金融機構應該建立數據

① "如何為金融機構提供安全的數據建模環境 "

MobTech的聯合建模（PAAS）為用戶提供在線建模環境，既提供數據也提供技術，集成多種編程語言（R、Python等），提升用戶建模效率一站式服務提升業務效率。

② 銀行業金融機構應遵循什麼原則按規定管理消費者信息

銀行業金融機構抄應遵循真實、及時、完整、有效和安全原則按規定管理消費者信息。

銀行業金融機構數據治理應當遵循以下基本原則：

（一）全覆蓋原則。數據治理應當覆蓋數據的全生命周期，覆蓋業務經營、風險管理和內部控制流程中的全部數據，覆蓋內部數據和外部數據，覆蓋監管數據，覆蓋所有分支機構和附屬機構。

（二）匹配性原則。數據治理應當與管理模式、業務規模、風險狀況等相適應，並根據情況變化進行調整。

（三）持續性原則。數據治理應當持續開展，建立長效機制。

（四）有效性原則。數據治理應當推動數據真實准確客觀反映銀行業金融機構實際情況，並有效應用於經營管理。

(2)金融機構應該建立數據擴展閱讀

對數據治理不滿足《中華人民共和國銀行業監督管理法》等法律法規及國務院銀行業監督管理機構審慎經營規則要求的銀行業金融機構，銀行業監督管理機構可採取相應措施：

（一）要求其制定整改方案，責令限期改正；

（二）與公司治理評價結果或監管評級掛鉤；

（三）依法採取監管措施及實施行政處罰。

③ .金融機構應當履行哪些反洗錢義務（多選）

選擇ABCD.(即全選。）
理由如下：根據《中華人民共和國反洗錢法》、《金融機構反洗錢規定》等法律的規定，金融機構應履行的反洗錢義務主要包括：
1、金融機構及其分支機構應當依法建立健全反洗錢內部控制制度，設立反洗錢專門機構或者指定內設機構負責反洗錢工作，制定反洗錢內部操作規程和控制措施，對工作人員進行反洗錢培訓，增強反洗錢工作能力。
2、金融機構應當按照規定建立和實施客戶身份識別制度。
（1）對要求建立業務關系或者辦理規定金額以上的一次性金融業務的客戶身份進行識別，要求客戶出示真實有效的身份證件或者其他身份證明文件，進行核對並登記，客戶身份信息發生變化時，應當及時予以更新;
（2） 按照規定了解客戶的交易目的和交易性質，有效識別交易的受益人;
（3）在辦理業務中發現異常跡象或者對先前獲得的客戶身份資料的真實性、有效性、完整性有疑問的，應當重新識別客戶身份;
（4）保證與其有代理關系或者類似業務關系的境外金融機構進行有效的客戶身份識別，並可從該境外金融機構獲得所需的客戶身份信息。
3、金融機構通過第三方識別客戶身份得，應當確保第三方已經採取符合《中華人民共和國反洗錢法》要求的客戶身份識別措施;第三方未採取符合《中華人民共和國反洗錢法》要求的客戶身份識別措施，由該金融機構承擔未履行客戶身份識別義務的責任。
4、金融機構應當在規定的期限內，妥善保存客戶身份資料和能夠反映每筆交易的數據信息、業務憑證、賬簿等相關資料。
客戶身份資料在業務關系結束後、客戶交易信息在交易結束後，應到至少保存五年。金融機構破產和解散時，應到將客戶身份資料和客戶交易信息移交國務院有關部門指定的機構。
5、金融機構應當按照規定向中國反洗錢監測分析中心報告人民幣、外幣大額交易和可疑交易。
6、金融機構及其工作人員應當依法協助、配合司法機關和行政執法機關打擊洗錢活動。金融機構的境外分支機構應當遵循駐在國家或者地區反洗錢方面的法律規定，協助配合駐在國家或者地區反洗錢機構的工作。
7、金融機構在履行反洗錢義務過程中，發現涉嫌犯罪的，應當及時以書面形式向中國人民銀行當地分支機構和當地公安機關報告。
8、金融機構及其工作人員對依法履行反洗錢義務獲得的客戶身份資料和交易信息應當予以保密;非依法律規定，不得向任何單位和個人提供。
金融機構及其工作人員應當對報告可疑交易、配合中國人民銀行調查可疑交易活動等有關反洗錢工作信息予以保密，不得違反規定向客戶和其他人員提供。
9、金融機構應當按照中國人民銀行的規定，報送反洗錢統計報表、信息資料以及稽核審計報告中與反洗錢工作有關的內容。
10、金融機構應當按照反洗錢預防、監控制度的要求，開展反洗錢培訓和宣傳工作。

④ 金融機構應從()管理的角度

金融機構應從（全流程）管理的角度對各項金融業務進行系統性的洗錢風險評估。

⑤ 金融機構應當按照什麼規定建立和實施客戶什麼識別制度

根據《金融機構反洗錢規定》第九條的規定：
（一）對要求建立業務關系或者版辦理規定金額以上權的一次性金融業務的客戶身份進行識別，要求客戶出示真實有效的身份證件或者其他身份證明文件，進行核對並登記，客戶身份信息發生變化時，應當及時予以更新；
（二）按照規定了解客戶的交易目的和交易性質，有效識別交易的受益人；
（三）在辦理業務中發現異常跡象或者對先前獲得的客戶身份資料的真實性、有效性、完整性有疑問的，應當重新識別客戶身份；
（四）保證與其有代理關系或者類似業務關系的境外金融機構進行有效的客戶身份識別，並可從該境外金融機構獲得所需的客戶身份信息。」

⑥ 金融機構應該採用什麼等級的數據中心

至少是等級保護三級的數據中心
等保是國家標准

⑦ 金融機構有哪些信息化，大數據需求

數據大集中
數據大集中是一個過程，之前整個銀行體系都在分行，包括證券公司也是如此。這些金融機構並沒有集中的數據中心概念，所以他們先做了數據大集中。
數據倉庫
數據倉庫是在數據大集中的基礎上，提升、改善了數據的質量。
報表
在上面兩步的基礎上，做了兩個報表：一個是監管報表，另一個是內部管理報表。
決策支持
決策支持是基於報表而形成的系統。但是，最後形成的決策支持系統扮演的角色並不是全局性的。比如，針對風險部門的是風險數據倉庫，針對業務部的是客戶數據倉庫，所以在金融信息化過程中，以上四個方面還是部分處於分離的狀態。
數據整合
無論做什麼樣的分析，數據質量是最重要的。如果數據質量差，很多事情都做不了。
公開數據現在越來越開放，比如說工商數據、徵信數據。所以我覺得很多公開數據的運用，確實為數據分析提供了非常好的基礎。
智能金融的嘗試
為什麼用嘗試二字，因為我還是持一個比較保守的觀點。就智能金融而言，現在的數據挖掘技術與人工智慧技術還是不夠的，但是我相信科技的不斷發展肯定會解決這個問題。我一直堅信一個觀點就是：以後絕對不會存在物理上雲的概念。再過十年或者二十年所有的東西都是雲，這就是趨勢，是你沒有辦法改變的。我覺得智能金融或者大數據是一個趨勢，是一個沒有辦法去改變、沒有餘地可討論的趨勢。

⑧ 金融行業如何「把握」大數據

在企業信息化建設及互聯網行業的發展過程中，數據量的增長已經達到了前所未有的速度。廠商、分析師以及技術專家認為「大數據」(Big Data)時代已經到來，針對大數據的相關技術已經被IT部門提上了議事日程。除了如何存儲管理大數據，更為重要的問題是如何利用大數據為企業服務，通過商業智能以及高級分析應用將其價值發揮到最大。 新概念是新技術的催化劑，在大數據領域中，一些新技術包括Hadoop、MapRece都得到了更廣泛的應用，Hadoop、MapRece為通用計算與分布式架構架起了一座橋梁，而傳統的企業數據倉庫技術則遭遇了前所未有的挑戰。 數據大集中目前「數據大集中」的發展趨勢已在中國金融業獲得了廣泛的認同，一些大型的證券商和銀行已紛紛走上了這條道路。作為數據及業務應用的核心， 數據中心對於用戶的重要性就相當於心臟之於人體。目前，越來越多的金融企業已經投入到對資料中心的建設。事實上，對於眾多用戶而言，確保每周24小時持續運行已經不再是對資料中心的惟一要求了，先進的資料中心解決方案還應在靈活性、可擴展性、安全性、冗餘備份、環境控制以及業務延續性管理等方面有著更為出色的表現，而這一出色表現必須建立在「靈活、健康、高性能的綜合布線系統」的基礎之上。 不同於其他的行業的是，金融行業已經將網路系統作為其生產機器而並非是一般的辦公室運作工具，網路的暢通與可靠運行已經成為金融業正常運轉的首要條件。日益復雜的應用系統、海量的數據交換以及不斷的更新使得數據中心在其網路系統中占據及其重要的位置。安全：金融業永恆的話題信息安全是金融行業永遠的話題。如何利用信息技術的優勢加強金融機構的內部控制，提高金融監管和服務水平，防範和化解金融風險，促進金融改革和創新，從而推動我國經濟社會的發展，是當前我國金融業信息化建設面臨的重大問題。金融信息系統外應用系統相互牽連、使用對象多樣化、安全風險的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特徵構成了金融系統的突出特點。 國際金融危機以來，金融系統的風險控制和監管被提到了前所未有的高度。 史立談道：「金融行業對網路的安全性、穩定性要求很高，系統要能夠高速處理數據，還可以提供冗餘備份和容錯功能，保證系統在任何情況下都能夠正常運行，否則就會給用戶帶來巨大的損失，同時系統需要提供非常好的管理能力和靈活性，以應對復雜的應用。」 當然，大數據在金融行業一切都還處於初級階段，但是，金融企業每天處理的數據規模依然在保持增長，大數據分析使得商務決策越來越接近原生數據，信息的質量也變得愈加重要。如果同樣復雜的分析可以運用到相關安全數據上面，那麼大數據甚至可以用來改善信息安全。 大數據應該說是具有相當大的價值，但同時它又存在巨大的安全隱患，金融行業是不能容忍任何安全問題，一旦出現問題，必然會對企業和個人造成巨大的損失。也許當大數據真的能夠解決安全以及穩定性的問題時，大數據才能真正融入金融行業當中。

⑨ 如何建立金融機構文件與檔案資料庫

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⑩ 如何對金融機構進行財務分析分析的數據是什麼標准

中國商業情報網 情報指南欄目有很多關於包括財務信息分析在內的方法的文章可以參考一下。

中國商業情報網，輕松買賣信息、情報、資料、文獻、數據。