① 金融大數據應用面臨哪些風險

1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。

② 如何正確理解和認識運營櫃面風險管理

櫃台是客戶辦理業務最基本的平台，而櫃面業務風險是信用社操作風險中非常重要的一部分。隨著現代化科學技術在信用社系統的廣泛應用，信用社不斷推出的產品使得客戶對產品需求的多樣化，櫃台業務也呈現出多樣化、復雜化、防範難度大等特點。因此，櫃面業務是信用社經營中風險案件的高發部位，櫃面的操作風險包含的范圍非常廣泛，每個業務流程上的操作員都是一個微小的風險點，操作風險涉及信用社各條線、各部門，覆蓋業務的每一個環節，滲透到每一個員工。如果在治理中出現偏差，風險隱患將無處不在。櫃面操作風險的易發環節主要集中在現金、重要物品和賬戶等三個部位。產生櫃面操作風險的原因不外乎主觀因素和客觀因素兩個方面：
1.主觀因素。產生櫃面操作風險的主觀因素，主要有三個：一是風險意識淡薄。櫃員沒有養成合規操作理念、忽視制度約束，管理者對風險文化培育不夠，銀行風險文化沒有成型。二是業務素質不高。櫃員自身業務素質不能適應業務變化，導致部分員工操作起來力不從心，風險識別和預防能力下降。三是責任意識不強。表現為玩忽職守、隨意操作，櫃面管理人員對櫃員管理不嚴，櫃員違規違章操作。四是僥幸心理作祟。櫃員如有僥幸心理，就會在操作時逐漸進行不合理的簡化操作，從而滋生越來越多的操作風險。
2.客觀因素。主要有以下幾個方面：一是人員不足。基層機構因人員不足多有兼職多崗和混崗操作的現象，自然存在櫃面操作風險。二是制度存在漏洞。各類新業務不斷出台，但銀行未對舊的制度體系及時更新，造成制度缺陷，進而形成風險隱患。三是系統設計缺陷。隨著新制度的實施，系統不能隨時聯動更新，系統與制度的契合度不夠。四是櫃員執行力不強。基層機構內部控制管理不善，執行制度或落實措施不到位。此外，櫃面操作風險管理體制也會引發櫃面操作風險的因素之一，因管理關系不理順，職責分配不清晰，從而產生櫃面操作風險。
櫃面業務操作風險控制不好,就可能帶來聲譽影響、管理影響和發展影響。因此，對櫃面業務風險進行有效的管理，已變得刻不容緩。如何有效地防範櫃台業務操作風險成為擺在信用社各個網點很重要的課題。客觀地講，農村信用社近年來不斷完善和加強內控管理，建立和完善了一系列管理制度，但在各道防線的執行、監督、考核及問責方面還存在疏漏和薄弱環節。要盡量降低信用社櫃面的操作風險，促進業務核算質量再上新台階，以規范日常操作行為為切入點，要從三個「到位」有效防範櫃面業務操作風險。
首先，要建立良好的風險防控文化氛圍，要求思想上認識到位。從學習文件、制度、規程入手，提高櫃員遵章守紀意識、規范操作意識，以強化「賬務核算、內控管理」以無小事的思想為切入點，為做好櫃面業務核算工作奠定了良好思想基礎。高層人員要以身作則，積極培育櫃員養成主動合規的思想習慣，從思想上形成合力，在行動上付諸實施。要以科學發展為指引，樹立健康經營理念。正確認識內控機制的重要性，加強員工職業道德培養和警示教育，提高內控與員工的價值關聯度，切實防範員工因道德風險引發的違規、違法行為。加強對員工綜合業務素質的培訓，加快知識更新，尤其要提高一線操作人員和重要崗位人員的業務技能和水平，使他們能熟練掌握櫃面業務操作規范及流程。堅決杜絕精神不集中，辦理業務時候心不在焉、一邊錄入一邊打電話或是與同事聊天等工作中的陋習通過培育金融企業合規文化，營造良好的內控文化氛圍，並通過教育與管理、激勵與約束相結合，這不僅有助於提高員工的綜合素質，還使人的自覺行為與制度對人的約束有機結合，也有助於防範道德風險。同時正確處理業務發展與風險管理、眼前利益與長遠利益的關系，牢固樹立先規范、後發展的經營理念，嚴禁違規辦理業務。養成按照規章制度要求辦事的習慣，杜絕有章不循、違規操作的現象，對前台櫃員倡導「零錯率」操作文化。
其次，對櫃台的業務操作要進行全流程的監督控制，要求檢查中整改到位。對各級行檢查發現的問題，明確專人及時進行落實整改。同時，利用晨會的形式點評上日工作情況，採取表揚與批評相結合、獎勵與處罰相結合的方法，達到減少差錯、提高櫃面業務核算質量的目的，對櫃面業務辦理的全過程要實行事前、事中、事後監督，即：事前監督——受理業務時，臨櫃人員要對業務的合法性、真實性、手續完整性及數據准確性進行認真審查；事中監督——對會計處理的憑證、帳表內容和數據進行復核，對經辦的一切帳、簿、證、據、表要進行逐筆審查和復核，未經復核的支款憑證不得付款，報表不得上報、單證不得簽發。事後監督——對已經處理過的會計帳務實行再核對，必須保證所有櫃員的業務操作均須有人在事後進行序時的不間斷審查，檢查中對重要業務的處理過程包括櫃員流水中的授權授信特殊業務進行重點監督，發現問題及時糾正。
最後，還要制定規范科學、嚴密完善的內控機制，要求制度上落實到位。從增強櫃員制度意識、執行意識入手，細化分工，明確界定崗位分工與責任，強化櫃員業務操作的准確性和規范性，促使櫃員認真、有序辦理每筆業務，構築起業務操作第一道防線，如崗位責任制、復核制度、審批授權制度等，將內部崗位進行職責細分，不同崗位職責分配要合理、科學，體現相互制約的目標，使每個員工在其崗，明其責，每一崗位必須對內控措施的落實承擔責任，從而形成完善的崗位責任體系。
通過三個到位防範櫃台操作風險，既是對客戶的一種負責，也是對於自身和信用社的一種負責，能夠及時控制和化解可能出現的風險隱患和案件苗頭，實現了由事後的亡羊補牢到事前的未雨綢繆，有效促進了個人金融櫃面業務各項規章制度、操作流程的規范化執行。嚴格按照業務的規范和操作流程。

③ 大數據中心存在哪些法律風險

我國《刑法復》對於公民個人制信息的規制有一個明確的罪名：《刑法》第 253 條之一侵犯公民信息罪，" 違反國家有關規定，向他人出售或者提供公民個人信息，情節嚴重的，處三年以下有期徒刑或者拘役，並處或者單處罰金；情節特別嚴重的，處三年以上七年以下有期徒刑，並處罰金。"

④ 大數據應用模式及安全風險分析有哪些

當前各個領域數據生成速度逐漸加快，需要處理的數據量急劇膨脹。這些巨大的數據資源蘊藏著潛在的價值，需要對其進行有效的分析和利用。當前數據的特點除了數量龐大之外，數據類型也變得多樣化，其中包括了結構化數據、半結構化數據以及非結構化數據。這些數量龐大、種類繁多的海量數據，給傳統分析工具帶來了巨大的挑戰。當前對數據的分析不再是簡單的生成統計報表，而是利用復雜的分析模型進行深人的分析，傳統分析技術例如關系資料庫技術已經不能滿足其要求。在擴展性上，通過增加或更換內存、CPU、硬碟等設備原件以打一展單個節點的能力的縱向打一展(scale up)系統遇到了瓶頸;只有通過增加計算節點，連接成大規模集群，進行分布式並行計算和管理的橫向打一展(scale out )系統才能滿足大數據的分析需求[u。因此傳統工具在擴展性上遇到了障礙，必須尋求可靠的數據存儲和分析技術來分析和利用這些龐大的資源。利用雲計算平台搭建Hadoop計算框架成為當前處理大數據的主要手段。然而由於雲計算和Hadoop應用的特點和自身安全機制薄弱，不可避免地帶來了安全風險。
1、大數據應用模式
雲計算(Cloud Computing)是一種基於Internet的計算，是以並行計算(Parallel Computing )、分布式計算(Distributed Computing)和網格計算(Grid Compu-tin助為基礎，融合了網路存儲、虛擬化、負載均衡等技術的新興產物。它將原本需要由個人計算機和私有數據中心執行的任務轉移給具備專業存儲和計算技術的大型計算中心來完成，實現了計算機軟體、硬體等計算資源的充分共享[z}。企業或個人不再需要花費大量的費用在基礎設施的購買上，更不需要花費精力對軟硬體進行安裝、配置和維護，這些都將由雲計算服務商CSP( Cloud Service Provider)提供相應的服務。企業或個人只需按照計時或計量的方式支付租賃的計算資源。雲計算服務商擁有大數據存儲能力和計算資源，被視為外包信息服務的最佳選擇[31因此大數據的應用往往與雲計算相結合。
Hadoop是當前最廣為人知的大數據技術實施方案，它是Google雲計算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的開源實現。Hadoop提供了一種計算框架，其最為核心的技術是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系統，而MapReee是大型數據的分布式處理模型。Hadoop為大數據提供了一個可靠的共享存儲和分析系統[5-6 }v
盡管有一些組織自建集群來運行Hadoop，但是仍有許多組織選擇在租賃硬體所搭建的雲端運行Hadoop或提供Hadoop服務。例如提供在公有或私有雲端運行Hadoop的Cloudera，還有由Amazon提供的稱為Elastic MapReee的雲服務等f}l。因此將雲計算與Hadoop結合處理大數據已成為一種趨勢。
2、大數據安全風險分析
隨著大數據應用范圍越來越廣，對數據安全的需求也越來越迫切。
由於雲計算的特點是將數據外包給雲服務商提供服務，這種服務模式將數據的所有權轉移給了CSP，用戶失去了對物理資源的直接控制[A1。而雲中存儲的大數據通常是以明文的方式存在的，CSP對數據具有底層控制權，惡意的CSP有可能在用戶不知情的情況下竊取用戶數據，而雲計算平台亦可能受到攻擊致使安全機制失效或被非法控制從而導致非授權人讀取數據，給大數據安全帶來了威脅。
Hadoop在設計之初並未考慮過安全問題，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之後，Hadoop加人了Kerberos的身份認證機制和基於ACL的訪問控制機制[91。即使在安全方面增加了身份認證和訪問控制策略，Hadoop的安全機制仍然非常薄弱，因為Ker-beros的認證機制只應用於客戶機(Clients )、密鑰分發中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、伺服器(Serv-er)之間，只是針對機器級別的安全認證，並未對Ha-doop應用平台本身進行認證[}o}。而基於ACL的訪問控制策略需要通過在啟用ACL之後，對hadoop-policy. xml中的屬性進行配置，其中包括9條屬性，它們限制了用戶與組成員對Hadoop中資源的訪問以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等節點間的通信，但該機制依賴於管理員對其的配置[川，這種基於傳統的訪問控制列表容易在伺服器端被篡改而不易察覺。而且基於ACL的訪問控制策略粒度過粗，不能在MapRece過程中以細粒度的方式保護用戶隱私欄位。況且針對不同的用戶和不同應用，訪問控制列表需要經常作對應的更改，這樣的操作過於繁瑣且不易維護。因此Hadoop自身的安全機制是不完善的。
2.1 不同應用模式下CSP及Uers帶來的安全風險
雲計算中Hadoop有多種應用模式。在私有雲中搭建Hadoop，即企業自己應用Hadoop，使用該平台的是企業內部各個部門的員工，外部人員無法訪問和使用這些資源。這時的CSP指的是Hadoop的創建和管理者，IaaS級和PaaS級CSP為相同的實體;在公有雲平台應用Hadoop , C SP有2級，IaaS級CSP，提供基礎設施;PaaS級C SP，負責Hadoop的搭建和管理。這時兩級CSP往往是不同的實體。

⑤ 大數據時代企業面臨哪些風險

數據作為基礎性戰略資源的地位日益凸顯，個人數據信息被嚴重過度採集。人工智慧專、物聯網、雲計屬算、大數據等領域高度依賴對個人數據的讀取、採集和應用，存在著嚴重的數據安全隱患；企業對個人數據信息隱私無底線無節制的採集和使用，一旦伺服器遭到黑客攻擊導致數據泄露，對用戶的隱私、財產甚至是人身安全都有可能危及。

⑥ 銀行櫃面風險主要有哪些方面

櫃面風險各銀行大同小異，主要面向以下方面進行監測
● 內部人員風險防範監測
網點營業狀況的監測和登記
網點櫃員簽到、簽退的監測
● 基於業務過程的事中監測
異常交易和違規交易的監測
基於交易頻度和累計發生額的監測
基於交易響應的監測
對於非交易的過程的監測
● 基於賬戶的監測
問題或存在糾紛的賬戶的跟蹤和監測
網點的賬務情況的監測
● 反洗錢的實時監測
大額交易
可疑交易的監測

⑦ 信用卡櫃檯面簽會看大數據么

這個會查看的 被拒絕的風險還是很高的