有价值的信息。
4.应用场景拓展大数据在金融行业的应用场景非常广泛。
我们可以将大数据技术应用于风险控制、客户服务、投资决策等方面，提高金融服务的质量和效率。
加强金融行业信息技术安全的整改方案
加强金融行业信息技术安全的整改方案随着现代科技的不断发展，金融行业的信息技术安全问题日益凸显。
信息技术的广泛应用使得金融机构面临各种网络攻击、数据泄露风险等安全隐患，因此，加强金融行业信息技术安全的整改方案迫在眉睫。
本文将探讨针对金融行业的信息技术安全问题，提出一些可行的整改方案。
一、建立完善的安全策略和制度为了确保金融行业的信息技术安全，金融机构首先需要建立一套完善的安全策略和制度。
该策略和制度应包括以下内容：1. 信息安全管理制度：明确信息安全的管理职责及各个部门的具体职责，并建立完善的信息安全保护、防范和响应机制。
2. 安全意识培训：加强对金融从业人员的信息安全教育培训，提高他们对信息安全的认知和风险意识。
3. 更新技术设备：定期更新和升级技术设备，确保其符合最新的安全要求，并采取有效的安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统等。
4. 数据备份与恢复：建立健全的数据备份和恢复机制，定期对重要数据进行备份，以应对可能发生的安全问题。
二、加强网络安全防护措施金融行业的信息技术安全主要存在于网络环境中，因此，加强网络安全防护措施是非常关键的。
1. 建立安全网络环境：确保网络设备和系统的安全性，采取合适的网络架构和拓扑结构，严格控制入口和出口，从源头上防止网络攻击的发生。
2. 强化访问控制：采用身份认证、访问控制列表等技术手段，对访问网络的用户进行身份验证和访问权限的控制，确保只有授权用户才能访问敏感数据和系统。
3. 加强安全监控：配置网络安全监控设备，实时监测网络流量和安全事件，及时发现和阻止潜在的攻击行为。
4. 加密通信和存储：加强对重要数据的加密传输和存储，降低数据泄露风险，确保数据的机密性和完整性。
三、加强内部安全管理除了网络安全，金融机构还需要加强内部安全管理，确保信息技术安全。
1. 管理员权限控制：对管理员账户进行严格的权限控制和审计，防止内部人员滥用权限进行非法操作。
2. 强化密码管理：鼓励员工使用复杂密码，并定期更改密码；同时，禁止员工共享密码，保证每个人拥有独立的账户。
金融数据安全解决方案
2021年4月
01
规范解读
02
数据安全治理实施介绍
03
业界数据安全最佳实践
目录
04
公司信息简介
遵循数据安全原则, 以数据安全分级为基础, 建立覆盖数据生命周期全过程的安全防护体系, 并通过建立健全数据安全组织架构和明确信息系统运维环节中的数据安全需求, 全面加强金融业机构数据安全保护能力。
b) 应部署以数据为中心的数据流量分析系统，识别并分析高安全等级数据流动情况，包括流动类型、流动范围、数据载体、日均量级、数据账号访问情况、数据流向等信息，并对异常流量、行为等进行告警。
c) 应对比分析流量中数据流动异常情况如不安全的采集设备与采集内容、非授权时段访问高安全等级数据、未授权访问、频繁访问、超量数据传输、多次尝试、批量下载等，及时发现风险问题并进行处置。
技术控制策略
运用技术手段对数据资产进行安全监控。如建立数据传输、处理、存储过程中的数据加密技术; 建立有效的用户身份认证和访问控制的流程; 定期审查或实时监控系统和数据访问日志机制等。
生命周期安全管理基本要求
根据管理和技术安全控制策略, 对数据资产在其生命周期各个阶段的运转流程, 提出基本的安全管理要求。
金融数据安全管理制度体系
建立管理框架, 优化管控流程, 落实管控策略
数据访问基本权限
数据安全管理办法
数据安全职责矩阵
数据安全控制基线
业务数据使用规则
生产数据提取要求
划分权限厘清职责
确定控制领域制定控制手段和周期
高阶策略生命周期安全管理
制定职责事项确定职责边界
梳理提数渠道确定使用安全要求
优化审批流程确定提取过程安全规则
企业级数据安全管控标准尚未建立或不完善数据安全治理目标、管控领域
金融科技的发展问题及解决对策
金融科技的发展问题及解决对策一、引言随着科技的快速发展和金融行业的深化改革，金融科技（FinTech）正以前所未有的速度改变着传统金融服务模式。
然而，与其发展迅猛相伴随的是一系列问题，例如数据安全性、监管挑战以及社会公平等。
本文将探讨金融科技的发展问题，并提出相应的解决对策。
二、数据安全性问题金融科技在加快了金融服务的速度和便捷性，同时也带来了数据安全性问题。
由于大量个人敏感信息通过互联网进行传输和储存，黑客攻击、数据泄露和身份盗窃等风险日益增加。
为了解决这个问题，可以采取以下对策：1. 强化隐私保护：建立更加严格的法规和标准，确保金融机构对客户数据进行合理使用并妥善保存。
2. 加强网络防护：投入更多资源用于研发安全技术，提高系统抵御攻击能力，并及时更新补丁程序以修复漏洞。
3. 推动用户教育：通过开展网络安全教育活动，提高用户的安全意识和保护个人信息的能力。
三、监管挑战金融科技行业创新速度快，传统监管模式难以跟上。
如何在促进创新发展的同时，确保金融市场的稳定和风险的可控是一个亟需解决的问题。
以下是应对监管挑战的对策：1. 制定有效法规：针对金融科技领域推出灵活、适应性强的法规框架，充分促进科技与金融的结合，并维护市场秩序。
2. 加强跨部门协作：建立金融科技相关部门之间紧密合作的机制，及时沟通交流，分享数据与信息，减少监管壁垒和重复工作。
3. 引入监管科技：利用大数据、人工智能等技术手段来加强监管能力，在实时检测和预防金融风险方面提供更有效率且准确可靠的解决方案。
四、社会公平问题尽管金融科技为许多人带来了便捷服务，但也存在着社会公平问题。
一部分人因文化、教育、技术能力等因素无法享受到金融科技带来的福利，这进一步加剧了贫富差距。
解决这个问题需要综合考虑以下对策：1. 加强数字包容性教育：推广金融科技知识普及，提供教育机会以增强人们的数字化能力，尽量减少因信息化差距而造成的社会分化。
2. 优化用户体验设计：通过简单易用、界面友好的产品设计，降低使用门槛，使各个层次的用户都能够方便地使用金融科技服务。
金融行业的大数据应用案例及解决方案
金融行业的大数据应用案例及解决方案1. 引言金融行业是一个信息密集型的行业，大量的数据产生于交易、风险管理、客户关系管理等各个环节。
随着科技的进步和数据技术的发展，金融机构开始广泛应用大数据技术，以提高业务效率、降低风险和创造更多商业机会。
本文将介绍金融行业的大数据应用案例，并提供相应的解决方案。
2. 金融行业的大数据应用案例2.1 风险管理金融机构需要通过大数据技术来识别和管理风险。
例如，利用大数据分析技术，银行可以对客户的交易数据进行实时监测，以识别潜在的欺诈行为。
此外，金融机构还可以通过分析历史数据和市场数据，预测市场波动，从而制定相应的风险管理策略。
2.2 客户关系管理金融机构可以利用大数据技术来改善客户关系管理。
通过分析客户的交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以了解客户的需求和偏好，从而提供个性化的产品和服务。
例如，银行可以根据客户的消费习惯和偏好，推荐适合的信用卡或投资产品。
2.3 信贷评分大数据技术可以帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险。
通过分析客户的历史交易数据、社交媒体数据和其他相关数据，金融机构可以建立更精准的信贷评分模型。
这样，金融机构可以更好地判断客户的还款能力，减少坏账风险。
2.4 投资决策金融机构可以利用大数据技术来辅助投资决策。
通过分析市场数据、公司财务数据和其他相关数据，金融机构可以发现投资机会，制定更精准的投资策略。
例如，利用大数据分析技术，投资公司可以预测股票价格的波动，从而做出更明智的投资决策。
3. 解决方案3.1 数据采集与存储金融机构需要建立有效的数据采集和存储系统，以确保数据的质量和完整性。
这包括建立数据接口，从各个数据源收集数据，并将数据存储在可扩展的数据仓库或云平台中。
此外，金融机构还需要建立数据清洗和预处理的流程，以提高数据的准确性和可用性。
3.2 数据分析与挖掘金融机构需要利用数据分析和挖掘技术来发现数据中的价值和洞察。
这包括使用统计分析、机器学习和人工智能等技术，对数据进行模式识别、趋势分析和预测建模。
云计算在金融行业中的应用与数据安全措施
云计算在金融行业中的应用与数据安全措施随着信息技术的迅猛发展，云计算作为一种高效、灵活的计算模式，在各个行业不断推广和应用。
尤其在金融行业中，云计算的应用已经成为改善业务效率、降低成本、提升竞争力的重要手段。
然而，云计算环境下的数据安全问题也备受关注。
本文将探讨云计算在金融行业中的应用，并重点讨论数据安全措施。
一、云计算在金融行业中的应用1. 虚拟化技术的应用虚拟化技术是云计算的基础之一，其在金融行业中的应用也越发广泛。
通过虚拟化技术，金融机构可以实现快速部署、动态分配资源，提高IT资源的利用率。
例如，虚拟机可以根据业务需求自动分配计算和存储资源，从而提升业务的弹性和可扩展性。
2. 大数据分析与风险管理金融行业的数据量庞大，包含了交易记录、市场数据、客户信息等重要数据。
云计算提供了强大的数据存储和处理能力，能够支持金融机构对海量数据进行实时分析和风险管理。
金融机构可以利用云计算平台，基于大数据分析技术，寻找市场趋势、预测风险，从而制定更科学的投资策略和风险控制措施。
3. 金融科技创新与服务升级借助云计算，金融机构可以更快地推出新产品和服务，不受传统IT基础设施的限制。
云计算可以提供弹性和可扩展的服务平台，帮助金融机构实现快速创新和业务拓展。
例如，通过云计算和人工智能技术，金融机构可以开发智能客服、智能风控等新型金融科技产品，提高服务质量和效率。
二、云计算数据安全措施金融行业对于数据安全的要求极高，因此在使用云计算时，需要采取一系列的安全措施来保护数据的机密性、完整性和可用性。
1. 数据加密与身份认证金融机构应对敏感数据进行加密，确保在传输和存储中不被篡改和窃取。
同时，合理使用身份认证机制，限制用户权限，防止非授权用户获取敏感数据。
2. 云安全合规认证选择获得ISO 27001等云计算安全标准认证的云服务提供商，能够增强金融机构对数据安全的信任度。
通过与合规认证的云服务提供商合作，金融机构可以更好地掌握云计算平台的安全风险。
金融行业数据中心建设解决方案
金融行业数据中心建设解决方案随着金融行业的快速发展和数字化转型，数据中心的建设成为金融机构不可或缺的一部分。
数据中心不仅承载着金融机构的业务运行，同时还需要满足数据安全、性能可靠性和高效运营等方面的要求。
下面是关于金融行业数据中心建设的解决方案。
1.建设可用性高的数据中心金融行业的数据中心需要具备高可用性，确保业务的连续性和数据的安全性。
为了达到这一目标，可以使用冗余架构和灾备方案。
通过使用双路供电系统，配备UPS和发电机组等设施，确保供电的可靠性；使用双路UPS和配备静态转换器的电源供应系统，确保供电的可靠性和无缝切换；配备冷却系统和消防系统，确保数据中心的稳定运行。
2.数据安全保障金融机构对数据的保密性要求非常高，因此数据中心需要采取有效的措施来保障数据的安全。
可以使用多层次的防火墙和安全网关，对外界攻击进行有效拦截和防范；使用入侵检测和防护系统，及时发现和应对潜在的安全威胁；采用数据备份和恢复方案，确保数据的可靠性和完整性。
3.高性能和低延迟金融业务对于性能和延迟的要求非常高，因此数据中心需要具备高性能的硬件设备和优化的网络架构。
可以使用高性能的服务器和存储设备，提高数据处理和访问的速度；采用光纤通信和高速交换机，提供高速、低延迟的网络连接；优化应用程序和数据库的架构，提高数据处理的效率。
4.绿色和可持续发展金融行业数据中心的规模通常较大，能源消耗量也相对较高。
为了降低对环境的影响，建设绿色和可持续发展的数据中心非常重要。
可以采用高效节能的服务器和存储设备，减少能源的消耗；使用智能化的冷却系统，优化能源利用；使用可再生能源来供电，如太阳能和风能等。
5.弹性和可扩展性金融行业数据中心需要具备良好的弹性和可扩展性，以应对业务需求的变化。
可以采用虚拟化和云计算技术，提高资源的利用率和灵活性；建立弹性的IT基础设施，能够根据业务需求快速进行容量的扩展；采用模块化的数据中心设计，方便快速部署和升级。
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数据测试脱敏需求明显
• 江苏银行业务系统多、数据规模大，提高业务系统的开发 代码质量，开发测试工作需要在高度仿真环境中进行，大 量测试数据都来源于生产数据。
• 三年前已采购过外资品牌的数据脱敏工具，但产品适用性 无法满足银行内部的多样化数据脱敏要求，如Dump 至数 据库的脱敏等。
数据安全合规需求
• 根据《网络安全法》，中国银监会印发《银行业金融机 构数据治理指引》要求，根据行业特征，数据治理工作 需要将数据在测试环境进行验证。
— 8—
金融行业代表性解决方案
数据脱敏解决方案
部署数据脱敏产品，针对敏感数据发 现何脱敏 ，防止数据泄露。
数据库内控解决方案
通过数据库防水坝与审计，全方位管控数 据库 的运维，保障运维安全。
针对金融行业 代表性数据安全解决方案
数据脱敏+内控产品，实现数据防泄漏、防篡改，保护 数据安全。
通过灾容灾一键切换，提升业务系统可靠性。
— 11 —
核心产品：数据脱敏系统
数据源
数据库 固定宽度文件 文本文件 json 备份文件 HIVE
数据脱敏WEB管理平台
用户管理 日志管理
权限管理 审计报表管理
功能管理
敏感数据自动发现
敏感数据脱敏定义
扫描字段内容
审核
匹配敏感发现规则 扫描结果
数据一致性脱敏 原库脱敏 数据复敏
灵活配置脱 自定义脱敏
金融行业数据安全解决方案与应用
目录
CONTENTS
01
行业数据安全现状
02
金融行业典型场景
— 2—
壹
行业数据安全现状
— 3—
科技与金融深度融合，促进金融生态智慧发展
金融1.0
自动化、电子化
1993-2006
金融2.0
网络化、移动化
2007-2016
信贷系统
清算系统
• 专用网络，内外隔离 • 强一致性保证
《证券基金经营机构信息技术管理办法》201立独立于生产环境的专用开 发测试环境，避免风险传导；开发测试环境使用未脱敏数据的，应 当采取与生产环境同等的安全控制措施
第三十一条证券基金经营机构应当完善网络隔离、用户认证、访 问控制、数据加密、数据备份、数据销毁、日志记录、病毒防范 和非法入侵检测等安全保障措施，保护经营数据和客户信息安全 ，防范信息泄露与损毁。
数据脱敏主要对象
• 脱敏对象主要围绕隐私身份信息和行业敏感信息展开， 包括：客户姓名、身份证、组织机构名称、地址、电话 、银行账户号、资金余额等。
国信证券 财通证劵 国海证券 金元证劵 招商证券 长城证券 海通证券
银行
证券
汇添富基金 上投摩根基金 民生加银基金 信达财产保险 中华联合人寿保险 合众人寿人寿保险
中银保险 中国人民健康保险
保险与基金
交银金融租赁 华融金融
上海通联支付 万向财务 金投行 金投互联 银联数据
金融服务
— 7—
贰
金融行业典型场景
需解决问题
敏感数据分布广泛 梳理过程费时费力
表中列与列的关系 库中表与表的关联
数据脱敏是个过程 是新的合规要求
没有监控与审计的脱敏 就是数据外泄
— 10 —
数据脱敏：行业法规要求
《银行业金融机构数据治理指引》 2017年发布
第二十四条（数据安全）银行业金融机构应当建立数据安全 第二十八条（自我评估机制）银行业金融机构应当建立数据治理自我评估
策略与标准，依法合规采集、应用数据，依法保护客户隐私 机制，明确评估周期、流程、结果应用、组织保障等要素的相关要求。评
，划分数据安全等级，明确访问权限，监控访问行为，完善 估内容应覆盖数据治理架构、数据管理、数据安全、数据质量和数据价值
数据安全技术，定期审计数据安全。
实现等方面，并按年度向银行业监督管理机构报送。
惠普金融 互联网化 移动支付
• 线上化、APP化、互动化 • 漏洞、黑客问题日益突出
金融3.0
数字化、智能化
2017以后
区
大
块
物 联 网
云 计 算
数 据
链
• 资产数据化，数据资产化 • 黑客攻击手段更加专业化 • 数据安全问题更加多样化
— 4—
数字化金融时代，面临更多安全挑战
新环境日新月异
新场景层出不穷
监管日益严格
• 习惯于数字消费的新社会环境，更关注在线体验 • 数据整合、安全和隐私等监管和合规要求更严格 • 互联网+及跨领域跨行业竞争环境加剧 • 新技术环境为险企业务和价值创新提供便利
• 5G无线带宽将带个金融行业更多想象空间 • 物联网继续高歌猛进促进万物互联 • 量子计算将为反欺诈带来更好的安全保障 • 人工智能催化金融业务个性化精细化和智能化
容灾一键切换解决方案
通过DBRA产品，对金融业系统容灾 切换进行 编排，提升系统可靠性。
— 9—
金融行业主要建设场景1：数据脱敏场景
• 开发、测试、数据分析、员工培训等环节都需要数据副本 • 数据泄密常发生于这些环节，特别是涉及到服务外包时
怎么处理?
敏感数据梳理 敏感数据的关联关系 流程与系统运行 脱敏安全审计
数据安全
数据库访问控制、数据库加密、数据库审计、数据库防火墙 数据脱敏、防勒索……
容灾切换
一键切换解决方案 备份一体机、CDP、数据库容灾切换…
数据治理
暗数据发现系统、敏感数据分级分类 EAST数据质量校验系统…
一体化保障
数据库运行管理平台+专家服务 运维一体机
— 6—
金融行业典型用户
包商银行 温州银行 台州银行 浙商银行 江苏银行 湖州银行 杭州银行 宁波银行
敏规则
规则
白名单、黑名单管理 数据子集、脏数据管理
依赖、多域脱敏等
脱敏过程中，数据不落地，无新增风险点
数据目标
数据库 固定宽度文件 文本文件 json 备份文件 HIVE
— 12 —
数据脱敏：江苏银行数据脱敏安全案例
江苏银行是在江苏省内无锡、苏州、南通等10家城市商 业银行基础上，合并重组而成的现代股份制商业银行， 开创了地方法人银行改革的新模式,于2007年1月24日 正式挂牌开业。是江苏省唯一一家省属地方法人银行,整 体实力排名全国城商行前五位。
• 《银行业金融机构数据治理指引》 • 《金融行业信息系统信息安全等级保护实施指引》 • 《中华人民共和国网络安全法》、GDPR等 • 《数据安全法》“十三届全国人大常委会立法规划”
— 5—
金融行业解决方案
数据安全解决方案
能够为用户提供全方位的运维保障服务 目前已经服务与上千家企业，金融客户涵盖了银行、证券、基 金、保险等不同种类的用户