第一篇：大數據時代下的個人信息安全

大數據時代下的個人信息安全

【背景鏈接】 2015年8月，《網絡安全法（草案）》向全社會公開征求意見，公民的信息安全問題再次受到人們的廣泛關注。公民的信息安全主要涉及身份信息及財產信息，對這些信息的有效保護是法治社會的應有之義。

2015年7月22日，在北京召開的中國網民權益保護論壇上，中國互聯網協會12321網絡不良與垃圾信息舉報受理中心發布了《中國網民權益保護調查報告(2015)》。《報告》顯示，在權益認知方面，網民普遍認為，在網絡上，隱私權是最重要的權益，其次是選擇權和知情權。近一年來，網民因個人信息泄露、垃圾信息、詐騙信息等現象導致的總體損失約805億元。

《報告》還指出，網民被泄露的個人信息涵蓋的范圍也非常廣。78.2%的網民個人身份信息被泄露過，包括網民的姓名、學歷、家庭住址、身份證號及工作單位等；63.4%的網民個人網上活動信息被泄露過，包括通話記錄、網購記錄、網站瀏覽痕跡、IP地址、軟件使用痕跡及地理位置等。

2014年12月，中國鐵路客服中心12306網站發生信息泄露，大量用戶數據在互聯網上瘋傳，包括用戶賬號、明文密碼、身份證號碼、電子郵箱等。而早在幾年前，更有媒體曝出不少酒店開房記錄被流出。著名的“3Q”大戰更是引起國人對個人信息安全的關注。

2014年3月，眾多媒體曝出攜程網“信用卡泄密門”。漏洞報告平臺烏云網發布消息稱，攜程將用于處理用戶支付的服務接口開啟了調試功能，使所有向銀行驗證持卡所有者接口傳輸的數據包均直接保存在本地服務器。但同時，因為保存支付日志的服務器未作較嚴格的基線安全配置，存在漏洞，導致所有支付過程中的調試信息可被駭客任意讀取。

【標準表述】

伴隨著科技進步，互聯網及移動互聯網的快速發展，云計算大數據時代的到來，人們的生活正在被數字化，被記錄，被跟蹤，被傳播，大量數據產生的背后隱藏著巨大的經濟和政治利益。大數據猶如一把雙刃劍，它給予我們社會及個人的利益是不可估量的，但同時其帶來個人信息安全及隱私保護方面的問題也正成為社會關注的熱點。

[大數據時代下個人信息受到侵犯的表現]

一、數據采集過程中對隱私的侵犯

大數據這一概念是伴隨著互聯網技術發展而產生的，其數據采集手段主要是通過計算機網絡。用戶在上網過程中的每一次點擊，錄入行為都會在云端服務器上留下相應的記錄，特別是在現今移動互聯網智能手機大發展的背景下，我們每時每刻都與網絡連通，同時我們也每時每刻都在被網絡所記錄，這些記錄被儲存就形成了龐大的數據庫。從整個過程中我們不難發現，大數據的采集并沒有經過用戶許可而是私自的行為。很多用戶并不希望自己行為所產生的數據被互聯網運營服務商采集，但又無法阻止。因此，這種不經用戶同意私自采集用戶數據的行為本身就是對個人隱私的侵犯。

二、數據存儲過程中對隱私的侵犯

互聯網運營服務商往往把他們所采集的數據放到云端服務器上，并運用大量的信息技術對這些數據進行保護。但同時由于基礎設施的脆弱和加密措施的失效會產生新的風險。大規模的數據存儲需要嚴格的訪問控制和身份認證的管理，但云端服務器與互聯網相連使得這種管理的難度加大，賬戶劫持、攻擊、身份偽造、認證失效、密匙丟失等都可能威脅用戶數據安全。近些年來，受到大數據經濟利益的驅使，眾多網絡黑客對準了互聯網運營服務商，使得用戶數據泄露事件時有發生，大量的數據被黑客通過技術手段竊取，給用戶帶來巨大損失，并且極大地威脅到了個人信息安全。

三、數據使用過程中對隱私的侵犯

互聯網運營服務商采集用戶行為數據的目的是為了其自身利益，因此基于對這些數據分析使用在一定程度上也會侵犯用戶的權益。近些年來，由于網購在我國的迅速崛起，用戶通過網絡購物成為新時尚也成為了眾多人的選擇。但同時由于網絡購物涉及到的很多用戶隱私信息，比如真實姓名、身份證號、收貨地址、聯系電話，甚至用戶購物的清單本身都被存儲在電商云服務器中，因此電商成為大數據的最大儲存者同時也是最大的受益者。電商通過對用戶過往的消費記錄以及有相似消費記錄用戶的交叉分析能夠相對準確預測你的興趣愛好，或者你下次準備購買的物品，從而把這些物品的廣告推送到用戶面前促成用戶的購買，難怪有網友戲稱“現在最了解你的不是你自己，而是電商”。當然我們不能否認大數據的使用為生活所帶來的益處，但同時也不得不承認在電商面前普通用戶已經沒有隱私。當用戶希望保護自己的隱私，行使自己的隱私權時會發現這已經相當困難。

四、數據銷毀過程中對隱私的侵犯 由于數字化信息低成本易復制的特點，導致大數據一旦產生很難通過單純的刪除操作徹底銷毀，它對用戶隱私的侵犯將是一個長期的過程。大數據之父Viktor Mayer-Schonberger認為“數字技術已經讓社會喪失了遺忘的能力，取而代之的則是完美的記憶”。當用戶的行為被數字化并被存儲，即便互聯網運營服務商承諾在某個特定的時段之后會對這些數據進行銷毀，但實際是這種銷毀是不徹底的，而且為滿足協助執法等要求，各國法律通常會規定大數據保存的期限，并強制要求互聯網運營服務商提供其所需要的數據，公權力與隱私權的沖突也威脅到個人信息的安全。

[大數據特點決定了其面臨更加嚴峻的個人信息安全保護形勢] 大數據具備數據體量大、數據類型繁多、價值密度低和處理速度快四大特點，在大數據演進路徑中除了面臨傳統互聯網時代所有的信息安全問題外，還因自身特點使得其面臨更加嚴峻的個人信息安全保護問題.一是數據收集缺乏針對性，容易導致廣泛、不合理、過度收集個人信息數據，常常通過覆蓋面很廣的個人信息收集和分析后才能找出其中有價值的信息，在此過程中很難避免不觸碰到一些個人隱私數據。

二是個人信息數據多種多樣，如智能終端、智能手環、物聯網、位置導航等個人端產生的海量信息，這些開放、分散的數據實時接入網絡，管理員很難像傳統互聯網管理一樣逐一對其編輯和管理，進行實時跟蹤保護。

三是開源的開發環境、頻繁的迭代升級、輕量化的快速部署和規模復制、分布式和非關系型數據存儲，容易使企業在源頭上忽視個人信息安全問題。

四是在數據進行分析利用后，往往將大量的看似無價值、碎片化的個人信息數據隨意丟棄，容易導致被其他企業甚至不法分子進行廣泛收集和合成分析后變成其所用的高價值數據。

五是大數據集群保障了快速的處理特點，但其自我組織性和自由開放性使用戶與多個數據節點同時通信互聯，容易導致數據節點被滲透、被攻擊，甚至產生信息數據“脫褲”等整體泄露事件。

[大數據安全技術體系難以防范的個人信息安全問題] 一是我國大數據體系建設所使用的操作系統、計算芯片、虛擬軟硬件等核心技術基本被國外壟斷，容易被掌握核心技術的國家、組織植入后門，甚至不法分子有組織的利用。

二是現有的安全防護體系建設仍停留在傳統互聯網時代思維，當前對大數據個人信息防護技術仍采用安全漏洞整改、防劫持、防篡改、防攻擊等傳統手段，基本屬于被動的威脅防御思想，此類防護技術應用到大數據個人信息保護方面只能針對數據保護中的某一個環節，不能實現廣度和深度防護，而大數據環境下個人信息安全保護要求必須對全業務流程、全應用場景、全生命周期進行體系化的技術防護，現有的安全技術防范體系無法滿足要求。

[對策措施] 加強個人信息保護，要完善現有法律法規。對個人信息保護最好的辦法還是立法，通過法律明確組織和個人在處理信息過程中的責任，建立個人信息的監管體制，明確濫用他人個人信息的行政處罰制度和責任。這次公安機關統一調動各地區、各警種的力量，依法采用各種特殊偵查手段，對此類違法犯罪活動的集中打擊行動就卓有成效。

加強個人信息保護，要加大對信息源頭的監管。工商、醫療、民政、銀行、民航、電信、網站等一些部門和服務機構，在履行職責或提供服務過程中，具有收集、查閱、管理、控制公民個人信息的便利。要對這些部門和機構行為均予以嚴格規范，明確個人信息保護的原則和要求，落實工作責任，加強監管保護。

加強個人信息保護，要提高公眾的自我保護意識。加強對公民道德素質的教育，引導公眾自覺學習信息安全方面的知識，首先自己要注意保護好自己的個人資料，不要亂扔或亂說。再者要敢于爭取屬于自己的個人權益，不要誰要信息都給，要問清楚對方要這些信息干什么，把信息看作是寶貴的財富，提高警惕，不輕易泄露信息。

【文章重要位置設計】 [標題] 1.個人信息安全需法律“保駕護航”

2.為網絡信息安全筑起嚴密“防火墻”

3.織好保護個人信息的“法網” [開頭] 示例一

隨著我國信息化提速，互聯網、移動互聯網正在加快融入人們的生活。人們已習慣于通過網絡交流溝通、瀏覽新聞、搜索信息、網上購物、預訂機票??很難想象，離開網絡生活將會是怎樣。然而在網絡時代，個人信息泄露的風險也無處不在，收集、竊取和倒賣個人信息的情況比較常見，媒體曝光的許多案例讓人觸目驚心。

示例二

這些年，網絡技術迅猛發展、廣泛應用，在促進經濟社會發展同時，也帶來很多嚴重問題，利用網絡侵犯公民、法人和其他組織合法權益的問題愈加突出，損害群眾利益，影響社會穩定，嚴重的甚至危害國家安全。雖然我國針對個人信息的法律法規不少，但有關網絡信息保護的法律規范還比較薄弱，必要的管理措施如果缺乏法律依據，因此制定關于加強網絡信息保護的決定，是廣大人民群眾的期盼和愿望，是適應形勢發展需要的重要舉措，非常必要和及時。

示例三 買了新房，裝修公司電話就“接踵而至”；孩子還未出生，手機已被奶粉推銷電話打爆??這樣的公民個人信息是怎樣泄露出去的，對此類問題尋根究底的同時，網絡個人信息安全的問題也暴露在公眾面前，如何保護好此類信息，是全社會共同面臨的問題。

[結尾] 示例一

互聯網非法外之地。營造和諧的網絡環境，不僅需要互聯網行業的自律和網民的自我保護意識，法律的清晰界定更是維護網民權益的最后關卡。我們期待全國人大常委會關于加強網絡信息保護的決定出臺后，有關方面依法加強監管，切實為個人信息筑起一道嚴密的“防火墻”、“安全網”，營造健康有序的網絡環境。

示例二

織好這張“法網”，需健全個人信息保護機制。目前，我國涉及保護個人信息的法律雖多，但相關規定條款過于分散、操作性不強，由此也導致公民維權面臨成本高、取證難等問題。同時，在涉及個人信息保護的法規中，金融、電信等領域的相關規定較為具體，而對職業中介等一些機構的個人信息保護規定則比較缺失。解決這些問題，建立一部專門、權威的法律必不可少，提高執法力度，為公眾建立一道信息泄露“防火墻”也很重要。

第二篇：大數據時代怎樣保護個人信息安全

大數據時代怎樣保護個人信息安全

“各種騷擾電話不分時間地點場合，國家領導人也接到過。”今年兩會期間，全國政協委員、民建中央組織部長李世杰提案中的這一內容，引起關注。

騷擾電話的源頭，是愈演愈烈的個人信息泄露。尤其在大數據時代，信息采集技術的飛速發展，使得這一問題更加嚴峻。不少參加兩會的代表委員呼吁，是時候花大力氣整治這一社會公害了。

騷擾電話追到兩會會場，個人信息泄露已成公害。

談到這一問題，不少代表委員都忍不住“吐槽”。全國政協委員、上海市心血管病研究所所長葛均波說，開一天會，至少接了三個騷擾電話：賣保險、賣基金、賣房，已經從上海追到了北京的兩會會場。葛均波的遭遇顯然不是孤例。李世杰認為，騷擾電話盡管不像刑事案件那樣易引起關注，卻給人遍地是騙子的的感覺，不可小視。

大數據時代個人信息是怎么泄露的？——葛均波的疑問，很多人都有同感。全國政協委員、中國浦東干部學院常務副院長馮俊表示，當前大數據概念非常火熱，大數據需要采集大量的個人信息，其中就會涉及許多個人隱私。全國人大代表張兆安表示，現階段除了辦理銀行信用卡等金融業務外，辦理手機通訊服務、超市及商場的會員卡服務、網上購物、租賃或買賣房屋、醫院就診、游戲注冊認證等，都可能成為信息泄露的渠道。

隨著移動互聯網的發展，像手機打車軟件、訂餐軟件等熱門應用，在給用戶帶來便利的同時，也增加了信息泄露的風險。大數據時代，公眾怎樣保護自己的個人信息安全？代表委員對此提出了不少建議和提案。

張兆安認為，我國應制定統一的個人信息保護法，對公民個人信息的采集、使用和保密等問題作出詳細規定。全國人大代表、上海市經信委副主任邵志清表示，目前部分區域嘗試以公共信息系統為切入點，探索個人信息保護的監管模式。加強行業自律也非常重要。針對個人信息保護不力的經營者，應將其信息泄露和濫用行為作為不良記錄計入企業信用檔案，并向社會公布。

第三篇：大數據時代下的生活方式

論文簡介

本論文第一部分介紹了大數據的定義及特征以及如何使用大數據；第二部分分別介紹了大數據在商業預測、體育領域、購物等方面的應用；第三部分介紹了大數據帶來的風險和隱私問題；最后一段總結全文內容。

大數據時代下的生活方式

從2012年開始，大數據一次開始明顯的受到廣泛關注。通常“大數據”一詞，給人的感覺就是信息時代下產生的海量的數據，這是我們最直觀的感受。如果要給大數據一個比較專業的定義的話，可以這樣描述：大數據，是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。國際數據公司也給出了大數據的四大特征：海量的數據規模（vast）、快速的數據流轉和動態的數據體系（velocity）、多樣的數據類型（variety）和巨大的數據價值（value）。從大數據的特征中我們可以看出，大數據強調數據的海量還流轉。在我們現在身處的互聯網時代，我們每打開一個網頁，搜索一個關鍵字，網購一件商品，都會產生大量的數據，海量的數據似乎就是這個時代的產物。同時，即使在線下，我們隨身穿戴的智能設備，比如手機、手環等，也在實時的上傳數據到云端，網絡互連也讓數據更加方便快捷的流動。大數據到底有多大？一組名為“互聯網上一天”的數據告訴我們，一天之中，互聯網產生的全部內容可以刻滿1.68億張DVD；發出的郵件有2940億封之多（相當于美國兩年的紙質信件數量）；發出的社區帖子達200萬個（相當于《時代》雜志770年的文字量）；賣出的手機為37.8萬臺，高于全球每天出生的嬰兒數量37.1萬……

大數據中雖然蘊含著海量的信息，但其價值并不體現于此。數據之海量，包含著許多無用的信息，如何處理大數據，獲得有用信息才能體現大數據的價值。大數據技術的戰略意義不在于掌握龐大的數據信息，而在于對這些含有意義的數據進行專業化處理。換言之，如果把大數據比作一種產業，那么這種產業實現盈利的關鍵，在于提高對數據的“加工能力”，通過“加工”實現數據的“增值”。目前，國內外的一些大公司都已經具備了一定的對大數據的“加工能力”，他們正在利用大數據的價值提升自身的服務以及改善我們的生活。

大數據在商業制作的案例

2013年出品的美國政治題材電視劇《紙牌屋》受到廣泛好評，就連美國總統奧巴馬也是《紙牌屋》的粉絲。然而一部《紙牌屋》，就讓全世界的文化產業界都意識到了大數據的力量。《紙牌屋》的出品方兼播放平臺Netflix在一季度新增超300萬流媒體用戶，第一季財報公布后股價狂飆26%，達到每股217美元，較去年8月的低谷價格累計漲幅超三倍。這一切，都源于《紙牌屋》的誕生是從3000萬付費用戶的數據中總結收視習慣，并根據對用戶喜好的精準分析進行創作。

《紙牌屋》的數據庫包含了3000萬用戶的收視選擇、400萬條評論、300萬次主題搜索。最終，拍什么、誰來拍、誰來演、怎么播，都由數千萬觀眾的客觀喜好統計決定。從受眾洞察、受眾定位、受眾接觸到受眾轉化，每一步都由精準細致高效經濟的數據引導，從而實現大眾創造的C2B，即由用戶需求決定生產。

如今，互聯網以及社交媒體的發展讓人們在網絡上留下的數據越來越多，海量數據再通過多維度的信息重組使得企業都在謀求各平臺間的內容、用戶、廣告投放的全面打通，以期通過用戶關系鏈的融合，網絡媒體的社會化重構，在大數據時代下為廣告用戶帶來更好的精準社會化營銷效果。

大數據在體育領域的應用

2014年巴西世界杯，德國再次捧得世界杯的獎杯。而在悄然影響綠茵場強弱較量的“大數據”，對德國隊來說可謂功不可沒。在世界杯比賽開始前，德國足協就與SAP公司合作，“私家定制”了一款名為“Match In-sights”的足球解決方案，用以迅速收集、處理分析球員和球隊的技術數據，基于“數字和事實”優化球隊配置，提升球隊作戰能力，并通過分析對手技術數據，找到在世界杯比賽中的“制敵”方式。

這款數據分析系統首先通過攝像頭、傳感器等工具捕捉到球員跑動速度、位置、控球時間、防御范圍、動作細節等大量數據，并傳入數據庫，隨后，基于SAP HANA平臺運行的分析工具可迅速對這些數據進行后臺分析處理。據SAP介紹，在短短10分鐘內，10名球員用3個球進行訓練，可產生超過700萬個可供分析的數據點，而SAP數據分析平臺完全可對這些數據實現實時處理。

通過這些數據進行加工處理提取有用信息，德國隊教練可以迅速評估比賽狀況、每個球員的特點和表現，球員的防守范圍，對方球隊的空擋區等信息。通過這些信息，教練可以更有效地對球員上場時間、位置、技戰術等情況優化配置，以提升球隊表現。

與此同時，在了解自己的基礎上，德國隊還利用這一工具對對手的技術數據進行了分析，這些分析涉及對手球隊的幾乎所有方面。德國隊教練組并根據分析結果針對不同的對手確定相應戰術，從而提高了球隊獲勝的概率。

大數據在購物方面的應用

經常在瀏覽購物網站的用戶可能會注意到一個有趣的現象：兩個人打開同一個網址，顯示的內容卻不一樣。這是由于用戶之前在訪問購物網站時留下了一些數據，購物網站通過收集大量的用戶留下的數據，進行加工分析，針對用戶的喜好向用戶推薦有用的商品。不同的用戶喜好不同，商家會根據用戶不同的喜好推薦不同的商品，所以當不同的人打開同一個網址時顯示的內容卻不相同。

這種案例不只是發生在互聯網上，在線下的商店中也有類似的應用。最經典的案例就是“尿布和啤酒”的故事：在美國沃爾瑪超市中有一個有趣的現象：尿布和啤酒赫然擺在一起出售。但是這個奇怪的舉措卻使尿布和啤酒的銷量雙雙增加了。這不是一個笑話，而是發生在美國沃爾瑪連鎖店超市的真實案例，并一直為商家所津津樂道。對于這種現象有這樣的解釋：美國的婦女們經常會囑咐她們的丈夫下班以后要為孩子買尿布，而丈夫在買完尿布之后會順手買回自己愛喝的啤酒來犒勞自己，因此這就增加了啤酒和尿布在一起購買的機率。

發現這種現象的超市是通過對一年多原始交易數字進行詳細的分析，才發現了這對神奇的組合。

大數據在其他方面的應用

大數據的應用不僅給商家帶來了更多的收益，其對改善大家的生活方面也是功不可沒。以前在瀏覽購物網站時面對琳瑯滿目的商品會不知所措，而在網上的商品更是海量，選擇依據自己喜歡的需要花費很長的時間。現在根據分析大數據生成的商品推薦功能，大大節省了用戶搜索心儀商品的時間，提升了用戶體驗。近些年，美國谷歌公司通過使用搜索的數據來預測實時流感動態對流感傳播的預測。研究顯示，結合傳統監測方法和大數據，可以預測美國未來1周的流感感染情況。這一發現可能影響國家層面和地方層面預防和流感暴發控制。這種利用大數據對傳播性疾病的預測可是讓我們防患于未然，提高了我們的生活質量。大數據已經滲透到了生活中的各個方面，2014年04月04日，百度上線了一款新的大數據產品“百度預測”。這款可以通過分析大數據，對經濟指數、疾病、高考、城市、旅游景點、體育賽事、電影票房等方面進行預測。通過對高考情況的預測，可以讓考生選擇更加適合自己的高校和專業；通過預測旅游景點，可以幫助我們做出更佳的出行方案。這些應用十分貼近生活，實實在在的讓我們每個人都能夠享受到大數據帶來的價值。

大數據預測帶來的問題

一、風險問題

由于大數據中包含了海量的數據，這些數據是否真的有用？如何有效的區分有用數據和干擾數據？這些問題不禁會讓我們擔心，從這些雜亂的數據中分析出來的結果是否真的可靠。

2008年，谷歌第一次開始預測流感就取得了很好的效果，比美國疾病預防控制中心提前兩禮拜預測到了流感的爆發。但是，幾年之后，谷歌的預測比實際情況(由防控中心根據全美就診數據推算得出)高出了50%。據分析，這是由于媒體過于渲染了谷歌的成功，出于好奇目的而搜索相關關鍵詞的人越來越多，從而導致了數據的扭曲。如果根據這樣的數據分析出的結果必然大大的偏離實際，做出錯誤判斷。

二、隱私問題

在大數據時代背景下，個人數據能夠更容易獲取和更廣泛傳播，而侵犯隱私權的行為卻難以察覺，侵犯后果愈加嚴重。大數據時代的主要特點之一在于數據的膨脹、開放以及高速傳播。借助強大的搜索引擎，許多希望被各種利益團體得到的信息，當然包括個人信息，都可以在虛擬的網絡世界輕易獲取。可是，與獲得和傳播個人隱私的“易”相比，若想在海量的信息中主動覺察到個人數據隱私權受到侵犯的蛛絲馬跡，可謂“難”。

在網絡空間，尤其在大數據時代，隱私的喪失很容易發生。在移動互聯、網絡社交、定位系統與大數據分析愈演愈烈的今天，手機、導航儀、電腦、電視機，每個電機設備都有可能成為數據的記錄端口，隱私保護則成為了最大的難題。利用大數據獲取有價值的信息固然十分重要，但如何防止這些數據被過度泛濫、被公開和不法分子利用，則是大數據分析者們必須思考的問題。

綜述

大數據時代無論是國家、企業還是個人都面臨這機遇和挑戰，能夠正確合理地使用大數據能夠給國家和社會帶來福利，給企業創造大量的財富，也能夠使每個人的生活得到改善。不過，要想做到夠準確利用大數據，并能夠控制風險，保護隱私，還有很長一段路要走。但無論怎樣都不能否認，大數據標志著一個時代，無論時誰都無法抵制這個時代的來到。

第四篇：大數據時代下的銀行業

大數據時代下的銀行業

一、前言

2012 年3 月，奧巴馬政府宣布投資2 億美元啟動“大數據研究和發展計劃”，并且定義為“未來的新石油”，希望增強政府收集、分析和萃取海量數據的能力。這個由世界最強國家政府推動的項目，標志著“大數據”時代的到來。

近年來,移動互聯網、物聯網等迅速發展,使得新數據源不斷出現,全球的數據總量正呈指數增長,過去3年間產生的數據量已超過以往總和。大數據時代的到來已經成為全球共識,數據正成為與物質資產和人力資本相提并論的重要生產.隨著信息技術及互聯網的快速發展，社會正在走向全面數字化。處于大數據時代的銀行業，正面臨著一場經營方式的大變革。一方面，互聯網和大數據打破了原有銀行在渠道和信息上的壁壘，給銀行帶來更多的競爭對手；另一方面，大數據將推動銀行更加科學地經營管理，從而促進銀行更健康地發展。

二、大數據時代銀行業分析

目前，銀行業正處在以客戶為中心、以市場為導向的激烈競爭時代，如何應用先進的計算機網絡技術跟蹤、預測銀行客戶的發展動向，最大限度地挖掘客戶信息的潛在價值，并利用這些信息來改進銀行服務，提高競爭能力對銀行來說至關重要。

（一）獨特優勢分析

對銀行獨特優勢或其存在理由的理解有很多角度，基本的一種是將銀行看作一個信息處理的機構，它能夠獲得和處理金融市場所無法獲得的信息，并通過貸款決策向市場發送有關借款人信用的信號。

所謂市場無法獲得的信息，首先來自于借款人為獲得貸款而自愿向銀行做出的披露，其次來自于銀行家對于借款人進行的近距離的調查和判斷。這些信息又可以分為兩類，一是能夠被編排的、數碼化的或結構化的；二是只能意會的。銀行貸款決策的做出，固然有賴于對于數碼化信息進行分析的技術，但也離不開銀行家的職業直覺和判斷。

（二）機會分析

1、助推經營轉型。以小微貸款發展為例，導致小微企業貸款難的原因很多，包括缺乏足夠的抵押擔保、缺乏信用評價機制、銀行管理成本高等等。而大數據給這個難題帶來了新的解決思路，通過大數據可以建立更完善的信用評價機制、風險定價機制、貸款全流程管理機制，并降低人工成本。

2、提升精準營銷能力。通過大數據技術，信用卡客戶營銷可能基于以下的流程：首先對客戶的性別、年齡、職業、金融資產、刷卡頻度、消費地點、購物種類、營銷活動參與情況等數據進行分析，得到客戶的貢獻度、活躍度和行為偏好等客戶特征；然后根據客戶特征進行分類差異化營銷設計、舉辦營銷活動；最后根據營銷結果再進行數據分析，為下次改善提供參考。

3、提高客戶滿意度。通過分析客服中心的咨詢、投訴內容，可以及時發現產品或服務存在不起眼的小缺陷，而改變這些小缺陷，可能會極大地提升客戶滿意度。通過對大量交易、行為數據、社交網絡數據的分析，可以幫助銀行找準客戶需求，真正做到以客戶為中心設計開發產品。

4、創新品牌營銷策略。大數據時代，信息傳播的方式、渠道和速度都是前所未有的。社交網絡將會成為品牌營銷的主陣地，客戶在社交媒體上快速傳播自身體驗和感受的影響力將遠遠超過空洞的形象廣告。傳統上依賴信息不對稱的品牌營銷都將無所適從，與其投巨額資金到媒體做廣告，不如扎扎實實地搞好自身的產品和服務，通過客戶來幫助銀行宣傳。

三、對我行采取的策略建議

大數據時代是分析時代。大數據分析的實質就是將客戶放到更大的社會背景下加以曝光，準確定位環境中客戶所處的位置符合怎樣一種商業模式；到現在為止沒有任何技術能超越人（對我行來說就是客戶經理）更能對活生生的客戶加以把握分析，客戶經理是最好的社會感知裝置，同時又肩負將銀行預定的熟悉的關系模式導入到現實社會網絡，擴大關系。

打好數據基礎。“在今天的社會中，最重要的資源，不再是勞力、資產或是土地，而是數據和知識。”我行首先要把行內業務系統的數據用好，這些數據是高價值密度的數據。除了要完整地保存這些數據外，還需要注意數據治理，保證內部數據的可用性。在此基礎上，還需要進一步打破傳統數據源邊界，通過各種渠道和方式獲取行外數據。銀行可以通過合作、購買、收集等方式獲取相關的數據，包括政府公布的各類統計數據、央行征信數據、企業客戶的ERP數據、第三方評級機構的數據，以及電商、社交網絡的數據等等，用以豐富和完善數據資源。

做好技術支撐和人才培養。當前采用傳統的數據庫已難以支撐大數據的需求，需要采用開放式的并行計算架構來建設大數據平臺。而技術支撐的關鍵在于人才，既需要熟悉大數據技術的科技人才，也需要具有數據思考能力的業務人才，更需要具有綜合素質的數據科學家。

強化數據治行理念。“除了上帝，任何人都要憑數據來說話。”要強化依靠數據說話的理念。首先要改善現有的管理決策文化，真正把數據分析作為決策重要依據；其次要優化數據分析流程，更好地把業務與技術融合在一起。

創新業務發展。大數據應用的深入，將為銀行經營模式、業務流程的轉變提供依據。我行需要建立新型的創新機制，為基于大數據分析的業務創新提供充分的條件和保障。無論是產品服務創新、風險管理創新、客戶營銷創新還是運營模式創新，大數據分析都將成為必不可少的途徑。

四、結束語

在這個不斷創造神奇的大數據時代，銀行無法置身度外。若干年后，我們再回看銀行的轉變，也許會發現改變銀行的不是某個人，某個企業，而是大數據。因此，我行有理由自信地擁抱大數據時代，具備作為信息處理機構的傳統優勢，在大數據時代有無限機遇。

附：基于數據挖掘的銀行客戶管理信息系統的構建（百度完全摘抄，供參考）

(一)顧客互動模塊?它為整個客戶管理信息系統提供具體的客戶信息,這些信息包括客戶的基本信息?財務會計信息?行為特征信息?信用信息等,把這些數據信息進行預處理存入數據庫后,可以為銀行的客戶工作提供有利的支持,銀行可以在此系統的支持下選定最為便利的渠道同客戶進行溝通,同時也可以在客戶營銷管理的進程中直接為這些渠道提供信息?

(二)公共信息模塊?公共信息模塊是存儲金融信息和金融行情的模塊,它可以為銀行提供服務和支持,能使銀行便捷地查閱各種金融信息與行情?同時,這個擁有大量信息的模塊系統還可以充分利用資源為客戶提供專家服務建議?標準化的流程支持和隨時更新的公用信息,使銀行和客戶都能獲得及時寶貴的信息反饋

(三)銀行產品信息模塊?銀行產品信息包括銀行為客戶所開發的各種金融傳統產品和衍生產品?隨著金融市場的開放與發展,金融衍生產品層出不窮,銀行這些產品的出現為拓展客戶服務提供了很大的平臺,有關信息包括這些產品的特征?價格?適用等?產品信息模塊可以為客戶提供有關產品信息的服務和支持并為信息庫不斷提供新的產品信息?

(四)數據存儲模塊?信息庫可以在數據上進行清理和集成,消除信息噪聲和不一致數據,使多種數據組合在一起,然后將結果數據存放在分門別類的數據倉庫中,再根據使用客戶管理信息系統的銀行請求,數據倉庫可以負責高效地提取相關數據?同樣,存儲模塊信息也可以進行不斷的更新?

(五)數據分析模塊?數據分析模塊一方面通過定制的評價和分析模型對提取的數據進行分析和評價,然后按照銀行的業務側重點把目標客戶從中篩選出來;同時,以各種信息為基礎,分析出客戶的行為特征,這樣就可以為銀行進行個性化的差別服務提供分析依據?另一方面,為銀行指定客戶拓展策略和創新產品提供依據?

(六)工作管理模塊?工作管理模塊的主要任務是對分析模塊分析出來的銀行重點客戶進行管理?銀行客戶經理通過該工作平臺,針對不同的客戶,將合適的產品通過合適的渠道在適當的時期以合理的價格銷售給不同的目標客戶,這就克服了傳統客戶管理上費時費力在龐大的客戶資料中難甄別出重要客戶的弊端,同時,基于數據挖掘的工作管理模塊更能高效科學地根據不同的客戶群制定出針對性很強的銷售策略?

第五篇：大數據時代

大數據時代

近年來，隨著互聯網、移動互聯網、智能手機及傳感器等的普及，信息流量有了爆發性的增長，兩會以后，互聯網里最熱的詞匯，就是李克強總理在政府工作在報告里面提到的“互聯網+”，大數據將會更廣泛的被運用到各個領域，越來越多的業內人士開始談論“大數據”，如何利用大數據，成為政府和眾多企業關心的熱點？

互聯網+《大數據》緊緊圍繞這些問題展開，幫您如何利用大數據為企業從戰略上面進行指導挖掘和預測，從戰術上進行營銷服務和安全措施，精彩我們共同期待。

第一篇大數據很熱，大數據不神秘（趨勢）有人說，如果你不知道大數據，你就OUT了 －－大數據到底有多熱 什么樣的數據算是大數據 －－大數據的特點和概念辨析 亂我心者，大數據之事多煩憂 －－大數據并不象你想象的那樣神秘 身邊的大數據

－－大數據就在你我身邊

案例分析：淘寶是如何利用大數據淘寶的 小結：不管你愿不愿意，大數據已經在那里 電話：010---59002742 010--59004371 第二篇：認識大數據 1.什么是大數據 2.大數據應用的意義

3.大數據在企業經營中應用的意義 4.對大數據的認識誤區 案例分析

第三篇：大數據時代變革 1：大數據時代的思維變革 2：大數據時代的商業變革 3：大數據時代的管理變革

第四篇：大數據在營銷中的運用 大數據精準營銷 1.什么是精確營銷 2.精確營銷的方法 實操教學+案例分析

第五篇：在技術中應用 數據挖掘

大數據的核心價值——挖掘 1.什么是數據挖掘？ 2.數據挖掘的流程 3.數據挖掘解決的問題 結合現場實操教學+案例分析

第六篇：預測

大數據的核心價值——預測 1：如何預測？ 案例分析

第七篇：大數據與云計算 1：什么是云計算

2：大數據與云計算的關系

第八篇：大數據的安全問題

大數據給信息安全帶來新的挑戰和機遇 大數據存儲安全策略 大數據應用安全策略 大數據管理安全策略