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金融业对智能数据脱敏的要求有哪些？
- 提问时间：2025/04/11
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[1个回答]基于国家及业内关于数据安全保护的规章制度，从数据服务、数据流通、数据管理三个角度，探讨了金融业对智能数据脱敏的要求，以确保敏感数据在使用、传递、留存时的安全性。一、数据服务安全要求在数据服务层面，金融机构通过数据脱敏技术，构建了多层次的用户隐私与数据安全保障体系。在提供数据服务的过程中，数据脱敏能够显著降低数据泄露风险，确保敏感信息的安全性。数据服务主要涵盖业务数据查询、客户数据分析、投资风险管理等场景。1.合规合法性从“个人金融信息”3的概念提出，到金融业数据工作的五大基本原则4的确立，及至今年《银行保险机构数据安全管理办法》的征集5，不断完善和严格的法律规章制度体现...
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金融业风险现状及展望分析
- 提问时间：2024/11/27
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[1个回答]银行、保险端风险扰动仍存。1.从《金融稳定报告》看金融业风险现状银行业相关：（1）农信社改革化险工作提速。农信社改革化险是近年来中小银行改革工作的重点。2022年中央一号文件提出，“加快农村信用社改革，完善省（自治区）农村信用社联合社治理机制，稳妥化解风险”。2023年中央一号文件提出，“加快农村信用社改革化险”。2022年以来，农信社改革明显提速。浙江、辽宁、山西、河南、广西、海南等省区农信社改革化险方案已经国务院批准。浙江农商联合银行、辽宁农村商业银行、河南农商联合银行已成立，山西农商联合银行已获准筹建，广西、海南也在加快推进省级机构组建。其...
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我国金融业增加值如何核算？占GDP比重多少？比重是否偏高？
- 提问时间：2024/07/30
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[1个回答]2022年我国金融业增加值占GDP比重7.7%。1.我国金融业增加值如何核算？金融业增加值是指国民经济中金融部门在一定时期内通过提供金融中介服务及相关金融附属活动新创造的价值总量。按照行业类别，我国金融业增加值分为货币金融服务、资本市场服务、保险业和其他金融业四个行业大类。按照核算频率，分为普查年度核算，一般年度核算和季度核算。（1）普查年度核算：数据最为详实，口径最为全面，会对历史5年的增加值数据进行修正，并作为未来年份核算的基准。（2）一般年度核算：在次年年底开展。主要利用财务报表数据根据收入法计算现价，采用缩减方法计算不变价。收入法下，金融业增加值现价=劳动者报酬+生产税净额+固定资产折...
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中国金融业数智化需求及趋势如何？
- 提问时间：2024/07/16
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[1个回答]中国金融业数智化需求及趋势如何？
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金融业数据应用面临哪些挑战？
- 提问时间：2024/06/20
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[1个回答]政策标准有待进一步完善。数据已成为国家基础性战略资源，近年来，我国高度重视数据开发利用，并发布了一系列相关政策推进数据资源开放共享与交易流通。2019年10月，党的十九届四中全会首次公开明确将数据作为生产要素按贡献参与分配，“健全劳动、资本、土地、知识、技术、管理、数据等生产要素由市场评价贡献、按贡献决定报酬的机制”。2021年6月10日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第二十九次会议通过的《中华人民共和国数据安全法》，在平衡安全与发展的前提下，也进一步明确了数据安全应用的目标，鼓励和支持数据在各行业、各领域的创新应用。2022年6月22日，中央深改委第二十六次会议审...
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金融业集成生成式AI需遵循哪些原则？
- 提问时间：2024/02/26
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[1个回答]以下是金融业集成生成式AI需遵循的八项原则。1.原则一，正确认识生成式AI的作用域生成式人工智能应用广泛，但并非全能，创造性产品创新任务是生成式人工智能的专业领域，利用这项技术能带来60%的效率提升。如果是带有大量不明确信息的复杂业务问题，这些自然不属于生成式AI的专业领域，一些应用案例显示，此种情况下的实际效率比没有使用该技术时还降低23%。因此，金融机构在制定生成式人工智能行动时，首先要正确认识这项技术的作用域，在全面客观地评估机构内部业务创新属性以及任务类型的基础上，将生成式AI工具更多地嵌入重复搜索和数据量大的任务中，并保持生成式AI与传统决策式AI工具的结合，不要追求通过生成式AI带...
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我国金融业生成式AI应用政策背景如何？
- 提问时间：2024/02/26
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[1个回答]我国金融业生成式AI应用迎来政策红利期。落实中央金融会议精神和“十四五”规划纲要，金融管理部门统筹推进我国金融业数字化进程，多措并举鼓励金融科技创新与应用，提升金融服务实体经济效能。从政策视角，我国金融业生成式AI应用迎来政策红利期。关于银行业保险业数字化转型的指导意见：2022年1月，中国银保监会办公厅发布《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，明确提出，“到2025年，银行业保险业数字化转型取得明显成效。数字化金融产品和服务方式广泛普及，基于数据资产和数字化技术的金融创新有序实践，个性化、差异化、定制化产品和服务开发能力明显增强，金融服务质量和效率显著...
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如何看待生成式AI重塑全球金融业？
- 提问时间：2024/02/26
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[1个回答]创新的银行将从“采用技术的银行”迈向“最懂技术的银行”，并向“最懂银行的先进技术服务商”领域拓展，充分释放其高质量数据价值。30年前，当互联网刚刚兴起时，大多数银行业从业者都无法相信支付方式将发生彻底变革，购物将无需现金和刷卡，交易越多银行内部的排队现象却越少；大多数的证券业从业人员也都无法想象交易所将不再是股民进行证券交易的场所，证券开户甚至都无需到证券公司现场办理。基于Windows/Linux操作系统的普通计算机和基于Android/iOS系统的智能手机/平板电脑就是数字时代的“交易所”。过去...
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AIGC在金融业的发展机遇与挑战有哪些？
- 提问时间：2024/02/06
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[1个回答]在数智融合的环境下，深度把握数据要素的全周期、全流程、全方位活动，是激活数字内容潜能的基础支撑，也是内容市场实现增量发展的重要内驱力。金融行业作为信息密集型行业，数据资源丰富、信息化程度高，亟需借助人工智能的感知能力和智能化水平的支持，因此AIGC在金融业迎来重要发展机遇。内容共生。金融业是一个信息密集型的行业，需要大量的数据和信息来支撑业务的开展。人工智能生成内容可以通过自然语言处理、机器学习等技术，对金融数据进行分析和处理，生成高质量的金融内容，提高金融业务的效率和准确性。例如，人工智能可以自动生成金融新闻、研究报告、投资建议等内容，为金融从业者提供更加全面和及时的信息支持。这些内容可以帮...
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金融业信创发展现状、实践及发展趋势有哪些？
- 提问时间：2024/01/23
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[1个回答]为响应国家号召以及推动政策落地，上海市相继出台多项区域性政策规划，支持金融业信创发展。1.金融业信创发展情况我国信创产业发展拥有清晰的规划路线，即由党政系统建设向其他国计民生重点行业逐步推进，并将信创产品与技术推广至全行业全领域。在发展过程中，金融行业接力党政信创浪潮，推进速度最快，且相较于其他重点行业，信创渗透率最高。金融业信创主要指金融行业应用拉动构建金融信息技术底层架构体系的国产化，实现软硬件的国产替换，旨在解决金融产业关键技术环节“卡脖子”问题，以保障金融领域的全面安全，由基础硬件、基础软件、应用软件、信息安全四部分构成。其中，基础硬件包括芯片、传感器、存储器、...
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金融业大模型应用挑战及发展展望分析
- 提问时间：2023/12/18
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[1个回答]算法可信度和安全性有待提升大模型金融应用在准确性、安全性、稳定性和金融科技伦理等方面面临挑战。一、大模型在金融业应用面临的挑战（一）金融应用规范与指南亟需完善金融业作为强监管行业，在政策方面一直遵循着高标准和严要求。我国已相继发布《生成式人工智能服务管理暂行办法》《网络安全标准实践指南——生成式人工智能服务内容标识方法》《生成式人工智能服务安全基本要求》（征求意见稿）等文件，对大模型在通用领域的应用进行了合理的约束和引导，但是针对大模型在金融领域的应用尚且缺少可实施落地的标准规范和指南，对应用过程中的权责界定尚不明晰，缺少对生成内容的问罚机制及大模型广泛应用后可能存在的...
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深圳金融业及子领域规模效益如何？
- 提问时间：2023/12/15
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融业年均增速在10%-15%，银行、保险、证券各子领域规模效益全国排名靠前。金融业是深圳现代服务业的重要组成部分，也是深圳四大支柱产业之一。从2021年深圳服务业细分行业结构看，金融业产值占服务业产值比重24.6%，远超过其他服务行业类别占比。从历史变化趋势看，深圳金融业增加值及其在GDP中的占比自2004年以来持续上升，2021年金融业增加值达4739亿元，较2000年增长16倍；金融业占GDP比重15.5%，较2000年增长9.1个百分点。金融业的增速在2007年以前经历了爆发式增长，最高超过65%；2008年金融危机后金融业的发展逐渐趋于稳定，2010年以后金融业的年均增速基本在10%...
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香港金融业及细分结构发展现状如何？
- 提问时间：2023/12/15
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融业占GDP比重近1/4。金融业一直是香港服务业的四大支柱之一，从2021年香港服务业细分行业结构看，金融及保险行业产值占服务业产值比重24.8%，明显高于其他细分服务行业类别。从历史变化趋势看，香港金融业产值及其在GDP中的占比自2000年以来持续上升，2021年金融业产值达0.63万亿港元，较2000年增长283%；金融业产值占GDP比重23.3%，较2000年增长10.5个百分点。金融业的增速在2007年以前经历了指数级的增长，最高超过30%；2008年金融危机后金融业的发展逐渐趋于稳定，2010年以后金融业的年均增速基本在5%-10%。值得一提的是，在2020-2021年疫情期间，其...
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量子计算赋能金融业方式及融应用价值分析
- 提问时间：2023/11/17
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[1个回答]量子计算对金融业的发展具有重要的理论研究价值和实际经济社会价值，是智能金融领域与量子技术融合的发展趋势和研究热点。1.量子计算赋能金融业近年来，随着移动互联网等技术的普及，金融领域数据量呈现爆炸式增长，推动了金融大数据时代的来临。金融业与各行业、各部门的生产经营密切相连，同时也与千家万户和社会成员的生活息息相关。金融业作为典型的信息密集型行业，在错综复杂的资金链、产业链和供应链中，海量的数据信息被记录和存储。金融领域的数据具有大体量、历史数据关联度高和可量化等特点，因此利用人工智能算法分析并挖掘有价值的金融知识，已经成为推动金融领域信息和技术革新的主要趋势。然而，金融领域数据的海量、复杂和高维...
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金融业数据库应用展望分析
- 提问时间：2023/10/31
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[1个回答]未来三至五年是金融业数据库创新发展的关键时期，也是高成长时期，无论从广度、还是深度上都将迎来巨大的突破和发展，我国数据库产品也将随着大量应用验证不断成熟，实现从“可用”向“好用”转变。1.我国主流数据库产品成熟度将进一步提升随着核心系统数据库转型加速，金融机构会持续加大对数据库产品的投入力度，为产业侧提供开发和优化数据库产品的动力和资源，尽快弥补我国数据库产品在功能、性能、异地灾备、数据同步等核心技术能力的差距，丰富配套工具，降低实施运维难度，推动我国数据库产品的成熟和稳定。同时，基于核心系统特性及其他非数据库技术要求，也将倒逼数据库服务能力提升...
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