京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网金融带来新机遇 数据合规性不容忽视
互联网+”到底加了谁?随着传统行业越来越受到“互联网+”思维的影响,传统金融行业也开始与互联网相契合,进行业务的拓展。在第七届中国云计算的最后一天,记者来到了”互联网+”金融的分论坛,听听以安全性为关键点的传统金融领域是如何与信息技术相辅相成的。
互联网金融的趋势
“互联网金融会成为‘互联网+’背景下最大的机遇”。互联网金融千人会秘书长,联合创始人闻学臣指出其中主要分为两个方面。
首先,中国市场内只有金融市场是处于百万亿级别。由于金融行业信息的密集型特点,在与互联网、大数据相结合的程度会优于其它行业,二者结合起来的影响也是超乎其它行业所能带来的效果。金融行业在此前迎来了改革的红利,此时互联网金融也已经上升到了国家战略的层面上。我们清晰地可以看到,金融改革的红利是块非常明确的蛋糕,而这块蛋糕很有可能比90年代改革所释放的红利还要大。
其次,对于21世纪一个典型的特点就是新的信息技术一直在不断的涌现,基本每十年都会迎接一次较大的技术创新。例如云计算、大数据、物联网等技术正在加速改造着人们的生活和生产方式,并且在网络用户结构的变化趋势下,诞生了互联网自身的演进以及商业模式的变化。
与此同时,互联网用户的数字原住民,80后、90后一代人已经慢慢成为社会的主流人群,潜移默化的影响着社会商业的变化。当这一代人面临三十而立的时候,也就意味着需要解决买车、买房、养老以及抚养孩子的四大刚需问题。闻学臣认为,这群人口红利所带来的是互联网金融的崛起,而基于以上两方面的考虑,互联网金融将成为中国最大的市场机遇。
互联网金融的合规性
云计算本质是服务,是将把以前传统提供产品、软件的观念转向提供服务。作为同样为百姓提供服务的金融业,在“互联网+”的背景下,经常被提为重点是安全问题。中国云计算技术与产业联盟副理事长刘汝林在论坛的致辞中强调,互联网金融不但要考虑到常规的安全,还应该要考虑到数据合规性的问题。
“在刚开始做大数据本身的时候并不难,最后等变现的时候会发现数据源的合规性会成为很大的问题。”北京安理律师事务所高级合伙人王新锐介绍,在实践中大数据最主要的问题不仅仅体现在数据量大,数据之间的关系也同样非常的复杂,很多企业在做大数据业务中最后经常会卡在数据源的合规性上。
很多人认为中国在个人信息方面没有法律规定,执法不严格,但其实并不等于没有法律规定,中国在隐私权规定方面有着很严格的标准。王新锐强调,国内企业未来在与国际企业合作的时候,考虑到业务可持续发展的同时,一定要兼顾国内外数据的合规性问题。
对于企业有两个行之有效的方法。第一,企业一定要先进行授权。授权协议非常重要,相当于获得了“免死金牌”,以后遇到任何不利因素,首先征得了用户的同意局面会不一样。第二,数据脱敏,对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形,脱掉个人具体信息,实现敏感隐私数据的可靠保护。这样,就可以在开发、测试和其它非生产环境以及外包环境中安全地使用脱敏后的真实数据集,达到法律的合规性。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14在Python网络编程、接口测试、爬虫开发等场景中,HTTP请求的发送与响应处理是核心需求。Requests库作为Python生态中最流行的HTTP ...
2026-04-14 很多新人学完Python、SQL,拿到一张Excel表还是不知从何下手。 其实,90%的商业分析问题,都藏在表格的结构里。 ” 引言:为 ...
2026-04-14在回归分析中,因子(即自变量)的筛选是构建高效、可靠回归模型的核心步骤——实际分析场景中,往往存在多个候选因子,其中部分 ...
2026-04-13在机器学习模型开发过程中,过拟合是制约模型泛化能力的核心痛点——模型过度学习训练数据中的噪声与偶然细节,导致在训练集上表 ...
2026-04-13在数据驱动商业升级的今天,商业数据分析已成为企业精细化运营、科学决策的核心手段,而一套规范、高效的商业数据分析总体流程, ...
2026-04-13主讲人简介 张冲,海归统计学硕士,CDA 认证数据分析师,前云南白药集团资深数据分析师,自媒体 Python 讲师,全网课程播放量破 ...
2026-04-13在数据可视化与业务分析中,同比分析是衡量业务发展趋势、识别周期波动的核心手段,其核心逻辑是将当前周期数据与上年同期数据进 ...
2026-04-13在机器学习模型的落地应用中,预测精度并非衡量模型可靠性的唯一标准,不确定性分析同样不可或缺。尤其是在医疗诊断、自动驾驶、 ...
2026-04-10数据本身是沉默的,唯有通过有效的呈现方式,才能让其背后的规律、趋势与价值被看见、被理解、被运用。统计制图(数据可视化)作 ...
2026-04-10在全球化深度发展的今天,跨文化传播已成为连接不同文明、促进多元共生的核心纽带,其研究核心围绕“信息传递、文化解读、意义建 ...
2026-04-09