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数据|大数据时代下的透明人 我们该如何避免“裸奔”？

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大数据的顶层战略
近日 ， 中国人民银行在北京、江苏、浙江、山东、河南、湖北、湖南、广东、广西、重庆、四川、贵州、甘肃、新疆组织商业银行、清算机构、非银行支付等开展金融数据综合应用试点 。 据悉 ， 试点旨在探索运用人工智能、大数据、物联网、隐私计算等新一代信息技术 ， 在安全合规的前提下推进金融数据高效治理、安全共享 ， 实现跨层级、跨机构、跨行业数据融合应用 ， 充分激活数据要素潜能 ， 着力提升金融核心竞争力和惠民利企能力 。
2020年4月9日 ， 国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将数据定义为继土地、劳动力、资本、技术之后的第五大生产要素 。 由此 ， 我们可以看到数据的巨大价值 。 （位列第五大生产要素 ， 大数据该如何突破隐私安全魔咒？）
大数据的意义
对于金融来说 ， 大数据必然会在金融业有着深度的应用 。 金融机构通过长时间的数据积累 ， 其中涵盖用户的基本信息、资金流水、资产负债情况等高质高量数据 ， 再通过合理地挖掘分析 ， 将会得出准确客观的结论 ， 从而预测出发展趋势 。 因此大数据在金融业有着巨大的应用潜力 ， 主要体现在以下三方面：
一、快速掌握客户画像 ， 进而进行准确的营销 。 不难发现 ， 现在许多APP都要求用户提供个各种各样的个人信息 ， 包括身份证、职业、住址、工作单位甚至是驾驶证等信息 。 每一个标签都可以体现出用户的社会属性、生活以及行为习惯 ， 通过这些高质量的数据 ， 可以产生巨大的价值 。 比如 ， 通过你的日常消费 ， 可以反映出你的投资倾向 ， 进而提供符合你倾向的理财产品 。
二、大数据可用于提高金融业的运营效率 。 风控一直以来都是金融业的核心之一 ， 之前的分析主要通过小数据的分析 ， 甚至是金融从业人员自己的判断 ， 这都会增大结果的不可控性 。 但进入大数据时代后 ， 一切都将改变 ， 金融业的风险管理将会更加的合理有效 。 基于数据分析技术实现从预警到管理 ， 从单点到网络的全面拓展 ， 从而建立起更加全面的企业信用数据源 。
三、防欺诈 。 无论是之前常见的冒用身份、盗刷银行卡；还是现在频繁出现的网络诈骗、电话诈骗、虚假交易等诈骗手法 ， 在大数据的时代 ， 都将无处遁形 。 一旦用户出现非正常交易或者其他异常行为 ， 都可以实时被检测到 。
大数据为我们提供了许多积极的影响 ， 但我们在享受便利的同时 ， 也生活在自身数据泄露或者是滥用的环境中 。 当我们的个人敏感数据被滥用时 ， 仿佛成为了透明人 。 在大数据时代下裸奔的感觉并不好受 ， 我们甚至还不知道自己正在“裸奔” 。 “在金融科技和新科技中 ， ABCDE里面都有金融科技的应用 ， 其中大数据最重要 。 ”2020年10月举办的“金融街论坛金融科技与创新分论坛”上 ， 央行行长易纲点名大数据 ， 并将其看作是其他科技的支点 ， 也是金融服务的基础 。 不过 ， 在大数据大力发展的背后 ， 诸多问题也逐渐显现出来 。 易纲指出 ， 银行正在面临转向数字化的巨大压力 ， 而商业秘密和个人隐私的保护 ， 也日益严峻 。
如何建立良性的大数据环境？
有资深从业者认为 ， 金融行业的大数据应用面临着“图发展”和“保安全”两方面的挑战：一方面要最大限度地促进大数据的发展 ， 充分释放数据价值；另一方面要加强数据安全保护 ， 保证数据的应用安全 。 这两方面的挑战需要汇集行业监管机构 ， 与产、学、研多方力量的参与共同应对 。 如何平衡这两方面将成为未来大数据能否健康发展的前提 ， 为此有专家学者提出了建设性意见：
【数据|大数据时代下的透明人 我们该如何避免“裸奔”？】构建金融数据信息安全保障体系 。 金融数据信息安全保障体系能够协调技术、人员、产品等各个要素 ， 多层次、多维度防范信息安全风险 ， 应该包括规范的制度体系、先进的技术防护体系、成熟的安全服务机制以及安全监测预警体系；加快大数据安全技术研发 。 大数据安全保障技术围绕数据的产生、采集、存储、传输、分析、应用等环节进行防护 ， 防止数据丢失、篡改、泄露等问题 ， 只有在大数据安全技术的研发上抢占先机才能处理新的安全问题 ， 更好地促进大数据在金融中的应用；增强金融数据信息保护的意识 。 金融信息安全风险的防范 ， 还依赖于事先的安全意识教育和社会的信息安全文化建设 ， 防患于未然；培养专业金融数据信息安全人才 。 面对信息安全人才的巨大空缺 ， 政府和高等院校应加速培养金融数据信息安全的新型人才 。

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