金融机构应该建立数据

① "如何为金融机构提供安全的数据建模环境 "

MobTech的联合建模（PAAS）为用户提供在线建模环境，既提供数据也提供技术，集成多种编程语言（R、Python等），提升用户建模效率一站式服务提升业务效率。

② 银行业金融机构应遵循什么原则按规定管理消费者信息

银行业金融机构抄应遵循真实、及时、完整、有效和安全原则按规定管理消费者信息。

银行业金融机构数据治理应当遵循以下基本原则：

（一）全覆盖原则。数据治理应当覆盖数据的全生命周期，覆盖业务经营、风险管理和内部控制流程中的全部数据，覆盖内部数据和外部数据，覆盖监管数据，覆盖所有分支机构和附属机构。

（二）匹配性原则。数据治理应当与管理模式、业务规模、风险状况等相适应，并根据情况变化进行调整。

（三）持续性原则。数据治理应当持续开展，建立长效机制。

（四）有效性原则。数据治理应当推动数据真实准确客观反映银行业金融机构实际情况，并有效应用于经营管理。

(2)金融机构应该建立数据扩展阅读

对数据治理不满足《中华人民共和国银行业监督管理法》等法律法规及国务院银行业监督管理机构审慎经营规则要求的银行业金融机构，银行业监督管理机构可采取相应措施：

（一）要求其制定整改方案，责令限期改正；

（二）与公司治理评价结果或监管评级挂钩；

（三）依法采取监管措施及实施行政处罚。

③ .金融机构应当履行哪些反洗钱义务（多选）

选择ABCD.(即全选。）
理由如下：根据《中华人民共和国反洗钱法》、《金融机构反洗钱规定》等法律的规定，金融机构应履行的反洗钱义务主要包括：
1、金融机构及其分支机构应当依法建立健全反洗钱内部控制制度，设立反洗钱专门机构或者指定内设机构负责反洗钱工作，制定反洗钱内部操作规程和控制措施，对工作人员进行反洗钱培训，增强反洗钱工作能力。
2、金融机构应当按照规定建立和实施客户身份识别制度。
（1）对要求建立业务关系或者办理规定金额以上的一次性金融业务的客户身份进行识别，要求客户出示真实有效的身份证件或者其他身份证明文件，进行核对并登记，客户身份信息发生变化时，应当及时予以更新;
（2） 按照规定了解客户的交易目的和交易性质，有效识别交易的受益人;
（3）在办理业务中发现异常迹象或者对先前获得的客户身份资料的真实性、有效性、完整性有疑问的，应当重新识别客户身份;
（4）保证与其有代理关系或者类似业务关系的境外金融机构进行有效的客户身份识别，并可从该境外金融机构获得所需的客户身份信息。
3、金融机构通过第三方识别客户身份得，应当确保第三方已经采取符合《中华人民共和国反洗钱法》要求的客户身份识别措施;第三方未采取符合《中华人民共和国反洗钱法》要求的客户身份识别措施，由该金融机构承担未履行客户身份识别义务的责任。
4、金融机构应当在规定的期限内，妥善保存客户身份资料和能够反映每笔交易的数据信息、业务凭证、账簿等相关资料。
客户身份资料在业务关系结束后、客户交易信息在交易结束后，应到至少保存五年。金融机构破产和解散时，应到将客户身份资料和客户交易信息移交国务院有关部门指定的机构。
5、金融机构应当按照规定向中国反洗钱监测分析中心报告人民币、外币大额交易和可疑交易。
6、金融机构及其工作人员应当依法协助、配合司法机关和行政执法机关打击洗钱活动。金融机构的境外分支机构应当遵循驻在国家或者地区反洗钱方面的法律规定，协助配合驻在国家或者地区反洗钱机构的工作。
7、金融机构在履行反洗钱义务过程中，发现涉嫌犯罪的，应当及时以书面形式向中国人民银行当地分支机构和当地公安机关报告。
8、金融机构及其工作人员对依法履行反洗钱义务获得的客户身份资料和交易信息应当予以保密;非依法律规定，不得向任何单位和个人提供。
金融机构及其工作人员应当对报告可疑交易、配合中国人民银行调查可疑交易活动等有关反洗钱工作信息予以保密，不得违反规定向客户和其他人员提供。
9、金融机构应当按照中国人民银行的规定，报送反洗钱统计报表、信息资料以及稽核审计报告中与反洗钱工作有关的内容。
10、金融机构应当按照反洗钱预防、监控制度的要求，开展反洗钱培训和宣传工作。

④ 金融机构应从()管理的角度

金融机构应从（全流程）管理的角度对各项金融业务进行系统性的洗钱风险评估。

⑤ 金融机构应当按照什么规定建立和实施客户什么识别制度

根据《金融机构反洗钱规定》第九条的规定：
（一）对要求建立业务关系或者版办理规定金额以上权的一次性金融业务的客户身份进行识别，要求客户出示真实有效的身份证件或者其他身份证明文件，进行核对并登记，客户身份信息发生变化时，应当及时予以更新；
（二）按照规定了解客户的交易目的和交易性质，有效识别交易的受益人；
（三）在办理业务中发现异常迹象或者对先前获得的客户身份资料的真实性、有效性、完整性有疑问的，应当重新识别客户身份；
（四）保证与其有代理关系或者类似业务关系的境外金融机构进行有效的客户身份识别，并可从该境外金融机构获得所需的客户身份信息。”

⑥ 金融机构应该采用什么等级的数据中心

至少是等级保护三级的数据中心
等保是国家标准

⑦ 金融机构有哪些信息化，大数据需求

数据大集中
数据大集中是一个过程，之前整个银行体系都在分行，包括证券公司也是如此。这些金融机构并没有集中的数据中心概念，所以他们先做了数据大集中。
数据仓库
数据仓库是在数据大集中的基础上，提升、改善了数据的质量。
报表
在上面两步的基础上，做了两个报表：一个是监管报表，另一个是内部管理报表。
决策支持
决策支持是基于报表而形成的系统。但是，最后形成的决策支持系统扮演的角色并不是全局性的。比如，针对风险部门的是风险数据仓库，针对业务部的是客户数据仓库，所以在金融信息化过程中，以上四个方面还是部分处于分离的状态。
数据整合
无论做什么样的分析，数据质量是最重要的。如果数据质量差，很多事情都做不了。
公开数据现在越来越开放，比如说工商数据、征信数据。所以我觉得很多公开数据的运用，确实为数据分析提供了非常好的基础。
智能金融的尝试
为什么用尝试二字，因为我还是持一个比较保守的观点。就智能金融而言，现在的数据挖掘技术与人工智能技术还是不够的，但是我相信科技的不断发展肯定会解决这个问题。我一直坚信一个观点就是：以后绝对不会存在物理上云的概念。再过十年或者二十年所有的东西都是云，这就是趋势，是你没有办法改变的。我觉得智能金融或者大数据是一个趋势，是一个没有办法去改变、没有余地可讨论的趋势。

⑧ 金融行业如何“把握”大数据

在企业信息化建设及互联网行业的发展过程中，数据量的增长已经达到了前所未有的速度。厂商、分析师以及技术专家认为“大数据”(Big Data)时代已经到来，针对大数据的相关技术已经被IT部门提上了议事日程。除了如何存储管理大数据，更为重要的问题是如何利用大数据为企业服务，通过商业智能以及高级分析应用将其价值发挥到最大。 新概念是新技术的催化剂，在大数据领域中，一些新技术包括Hadoop、MapRece都得到了更广泛的应用，Hadoop、MapRece为通用计算与分布式架构架起了一座桥梁，而传统的企业数据仓库技术则遭遇了前所未有的挑战。 数据大集中目前“数据大集中”的发展趋势已在中国金融业获得了广泛的认同，一些大型的证券商和银行已纷纷走上了这条道路。作为数据及业务应用的核心， 数据中心对于用户的重要性就相当于心脏之于人体。目前，越来越多的金融企业已经投入到对资料中心的建设。事实上，对于众多用户而言，确保每周24小时持续运行已经不再是对资料中心的惟一要求了，先进的资料中心解决方案还应在灵活性、可扩展性、安全性、冗余备份、环境控制以及业务延续性管理等方面有着更为出色的表现，而这一出色表现必须建立在“灵活、健康、高性能的综合布线系统”的基础之上。 不同于其他的行业的是，金融行业已经将网络系统作为其生产机器而并非是一般的办公室运作工具，网络的畅通与可靠运行已经成为金融业正常运转的首要条件。日益复杂的应用系统、海量的数据交换以及不断的更新使得数据中心在其网络系统中占据及其重要的位置。安全：金融业永恒的话题信息安全是金融行业永远的话题。如何利用信息技术的优势加强金融机构的内部控制，提高金融监管和服务水平，防范和化解金融风险，促进金融改革和创新，从而推动我国经济社会的发展，是当前我国金融业信息化建设面临的重大问题。金融信息系统外应用系统相互牵连、使用对象多样化、安全风险的多方位、信息可靠性、保密性要求高等特征构成了金融系统的突出特点。 国际金融危机以来，金融系统的风险控制和监管被提到了前所未有的高度。 史立谈道：“金融行业对网络的安全性、稳定性要求很高，系统要能够高速处理数据，还可以提供冗余备份和容错功能，保证系统在任何情况下都能够正常运行，否则就会给用户带来巨大的损失，同时系统需要提供非常好的管理能力和灵活性，以应对复杂的应用。” 当然，大数据在金融行业一切都还处于初级阶段，但是，金融企业每天处理的数据规模依然在保持增长，大数据分析使得商务决策越来越接近原生数据，信息的质量也变得愈加重要。如果同样复杂的分析可以运用到相关安全数据上面，那么大数据甚至可以用来改善信息安全。 大数据应该说是具有相当大的价值，但同时它又存在巨大的安全隐患，金融行业是不能容忍任何安全问题，一旦出现问题，必然会对企业和个人造成巨大的损失。也许当大数据真的能够解决安全以及稳定性的问题时，大数据才能真正融入金融行业当中。

⑨ 如何建立金融机构文件与档案数据库

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⑩ 如何对金融机构进行财务分析分析的数据是什么标准

中国商业情报网 情报指南栏目有很多关于包括财务信息分析在内的方法的文章可以参考一下。

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