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个人金融信息保护技术规范解读

个人金融信息分级制度 个人金融信息分级制度是《金融信息规范》中的重要规定,也将是金融业机构推行合规工作所绕不开的重点环节。《金融信息规范》中个人金融信息分级制度的分级内容及各级别额外要求如下表: ?...一、为什么要信息分级?—— 信息分级是合规的基础 从体系上来看,《金融信息规范》中个人金融信息分级的要求,与基于个人金融信息生命周期的安全技术要求与管理要求(以下称为“合规要求”)是融合统一的。...一方面,《个人信息规范》作为一项通用标准,对于个人信息的分类方式(个人信息、个人敏感信息)及辨识度,不能满足金融服务的实际需求。金融业机构需要更细化的信息分级,指导日常的金融信息保护。...3、动态化的标准 《金融信息规范》对个人金融信息的分级并不是固定的,而是会在特定条件下产生一定差异和转化,具体如下: 3.1 同一级别内不同信息类型的差别处理 即使是同一级别中的不同信息类型,《金融信息规范...《金融信息规范》中涉及第三方机构个人金融信息处理的主要条文如下: 数据收集:不应委托或授权无金融业相关资质的机构收集C3、C2类别信息——6.1.1 a) 数据共享、转让:C3类别信息以及C2类别信息中的用户鉴别辅助信息不应共享

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金融文本信息情感分析(负面及主体判定)

给定一条金融文本和文本中出现的金融实体列表, 负面信息判定:判定该文本是否包含金融实体的负面信息。如果该文本不包含负面信息,或者包含负面信息但负面信息未涉及到金融实体,则负面信息判定结果为0。...负面主体判定:如果任务1中包含金融实体的负面信息,继续判断负面信息的主体对象是实体列表中的哪些实体。...分析: 给定一条金融信息X以及对应的实体集合S, 我们首先要判断该金融信息是否包含负面信息;如果包含负面信息,需要找出负面信息的主体E。...输入:金融信息 输出:是否包含负面信息(0/1);负面信息主体的集合E(其中E是S的子集) 简单来说就是需要判定给定金融文本是否包含金融实体的负面信息,并从给定实体列表中找出负面实体。 ?...通过统计发现在训练集合测试集中有大量的title和text是相似的,这需要作数据处理去除掉这些冗余信息,涉及到输入文本的选择问题。 ?

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    大数据解决传统金融信息不对称问题

    中投公司副董事长谢平在大会中表示,互联网金融这个事情在中国做的特别火,主要就是现在很多在实际的经济过程当中金融业解决不了的一些问题,还有整个信息数据化的程度不断的提高,但是现代的模式当中三个问题,一个是信息严重不对称...我准备写一本互联网金融的教科书,那么这种模式下,现在宏观的背景我简单过一来,大家看互联网金融这个事情很奇怪,在中国做的特别火,主要就是现在很多在实际的经济过程当中这个金融业解决不了的一些问题,还有整个信息数据化的程度不断的提高...,这些因为时间关系我就不讲了,但是最突出的两个问题是什么,以上现代的模式当中三个问题,一个是信息严重不对称,第二交易成本巨大,第三风险定价非非常复杂,现在这三个问题是造成金融业非常专业,金融业工资非常高...所以大数据在保险业的运用是最充分的,因为整个信息数据化了。...这些东西大幅度的降低金融交易的成本和信息不对称,大幅度的提高风险管理的效率,使金融业脱没了。

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    互联网金融信息安全(二)安全需求

    互联网金融相关操作 平行越权查询 敏感信息防泄漏 不管是内部人员还是第三方,访问系统没有固定的设施,没有固定的网络隔离,有输入输出信息的交互,放在一个能被访问系统的边缘,必定会产生泄露风险。...信息泄露——假信息 只需要姓名、身份证号、与姓名一致持卡人的银行卡号、手机号这四个信息即可作弊。...前三个信息很容易获得,手机号验证码的获取是关键,在一些平台注册时会收到语音验证码,目的是防止信息泄露带来风险。...互联网金融平台对外发布数据都是几百万千万的用户量,但是我们反过通过日活月活以及投资的数据会发现有很多假的用户,一般金融行业做风控要识别整个生命周期,从注册到登录、绑卡、解绑卡等过程,到最后提现充值每一个环节都要进行判断...信息安全在逐渐融入业务时,所有的终端监控是运营部门在做,前端问题是安全部门在关注,企业在面临整个行业生态的威胁。 以上内容参考安全牛课堂《互联网金融信息安全》

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    思科资深顾问马旻,解读金融私有云架设信息金融之路(PPT下载)

    什么是信息金融?产生背景是什么? ‍ 马旻:你好。...在这一背景下,未来金融机构需要更高层次的信息化建设,对传统的运营流程、服务产品进行改造或重构,在金融服务方面取得质的提升,获得更高效快捷的金融服务。也就是目前所说的建设信息金融。...金融信息化和信息金融,两者有什么本质区别呢? 马旻:传统的金融信息化往往是通过对信息技术投入, 硬件设施升级等基础性信息化建设, 实现工作效率的极大提升。IT 是后台,仅仅是金融业务的载体而已。...而信息金融的 IT 不仅将直接参与到产品的创新过程中,而且也将对金融机构前后台运营方式的变革产生重大影响。 建设信息金融可以看做是思科的金融解决方案吗?它的关键是什么?...马旻:完整的说法是,金融私有云架设信息金融。通过整合传统集中式架构和分布式云计算架构的各自优势,构建新型的金融私有云架构。

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    PythonGUItkinter学生信息管理系统源码

    ManagerSystem/src/ui/main.py== 三、目录结构描述 ├── src // 代码包 │ ├── lib // 资源文件夹 │ │ ├── export.txt // Root用户导出信息存放处...│ │ ├── UserID.py // 定义全局变量方便根据输入Stu用户名显示信息 │ │ ├── ViewInfoRoot.py // Root用户查看学生信息 │ │ ├── ViewInfoStu.py...// Stu用户查看自己信息 │ │ └── ViewScoreStu.py // Stu用户查看自己成绩 │ └── init.py // 控制包的导入行为 ├── README.md // Help...─ setup.py // 安装部署工具 四、预设用户名&密码 五、版本内容介绍 V1.0.0 支持功能: 登录页支持验证码验证,支持输入完回车确定登录 支持根据不同的Stu用户查看相应用户的信息...Stu用户可以查看自己的基本信息和成绩 Root用户可以查看所有学生信息和添加学生成绩 六、项目截图

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    金融行业项目信息化建设方案

    一、行业背景在大数据、云计算、人工智能等技术的推动下数字化转型正快速改变着金融行业,特别在当下金融与科技深度交互融合的新阶段,“金融+科技”正成为金融市场新的趋势。...但是在众多传统的金融业务领域,特别是在“投融贷”相关的业务中,数字化普及程度并没有想象中那么高。很多业务还停留在传统的“表哥表姐”模式,需要投入大量的人力来维护Excel表单,进行业务的管理和核算。...二、解决方案针对金融行业项目的业务特殊性,织信低代码团队提出四大优化目标:1、提升业务数据分析能力,实时洞察业务动态。...通过客户管理系统,实现客户信息、业务数据、交易记录及服务沟通等的集中管理,提供个性化服务和精准营销,提高客户满意度和客户维系效果。...信息化系统的建设方式将不再是“各自为战”,而是要全盘考虑,实现一站式闭环管理。

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    干货 | 金融大数据风控利用个人信息的边界

    金融大数据风控指的是金融管理者使用大数据技术,对金融业务的数据进行分析判断业务风险的程度,并有效控制风险带来的影响。...大数据风控具体到应用场景上可以分为互联网金融公司,例如蚂蚁金服的芝麻信用,P2P网络借贷平台的线上贷款以及银行等传统金融机构的借贷服务。...因为我们组没有金融背景,所以也设计了相关问卷收集大多数人对大数据风控利用个人信息的看法认识,重点设计了个人信息的种类,通过综合调研回答者对不同个人信息金融平台提供的功能态度,分析合理的利用边界官员调研部分...结果显示,在更加先进的隐私保护手段下,用户会更加信任金融机构,同意提供更多的个人信息,并且要求更加充分的用户服务。当然,由于受访者群众的偏差,本次问卷调查结果仅能提供学生群体的态度参考。...对敏感和风险程度进行分级比较,有参考意义的是《个人金融信息保护技术规范》以及《金融数据安全 数据安全分级指南》提出的分级标准,而其中又有交叉重合的部分,这种类型的分级标准或许可以作为金融大数据风控利用个人信息的边界划定

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    【Spring Boot 源码学习】Banner 信息打印流程

    《Spring Boot 源码学习系列》一、引言上篇博文,Huazie 带大家初步了解了 SpringApplication 的实例化过程。...二、主要内容1. printBanner 方法话不多说,我们先来看 SpringApplication 中,有关打印 banner 信息源码:上述代码其实是 SpringApplication 实例化之后...,在其 public ConfigurableApplicationContext run(String... args) 方法中被调用的,以下为源码截图,暂不展开介绍,下面重点介绍 printBanner...SpringApplicationBannerPrinter 类我们继续往下看源码:ResourceLoader resourceLoader = (this.resourceLoader !...Banner 信息打印的源码,相信如果上面的内容都看下来的话,完全熟悉 Banner 信息打印流程不再是个问题。

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    腾讯云携手神州信息发布“金融分布式核心”联合方案

    6月24日,基于国内银行对以云为承载的全栈国产化IT系统的需求,腾讯云携手神州信息正式推出了“金融分布式核心”联合解决方案。...国家“十四五”规划明确提出“推进金融信息化核心技术安全可控,维护金融基础设施安全”,这对我国金融机构提出了新要求,全栈式国产化架构成为银行信息系统建设的必然选择。...神州信息作为国内领先的金融科技公司及场景金融云平台引领者,在核心系统、渠道管理、开放银行等建设领域已连续多年蝉联市场第一。...此次,腾讯云联手神州信息发布的“金融分布式核心”联合解决方案,正是双方为满足银行业核心全栈式国产化需求交出的一份答卷。...整体解决方案 “金融分布式核心”联合方案整体基于安全可控计算网络基础平台,结合腾讯与神州信息金融领域各自优势,联合金融级分布式数据库TDSQL及神州信息Sm@rtEnsemble分布式核心业务系统,

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    SpreadJS助力江苏润和,布局金融业务信息

    近日,葡萄城纯前端表格控件SpreadJS与江苏润和软件股份有限公司达成合作协议,助力江苏润和完成金融业务信息化全面布局。...润和软件自成立至今,始终坚持“国际化”、“专业化”、“高端化”的发展战略,公司的主营业务为向国际、国内客户提供基于业务解决方案的软件和信息技术服务,业务聚焦在“金融信息化”、“智能电网信息化”、“智能终端嵌入式软件...为了提高日常办公效率,快速搭建金融IT核心系统解决方案,江苏润和在与葡萄城技术专家充分沟通后,决定使用葡萄城纯前端表格控件SpreadJS管理其内部信息数据。...引领新一代金融行业信息架构,提升金融机构整体竞争力。...进一步,将信息科技与业务能力输出,基于金融机构的整体架构为客户打造客户的商业平台,让客户具备完整的业务运营能力,构建起基于金融服务的商业生态圈,实现金融机构核心价值。 关于葡萄城 赋能开发者!

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    大数据时代,金融机构如何守住信息安全生命线

    大数据时代,信息安全就是企业的生命线!如今,随着人工智能、移动互联等新技术的发展和应用,金融科技正在加速重构金融业务模式。...与此同时,围绕金融机构的信息安全问题,也愈演愈烈。 图片来源于网络 为有效解决这一问题,一种在不失云计算集约性优势的前提下,还能有效确保信息安全的私有云技术,正逐渐被市场认可。...作为一家以AI为驱动的金融数字科技公司,萨摩耶数科以私有云平台建设输出金融科技解决方案,帮助金融机构降低研发成本和风险,提升运营效率和信息安全水平。...如此一来,萨摩耶数科私有云平台基于多年云服务输出、云运营经验、云运营技术和方法论,不仅能解决金融机构信息安全问题,也可为开发人员提供一个配置灵活、一键环境重建的开发测试平台,大幅提高开发测试效率,让企业的...,降低研发成本,推动信息安全等级的提升,真正实现用科技让金融更美好。

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    颠覆彭博:全球最大的金融信息服务终端正走向终结!

    企业发现,在许多情况下,向专业提供商提供数据或分析更有意义 - 在某些情况下,他们可以获得更准确,更有洞察力的信息,而不是整个终端包。...数据:为什么信息长尾注定彭博的数据护城河会失败 彭博最有价值的资产之一就是使得其在金融领域占据主导地位的,也就是数据。...通过终端获得的信息量与大多数用户需要访问的信息量之间的差异导致新兴企业试图在两个方面挑战和颠覆彭博终端: · 基本用户: 随着金融机构寻求削减成本,其他提供商以较低的成本提供基本到中等水平的金融信息。...彭博的替代品提供了广泛的功能,从详细的公司信息(MetaStock)到情绪分析(FactSet)再到固定收益分析(InFront)。...从信息收集的边际优势中赚钱的机会大多已经消失。突发新闻,就其所交易的程度而言,正在通过高频交易算法进行交易,该算法即时处理来自世界各地的原始新闻源。

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    【含源码 && 人工智能研究所】金融情感分析(FinEAS)

    实验结果表示,与BERT、LSTM、FinBERT(一种特定于金融领域的BERT)等算法相比,本文方法取得了显著的结果提升。 论文及源码下载链接在文章后面。...在金融领域,新闻和投资者情绪是个别证券价格和整个市场的重要影响因素。自动化任务和分析需要金融领域的自然语言处理 (NLP) 功能。...为此利用现代NLP方法的能力进行金融情绪分析,对市场参与者以及监管机构识别市场模式和发展趋势来说是非常重要的。...2 文章模型方法 文章从以下两个角度考虑出发:(1)金融领域在词汇和结构上与一般领域非常相似;(2)金融情绪分析是一个句子/文档级别的任务....在这个模型中,FinEAS 与 FinBERT 进行了比较,FinBERT 是一种最先进的金融情绪分析模型。

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    金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现

    Chapter1是CCF BDC2019的赛题:金融信息负面及主体判定,属于实体关联的情感分类任务,相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_entity。...数据lookalike如下 赛题分析 赛题本身已经对金融网络文本进行了实体抽取,跳过了金融实体抽取的步骤,只需要对已抽取出的实体判断文本是否描述了该金融实体的负面信息。...过滤冗余信息 相比直接拼接标题和正文,可以针对标题和正文的重合度(编辑距离),判断标题是否有信息补充,如果没有可以选择只保留正文。...个人认为待预测实体比伴随实体更需要学到'负面实体出现的上下文'这个信息,而伴随实体的作用更多是提示模型这些span本身是实体,也就是金融领域知识的引入。...把样本中抽取出来的实体词加入了分词器,在Whole Word MASK的基础上补充了金融实体粒度的词信息,进行实体和全词掩码的继续预训练,训练了10个epoch。

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    金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现

    Chapter1是CCF BDC2019的赛题:金融信息负面及主体判定,属于实体关联的情感分类任务,相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_entity。...数据lookalike如下图片赛题分析赛题本身已经对金融网络文本进行了实体抽取,跳过了金融实体抽取的步骤,只需要对已抽取出的实体判断文本是否描述了该金融实体的负面信息。...过滤冗余信息相比直接拼接标题和正文,可以针对标题和正文的重合度(编辑距离),判断标题是否有信息补充,如果没有可以选择只保留正文。...个人认为待预测实体比伴随实体更需要学到'负面实体出现的上下文'这个信息,而伴随实体的作用更多是提示模型这些span本身是实体,也就是金融领域知识的引入。...把样本中抽取出来的实体词加入了分词器,在Whole Word MASK的基础上补充了金融实体粒度的词信息,进行实体和全词掩码的继续预训练,训练了10个epoch。

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