2022金融業(yè)數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展報告

20229第一章概 第二章數(shù)據(jù)要素價值體 第三章數(shù)據(jù)能力建設(shè)與運 第四章技術(shù)現(xiàn)狀與安全防 第五章風(fēng)險挑戰(zhàn)與應(yīng) 第六章發(fā)展展望與保障體 第七章典型案 據(jù)國際數(shù)據(jù)公司IDC預(yù)測，025中國數(shù)據(jù)量將高達(dá)48.ZB，占全球數(shù)據(jù)總量175ZB的27.%，數(shù)字化時代已然以數(shù)據(jù)為核心的數(shù)字技術(shù)成為驅(qū)動技術(shù)革命和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展2021年3社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035治理方式變革。2021年2（20222025，將數(shù)字思維貫穿業(yè)務(wù)運營全鏈條，注重金融創(chuàng)新的科技驅(qū)動和數(shù)據(jù)賦能。望等視角出發(fā)，結(jié)金融行業(yè)先進(jìn)實踐對大數(shù)據(jù)應(yīng)用提升金融司、中國銀行股份有限公司、中國建設(shè)銀行股份有限公司、限公司、華夏銀行股份有限公司、中國銀聯(lián)股份有限公司、這些技術(shù)與金融業(yè)務(wù)深度融，形成金融大數(shù)據(jù)，并逐步在數(shù)據(jù)等。這些不同來源的金融大數(shù)據(jù)通過整、分析、挖掘此外，金融大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)深入融實現(xiàn)智能金年來國內(nèi)外種法律法規(guī)的制定與實施，以及人們對于用戶用新的技術(shù)來解決金融數(shù)據(jù)的跨機(jī)構(gòu)間的作。目前，學(xué)術(shù)融，探索多方安全計算、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、可信執(zhí)行環(huán)境等不同域的基礎(chǔ)下完成跨機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)計算、聯(lián)建模、聯(lián)查泛的領(lǐng)域。金融聯(lián)風(fēng)控、聯(lián)營銷、存客運營、反欺詐、反洗錢等多種金融應(yīng)用場景均已開展基于隱私計算技術(shù)的金融數(shù)據(jù)的技術(shù)融應(yīng)用目前處于加速探索階段，種20198（FinTech）發(fā)展規(guī)劃（2019-2021力、加大金融審慎監(jiān)管力度、夯實金融科技基礎(chǔ)支撐，為金金融業(yè)數(shù)據(jù)融應(yīng)用通道，破除不同金融業(yè)態(tài)的數(shù)據(jù)壁壘化解金融信息孤島制定數(shù)據(jù)融應(yīng)用的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，2020年4整和安全保護(hù)以及制定數(shù)據(jù)隱私保護(hù)機(jī)制和安審查制水平發(fā)展的同時可以深入地探索數(shù)據(jù)要素化的實踐經(jīng)驗。2020年5《數(shù)據(jù)共享有序流轉(zhuǎn)與融應(yīng)用為加快建立現(xiàn)代中央銀行制度推動金的意見》的一個有力舉措。同時，種數(shù)據(jù)安全相關(guān)的政策法規(guī)相繼制定和頒發(fā)開放，推動技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展。2021年6月發(fā)布的(202191，義務(wù)承擔(dān)社會責(zé)任等，是我國首部以“數(shù)據(jù)”或“數(shù)據(jù)安全華人民共和國個人信息保護(hù)法》（2021111日起施行標(biāo)準(zhǔn)相繼制定。20185轉(zhuǎn)變。20211丟失或非法使用等情況。20212息保護(hù)及信息主體項法權(quán)益。下一步，人民銀行將在確權(quán)，更便捷的數(shù)據(jù)交易，更理的數(shù)據(jù)使用，繼續(xù)激發(fā)市場數(shù)據(jù)作，在金融數(shù)據(jù)監(jiān)管日漸嚴(yán)峻的當(dāng)前，金融數(shù)據(jù)的應(yīng)多方安全計算等隱私計算技術(shù)繼續(xù)推動金融跨機(jī)構(gòu)間的數(shù)金融企業(yè)需要從企業(yè)級視角結(jié)業(yè)務(wù)需求對數(shù)據(jù)應(yīng)用進(jìn)金融業(yè)紛紛加強(qiáng)數(shù)據(jù)多元融數(shù)據(jù)資產(chǎn)化數(shù)據(jù)安全規(guī)等方面建設(shè)，為業(yè)務(wù)場景提供智能化、實時化、產(chǎn)品化和平化的數(shù)據(jù)服務(wù)并不斷沉淀提升平基礎(chǔ)能力，助力推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型任務(wù)下面從數(shù)據(jù)要素化數(shù)據(jù)服務(wù)化、能力平化三個方面對金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用發(fā)展特點展開介紹。數(shù)據(jù)多元化金融業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用呈現(xiàn)多元融態(tài)（AI（BI元融新階段。等原則，從企業(yè)級視角出發(fā)，協(xié)同業(yè)務(wù)和技術(shù)，共同構(gòu)建企的標(biāo)簽體系、用于多維度分析的多維數(shù)據(jù)模型、用于關(guān)聯(lián)分首次將數(shù)據(jù)定位為新型生產(chǎn)要素，與土地、勞動力、資本、技術(shù)并列；2021年6月10日，《中華人民共和國數(shù)據(jù)安全種法規(guī)、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的密集出給大數(shù)據(jù)應(yīng)用安全治理提出了越來越高對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的保護(hù)從關(guān)系型數(shù)據(jù)庫到式樣的非關(guān)系提供更完善的保護(hù)。OCR與設(shè)備指紋等多種人工智能技術(shù)，結(jié)等多個環(huán)節(jié)互聯(lián)互通為平的消費者提供精準(zhǔn)化、個性化的索引擎、OCR與生物識別技術(shù)等多項人工智能技術(shù)的融的資產(chǎn)配置方案同時結(jié)營銷咨詢、資訊推送等增值服務(wù)，有效降低交易成本并提升服務(wù)體驗。當(dāng)前的情況推薦最契用戶需求的服務(wù)；在風(fēng)控場景中，系靈活敏捷的數(shù)據(jù)處理流程、低代碼甚至無代碼的開發(fā)模式、于組件化數(shù)據(jù)服務(wù)的低代碼平應(yīng)運而生。低代碼平的特，擴(kuò)大數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)的建設(shè)，擴(kuò)大組件的范圍，使數(shù)據(jù)服務(wù)的并對外能力開放。服務(wù)中化是實現(xiàn)這一目標(biāo)的有效途徑。目前，眾多互聯(lián)網(wǎng)化企業(yè)都在構(gòu)建中，如：業(yè)務(wù)中、數(shù)據(jù)中，形成服務(wù)中化。其中，業(yè)務(wù)中將企業(yè)的核心能力以數(shù)字化形式沉淀為種服務(wù)中心；數(shù)據(jù)中可將海量數(shù)據(jù)聚、治理成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提供機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等基本組件，形成數(shù)據(jù)技術(shù)一體化的服務(wù)平，可以便捷地復(fù)用中積累的數(shù)據(jù)和技術(shù)，更迅捷地向客戶提供高效服務(wù)。數(shù)據(jù)中為業(yè)務(wù)中提供數(shù)據(jù)服務(wù)，業(yè)務(wù)中為客戶提供服務(wù)并“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化”的可持續(xù)發(fā)展閉環(huán)。服務(wù)中化可以實現(xiàn)對企業(yè)內(nèi)部資源高效整、將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)化、數(shù)據(jù)技術(shù)能力平平交付敏捷化大部分金融企業(yè)的數(shù)據(jù)平設(shè)到數(shù)據(jù)中階段，如何更快捷的交付數(shù)據(jù)產(chǎn)品和服務(wù)，是層面對平交付敏捷化建設(shè)展開介紹。在方法論層面，擁抱敏捷。一方面，企業(yè)推動平DevOps轉(zhuǎn)型，透過自動化“軟程標(biāo)準(zhǔn)化、自動化，進(jìn)而實現(xiàn)平軟件的交付敏捷化。另一方面，在全面開展數(shù)據(jù)開發(fā)運營的同時，通過串聯(lián)項數(shù)據(jù)隔離等技術(shù)優(yōu)勢，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)與云原生架構(gòu)的融。技術(shù)平通過微服務(wù)+容器技術(shù)，推進(jìn)數(shù)據(jù)加工和服務(wù)能力的整業(yè)務(wù)快速的變化與大量長尾需求，這要求數(shù)據(jù)中在業(yè)務(wù)化的過程中保持最大程度的開放。目前來看，數(shù)據(jù)中通過構(gòu)建數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)化的過程涉及到數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)聚、數(shù)據(jù)服務(wù)、運行監(jiān)控等環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)中為數(shù)據(jù)開發(fā)環(huán)節(jié)開數(shù)據(jù)集成開發(fā)環(huán)境，幫助應(yīng)用租戶自助式的創(chuàng)建數(shù)據(jù)服務(wù)API滿足業(yè)務(wù)化需求；在模型開放層面，模型業(yè)務(wù)化的過程涉及到模型訓(xùn)練、發(fā)布、反饋迭代三個過程，數(shù)據(jù)中向應(yīng)用租戶提供了集成化模型訓(xùn)練平、統(tǒng)一的模型資產(chǎn)管理服務(wù)、MLOps服務(wù)、后評價服務(wù)，支撐類人工智能模型發(fā)布為API；在標(biāo)簽開放層面，用戶標(biāo)簽是業(yè)務(wù)強(qiáng)相關(guān)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)中通過輕量化標(biāo)簽開發(fā)模式支持業(yè)務(wù)部門自助式進(jìn)行API可控化。平自主可控化，主要指基礎(chǔ)硬件、基礎(chǔ)軟件、應(yīng)加快推進(jìn)數(shù)據(jù)價值化、發(fā)展數(shù)據(jù)要素市場是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的關(guān)整理、聚、分析等，形成可采、可見、標(biāo)準(zhǔn)、互通、可信經(jīng)過近些年的理論研究及實踐經(jīng)驗證明數(shù)據(jù)治理和數(shù)所使用的詞語或短語能確切表達(dá)數(shù)據(jù)類目的實際內(nèi)容宜選擇分類對象的最穩(wěn)定的本質(zhì)特性作為數(shù)據(jù)分類的按照控制數(shù)據(jù)的主體進(jìn)行分類為目前最常見且直觀的電商平、支付平、物流企業(yè)、電信企業(yè)、金融企業(yè)、社中介獲取類數(shù)據(jù)，加工處理后向數(shù)據(jù)需求方（企業(yè)）直接政府部門在履行公共管理職能的過程中積累的大量數(shù)參照《信息安全技術(shù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類分級要求》中的資料性附錄A.2金融行業(yè)數(shù)據(jù)分類分級，根據(jù)金融機(jī)構(gòu)所管轄并按照規(guī)要求，對不同規(guī)等級的數(shù)據(jù)，從系統(tǒng)權(quán)限、安對于整個系統(tǒng)的性能亦有了更高的要求。因此，如何在規(guī)的前提下完成高性能的系統(tǒng)運算成為數(shù)據(jù)治理系統(tǒng)架構(gòu)的新個視角對本行數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行內(nèi)容開放共享的目錄化管理工具，是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的賬。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄可以為業(yè)務(wù)需求場景2-1IT即算法+場景+基礎(chǔ)型數(shù)據(jù)資產(chǎn)=提煉后信息的組服務(wù)型據(jù)運營管理手段，有助于企業(yè)間進(jìn)行更廣泛的數(shù)據(jù)作并由2-2數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄構(gòu)建的目標(biāo)是通過建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)并建立統(tǒng)一、簡潔的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平。數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的構(gòu)建目標(biāo)、原數(shù)據(jù)資產(chǎn)目錄的構(gòu)建目標(biāo)、原則一、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理標(biāo)規(guī)圖2-1部門、分支機(jī)構(gòu)對監(jiān)管數(shù)據(jù)的提取、報送、整等需求張Excel清單，比如通過數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平，持續(xù)進(jìn)行數(shù)據(jù)需要考慮其可切分、可整等特點，不同數(shù)據(jù)資產(chǎn)間的整或單獨數(shù)據(jù)資產(chǎn)的切分都會大大影響其原有資產(chǎn)狀態(tài)下的在數(shù)據(jù)資產(chǎn)定價體制機(jī)制構(gòu)建過程中，需要凝聚類主體力量，利用類主體在數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場中形成的力來推動數(shù)設(shè)施與平的構(gòu)建，并在落實市場規(guī)范和監(jiān)管要求等方面發(fā)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價可以分成數(shù)據(jù)資產(chǎn)估值與數(shù)據(jù)資產(chǎn)定可借通過專業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)評估機(jī)構(gòu)或先進(jìn)的數(shù)字化評估系對于數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價可以在參照傳統(tǒng)資產(chǎn)的定價的基被使用次數(shù)、歷史供給價格、效果權(quán)重等因素的結(jié)，可以使用貨幣度量的估值方法與無形資產(chǎn)的非貨幣度量的估值方法相結(jié)進(jìn)行綜應(yīng)用。數(shù)據(jù)資產(chǎn)的成本法是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行生產(chǎn)或購置時所數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益法是通過估算數(shù)據(jù)資產(chǎn)的使用價值以數(shù)據(jù)資產(chǎn)的市場法是按市面上同等的數(shù)據(jù)資產(chǎn)的現(xiàn)行的數(shù)據(jù)資產(chǎn)市場，另外就是作為參照物的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與被評估的數(shù)據(jù)資產(chǎn)之間具有可比較的參數(shù)等信息是可搜集到的，資產(chǎn)的正確性和完整性等方面進(jìn)行度量的內(nèi)部價值(IVI，IntrinsicValueofInformation）模型，有從數(shù)據(jù)資產(chǎn)對業(yè)務(wù)的實際使用效用方面進(jìn)行度量的業(yè)務(wù)價值(BVI業(yè)務(wù)目標(biāo)的實現(xiàn)和影響方面進(jìn)行度量的績效價值(PVI，PerformanceValueofInformation）模型?？冃r值模型從數(shù)據(jù)資產(chǎn)對組織業(yè)務(wù)的關(guān)鍵性前后組織的KPI綜法模型是針對數(shù)據(jù)資產(chǎn)的特點然后就資產(chǎn)估值的目的，綜考慮多方的影響因素和影響程度而構(gòu)建相應(yīng)模型的評估方法。綜法評估模型需要數(shù)據(jù)資產(chǎn)的所有者結(jié)企業(yè)自身數(shù)據(jù)指標(biāo)的豐富度，以及對數(shù)據(jù)的關(guān)注點和管控重點，自適應(yīng)得對計算因子和計算權(quán)重進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，于金融數(shù)據(jù)資產(chǎn)的定價模型參照實體資產(chǎn)定價模型大致可500MB著作和競爭的關(guān)系，方都將在考慮對手行為的前提下進(jìn)被復(fù)制和傳播也就容易造成數(shù)據(jù)使用者損害數(shù)據(jù)擁有者權(quán)價者站在從數(shù)據(jù)使用者的角度和圍繞當(dāng)前的數(shù)據(jù)資產(chǎn)可以方面需要交易活動的參與方積極主動地進(jìn)行數(shù)據(jù)安全保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)全生命周期管理是用于組織數(shù)據(jù)資產(chǎn)的設(shè)計地理空間數(shù)據(jù)生命周期模型由聯(lián)邦地理數(shù)據(jù)委員會DataONE（NSF）資助。該數(shù)數(shù)據(jù)文件倡議（DDI）是大學(xué)間政治和社會研究聯(lián)自上而下的頂層設(shè)計模式和自下而上的個擊破模式兩種從生產(chǎn)系統(tǒng)入手的常用建設(shè)模式包括企業(yè)數(shù)據(jù)模型建設(shè)模數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理最重要的成功要素之一就是重視組織管礙。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理的核心目的是有效綜運營數(shù)據(jù)以服務(wù)企使管理具流程化、規(guī)范化，結(jié)業(yè)務(wù)應(yīng)用的數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理不數(shù)據(jù)資產(chǎn)全生命周期管理是否成功取決于企業(yè)規(guī)性原則。數(shù)據(jù)治理應(yīng)當(dāng)符國家、行業(yè)法律法規(guī)和制度建設(shè)是數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)應(yīng)用項工作有序開展的基構(gòu)建金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)治理制度體系，首先應(yīng)符監(jiān)管要求內(nèi)外數(shù)據(jù)融共享。數(shù)據(jù)服務(wù)實質(zhì)是眾多獨立離散的數(shù)據(jù)功能的大集?？善?。技術(shù)類應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)用于指導(dǎo)金融行業(yè)開展數(shù)據(jù)接口服務(wù)類的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)平建設(shè)。在技術(shù)類標(biāo)準(zhǔn)的編制過程中，一金融數(shù)據(jù)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)應(yīng)遵循用戶授權(quán)、安全規(guī)、分布采取的工作措施包括從企業(yè)層面對數(shù)據(jù)分布關(guān)系制定IT相關(guān)的成熟度模型，國際上有幾套標(biāo)準(zhǔn)：COBIT5、GartnerI&OITScore、CMMI。Gartner的I&OITScoreITCOBIT5IT估，然后給出改進(jìn)建議，也就是說，COBIT董事會層面。CMMI是對于軟件組織在定義、實施、度量、控IT通用標(biāo)準(zhǔn)框架后，對數(shù)據(jù)中心服務(wù)能力進(jìn)行歸類、聚、分?jǐn)?shù)據(jù)管理能力成熟度評估的依據(jù)是國家標(biāo)準(zhǔn)GB/T根據(jù)經(jīng)典的DIKW(DataInformation－信息、過清洗、聚、計算等手段，形成更高階的數(shù)據(jù)，即信息、變化，數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新與先進(jìn)技術(shù)和金融業(yè)務(wù)深入融。堅持變化，數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新與先進(jìn)技術(shù)和金融業(yè)務(wù)深入融。堅持找理方法，兩者結(jié)促進(jìn)數(shù)據(jù)產(chǎn)品創(chuàng)新團(tuán)隊積極主動解決品的創(chuàng)新提供更適的企業(yè)內(nèi)部環(huán)境。建設(shè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)平，實現(xiàn)數(shù)據(jù)資產(chǎn)和數(shù)據(jù)產(chǎn)品的當(dāng)前，金融機(jī)構(gòu)正處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的深水區(qū)，尤其是動業(yè)務(wù)創(chuàng)新、資源整應(yīng)用以及數(shù)據(jù)價值變現(xiàn)方向跨越，并與行業(yè)融度不斷加深，金融機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)規(guī)模急劇增大，數(shù)在數(shù)據(jù)內(nèi)容、系統(tǒng)平和流程機(jī)制三個維度進(jìn)行細(xì)化和落加工、分析和挖掘，在滿足規(guī)的前提下，促進(jìn)數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)資產(chǎn)由數(shù)據(jù)組成，兼具無形資產(chǎn)和有形資產(chǎn)的特《全國人民代表大會常務(wù)委員會關(guān)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息?！度珖嗣翊泶髸?wù)委員會關(guān)于加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)信息保24號（GB/T35273-2020此外，國際上ISO/IECJTC1SC32、ISO/IECJTC1WG9國際電信聯(lián)盟（InternationalTelecommunicationUnion，ITU）（NationalInstituteofStandardsandTechnology，NIST）等組織和機(jī)構(gòu)也正在開量化評估方面的指標(biāo)產(chǎn)生波動，就需要使用數(shù)據(jù)資產(chǎn)要通過一個適的資產(chǎn)門戶或資產(chǎn)管理場所，可閱讀的方式查看資產(chǎn)信息后才能判斷其是不是當(dāng)前業(yè)務(wù)以通過文檔的方式或建設(shè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理系統(tǒng)以方便業(yè)務(wù)人數(shù)據(jù)資產(chǎn)持續(xù)性運營的前提是對數(shù)據(jù)資產(chǎn)進(jìn)行整體性程當(dāng)中出現(xiàn)種問題都有相對應(yīng)的管理機(jī)制來指導(dǎo)相關(guān)人才能夠保證數(shù)據(jù)資產(chǎn)運營項活動的順利開展并取得預(yù)期與分配的機(jī)制。”這是中央首次在公開場提出數(shù)據(jù)可作為209年6月，中國信息通信研究院與中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會大數(shù)據(jù)技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)委員會聯(lián)發(fā)《數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理實踐（4.0版（DataAsst電子數(shù)據(jù)等。在企業(yè)中，并非所有的數(shù)據(jù)都構(gòu)成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，數(shù)據(jù)資產(chǎn)是能夠為企業(yè)產(chǎn)生價值的數(shù)據(jù)資源。據(jù)資產(chǎn)價值的因素主要從數(shù)據(jù)資產(chǎn)的收益和風(fēng)險兩個維度2021年8月瞭望智庫與光大銀行聯(lián)發(fā)《商業(yè)銀行數(shù)對個環(huán)節(jié)尚未有深入的處理細(xì)則，其中數(shù)據(jù)確權(quán)可能是優(yōu)有權(quán)，卻被告知相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)被服務(wù)商出售給其他商業(yè)機(jī)在技術(shù)上已經(jīng)有研究人員提出了基于數(shù)字水印技術(shù)和區(qū)塊目前我國的數(shù)據(jù)交易制度、標(biāo)準(zhǔn)還在不斷完善的過程化管理委員會已發(fā)布的《信息技術(shù)數(shù)據(jù)交易服務(wù)平交易《信息技術(shù)數(shù)據(jù)交易服務(wù)平通用功能要求》（GB/T恪守內(nèi)部規(guī)底開放與共享，并與業(yè)務(wù)不斷深入融。數(shù)據(jù)安全、規(guī)、隱造數(shù)據(jù)安全規(guī)管理閉環(huán)。數(shù)據(jù)共享與開放的實現(xiàn)通過構(gòu)建數(shù)據(jù)服務(wù)封裝能力，如文數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)平數(shù)據(jù)處理工作流程中的第一個來源主要包含類業(yè)務(wù)系統(tǒng)、類設(shè)備，以及外部數(shù)據(jù)源，廣泛的大數(shù)據(jù)采集技術(shù)主要有ApacheSqoopApacheFlume、ApacheKafkaApachePulsar，IBMChangeDataCapture、FlinkCDC和OracleGoldenGate。技術(shù)產(chǎn)品基本情況如表4-1ApacheHadoopHDFS、Hive、HBase流平，集消息、跨平和異構(gòu)的數(shù)據(jù)庫環(huán)境中整，數(shù)據(jù)同BI按存儲介質(zhì)的不同，現(xiàn)代數(shù)據(jù)存儲主要分為光學(xué)存儲斷創(chuàng)新的成果。Gartner2019（SSA）25.13制器（ECB）46.8%22.3%；而大中國市場固態(tài)存儲市場銷售額1.5680%。\h4-25非易失性內(nèi)存（non-volatilememory,NVM）是指斷\h\h圖4-14-3以硫?qū)倩餅榛A(chǔ)的相變材DRAMAHCI。AHCI更快、更高效地協(xié)議和接口，NVMe32GBpsIO1502001000IOPS模型更能發(fā)揮閃存介質(zhì)的性能。NVMeOverFabric推動IPIP的每機(jī)器上的磁盤空間，并將這些分散的存儲資源構(gòu)成一和AI了大量的workload和可靠性特征數(shù)據(jù)，經(jīng)過云端訓(xùn)練和本主流非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)服務(wù)的融平成為趨勢。HPC正在向HPDAHDFSNVMeSSDHDD大幅提升，CPU反而可能成為性能瓶頸，傳統(tǒng)的集中式存儲和分布式存儲架構(gòu)都已無法很好應(yīng)對。Disaggregated架構(gòu)應(yīng)運而生，他將控制器和存儲介質(zhì)分離，再通過低時延的4-4軟件定義存儲、超融基礎(chǔ)架AHCI、SCSINVMeTB/PB倉庫和BI目前常見的組件主要有：MapReduce、Hive、Spark4-5間結(jié)果，Reducesql（hql）sqlMapreduce、SparkHadoop3Storm、Spark4-6SparkAPIRDD（彈StreamTransformationStream（Continous（Streaming一是實時ETL。是數(shù)據(jù)實時傳輸?shù)目捎嬎阃ǖ溃蔀殡x線數(shù)控和展現(xiàn)業(yè)務(wù)、客戶類指標(biāo)，讓數(shù)據(jù)化運營實時化。三是圖4-2隨著機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)量快速增行，數(shù)據(jù)分析場景日益增多，高可靠和低延時的數(shù)據(jù)分析服務(wù)成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。越來越多的OLAP引擎致力于低成本和高性能的大規(guī)模4-7prestoMPP(Massivelyparallelprocessing)，多個節(jié)點管GB-PB，Hive5-10MPPClouderaHadoopMPPSQLHadoop/SparkSQL查詢cubeYandexPostgreSQL11PB主要解決PBANSISQL99SQLPB圖4-3SharedDisk/Storage（共享存儲SharedFailover數(shù)據(jù)RebalanceSharedStorage2080MPP等特征。數(shù)據(jù)倉庫并不適這樣的場景，而且成本較高。類格式的原始數(shù)據(jù)存儲庫。數(shù)據(jù)湖雖然適數(shù)據(jù)的存儲，圖4-4圖4-5的schemaschema，schema圖4-6ACID支持，可確保數(shù)據(jù)并發(fā)訪問的一致性、正確性，尤其是在SQL的訪問模式下。數(shù)據(jù)的模型化和數(shù)據(jù)治理：湖倉一體可以支持類數(shù)據(jù)模型的實現(xiàn)和轉(zhuǎn)變，支持DataWarehouse模式架構(gòu)，例如星形模型、雪花模型等。該系統(tǒng)應(yīng)當(dāng)保證數(shù)據(jù)完整性，并且具有健全的治理和審計機(jī)制。BI支持：“湖倉一體”支持直接在源數(shù)據(jù)上使用BI工具，這樣可以加快分析效率，降低數(shù)據(jù)延時。另外相比于在數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉庫中分別操作兩個副本的方式，更具成本優(yōu)勢。存算分離：存算分離的架構(gòu)，也使得系統(tǒng)能夠擴(kuò)展到更大規(guī)模的并發(fā)能力和數(shù)據(jù)容量。（一些新型的數(shù)據(jù)倉庫已經(jīng)采用了這種架構(gòu)）開放性：采用開放、標(biāo)準(zhǔn)化的存儲格式（如Parquet等），提供豐富的API支持，因此，種工具和引擎（包括機(jī)器學(xué)習(xí)和Python/R）可以高效地對數(shù)據(jù)進(jìn)行直接訪問。支持多種數(shù)據(jù)類型（結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化）：Lakehouse可為許多應(yīng)用程序提供數(shù)據(jù)的入庫、轉(zhuǎn)換、分析和訪問。數(shù)據(jù)類型包括圖像、視頻、音頻、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文本等。支持種工作負(fù)載支持包括數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)、SQL查詢、分析等多種負(fù)載類型。這些工作負(fù)載可能需要多種工具來支持，但他們都由同一個數(shù)據(jù)庫來支撐。端到端流：實時報表已經(jīng)成為企業(yè)中的常態(tài)化需求，實現(xiàn)了對流的支持后，不再像以往一樣，為實時數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)建專用的系統(tǒng)。此外，湖倉一體還需要考慮數(shù)據(jù)安全和訪問控制相關(guān)能力，如數(shù)據(jù)的審計、保留周期、數(shù)據(jù)血緣管理等。傳統(tǒng)大數(shù)據(jù)平本質(zhì)上就是一個Lambda架構(gòu)，原始數(shù)LayerHiveBI圖4-7LambdaLambda架構(gòu)的核心痛點是大量在不同計算系統(tǒng)和數(shù)據(jù)LayerStreamLayerbug果需要通過定制聯(lián)邦計算來并數(shù)據(jù)集，無法通用化輸出，圖4-8Kappa隨著Flink這時為了解決兩套代碼的問題，提出了Kappa架構(gòu)。KappaLambdaKappa很多時候并不是完全規(guī)范的LambdaKappa可以是兩者的混，比如大部分實時指標(biāo)使用Kappa架構(gòu)完（比如金額相關(guān)Lambda圖4-9隨著信息技術(shù)尤其是計算機(jī)及互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，挖掘與分析技術(shù)的需求已經(jīng)迫在眉睫。業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析中，SAS、PweBI等統(tǒng)計分析軟件是業(yè)務(wù)分析的流行工具。SAS（STATISTICALANALYSISSYSTEM）CAROLINA州立大學(xué)1966年開發(fā)的統(tǒng)計分析軟件。統(tǒng)基本上可以分為四大部分：SASSAS數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析。SAS持續(xù)良好的統(tǒng)計分析SASPowerBI商業(yè)智能(BusinessIntelligence)包括企業(yè)用于商業(yè)PowerBIVertipaqPowerBI圖、漏斗圖等等之外，還支持衛(wèi)星地圖展示以及外部種自RPython。其內(nèi)置的人機(jī)交互問AI戶的種屬性和行為數(shù)據(jù)利用一定的信用評分模型，和利率，從而識別和減少在金融交易中存在的交易風(fēng)險。信探索性數(shù)據(jù)分析EDA，數(shù)據(jù)預(yù)處理，到變量篩選，模型的開發(fā)和評估，生成評分卡模型以及布置上線和模型監(jiān)測。SVM模型能發(fā)揮優(yōu)勢，由于SVM（支持向量機(jī)）的訓(xùn)練過程只需要優(yōu)勢。對于使用支持向量機(jī)建模，其在小樣本、非線性及高SVM也是努力最小化結(jié)構(gòu)LogisticRegressionLogisticsRegressionLR擬能力更強(qiáng)目前DL已經(jīng)有許多不同的實現(xiàn)如MLPCNN、LSTMDL深度多層感知機(jī)是首先提出的一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深度多層感知機(jī)相比于淺層結(jié)構(gòu)具有更強(qiáng)的分類和回歸效果。對于深度多層感知機(jī)的訓(xùn)練通常通過基于梯度的算法，如4-10也于最近被用于金融領(lǐng)域，將金融時間序列轉(zhuǎn)換為2D圖像4-11訓(xùn)練方式，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練是通過BackpropagationThroughTime(BPTT)。通過RNNRNN4-12RNN4-13LSTMRBM被用于降維、分類以及特征學(xué)習(xí)。從結(jié)構(gòu)上看，RBM通過激活函數(shù)傳遞計算值。RBM圖4-14RBMPregel，該平提供了一套非常靈活的API，可以描述種樣的圖計最短路徑、PageRank通過LSTM、RNN研究大多可以看作是進(jìn)行異常檢測或者看作是一個分類問檢測，通過AE通過信息檢索和語義識別幫助金融機(jī)構(gòu)對客戶對數(shù)據(jù)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)在CRM式。基于大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)營銷方案是利用大數(shù)據(jù)平上的機(jī)器4在金融領(lǐng)域?qū)哟螖?shù)據(jù)可視化主要是指將金融數(shù)據(jù)按層UReport、EchartsUReport是一款高性能報表引擎，通過配置單元格可以實現(xiàn)復(fù)雜報表的展示。UReport支持常見的報表存儲與數(shù)據(jù)圖4-15UReportK圖4-16EchartsEcharts通過增量渲染技術(shù)，配種細(xì)致的優(yōu)化，EChartsEChartsGLWebGL3D的組件主要有螞蟻金服的AntVAntVGraphin，取自GraphInsight，是專門的圖譜分基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域。Graphin提供了一個強(qiáng)大圖4-17AntV圖4-18AntV百度地圖API圖4-19多維信息可視化一般包括數(shù)據(jù)解釋和數(shù)據(jù)顯示兩個階CBoardCBoardBI20圖4-20CBoard二是企業(yè)從應(yīng)用服務(wù)提供商（ApplicationService數(shù)據(jù)存放在ASP為數(shù)據(jù)密鑰（DataEncryptionKey，簡稱DEK）CMK（通過KMSCMK）（DEK）一同寫入永久性存儲介質(zhì)中。顧思義，信封加密中的“信封”指的是概念上數(shù)（Envelope）對數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)加密是為增強(qiáng)普通關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)的安全性，提供一個安全適用的數(shù)據(jù)庫加密平，對數(shù)據(jù)6DESDES（DataEncryptionStandard）是美國政府采用，DES協(xié)會（AmericanNationalStandardInstitute，ANSI）承DES簽的算法。他易于理解和操作，也很流行。算法的字就是發(fā)明者的字：RonRivest，AdiShamir和Leonard加密和數(shù)字簽的算法，也易于理解和操作。RSA得最廣泛的公鑰算法，從提出到現(xiàn)在已近二十年，經(jīng)歷了10SM1、SM2、SM3、SM4。128AES國民經(jīng)濟(jì)的個應(yīng)用領(lǐng)域（包括國家政務(wù)通、警務(wù)通等重要法基于ECC，故其簽速度與密鑰生成速度都快于RSA。ECC2020表4-8如：0-1010-30如：20200322→20200322如如大數(shù)據(jù)集且需要保留DES、3DES、AESRSA、DSA如：女hashSHA-256、HMAC量；如如：0571-0571-僅返回可用數(shù)據(jù)集中一后系統(tǒng)不具備開放式僅返回可用數(shù)據(jù)集中一靜態(tài)數(shù)據(jù)脫敏（StaticData動態(tài)數(shù)據(jù)脫敏（DynamicData4-94-10。4-10技術(shù)開發(fā)測試應(yīng)用金融行業(yè)開發(fā)使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)中存在大量的客戶敏感信息，如姓、年齡、手機(jī)號碼、銀行卡數(shù)據(jù)分享應(yīng)用數(shù)據(jù)科學(xué)研究應(yīng)用場研究時需要保留的數(shù)據(jù)特征可能是用戶的年齡生產(chǎn)應(yīng)數(shù)據(jù)交換應(yīng)用提供數(shù)據(jù)，與生產(chǎn)應(yīng)用場景相比，數(shù)據(jù)請求時會附帶用戶信息，需要對部分用戶信息進(jìn)行脫運維應(yīng)業(yè)務(wù)融金融業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和外部可信數(shù)據(jù)，借助大數(shù)據(jù)客戶的喜歡進(jìn)行服務(wù)或者產(chǎn)品進(jìn)行個性化推薦等。這類大數(shù)據(jù)應(yīng)用前一般采用掩碼屏蔽的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，后一般采用干擾等方式對借助大數(shù)據(jù)手段，保險企業(yè)可結(jié)內(nèi)部、第三方這類大數(shù)據(jù)應(yīng)用前一般采用掩碼屏蔽的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，后一般采用干擾等方式對數(shù)模式正在發(fā)生行為模式等結(jié)智能規(guī)則引擎，相結(jié)，如商戶評分模型及審批規(guī)則、行業(yè)風(fēng)險模型、反欺詐模型等。這類大數(shù)據(jù)應(yīng)用前一般采用掩碼屏蔽的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，后一般大數(shù)據(jù)應(yīng)用前一般采用掩碼屏蔽的方式對數(shù)據(jù)進(jìn)行脫敏，后一般采用干擾等方式對數(shù)據(jù)進(jìn)多方安全計算（Multi-PartySecureComputation，研究在無可信第三方情況下，利用密碼學(xué)的方式，讓方數(shù)據(jù)安全地進(jìn)行計算，而自又不會得到對方的信息。多方安全計算包含多種底層密碼學(xué)技術(shù)，包括不經(jīng)意傳輸同態(tài)加密（HomomorphicEncryption）等。多方安全計算圖4-21environmentTEE境內(nèi)進(jìn)行計算，通過空間隔離來保障其安全性，即使是平聯(lián)邦學(xué)習(xí)（FederatedLearning，F(xiàn)L），是機(jī)器學(xué)習(xí)在實踐中，聯(lián)邦學(xué)習(xí)通常與其他隱私計算技術(shù)相結(jié)，可結(jié)差分隱私技術(shù)，對中間交互的參數(shù)加入噪聲進(jìn)行混淆全規(guī)的方式進(jìn)行數(shù)據(jù)共享與數(shù)據(jù)價值挖掘，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的可解決多個參與方數(shù)據(jù)進(jìn)行建模活動的隱私保護(hù)和數(shù)據(jù)安全隨著數(shù)據(jù)要素的重要性日益提升，社會界對于數(shù)據(jù)保\h術(shù)(PrivateSetIntersection,PSI)，實現(xiàn)高效加密的不transfer（GC中的地位和作用。2014此后國家相關(guān)部門出了一系列政策鼓勵支持大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。2019央關(guān)于堅持和完善中國特色社會主義制度推進(jìn)國家治理體步，行改委、經(jīng)信委等職能部委，機(jī)構(gòu)性質(zhì)的多元帶來運行機(jī)制GDP社會組織的海量信息被大規(guī)模的整存儲，這些數(shù)據(jù)一旦泄建議我國加強(qiáng)數(shù)據(jù)應(yīng)用方面的頂層設(shè)計和政策扶持力全保護(hù)浪潮的興起和國數(shù)據(jù)安全保護(hù)實踐的深入，我國在有序地互聯(lián)互通將會成為數(shù)據(jù)要素市場化發(fā)展的下一步工隨著信息技術(shù)的迅猛發(fā)展，行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型已經(jīng)是大勢所趨，在當(dāng)前產(chǎn)業(yè)都在積極探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略，積極嘗試數(shù)字技術(shù)對自身的經(jīng)營活動進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級。深度融的趨勢。在技術(shù)影響業(yè)務(wù)方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)從聯(lián)網(wǎng)征信、大數(shù)據(jù)風(fēng)控等業(yè)務(wù)場景；在業(yè)務(wù)影響技術(shù)方面，和數(shù)據(jù)的融。建議金融機(jī)構(gòu)和金融科技企業(yè)進(jìn)一步加強(qiáng)和提升對數(shù)問題也成為政、產(chǎn)、學(xué)、研、用等界關(guān)注的焦點。一是數(shù)據(jù)發(fā)揮價值需要融應(yīng)用。數(shù)據(jù)跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務(wù)的融應(yīng)用才能推動新模式、新應(yīng)用、新業(yè)可傳輸?shù)忍匦云诖嘣獎?chuàng)新的安全規(guī)手段。數(shù)據(jù)的應(yīng)用會安全管理模式。三是數(shù)據(jù)的價值發(fā)揮和安全規(guī)需要尋求動數(shù)據(jù)安全和規(guī)仍是多方主體數(shù)據(jù)協(xié)作過程中的痛點問題一方面缺乏能夠兼顧安全規(guī)和數(shù)據(jù)協(xié)作的作機(jī)制與技術(shù)路徑，無法消除數(shù)據(jù)主體之間對商業(yè)秘密泄露風(fēng)險、商值挖掘的難點。需要遵循循序漸漸的原則，充分了解金融行業(yè)的規(guī)要求，和規(guī)責(zé)任的前提下，實現(xiàn)數(shù)據(jù)可用不可見，促進(jìn)金融行業(yè)的數(shù)據(jù)協(xié)作與融應(yīng)用，促進(jìn)金融行業(yè)數(shù)據(jù)價值的最大化。至個人皆參與其中，市場主體趨于多元化，主體司其職擁有者，政府基礎(chǔ)數(shù)據(jù)率先作為公共資源讓方共享，同時并最終商品化。數(shù)字時代常見的企業(yè)平B2CC2C服務(wù)使用者”的多重身份加入其中。B2C平，作為信息技術(shù)的平可以以近于零的邊際成本與眾多開發(fā)者/服務(wù)提并非由開發(fā)者擁有C2C平使互聯(lián)網(wǎng)公司完全變“平”，由服務(wù)提供者和用戶進(jìn)行交易，自己僅提供信息匹配模式的特點是，平利用用戶間交易持續(xù)獲得數(shù)據(jù)，將用戶用戶使用協(xié)議與交易方保持靈活的服務(wù)關(guān)系。數(shù)據(jù)作為用和平雙方的共同努力，并在此過程中創(chuàng)生或挖掘了更多的機(jī)構(gòu)將為數(shù)據(jù)要素市場良性運轉(zhuǎn)提供保障。大數(shù)據(jù)交易所、數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)商等數(shù)據(jù)交易平將積極發(fā)揮作用，參與構(gòu)建數(shù)據(jù)360分析和綜化數(shù)據(jù)共享，有效對接銀過對類信息進(jìn)行量化，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以實現(xiàn)對類風(fēng)險的乎是不可能的。因此，無感連接被提出，他是指個生態(tài)圈機(jī)器學(xué)習(xí)中的聯(lián)學(xué)習(xí)方法。云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能和的標(biāo)桿。雙方將會同地高校，以智能化為引領(lǐng)，以數(shù)字化通過聯(lián)學(xué)習(xí)技術(shù)使得大數(shù)據(jù)技術(shù)實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)應(yīng)用聯(lián)學(xué)習(xí)在不暴露數(shù)據(jù)的情況下分析和學(xué)習(xí)多個數(shù)據(jù)擁有業(yè)的具體應(yīng)用落地方面，金融云和金融大數(shù)據(jù)平一般都是集中一體化建設(shè)，人工智能的相關(guān)應(yīng)用也會依托集中化平6-1根據(jù)實際情況設(shè)立首席數(shù)據(jù)設(shè)立滿足工作需要的專職崗負(fù)責(zé)本業(yè)務(wù)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)治理，管理業(yè)務(wù)條線數(shù)設(shè)置專職或兼立覆蓋管理、技術(shù)、運營等的復(fù)型數(shù)據(jù)團(tuán)隊”對于數(shù)據(jù)應(yīng)圖6-1金融數(shù)字化委員會作為數(shù)據(jù)治理專業(yè)決策和協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)的領(lǐng)立覆蓋管理、技術(shù)、運營等的復(fù)型數(shù)據(jù)團(tuán)隊”能力建議。25030隊作意識的數(shù)據(jù)分析師協(xié)同完成。能根據(jù)任務(wù)的具體要求，綜利用種計算機(jī)手段和知識，綜來看數(shù)據(jù)分析處理人才的要求是比較高和全面的，需要具備較好的數(shù)學(xué)功底，良好的統(tǒng)計學(xué)知識、數(shù)據(jù)分析、商業(yè)分析和自然語言處理等較寬知識背景的人運用掌握的計算機(jī)輔助分析相關(guān)技能。建立核心數(shù)據(jù)團(tuán)隊、部門業(yè)務(wù)團(tuán)隊和區(qū)域綜團(tuán)隊多層級、多類型數(shù)據(jù)分析師團(tuán)隊，團(tuán)隊協(xié)作聯(lián)動核心數(shù)據(jù)分析師實施本領(lǐng)域小型數(shù)據(jù)分析項目區(qū)域綜分析師團(tuán)隊負(fù)責(zé)定性數(shù)據(jù)分析師是社會熱門的復(fù)型金融科技人才，不僅技能要求高（（至少需要1-2年分析師足夠的職業(yè)成長空間，才能保持隊伍的穩(wěn)定性、激發(fā)工作活力。提和基礎(chǔ)。需要制定相關(guān)制度辦法，明確了級類分析師對分析師實行“單制”管理，明確分析師準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、職能區(qū)域綜團(tuán)隊聯(lián)開展數(shù)據(jù)分析項目的方式，要求每位數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析師拓展思路。打造數(shù)據(jù)分析師分享會等平，宣講據(jù)分析師經(jīng)驗交流搭建舞。內(nèi)外部外部數(shù)據(jù)作方數(shù)據(jù)；另一方面是與第三方進(jìn)行數(shù)據(jù)公司作。求，解析第三方服務(wù)返回的數(shù)據(jù)；SDKJava發(fā)起HTTP在與外部數(shù)據(jù)服務(wù)作過程中，業(yè)務(wù)系統(tǒng)對數(shù)據(jù)需求征信、司法、稅收、票據(jù)、多頭、行業(yè)黑白單、企業(yè)經(jīng)營內(nèi)外部作保障措為了構(gòu)筑安全規(guī)的數(shù)據(jù)作新模式，需要在數(shù)據(jù)作中對數(shù)據(jù)的應(yīng)用采取一定措施來保障數(shù)據(jù)作的安全和健全數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與制度體系，加大數(shù)據(jù)加快對于金融數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范和作管理制度建設(shè)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范，配國家和行業(yè)監(jiān)管部門，重點加強(qiáng)交易工作，確保數(shù)據(jù)作安全保障工作落到實處，對檢查中發(fā)現(xiàn)根據(jù)國家密碼管理相關(guān)規(guī)定，理運用密碼技術(shù)和產(chǎn)內(nèi)容的數(shù)據(jù)安全作信任體系的建設(shè)。對數(shù)據(jù)作過程中，嚴(yán)格網(wǎng)絡(luò)安全配置管理，制訂理的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)策略和強(qiáng)制路推進(jìn)作企業(yè)的風(fēng)險評估，實施對外部作商的評估和檢查評估為輔的方式，在數(shù)據(jù)作的全過程中實施必要的作企業(yè)的風(fēng)險評估。要適時、有效開展風(fēng)險評估，重要系統(tǒng)的作企業(yè)至少每2年進(jìn)行一次評估，并根據(jù)作企嚴(yán)格控制對作企業(yè)的風(fēng)險評估過程，規(guī)避評估風(fēng)險，采取以滿足不斷提升的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)意識和監(jiān)管對于安全性不礎(chǔ)設(shè)施與混IT架構(gòu)，并與第三方云供應(yīng)商開展作等一IT混生態(tài)系統(tǒng)是其面臨的最大挑戰(zhàn)。風(fēng)險的方案集。這種洞察需要IT部門和業(yè)務(wù)部門之間的復(fù)雜的混網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)中被放大的風(fēng)險的透明度。除獲得織、文化和運營方面的措施一旦結(jié)使用，可以促使企業(yè)將使企業(yè)面臨新的網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險，要求企業(yè)采用新的網(wǎng)絡(luò)戰(zhàn)略，保據(jù)交易平作為數(shù)據(jù)買方和數(shù)據(jù)賣方的紐帶，數(shù)據(jù)賣方的數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)交易平的幫助下流向數(shù)據(jù)買方。數(shù)據(jù)交易平雖然一定程度上加速了數(shù)據(jù)的共享和流通，但是目前數(shù)據(jù)交易平仍然存在很多問題：由于數(shù)據(jù)賣方的源數(shù)據(jù)流經(jīng)數(shù)據(jù)交易平不誠實的數(shù)據(jù)交易平可能在未經(jīng)數(shù)據(jù)賣方允許的情況下緩存數(shù)據(jù)部分?jǐn)?shù)據(jù)交易平是中心化系統(tǒng)存在單點故障的目前缺乏一種可靠的數(shù)據(jù)交易生態(tài)系統(tǒng)來同時解決以貴陽大數(shù)據(jù)交易所以及INFOCHIMPS雖然不會緩存賣方的源高系統(tǒng)的容錯性，并且數(shù)據(jù)交易平本身不緩存數(shù)據(jù)，但是切需要一種新的解決方案能夠做到保護(hù)數(shù)據(jù)賣方源數(shù)據(jù)不會被數(shù)據(jù)交易平或者數(shù)據(jù)買方進(jìn)行二次轉(zhuǎn)賣以及針對單的安全數(shù)據(jù)交易生態(tài)系統(tǒng)（SecureBlockchain-basedData額外計費以及禁用智能約之間的調(diào)用來防止惡意智能IntelSoftwareGuardExtensions(SGX）技術(shù)保護(hù)加解密以及智能約的執(zhí)行過程，保障智能約從輸入到執(zhí)行再到易平竊取隱私數(shù)據(jù)并進(jìn)行二次轉(zhuǎn)賣，不但如此，為了防止大數(shù)據(jù)服務(wù)平基于區(qū)塊鏈數(shù)字實身份及區(qū)塊鏈大數(shù)據(jù)交易平的訂單信息及支付情況，向大數(shù)據(jù)客戶交付大（TransportLayer個階段、個環(huán)節(jié)，輸?shù)漠悩?gòu)、多源、關(guān)聯(lián)等特點，即使多個數(shù)據(jù)集自脫敏處法的數(shù)字簽機(jī)制的可信性最終保證數(shù)據(jù)源的身份可信。由數(shù)據(jù)源自行生成非對稱密碼學(xué)算法的公鑰與私鑰，數(shù)據(jù)源將公鑰及全網(wǎng)唯一的數(shù)據(jù)源標(biāo)識發(fā)送到區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)，由區(qū)塊鏈智能的智能約查詢公鑰然后驗證簽是否法理論上，數(shù)據(jù)源不需要公布私鑰，只需自己保管好私鑰即可，這樣就避智能約等技術(shù)以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向開展審計確保數(shù)據(jù)完整性、一致性及流轉(zhuǎn)過程中的可追溯性。1工商銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平PB該平從技術(shù)架構(gòu)方面上，為做好全局性數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)資產(chǎn)”：數(shù)據(jù)資產(chǎn)、數(shù)據(jù)服務(wù)資產(chǎn)（DataAPI）；“三類用息的全面采集和融創(chuàng)新使用，實現(xiàn)“資產(chǎn)易用”；通過數(shù)本平在技術(shù)和業(yè)務(wù)分別做出了解決方案創(chuàng)新。在技術(shù)數(shù)智融：面向全行業(yè)務(wù)場景和需求，提供即科技與業(yè)務(wù)融機(jī)制：打通數(shù)據(jù)資產(chǎn)中業(yè)務(wù)和技門檻，創(chuàng)新“普惠”用數(shù)新模式，全面提升數(shù)據(jù)應(yīng)用效率。，提高數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理水平，深入挖掘數(shù)據(jù)價值，賦能工會效益方面，數(shù)據(jù)資源作為重要的生產(chǎn)要素，是行業(yè)發(fā)展的核心因素之一。數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平建設(shè)過程中沉淀和形2目前在浦發(fā)銀行數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理平上，有三類數(shù)據(jù)的數(shù)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)目錄以全行公認(rèn)的板塊劃分為切入點進(jìn)指標(biāo)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)目錄建設(shè)，除了建立指標(biāo)的基礎(chǔ)信息表7-1GB/T35273—JR/T0197—結(jié)行內(nèi)實際，符業(yè)務(wù)圖債圖債外基理財產(chǎn)貴?貨幣市衍?細(xì)分細(xì)分表7-2理平身份證號，姓，性\h\h表7-3零售_零售_公司_公司_金融市場_金融市場_運營_內(nèi)部管理_3某集團(tuán)是國際領(lǐng)先的綜發(fā)展和有效風(fēng)險控制，對數(shù)據(jù)治理的監(jiān)管要求日趨嚴(yán)格。如全覆蓋原則，如構(gòu)建覆蓋層級的數(shù)據(jù)治理組織、制度、規(guī)期的數(shù)據(jù)治理能力覆蓋項業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)的質(zhì)量監(jiān)控體系據(jù)治理體系開展類數(shù)據(jù)治理活動，盤活數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成數(shù)據(jù)驅(qū)動力，高效賦能業(yè)務(wù)。體系規(guī)劃+1個技術(shù)平底座?；?個體系的總體架構(gòu)規(guī)劃，結(jié)數(shù)據(jù)治理平的技4漸產(chǎn)生了數(shù)據(jù)項稱、數(shù)據(jù)定義、數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)理解及技術(shù)理命、定義、規(guī)則及使用統(tǒng)計口徑等。數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)工作目標(biāo)是根據(jù)數(shù)據(jù)盤點和數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)調(diào)研工作結(jié)果，梳理應(yīng)用頻繁以及系統(tǒng)之間交互使用的數(shù)據(jù)項，框架、編制類數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)、形成數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)賬。域業(yè)務(wù)子領(lǐng)域業(yè)務(wù)對象維度中文稱維度中文別、業(yè)務(wù)子領(lǐng)域，用于區(qū)分同一領(lǐng)域下不同產(chǎn)品/不同類別債融等，參與人領(lǐng)域下又有投資人、融資人等業(yè)務(wù)子領(lǐng)域。維度中文稱是對當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中維度中文稱的一個標(biāo)準(zhǔn)化命。包括維度英文稱、數(shù)據(jù)類別、數(shù)據(jù)長度。維度英文稱是當(dāng)前數(shù)據(jù)庫中維度的英文稱。數(shù)據(jù)類別是維度取值參考類管理屬性是從標(biāo)準(zhǔn)的管理層面對數(shù)據(jù)的統(tǒng)一規(guī)范和定統(tǒng)、狀態(tài)、維護(hù)時間。類編碼為分類或維度的唯一識別范、代碼值、代碼值對應(yīng)稱。業(yè)務(wù)要求，如果符，沿用整后的源系統(tǒng)相關(guān)代碼，如互、級人員對數(shù)據(jù)使用口徑的一致性。5農(nóng)業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析挖掘平2017銀行數(shù)據(jù)分析挖掘平。農(nóng)業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析挖掘平定位為面向數(shù)據(jù)分析師的專業(yè)化工作平和數(shù)據(jù)分析建模實驗平。致力于構(gòu)建開放融、計算高效、服務(wù)專業(yè)、功能全面、體驗友好的企業(yè)級平，為全行數(shù)據(jù)分析人員提供專業(yè)的工作、良好的用數(shù)據(jù)接入與預(yù)處理中心。實現(xiàn)跨平批量數(shù)據(jù)接分析挖掘平管理體系。實現(xiàn)數(shù)據(jù)權(quán)限管控、工建立了模型運行中心。模型運行中心提供模型上下線、模型運行監(jiān)控、模型跑批等模型運行功能，實現(xiàn)跨平模型的該平中的數(shù)據(jù)分析不僅可以幫助銀行進(jìn)行日常業(yè)務(wù)結(jié)，幫助銀行改進(jìn)業(yè)務(wù)流程、提升業(yè)務(wù)績效、促進(jìn)業(yè)務(wù)創(chuàng)6企業(yè)級數(shù)據(jù)字典是對中國銀行全部數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化釋義249個業(yè)務(wù)交易系統(tǒng)數(shù)據(jù)項的梳理和整，并經(jīng)過專項數(shù)數(shù)據(jù)字典平建設(shè)方面，2021年5月投產(chǎn)上線集數(shù)據(jù)字典管理、數(shù)據(jù)質(zhì)量與安全管理等功能為一體的數(shù)據(jù)字典平，實現(xiàn)了數(shù)字資產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)需求管控、全文檢索、中行數(shù)據(jù)字典平功能：數(shù)字資產(chǎn)管理方面，實現(xiàn)企業(yè)級數(shù)工作方法論，經(jīng)過一年左右的時間初步建成企業(yè)級數(shù)據(jù)字能夠?qū)崿F(xiàn)對數(shù)據(jù)的追蹤溯源，為全行提供統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)案例7騰訊云隱私計算隱匿查詢接口在信貸風(fēng)控當(dāng)銀行客戶向銀行提出借貸申請時，銀行需要整種7-2卡（A卡）評估用戶逾期還貸風(fēng)險，但僅使用人行征信數(shù)據(jù)并在實際生產(chǎn)應(yīng)用時，銀行通過在線打分接口結(jié)匿蹤查詢服務(wù)提供用戶借貸逾期風(fēng)險評分，以避免客戶ID的泄漏。綜數(shù)據(jù)服務(wù)創(chuàng)業(yè)公司作；銀行放提供樣本標(biāo)簽，數(shù)據(jù)服8個月后個人存款較峰值流失507億元，流出存款占比為完成數(shù)據(jù)的加載和應(yīng)用，將數(shù)據(jù)中DCRM202119統(tǒng)計查詢。級網(wǎng)點負(fù)責(zé)人，管理員可查看轄內(nèi)網(wǎng)點明細(xì)流水、統(tǒng)計報表、排行報表，指導(dǎo)網(wǎng)點開展智迎客業(yè)務(wù)。過“智迎客”有效識別客戶154萬，推送類營銷消息63.35%。7.7%。1.0”項目，以公眾號作為主戰(zhàn)地，以“龍易作為數(shù)字化工具，以綜提升客戶價值為目標(biāo)，通過開1.0”2.0”項目，實更貼近客戶價值主張的客群策略，結(jié)客戶晉升11持組產(chǎn)品營銷。12動業(yè)務(wù)融精準(zhǔn)滴管中小微企業(yè)，形成數(shù)字飛輪助推產(chǎn)業(yè)水，融15的其他可疑客戶網(wǎng)絡(luò)，實施預(yù)警清退，降低票據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)定制產(chǎn)品經(jīng)營方案，自動化穿透式派發(fā)潛在客戶營銷單。借助票據(jù)全景圖譜，挖掘出銀票貼現(xiàn)潛在客戶近5.8萬票據(jù)業(yè)務(wù)的市場前景，為分行業(yè)務(wù)目標(biāo)的制定提供了依大數(shù)據(jù)助力票據(jù)業(yè)務(wù)快速且規(guī)發(fā)展。13傳統(tǒng)的銀行業(yè)零售客戶經(jīng)營體系普遍面臨著長尾客戶多、需求變化快、經(jīng)營靠經(jīng)驗、管理成本高四大痛點問題。針對上述問題浦發(fā)銀行啟動了章魚認(rèn)知推薦服務(wù)平項目，以“智能、專業(yè)、個性”為目標(biāo)，打造數(shù)據(jù)驅(qū)動持續(xù)進(jìn)化、線上線下融的智慧零售新經(jīng)營體系。章魚認(rèn)知推薦服務(wù)平基于浦發(fā)銀行企業(yè)級數(shù)據(jù)中，章魚認(rèn)知推薦服務(wù)平成果廣泛應(yīng)用在浦發(fā)銀行六大質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型，精準(zhǔn)服務(wù)客戶1.22億人次，促動財富成交模平（QuickML）在運用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)平臨客戶信息泄露、模型調(diào)優(yōu)不及時、核心工具外包等風(fēng)險，（QuikML）的項目。功能架構(gòu)覆蓋機(jī)器學(xué)習(xí)建模全流程，在定位和功能上與SAS類似，是支撐智能風(fēng)控的機(jī)器學(xué)習(xí)建模平。QuickML可實現(xiàn)PB級的數(shù)據(jù)建模，自研的調(diào)度管理平可支持快速的交互式建模和批量建模，并支持模型數(shù)據(jù)Native可支持大規(guī)模數(shù)據(jù)的可視化和交互操作。目前該平已在QuickML產(chǎn)品通過交互式操作大大降低業(yè)務(wù)人員的模型操作成本，無需編寫代碼也可快速搭建風(fēng)險模型。目前SAS，逐步建立了自主可控的國產(chǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)建模平體系。融業(yè)務(wù)必要技術(shù)能力。2019術(shù)討論，選用了結(jié)衛(wèi)星遙感、視覺算法和時空數(shù)據(jù)分析等20209構(gòu)建了第一個將遙感傳感等另類數(shù)據(jù)成功應(yīng)用在金融領(lǐng)域AI28入了解分析不同區(qū)域、不同行業(yè)種植成本的差異，結(jié)對種結(jié)地的農(nóng)忙時間，對農(nóng)戶申貸時間的理性做出評利用時間序列等模型對地的歷史氣候數(shù)據(jù)進(jìn)行深度實現(xiàn)差異化精準(zhǔn)授信。深度結(jié)種植行業(yè)特點，斷農(nóng)戶耕種面積和品類，預(yù)測產(chǎn)量產(chǎn)值，從而給予理的貸分鐘申請貸款，10RTA在廣告投放過程中，媒體平將流量的必要信息（例如給媒體平，以實時接口響應(yīng)的方式實現(xiàn)廣告主和媒體平廣告主和媒體雙方需要以實時接口響應(yīng)的方式進(jìn)行定向，即RTA(Real-timeAPI)。具體過程如下：在廣告投放過在安全性方面，聯(lián)邦安全學(xué)習(xí)保障廣告主與媒體平提機(jī)構(gòu)的客戶是否轉(zhuǎn)化成為通過風(fēng)控審核的客戶不會被數(shù)據(jù)某金融服務(wù)機(jī)構(gòu)廣告主自身的數(shù)據(jù)常常缺乏特征多樣建模來完成數(shù)據(jù)作。建模完成后，金融機(jī)構(gòu)可查詢用戶打17常態(tài)，銀行IT10112018年啟動信用卡系統(tǒng)智能升級，期望升級處理能力可達(dá)日均處理固定格式交易3.5億筆/日，聯(lián)機(jī)交儲設(shè)備內(nèi)全RDMASmartMatrix3心容災(zāi)，達(dá)成“79”可靠性。IOPSOceanStorDoradoNoF+方案和端到端NVMe在安全方面，確保用戶日常交易，以及在雙11、618等7*240OceanStor地三中心部署，實現(xiàn)“79”級別的高可靠。AI99.99999%可靠性，及基于數(shù)據(jù)庫的角色的分縮減，66%OPEX18某銀行基于流批一體技術(shù)的風(fēng)險監(jiān)測實時需要考慮兩套技術(shù)棧的輸出結(jié)果對業(yè)務(wù)的收口和聚，不僅10T+1。KappaFlink1.10版本起已在Table/SQLAPI1.12upsert-kafka1.13加了多個SQLjob目通過使用Flink1.13項目，使用FlinkSQL的批數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成流數(shù)據(jù)，使該項目的讀取數(shù)據(jù)源實現(xiàn)統(tǒng)一（均為Kafka）靈活運用FlinkSQLIntervalJoinTemporalJoinOverAggregation，實現(xiàn)對于流數(shù)據(jù)的實時19某銀行是所在省首家區(qū)域性股份制商業(yè)銀行和最大的進(jìn)轉(zhuǎn)型發(fā)展，不斷提升綜金融服務(wù)能力。私有