本文來自安全牛，作者/王志超、周穎。
近年來，隨著共享經(jīng)濟(jì)、供應(yīng)鏈金融、消費(fèi)金融等新模式、新業(yè)態(tài)的蓬勃興起，大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用已經(jīng)成為金融機(jī)構(gòu)數(shù)字能力建設(shè)的關(guān)鍵需求之一。現(xiàn)代金融機(jī)構(gòu)必須充分有效運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)，才能緊跟國家戰(zhàn)略發(fā)展要求，推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的順利實施。
一、大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)應(yīng)用
金融行業(yè)是大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景較多的行業(yè)，在銀行、保險、證券以及互聯(lián)網(wǎng)金融等金融機(jī)構(gòu)都有具體的應(yīng)用落地。
01
客戶畫像
客戶畫像又稱用戶畫像或用戶角色，是一種勾畫目標(biāo)用戶、聯(lián)系用戶訴求與設(shè)計方向的有效工具，核心工作就是給客戶打標(biāo)簽。大數(shù)據(jù)時代，網(wǎng)絡(luò)上充斥著大量客戶具體信息，客戶畫像能從客戶具體信息中提煉出標(biāo)簽，將客戶群體分類，方便企業(yè)為客戶提供針對化、人性化的服務(wù)。
在銀行業(yè)中，客戶畫像應(yīng)用主要分為企業(yè)客戶畫像和個人客戶畫像。企業(yè)客戶畫像包括使用企業(yè)的生產(chǎn)、運(yùn)營、財務(wù)、銷售和客戶數(shù)據(jù)、相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈上下游等數(shù)據(jù)來畫像；個人客戶畫像包括使用人口統(tǒng)計學(xué)特征、風(fēng)險偏好、消費(fèi)水平、興趣愛好等數(shù)據(jù)來畫像。一般來說，銀行得到的客戶數(shù)據(jù)并不全面，采集方式也比較單一，可能導(dǎo)致根據(jù)已有數(shù)據(jù)得出錯誤結(jié)論，所以銀行需考慮整合外部數(shù)據(jù)，如互聯(lián)網(wǎng)公司獲取的客戶行為數(shù)據(jù)，為客戶提供更加精確的服務(wù)。
在證券行業(yè)中，證券公司通過分析客戶的賬戶狀態(tài)、交易習(xí)慣、賬戶價值、投資偏好以及投資收益，來對客戶人群進(jìn)行分類，分析出最適合客戶的服務(wù)，改進(jìn)服務(wù)方式，鎖住客戶資源。比如某些客戶投資能力欠缺，風(fēng)險接受程度低，這時可推薦智能理財業(yè)務(wù)。
02
精準(zhǔn)營銷
精準(zhǔn)營銷是指在精準(zhǔn)定位的基礎(chǔ)上，依托現(xiàn)代信息技術(shù)手段建立個性化的顧客溝通服務(wù)體系，實現(xiàn)低成本高效率市場擴(kuò)張。簡單來說，就是通過分析客戶需要什么，投其所好，為其提供個性化的服務(wù)。
在銀行業(yè)，銀行可以在用戶畫像基礎(chǔ)上開展有效的精準(zhǔn)營銷，包括實時營銷、交叉營銷、個性化推薦和客戶生命周期管理。
在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)為降低營銷成本，減少對用戶的打擾，提高營銷轉(zhuǎn)化率，必須利用大數(shù)據(jù)來實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷。隨著互聯(lián)網(wǎng)時代發(fā)展，客戶的消費(fèi)習(xí)慣迅速轉(zhuǎn)變，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)一般很難接觸到客戶并推銷合適產(chǎn)品，所以需要抓住營銷機(jī)會，提升客戶量，增強(qiáng)客戶粘性。
互聯(lián)網(wǎng)精準(zhǔn)營銷的應(yīng)用目標(biāo)主要為“獲客”、“活客”和“留客”，獲客是指尋找目標(biāo)客戶，精準(zhǔn)定位營銷對象，活客是指為客戶提供精準(zhǔn)化服務(wù)，使用戶活絡(luò)起來，留客則是深度挖掘客戶需求，改進(jìn)服務(wù)，增強(qiáng)客戶粘性。
在證券行業(yè)，證券公司運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)挖掘客戶需求，開展智能投顧業(yè)務(wù)。智能投顧業(yè)務(wù)是提供線上的投資顧問服務(wù)，通過分析客戶的風(fēng)險偏好、資產(chǎn)規(guī)模、交易行為等數(shù)據(jù)，為客戶提供具有優(yōu)勢的個性化投資方案。智能投顧采用自動化智能系統(tǒng)，自主完成客戶資料收集分析、投資方案制定、投資方案實施等操作，具有高效智能的特點，能夠為更多客戶提供定制化服務(wù)，為證券公司帶來巨大效益。
03
風(fēng)險管控
數(shù)據(jù)和風(fēng)險是支撐金融企業(yè)業(yè)務(wù)持續(xù)發(fā)展的兩大關(guān)鍵要素，如何依靠數(shù)據(jù)來量化風(fēng)險，是金融企業(yè)需要深思的問題。在過去的風(fēng)險管理與決策中，主要以主觀經(jīng)驗推斷為主，數(shù)據(jù)支撐為輔，導(dǎo)致企業(yè)的風(fēng)險管理水平不高?，F(xiàn)如今金融機(jī)構(gòu)可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，量化分析業(yè)務(wù)經(jīng)營和日常管理中的風(fēng)險，建立全面風(fēng)險管理體系，提升核心競爭力。
在銀行業(yè)中，風(fēng)險管控方面的應(yīng)用場景主要體現(xiàn)在貸款風(fēng)險評估、交易欺詐識別兩方面。
（1）貸款風(fēng)險評估。對于個人客戶，銀行可通過分析個人的薪資收入、消費(fèi)習(xí)慣、社交信息等數(shù)據(jù)，判斷貸款風(fēng)險，確定最高貸款金額。對于企業(yè)客戶，銀行可通過企業(yè)的資產(chǎn)、流通、銷售、財務(wù)等相關(guān)信息結(jié)合大數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行貸款風(fēng)險分析，量化企業(yè)的信用額度，高效開展企業(yè)貸款業(yè)務(wù)，實現(xiàn)風(fēng)險與收益的平衡。
（2）交易欺詐識別。傳統(tǒng)的交易欺詐識別都是后知后覺，無法做到實時識別交易欺詐行為，給銀行和客戶帶來了不利影響。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，銀行可根據(jù)持卡人信息、銀行卡信息、歷史交易、客戶消費(fèi)習(xí)慣等數(shù)據(jù)，結(jié)合智能規(guī)則引擎進(jìn)行實時的交易欺詐識別。
在保險行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險管理的應(yīng)用場景主要為預(yù)防和識別保險欺詐事件。當(dāng)前騙保事件時有發(fā)生，保險欺詐嚴(yán)重?fù)p害了保險公司的利益，而且為了識別可疑保險欺詐案件，保險公司需要花費(fèi)大量的時間和精力。目前保險公司可利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，建立保險欺詐識別模型，識別詐騙規(guī)律和疑似詐騙案例，再從這些疑似欺詐案例中開展調(diào)查。同時在預(yù)防保險欺詐方面，保險企業(yè)可以結(jié)合客戶的其他數(shù)據(jù)，比如日常消費(fèi)、醫(yī)療信息、出行等數(shù)據(jù)，分析產(chǎn)生欺詐的可能性，有效預(yù)防欺詐事件發(fā)生。
在支付結(jié)算行業(yè)，盜刷和金融詐騙案件頻發(fā)，支付結(jié)算企業(yè)面臨巨大壓力，如何識別交易詐騙成為難點。大數(shù)據(jù)可以利用賬戶基本信息、交易歷史、位置信息、日常行為等數(shù)據(jù)，與智能規(guī)則引擎相結(jié)合，實現(xiàn)實時交易反欺詐分析。在實時交易反欺詐分析系統(tǒng)中，整個實時技術(shù)實現(xiàn)流程為數(shù)據(jù)采集、特征計算、欺詐分析、風(fēng)控決策以及事件關(guān)閉。
在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行風(fēng)險管理的應(yīng)用場景主要體現(xiàn)在消費(fèi)信貸方面?；ヂ?lián)網(wǎng)消費(fèi)信貸和傳統(tǒng)企業(yè)信貸截然不同，更多的是高頻率小額貸款，且資金分散無任何抵押，同時客戶大部分無人行借貸信用記錄，導(dǎo)致拒絕率極高。基于大數(shù)據(jù)的自動評分模型、自動審批系統(tǒng)和催收系統(tǒng)，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)能夠用客戶行為數(shù)據(jù)彌補(bǔ)客戶信貸數(shù)據(jù)，對客戶的信用進(jìn)行分析，自動催收賬款，降低還貸風(fēng)險。
04
運(yùn)營優(yōu)化
大數(shù)據(jù)技術(shù)可以幫助金融企業(yè)分析行業(yè)和市場情況，及時調(diào)整運(yùn)營策略，推出更有競爭力的產(chǎn)品，提升企業(yè)的競爭力。
在銀行業(yè)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以協(xié)助商業(yè)銀行進(jìn)行市場優(yōu)化、產(chǎn)品服務(wù)優(yōu)化和輿情優(yōu)化。
在證券行業(yè)，證券公司可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)來預(yù)測股市行情和股價，及時優(yōu)化公司運(yùn)營策略。證券公司對大量個人投資者樣本進(jìn)行跟蹤分析，統(tǒng)計其投資收益率、持倉信息、交易信息，建立大數(shù)據(jù)模型，分析個人投資者交易行為變化情況、對市場看好情況、投資信心以及當(dāng)前的風(fēng)險偏好等，以此來預(yù)測市場行情的走向。對于股價，證券公司利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，綜合分析該公司的經(jīng)營數(shù)據(jù)、利好利空消息、行業(yè)數(shù)據(jù)、投資者評價信息等，以此來預(yù)測短期內(nèi)的股價波動。
05
供應(yīng)鏈金融
供應(yīng)鏈核心企業(yè)一般具有資產(chǎn)良好、資金充裕、授信額度高等特點，在供應(yīng)鏈上依附于核心企業(yè)的上下游企業(yè)可能存在需要資金但貸不到款的情況，這時核心企業(yè)可以做擔(dān)保，以物質(zhì)押，解決上下游企業(yè)貸款難題。但對銀行來說，信貸風(fēng)險仍然存在，如何進(jìn)行風(fēng)險管控成為難點。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠促進(jìn)供應(yīng)鏈金融生態(tài)發(fā)展，加強(qiáng)供應(yīng)鏈風(fēng)險控制，銀行可以利用供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的經(jīng)營數(shù)據(jù)，以及根據(jù)企業(yè)間投資、控股、借貸、擔(dān)保等關(guān)系構(gòu)建的企業(yè)關(guān)系圖譜，以核心企業(yè)為中心，判斷整個供應(yīng)鏈金融風(fēng)險狀態(tài)，及時采取風(fēng)險防范措施。
06
黑產(chǎn)防范
在互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)為提升競爭力，追求客戶服務(wù)體驗，便簡化業(yè)務(wù)辦理手續(xù)，對于客戶真實身份通常未加以嚴(yán)格驗證。這一情況也可以被不法分子利用，主要不法行為為注冊虛假信息、利用網(wǎng)絡(luò)購買身份信息和銀行卡進(jìn)行騙貸取款，已形成一條黑色產(chǎn)業(yè)鏈。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過建立模型，分析互聯(lián)網(wǎng)金融黑產(chǎn)行為特點，對不法行為進(jìn)行實時監(jiān)控，可有效打擊金融黑產(chǎn)的發(fā)展勢頭。比如大數(shù)據(jù)對借款手機(jī)歸屬地與真實IP地址不匹配、用戶手機(jī)長期處于同一位置未移動、設(shè)備上相鄰兩次借款時間間隔極短等行為進(jìn)行重點監(jiān)控，及時預(yù)警以減少損失。
二、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的風(fēng)險分析
大數(shù)據(jù)技術(shù)在金融行業(yè)廣泛應(yīng)用的同時，也帶來了一些新的風(fēng)險和挑戰(zhàn)，主要集中在技術(shù)、管理和合規(guī)三個方面：
01
大數(shù)據(jù)技術(shù)風(fēng)險
大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)風(fēng)險主要體現(xiàn)在模型風(fēng)險、平臺風(fēng)險和大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險三個方面。目前常見的大數(shù)據(jù)分析模型有行為事件分析、漏斗分析模型、留存分析模型等，大數(shù)據(jù)分析模型直接關(guān)系到大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用的效果，若未選擇正確的分析模型，可能產(chǎn)生錯誤結(jié)論，誤導(dǎo)企業(yè)決策，造成巨大損失。目前許多金融機(jī)構(gòu)都構(gòu)建了金融大數(shù)據(jù)平臺，但若大數(shù)據(jù)平臺未按標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)，將存在一系列問題，如功能不全、易受攻擊、平臺框架分散、應(yīng)用效果不佳等。大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)安全也存在潛在安全威脅，需要企業(yè)加以防范，比如訪問控制風(fēng)險、應(yīng)用漏洞注入風(fēng)險、失效的身份認(rèn)證風(fēng)險、敏感數(shù)據(jù)泄露等。
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大數(shù)據(jù)管理風(fēng)險
大數(shù)據(jù)應(yīng)用管理風(fēng)險主要體現(xiàn)在人員管理、制度管理以及數(shù)據(jù)全生命周期過程管理等方面。在人員管理方面，許多企業(yè)認(rèn)識到了數(shù)據(jù)的重要性，但可能未充分開展數(shù)據(jù)安全意識培訓(xùn)和大數(shù)據(jù)技能培訓(xùn)，存在操作風(fēng)險，給企業(yè)帶來損失；在制度管理方面，目前大部分企業(yè)運(yùn)用了大數(shù)據(jù)技術(shù)，并建立了大數(shù)據(jù)管理平臺，但若在管理制度中未規(guī)范大數(shù)據(jù)的使用，將造成管理不便；在數(shù)據(jù)全生命周期過程管理方面，面對海量數(shù)據(jù)，管理方式相較于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)安全管理也應(yīng)有所不同，防范管理不善阻礙企業(yè)發(fā)展，比如在數(shù)據(jù)存儲過程，應(yīng)考慮大數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)問題，及時升級安全機(jī)制。
03
大數(shù)據(jù)合規(guī)風(fēng)險
隨著《數(shù)據(jù)安全法》、《個人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)的出臺，大眾對于個人隱私信息保護(hù)越來越重視，但隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的不斷深入，個人隱私泄露事件層出不窮，如何保護(hù)和使用個人隱私數(shù)據(jù)成為了金融機(jī)構(gòu)首要深思的問題。比如在數(shù)據(jù)采集階段，金融機(jī)構(gòu)需要明確數(shù)據(jù)采集范圍、使用方式和目的，獲得客戶明示同意；在共享個人信息時，也需取得客戶明示同意；在進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘時，需注意用戶隱私，只挖掘與業(yè)務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)，為客戶提供個性化服務(wù)前需獲得客戶同意；在大數(shù)據(jù)流通和交易時，由于缺乏確權(quán)機(jī)制和安全保護(hù)機(jī)制，當(dāng)發(fā)生數(shù)據(jù)被濫用時，將產(chǎn)生責(zé)任難以追溯的風(fēng)險。因此，若企業(yè)對大數(shù)據(jù)應(yīng)用不加以管控，保障用戶合法權(quán)益，則會產(chǎn)生法律合規(guī)風(fēng)險，造成嚴(yán)重后果。
三、大數(shù)據(jù)安全風(fēng)險管控建議
根據(jù)國內(nèi)外在數(shù)據(jù)安全方面的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范及最佳實踐，結(jié)合筆者多年數(shù)據(jù)安全咨詢服務(wù)經(jīng)驗，以下從數(shù)據(jù)安全風(fēng)險總體管控框架和大數(shù)據(jù)生命周期的各階段的重點安全管控措施二個維度來描述對大數(shù)據(jù)風(fēng)險的管控思路與方法。
01
數(shù)據(jù)安全風(fēng)險管控框架
針對金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的需要，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)從數(shù)據(jù)的保密性、完整性、真實性、可用性、可靠性和可核查性出發(fā)，建立包括大數(shù)據(jù)在內(nèi)的數(shù)據(jù)安全風(fēng)險管控框架，稱之為GMOTAS框架。
“GMOT”指安全治理、安全管理、安全運(yùn)營和安全技術(shù)4個安全體系，“AS”指安全評估審計體系和安全服務(wù)支持體系。“GMOT”是安全保障體系的基本執(zhí)行框架，“AS”為安全保障體系的執(zhí)行提供基礎(chǔ)支持和效果評測。
數(shù)據(jù)安全風(fēng)險管控框架GMOTAS
（1）數(shù)據(jù)安全治理體系
在遵循國家大數(shù)據(jù)安全法律法規(guī)的基礎(chǔ)上,應(yīng)完善組織的治理機(jī)制,以指導(dǎo)數(shù)據(jù)安全保障體系建設(shè)。安全治理體系如下：
數(shù)據(jù)安全頂層設(shè)計—根據(jù)國家法律、監(jiān)管要求及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范,結(jié)合金融行業(yè)自身特點,設(shè)計數(shù)據(jù)安全總體架構(gòu),包括組織架構(gòu)、技術(shù)架構(gòu)和運(yùn)行架構(gòu)等內(nèi)容。必要時在組織中成立專門的安全管理團(tuán)隊及跨部門的虛擬團(tuán)隊負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)安全管理工作。
數(shù)據(jù)安全聯(lián)席會議機(jī)制—為跨外部機(jī)構(gòu)和內(nèi)部部門的數(shù)據(jù)安全事務(wù)決策與協(xié)調(diào)建立聯(lián)席會議機(jī)制，在組織層面上統(tǒng)籌建立數(shù)據(jù)資源共享管理機(jī)制和安全管理機(jī)制，以加強(qiáng)跨機(jī)構(gòu)、跨部門重大安全事項的科學(xué)決策和大數(shù)據(jù)安全的統(tǒng)一協(xié)調(diào)工作。
數(shù)據(jù)安全事件處置機(jī)制—對于發(fā)生的數(shù)據(jù)安全事件時，當(dāng)安全事件涉及較大范圍內(nèi)的主體與客體時，需要建議統(tǒng)一的安全事件協(xié)同處置機(jī)制，以確保跨部門的安全事件能得到及時的響應(yīng)和處理。
數(shù)據(jù)安全成熟度評價與持續(xù)完善—數(shù)據(jù)安全建設(shè)工作任重而道遠(yuǎn)，通過把數(shù)據(jù)安全的成熟度分為Level 1-5五個層次，用來定義、評估組織數(shù)據(jù)治理的成熟水平，并指導(dǎo)組織不斷提升數(shù)據(jù)安全成熟度水平。
特殊時期安全重點保障—針對國家大型事項的安全重點保障（以下簡稱"重保"）要求，設(shè)計并提供重保時期的數(shù)據(jù)安全保障服務(wù)。確保重大事件維穩(wěn)期間，組織能夠提供重保前檢查與整改，重保中預(yù)警與監(jiān)控重保后總結(jié)報告。
（2）數(shù)據(jù)安全管理體系
在完善IT治理機(jī)制的基礎(chǔ)上,通過數(shù)據(jù)安全管理制度與流程的建設(shè)及其他專項管理措施的實施,以推動數(shù)據(jù)安全管理操作規(guī)范的建立和相關(guān)各類主體與客體的安全責(zé)任的落實。
數(shù)據(jù)安全制度與流程—根據(jù)組織數(shù)據(jù)的類型級別、敏感程度以及數(shù)據(jù)安全能力成熟度要求，制定安全策略、管理規(guī)范和操作流程，明確不同崗位數(shù)據(jù)安全管理職責(zé)。
數(shù)據(jù)資產(chǎn)確權(quán)與職責(zé)分配—明確數(shù)據(jù)資產(chǎn)歸屬權(quán)和收益權(quán)，規(guī)范數(shù)據(jù)侵權(quán)時的處置程序,合理權(quán)衡各個角色間的權(quán)責(zé)利。
數(shù)據(jù)分類分級管理—協(xié)助組織在數(shù)據(jù)分類規(guī)范的基礎(chǔ)上,對數(shù)據(jù)的敏感性進(jìn)行分級,并明確該級別的數(shù)據(jù)的開放和共享需求，數(shù)據(jù)分發(fā)范圍，是否需要脫密或脫敏處理等。
數(shù)據(jù)認(rèn)證鑒權(quán)管理—數(shù)據(jù)資產(chǎn)的認(rèn)證與鑒權(quán)是數(shù)據(jù)安全的重要基礎(chǔ)。要明確數(shù)據(jù)的本身和使用數(shù)據(jù)的智能設(shè)備、系統(tǒng)和人的身份的認(rèn)證方法，以及在認(rèn)證基礎(chǔ)之上，確認(rèn)訪問對象所擁有權(quán)限的鑒權(quán)過程。
數(shù)據(jù)相關(guān)供應(yīng)鏈安全管理—強(qiáng)化針對供應(yīng)鏈的網(wǎng)絡(luò)安全管理，對大數(shù)據(jù)相關(guān)的ICT產(chǎn)品和服務(wù)的設(shè)計、研發(fā)、制造、生產(chǎn)、分發(fā)、安裝、運(yùn)營、維護(hù)、采購等環(huán)節(jié)實施有效監(jiān)督和審查。
（3）數(shù)據(jù)安全運(yùn)營體系
根據(jù)安全管理的制度和流程，在安全技術(shù)的支撐下，保障大數(shù)據(jù)在信息系統(tǒng)運(yùn)行和日常業(yè)務(wù)應(yīng)用過程中的安全。安全運(yùn)營包括數(shù)據(jù)安全運(yùn)營和業(yè)務(wù)安全運(yùn)營兩部分內(nèi)容：
數(shù)據(jù)安全運(yùn)營—采取必要的管理與技術(shù)措施,確保數(shù)據(jù)在其IT服務(wù)生命周期過程中的安全,這些過程包括：數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)交接、數(shù)據(jù)銷毀。
業(yè)務(wù)安全運(yùn)營—確保在業(yè)務(wù)運(yùn)行過程中的數(shù)據(jù)安全，包括：業(yè)務(wù)場景中各類主體與客體數(shù)據(jù)安全責(zé)任落實；業(yè)務(wù)流程、工作過程和作業(yè)規(guī)范中的數(shù)據(jù)安全控制，外部協(xié)作中的數(shù)據(jù)安全控制等。
（4）數(shù)據(jù)安全技術(shù)體系
為確保數(shù)據(jù)交換和共享的安全，避免數(shù)據(jù)濫用，需要部署一系列安全技術(shù)措施來保護(hù)數(shù)據(jù)安全，一般包括數(shù)據(jù)內(nèi)容安全技術(shù)、數(shù)據(jù)行為安全技術(shù)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)安全技術(shù)和通用數(shù)據(jù)安全技術(shù)。
數(shù)據(jù)內(nèi)容安全技術(shù)—對數(shù)據(jù)內(nèi)容本身進(jìn)行安全控制的技術(shù)，包括數(shù)據(jù)脫敏、數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)防泄露和數(shù)據(jù)安全銷毀。
數(shù)據(jù)行為安全技術(shù)—對使用數(shù)據(jù)的訪問行為進(jìn)行安全措施的技術(shù)，包括身份管理、認(rèn)證管理、授權(quán)管理和審計監(jiān)控。
業(yè)務(wù)風(fēng)險控制技術(shù)—在金融業(yè)務(wù)各類場景中進(jìn)行安全風(fēng)險控制的技術(shù)，包括異常行為分析、大數(shù)據(jù)征信、隱私計算及區(qū)塊鏈權(quán)屬保護(hù)。
通用數(shù)據(jù)安全技術(shù)-對于承載業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的信息化環(huán)境進(jìn)行通用安全保護(hù)的技術(shù)，包括：數(shù)據(jù)安全門戶、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理、元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)管理質(zhì)量、數(shù)據(jù)血緣管理、數(shù)據(jù)合規(guī)管理等相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)品工具。
（5）數(shù)據(jù)安全評估體系
為確保數(shù)據(jù)安全保障體系的持續(xù)完善，需要對組織數(shù)據(jù)安全現(xiàn)狀進(jìn)行各種類型的評估和審計活動，目的是發(fā)現(xiàn)安全體系及控制措施可能存在的問題，推進(jìn)針對安全缺陷的整改。本模塊包括安全技術(shù)測試、安全合規(guī)檢查、安全風(fēng)險評估、安全評價指標(biāo)、IT內(nèi)部審計、IT外部審計等。
（6）數(shù)據(jù)安全支撐體系
基于安全法規(guī)與標(biāo)準(zhǔn)為數(shù)據(jù)安全提供合規(guī)管理服務(wù)，基于PKI數(shù)字信任體系為數(shù)字化業(yè)務(wù)操作提供身份認(rèn)證服務(wù)，基于安全大數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)安全提供威脅情報與態(tài)勢感知服務(wù)，基于網(wǎng)絡(luò)安全知識體為數(shù)據(jù)安全提供教育培訓(xùn)服務(wù)。本模塊具體包括安全標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范、威脅情報與態(tài)勢感知、網(wǎng)絡(luò)輿情監(jiān)測、數(shù)字信任體系、網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)急管理、數(shù)據(jù)安全教育培訓(xùn)等。
02
大數(shù)據(jù)生命周期各階段重點安全管控措施
大數(shù)據(jù)生命周期的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)交接和數(shù)據(jù)銷毀的各階段的重點安全管控措施如下：
（1）數(shù)據(jù)采集的安全管控措施
（2）數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩芸卮胧?/strong>
（3）數(shù)據(jù)存儲的安全管控措施
（4）數(shù)據(jù)處理的安全管控措施
（5）數(shù)據(jù)交換的安全管控措施
（6）數(shù)據(jù)銷毀的安全管控措施
四、金融行業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展趨勢
01
加強(qiáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用和管理創(chuàng)新
金融機(jī)構(gòu)應(yīng)在保證信息及數(shù)據(jù)安全的基礎(chǔ)上，以業(yè)務(wù)戰(zhàn)略為導(dǎo)向和依據(jù)，積極構(gòu)建符合金融機(jī)構(gòu)自身情況的大數(shù)據(jù)發(fā)展模式，創(chuàng)新大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景；金融機(jī)構(gòu)可借助相關(guān)行業(yè)協(xié)會的力量，探索建立數(shù)據(jù)共享平臺，加強(qiáng)數(shù)據(jù)共享和流通，釋放數(shù)據(jù)價值；同時，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)加強(qiáng)管理手段創(chuàng)新，通過建立大數(shù)據(jù)相關(guān)制度和流程，規(guī)范大數(shù)據(jù)收集和使用的安全，共同促進(jìn)大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展。
02
加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全技術(shù)應(yīng)用
在大數(shù)據(jù)技術(shù)廣泛運(yùn)用的背景下，各個金融機(jī)構(gòu)之間的協(xié)作和聯(lián)系將愈加密切，在處理和使用大數(shù)據(jù)過程中，如未經(jīng)授權(quán)非法使用金融數(shù)據(jù)，將有可能直接影響到金融業(yè)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。為了提高數(shù)據(jù)的安全性，保障金融機(jī)構(gòu)提供可靠的金融服務(wù)，金融機(jī)構(gòu)需要充分利用防火墻、身份認(rèn)證和數(shù)據(jù)加密等技術(shù)，同時積極應(yīng)用多方安全計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分隱私、聯(lián)盟鏈等技術(shù)，探索建立跨主體數(shù)據(jù)安全共享隱私計算平臺，打通數(shù)據(jù)孤島，釋放數(shù)據(jù)價值，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見。
03
提高大數(shù)據(jù)金融人才培養(yǎng)力度
大數(shù)據(jù)是助力金融機(jī)構(gòu)實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)條件之一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型是提高企業(yè)運(yùn)行效率、實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)通過加強(qiáng)內(nèi)部培養(yǎng)和外部引入等方式保障擁有充足的大數(shù)據(jù)管理和大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用人才，以保證數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作的順利開展。同時需要對員工持續(xù)加強(qiáng)大數(shù)據(jù)應(yīng)用能力的培養(yǎng)力度，提高員工在大數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的專業(yè)水平和數(shù)字化轉(zhuǎn)型思維。
04
建立大數(shù)據(jù)全方位監(jiān)管模式
我國高度重視數(shù)據(jù)安全工作，近年來陸續(xù)頒布《網(wǎng)絡(luò)安全法》、《數(shù)據(jù)安全法》和《個人信息保護(hù)法》等法律法規(guī)，以保障數(shù)據(jù)在國與國之間、政府與企業(yè)之間以及企業(yè)與企業(yè)之間數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、融合、使用的安全。同時大數(shù)據(jù)的健康發(fā)展需要全方位、多層次的監(jiān)管支持，監(jiān)管機(jī)構(gòu)可考慮進(jìn)一步出臺相關(guān)管理條例。同時，輔助行業(yè)自我監(jiān)督，以減少不必要的系統(tǒng)性風(fēng)險。
五、結(jié)語
大數(shù)據(jù)技術(shù)已在金融行業(yè)有著廣泛的應(yīng)用，這不僅是一個行業(yè)的發(fā)展，更是大數(shù)據(jù)技術(shù)對于傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的又一次推動與變革，保障大數(shù)據(jù)技術(shù)的穩(wěn)定應(yīng)用已是金融行業(yè)必須完成的課題之一。金融機(jī)構(gòu)需要從不同角度、不同維度保障大數(shù)據(jù)安全，促進(jìn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用，協(xié)調(diào)好大數(shù)據(jù)安全與發(fā)展的關(guān)系，釋放數(shù)據(jù)價值，積極應(yīng)對大數(shù)據(jù)金融發(fā)展中的危機(jī)與挑戰(zhàn)。
參考資料：
1、《大數(shù)據(jù)安全管理指南（GB/T 37973-2019）》
2、《數(shù)據(jù)安全能力建設(shè)實施指南》
3、《大數(shù)據(jù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用研究》
作者簡介：
王志超，谷安天下金融審計負(fù)責(zé)人，10多年的信息安全、科技風(fēng)險、科技審計、業(yè)務(wù)連續(xù)性、科技外包、數(shù)據(jù)治理、金融科技等咨詢及審計服務(wù)經(jīng)驗，獲得CISA、COBIT、CDPSE、CCSK、TOGAF、ISO22301 LI等證書，熟悉銀行業(yè)、保險業(yè)、證券業(yè)、大型央企的科技管理風(fēng)險與應(yīng)對措施，對科技外包、業(yè)務(wù)連續(xù)性、數(shù)據(jù)治理、大數(shù)據(jù)、云計算、區(qū)塊鏈、人工智能、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域均有著較為深入的研究，多次參與銀保監(jiān)會組織的信息科技風(fēng)險管理課題研究。
周穎，谷安天下咨詢經(jīng)理，10多年的金融業(yè)信息科技咨詢及審計工作經(jīng)驗，獲得CISA、CISP、PMP、ISO 27001、COBIT、ITIL等證書，熟悉金融業(yè)的各項業(yè)務(wù)流程和風(fēng)險要點，熟悉行業(yè)監(jiān)管及地方監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，對敏捷開發(fā)、重要系統(tǒng)效能、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)安全、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能、零信任、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等領(lǐng)域均有著較為深入的研究。
張佩揚(yáng)，谷安天下高級咨詢顧問，從事安全行業(yè)3年，從事車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等領(lǐng)域的研究工作，包括行業(yè)現(xiàn)狀、監(jiān)管政策、應(yīng)用場景、主要風(fēng)險等，獲得CISA、ISO27001等證書，多次參與新技術(shù)應(yīng)用風(fēng)險的研究工作。
