① 金融大数据应用面临哪些风险

1.金融科技巨头可能产生数据垄断
一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。
2.存在数据孤岛现象，数据融合困难
政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。
3.数据安全和个人隐私保护难度升级
目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和盗取信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。

② 如何正确理解和认识运营柜面风险管理

柜台是客户办理业务最基本的平台，而柜面业务风险是信用社操作风险中非常重要的一部分。随着现代化科学技术在信用社系统的广泛应用，信用社不断推出的产品使得客户对产品需求的多样化，柜台业务也呈现出多样化、复杂化、防范难度大等特点。因此，柜面业务是信用社经营中风险案件的高发部位，柜面的操作风险包含的范围非常广泛，每个业务流程上的操作员都是一个微小的风险点，操作风险涉及信用社各条线、各部门，覆盖业务的每一个环节，渗透到每一个员工。如果在治理中出现偏差，风险隐患将无处不在。柜面操作风险的易发环节主要集中在现金、重要物品和账户等三个部位。产生柜面操作风险的原因不外乎主观因素和客观因素两个方面：
1.主观因素。产生柜面操作风险的主观因素，主要有三个：一是风险意识淡薄。柜员没有养成合规操作理念、忽视制度约束，管理者对风险文化培育不够，银行风险文化没有成型。二是业务素质不高。柜员自身业务素质不能适应业务变化，导致部分员工操作起来力不从心，风险识别和预防能力下降。三是责任意识不强。表现为玩忽职守、随意操作，柜面管理人员对柜员管理不严，柜员违规违章操作。四是侥幸心理作祟。柜员如有侥幸心理，就会在操作时逐渐进行不合理的简化操作，从而滋生越来越多的操作风险。
2.客观因素。主要有以下几个方面：一是人员不足。基层机构因人员不足多有兼职多岗和混岗操作的现象，自然存在柜面操作风险。二是制度存在漏洞。各类新业务不断出台，但银行未对旧的制度体系及时更新，造成制度缺陷，进而形成风险隐患。三是系统设计缺陷。随着新制度的实施，系统不能随时联动更新，系统与制度的契合度不够。四是柜员执行力不强。基层机构内部控制管理不善，执行制度或落实措施不到位。此外，柜面操作风险管理体制也会引发柜面操作风险的因素之一，因管理关系不理顺，职责分配不清晰，从而产生柜面操作风险。
柜面业务操作风险控制不好,就可能带来声誉影响、管理影响和发展影响。因此，对柜面业务风险进行有效的管理，已变得刻不容缓。如何有效地防范柜台业务操作风险成为摆在信用社各个网点很重要的课题。客观地讲，农村信用社近年来不断完善和加强内控管理，建立和完善了一系列管理制度，但在各道防线的执行、监督、考核及问责方面还存在疏漏和薄弱环节。要尽量降低信用社柜面的操作风险，促进业务核算质量再上新台阶，以规范日常操作行为为切入点，要从三个“到位”有效防范柜面业务操作风险。
首先，要建立良好的风险防控文化氛围，要求思想上认识到位。从学习文件、制度、规程入手，提高柜员遵章守纪意识、规范操作意识，以强化“账务核算、内控管理”以无小事的思想为切入点，为做好柜面业务核算工作奠定了良好思想基础。高层人员要以身作则，积极培育柜员养成主动合规的思想习惯，从思想上形成合力，在行动上付诸实施。要以科学发展为指引，树立健康经营理念。正确认识内控机制的重要性，加强员工职业道德培养和警示教育，提高内控与员工的价值关联度，切实防范员工因道德风险引发的违规、违法行为。加强对员工综合业务素质的培训，加快知识更新，尤其要提高一线操作人员和重要岗位人员的业务技能和水平，使他们能熟练掌握柜面业务操作规范及流程。坚决杜绝精神不集中，办理业务时候心不在焉、一边录入一边打电话或是与同事聊天等工作中的陋习通过培育金融企业合规文化，营造良好的内控文化氛围，并通过教育与管理、激励与约束相结合，这不仅有助于提高员工的综合素质，还使人的自觉行为与制度对人的约束有机结合，也有助于防范道德风险。同时正确处理业务发展与风险管理、眼前利益与长远利益的关系，牢固树立先规范、后发展的经营理念，严禁违规办理业务。养成按照规章制度要求办事的习惯，杜绝有章不循、违规操作的现象，对前台柜员倡导“零错率”操作文化。
其次，对柜台的业务操作要进行全流程的监督控制，要求检查中整改到位。对各级行检查发现的问题，明确专人及时进行落实整改。同时，利用晨会的形式点评上日工作情况，采取表扬与批评相结合、奖励与处罚相结合的方法，达到减少差错、提高柜面业务核算质量的目的，对柜面业务办理的全过程要实行事前、事中、事后监督，即：事前监督——受理业务时，临柜人员要对业务的合法性、真实性、手续完整性及数据准确性进行认真审查；事中监督——对会计处理的凭证、帐表内容和数据进行复核，对经办的一切帐、簿、证、据、表要进行逐笔审查和复核，未经复核的支款凭证不得付款，报表不得上报、单证不得签发。事后监督——对已经处理过的会计帐务实行再核对，必须保证所有柜员的业务操作均须有人在事后进行序时的不间断审查，检查中对重要业务的处理过程包括柜员流水中的授权授信特殊业务进行重点监督，发现问题及时纠正。
最后，还要制定规范科学、严密完善的内控机制，要求制度上落实到位。从增强柜员制度意识、执行意识入手，细化分工，明确界定岗位分工与责任，强化柜员业务操作的准确性和规范性，促使柜员认真、有序办理每笔业务，构筑起业务操作第一道防线，如岗位责任制、复核制度、审批授权制度等，将内部岗位进行职责细分，不同岗位职责分配要合理、科学，体现相互制约的目标，使每个员工在其岗，明其责，每一岗位必须对内控措施的落实承担责任，从而形成完善的岗位责任体系。
通过三个到位防范柜台操作风险，既是对客户的一种负责，也是对于自身和信用社的一种负责，能够及时控制和化解可能出现的风险隐患和案件苗头，实现了由事后的亡羊补牢到事前的未雨绸缪，有效促进了个人金融柜面业务各项规章制度、操作流程的规范化执行。严格按照业务的规范和操作流程。

③ 大数据中心存在哪些法律风险

我国《刑法复》对于公民个人制信息的规制有一个明确的罪名：《刑法》第 253 条之一侵犯公民信息罪，" 违反国家有关规定，向他人出售或者提供公民个人信息，情节严重的，处三年以下有期徒刑或者拘役，并处或者单处罚金；情节特别严重的，处三年以上七年以下有期徒刑，并处罚金。"

④ 大数据应用模式及安全风险分析有哪些

当前各个领域数据生成速度逐渐加快，需要处理的数据量急剧膨胀。这些巨大的数据资源蕴藏着潜在的价值，需要对其进行有效的分析和利用。当前数据的特点除了数量庞大之外，数据类型也变得多样化，其中包括了结构化数据、半结构化数据以及非结构化数据。这些数量庞大、种类繁多的海量数据，给传统分析工具带来了巨大的挑战。当前对数据的分析不再是简单的生成统计报表，而是利用复杂的分析模型进行深人的分析，传统分析技术例如关系数据库技术已经不能满足其要求。在扩展性上，通过增加或更换内存、CPU、硬盘等设备原件以打一展单个节点的能力的纵向打一展(scale up)系统遇到了瓶颈;只有通过增加计算节点，连接成大规模集群，进行分布式并行计算和管理的横向打一展(scale out )系统才能满足大数据的分析需求[u。因此传统工具在扩展性上遇到了障碍，必须寻求可靠的数据存储和分析技术来分析和利用这些庞大的资源。利用云计算平台搭建Hadoop计算框架成为当前处理大数据的主要手段。然而由于云计算和Hadoop应用的特点和自身安全机制薄弱，不可避免地带来了安全风险。
1、大数据应用模式
云计算(Cloud Computing)是一种基于Internet的计算，是以并行计算(Parallel Computing )、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid Compu-tin助为基础，融合了网络存储、虚拟化、负载均衡等技术的新兴产物。它将原本需要由个人计算机和私有数据中心执行的任务转移给具备专业存储和计算技术的大型计算中心来完成，实现了计算机软件、硬件等计算资源的充分共享[z}。企业或个人不再需要花费大量的费用在基础设施的购买上，更不需要花费精力对软硬件进行安装、配置和维护，这些都将由云计算服务商CSP( Cloud Service Provider)提供相应的服务。企业或个人只需按照计时或计量的方式支付租赁的计算资源。云计算服务商拥有大数据存储能力和计算资源，被视为外包信息服务的最佳选择[31因此大数据的应用往往与云计算相结合。
Hadoop是当前最广为人知的大数据技术实施方案，它是Google云计算中的Map/Rece}4}和GFS( Google File System)的开源实现。Hadoop提供了一种计算框架，其最为核心的技术是HDFS ( HadoopDistributed File System)以及MapReee } HDFS提供了高吞吐量的分布式文件系统，而MapReee是大型数据的分布式处理模型。Hadoop为大数据提供了一个可靠的共享存储和分析系统[5-6 }v
尽管有一些组织自建集群来运行Hadoop，但是仍有许多组织选择在租赁硬件所搭建的云端运行Hadoop或提供Hadoop服务。例如提供在公有或私有云端运行Hadoop的Cloudera，还有由Amazon提供的称为Elastic MapReee的云服务等f}l。因此将云计算与Hadoop结合处理大数据已成为一种趋势。
2、大数据安全风险分析
随着大数据应用范围越来越广，对数据安全的需求也越来越迫切。
由于云计算的特点是将数据外包给云服务商提供服务，这种服务模式将数据的所有权转移给了CSP，用户失去了对物理资源的直接控制[A1。而云中存储的大数据通常是以明文的方式存在的，CSP对数据具有底层控制权，恶意的CSP有可能在用户不知情的情况下窃取用户数据，而云计算平台亦可能受到攻击致使安全机制失效或被非法控制从而导致非授权人读取数据，给大数据安全带来了威胁。
Hadoop在设计之初并未考虑过安全问题，在Ha-doop 1. 0. 0和Cloudera CDH3版本之后，Hadoop加人了Kerberos的身份认证机制和基于ACL的访问控制机制[91。即使在安全方面增加了身份认证和访问控制策略，Hadoop的安全机制仍然非常薄弱，因为Ker-beros的认证机制只应用于客户机(Clients )、密钥分发中心(I}ey Distribution Center, I}DC )、服务器(Serv-er)之间，只是针对机器级别的安全认证，并未对Ha-doop应用平台本身进行认证[}o}。而基于ACL的访问控制策略需要通过在启用ACL之后，对hadoop-policy. xml中的属性进行配置，其中包括9条属性，它们限制了用户与组成员对Hadoop中资源的访问以及Datanode和Namenode或Jobtracke:和Tasktrackers等节点间的通信，但该机制依赖于管理员对其的配置[川，这种基于传统的访问控制列表容易在服务器端被篡改而不易察觉。而且基于ACL的访问控制策略粒度过粗，不能在MapRece过程中以细粒度的方式保护用户隐私字段。况且针对不同的用户和不同应用，访问控制列表需要经常作对应的更改，这样的操作过于繁琐且不易维护。因此Hadoop自身的安全机制是不完善的。
2.1 不同应用模式下CSP及Uers带来的安全风险
云计算中Hadoop有多种应用模式。在私有云中搭建Hadoop，即企业自己应用Hadoop，使用该平台的是企业内部各个部门的员工，外部人员无法访问和使用这些资源。这时的CSP指的是Hadoop的创建和管理者，IaaS级和PaaS级CSP为相同的实体;在公有云平台应用Hadoop , C SP有2级，IaaS级CSP，提供基础设施;PaaS级C SP，负责Hadoop的搭建和管理。这时两级CSP往往是不同的实体。

⑤ 大数据时代企业面临哪些风险

数据作为基础性战略资源的地位日益凸显，个人数据信息被严重过度采集。人工智能专、物联网、云计属算、大数据等领域高度依赖对个人数据的读取、采集和应用，存在着严重的数据安全隐患；企业对个人数据信息隐私无底线无节制的采集和使用，一旦服务器遭到黑客攻击导致数据泄露，对用户的隐私、财产甚至是人身安全都有可能危及。

⑥ 银行柜面风险主要有哪些方面

柜面风险各银行大同小异，主要面向以下方面进行监测
● 内部人员风险防范监测
网点营业状况的监测和登记
网点柜员签到、签退的监测
● 基于业务过程的事中监测
异常交易和违规交易的监测
基于交易频度和累计发生额的监测
基于交易响应的监测
对于非交易的过程的监测
● 基于账户的监测
问题或存在纠纷的账户的跟踪和监测
网点的账务情况的监测
● 反洗钱的实时监测
大额交易
可疑交易的监测

⑦ 信用卡柜台面签会看大数据么

这个会查看的 被拒绝的风险还是很高的