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全国经济、财政、债务及金融数据分析
- 提问时间：2024/02/20
- 浏览量：200
- 提问者：匿名用户
[1个回答]受2022年疫情复发影响，前三季度全国大部分省份财政收入下降，财政收入增多的有北京、浙江、陕西等省市。1.区域经济：各省份GDP增速普遍大幅下滑，上海、海南、吉林增速为负2022年前三季度各省经济总量除上海市、海南省、吉林省外均有所上涨，但经济增速有所降低。从经济整体规模来看，2022年前三季度，除上海市、海南省、吉林省地区生产总值因疫情原因同比下滑之外，其他各省的地区生产总值均保持增长态势，东部地区整体优于中西部地区，全国平均地区生产总值为27934.28亿元，共有13个省份高于此水平，排名前五的分布为广东省、江苏省、山东省、浙江省和河南省，2022年前三季度地区生产总值分别为91723.2...
标签： 经济 财政 债务 金融数据 -
金融数据可信流通解决方案关键应用技术有哪些？
- 提问时间：2023/08/01
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融数据可信流通解决方案是在当前数字经济时代，应对数据安全和隐私挑战，促进金融数据跨机构、跨地域、跨场景的高效利用和价值创造的重要技术手段。该解决方案涉及四个关键应用技术，分别是：1.跨域身份与信任空间管理在进行数据流通之前，数据可信流通系统的各个节点服务器之间要建立信任关系，从而保证数据是在一个可信的环境中流通和使用，而且通过信任评估，可以按照信任状态对数据进行有效的安全约束。它包括两部分：第一，身份管理：通过证书/可信凭据等方式建立节点/用户的身份体系，实现对连接各节点/访问用户的统一身份认证和授权管理；第二，信任管理：通过可信启动及远程证明服务，实现对节点信任状态的安全评估。(1)节点设...
标签： 金融数据 -
金融数据可信流通解决方案系统架构包括哪些？
- 提问时间：2023/08/01
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]数据可信流通解决方案由数据可信流通管控中心、具有安全可信执行环境的可信数据空间连接器、安全存储资源池、以及安全的数据流通网络构成。1.数据可信流通管控中心数据可信流通管控中心由认证中心、使用控制中心、存证审计中心、数据市场等构成，提供全局数据可信流通管控能力。注册认证中心：提供可信数据空间信任关系认证功能，确保数据只能在受信任的数据空间之间流通。使用控制中心：提供流通数据集中使用控制能力，数据流通过程中数据使用策略与数据同行，使得数据使用方能基于一致的策略对数据使用进行控制。支持基于属性的流通数据使用策略访问控制模型，既可基于用户、时间、位置、事件、条件等原子策略，又可基于原子策略自定义策略，...
标签： 金融数据 -
金融数据识别难点与重点是什么？
- 提问时间：2023/07/25
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融数据在分布特点、价值属性、安全特性等方面与其他行业数据存在不同，在识别上也存在一定的区别，具体存在以下识别难点与重点：（1）分布广、数据量大、数据结构复杂，导致识别难、挑战大。金融信息系统用户多、系统多、业务多元化、内部层级多，面临着多头监管与合作共享。由于数据体量巨大，人工识别难度大，企业需要以系统开发时的数据架构与定义为基础，数据治理/管理体系为架构，数据管控平台为抓手，建立线上与线下相辅相成的数据安全防护措施，才能全面对所有数据进行分级分类与识别。（2）线下数据依然是识别与管控的重点。业务部门人员、IT管理人员、分支机构岗位人员都能从系统内获取、下载、使用数据，内部办公网、生产运维网...
标签： 金融数据 -
金融数据保护治理发展背景与挑战分析
- 提问时间：2023/07/25
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]面临挑战，积聚风险。随着信息科技的飞速发展，以数据为核心的数字经济正成为驱动全球经济增长的新动力。金融领域也是如此，国务院金融稳定发展委员会的数次会议上均提到要大力发展数字金融，数字技术驱动金融业变革和发展已是大势所趋。数字经济的不断发展，催生出海量数据。据IDC预测1，2025年全球数据量将高达175ZB2，其中中国的数据量预计将达48.6ZB，占比27.8%。面对数据量的爆炸式增长，数据来源的日益丰富，数据类型的不断创新，金融数据保护治理的广度、深度和难度与日俱增。金融业主体依据业务运营需要对个人和组织数据的获取、传递、使用、管理等诸多方面都不断推陈出新。数据在人们的金融生活中扮演越来越多...
标签： 金融数据 数据保护 -
金融数据可视化分类有哪些？
- 提问时间：2023/01/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]信息可视化主要包括4类，分别是：层次数据可视化、网络数据可视化、时空数据可视化、多维信息可视化。1.层次数据可视化在金融领域层次数据可视化主要是指将金融数据按层次与扁平等方式进行数据展示，主要的形式包括固定报表、嵌套报表、钻取报表、树形报表、大屏、报告等形式。目前常见的组件主要有UReport、Echarts等。（1）UReportUReport是一款高性能报表引擎，通过配置单元格可以实现复杂报表的展示。UReport支持常见的报表存储与数据源配置、支持计算模型、表达式、函数、条件属性、参数、图表等功能，同时UReport中，还提供了基于网页的报表设计器，可以方便用户在页面中自助完成报表设计。...
标签： 金融数据 可视化 -
金融数据资产分类过程中遇到哪些痛点？
- 提问时间：2023/01/17
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- 提问者：匿名用户
[1个回答]关于金融数据资产分类过程中遇到的痛点，在《金融业数据应用发展报告（2021~2022）》中有提及，更多内容可以查找原报告了解。更多内容前往原报告进行下载查看。1.金融数据资产的范围圈定由于金融行业天生的服务属性，在与用户的交互中会产生诸多的用户数据。其中个人用户的基本信息和行为信息等原始数据，与其进行加工后的统计数据，在产权方面是有实质性的不同，其在分类实践中需要逐一甄别。在圈定金融数据资产时，需要企业制定明确的合规要求，以便有效地推进金融数据资产分类。2.金融数据资产管理的系统建设在数据分级分类的指导意见下，企业已逐步按照安全分级为横向、业务分类为竖向的基准进行数据系统的相关建设，并按照合规...
标签： 数据资产 金融数据 -
金融数据相关政策与标准有哪些？
- 提问时间：2023/01/17
- 浏览量：592
- 提问者：匿名用户
[1个回答]金融数据的技术融合应用目前处于加速探索阶段，各种政策、法令法规、标准在近年来相继制定。2019年8月，中国人民银行发布了金融科技领域首份顶层文件《金融科技（FinTech）发展规划（2019-2021年)》，明确了六大重点任务，包括加强金融科技战略部署、强化金融科技合理应用、赋能金融服务提质增效、增强金融风险技防能力、加大金融审慎监管力度、夯实金融科技基础支撑，为金融科技发展指明道路。其中强调要科学规划运用大数据，打通金融业数据融合应用通道，破除不同金融业态的数据壁垒，化解金融信息孤岛，制定数据融合应用的相关标准规范，发挥金融大数据的集聚和增值作用，推动形成金融业数据融合应用新格局。2020年...
标签： 金融数据 -
金融数据的来源及主要应用包括哪些？
- 提问时间：2023/01/17
- 浏览量：1814
- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下关于金融数据的来源及主要应用的内容，都是根据相关报告总结的。金融数据的来源主要分为三种：一是金融机构业务经营过程中收集和产生的数据，包括金融机构的用户基本信息、用户在机构内金融行为数据等，例如银行中的用户资产负债情况、资金交易记录、信用数据等；二是金融机构通过外部采购或共享获取到的数据，包括来自第三方机构的数据，例如电商、运营商、支付、设备等，以及政务开放数据等；三是金融机构通过互联网获取到的公开数据，例如企业的舆情数据等。这些不同来源的金融大数据通过整合、分析、挖掘等发挥出重要的数据价值。金融大数据的主要应用包括金融用户画像、金融统计分析、金融建模等。通过对金融大数据进行分析，可以为金融...
标签： 金融数据 -
金融数据的价值体现在哪些方面？
- 提问时间：2023/01/10
- 浏览量：254
- 提问者：匿名用户
[1个回答]协同共享与跨境流动。1.金融数据共享在金融机构数据处理的过程中，可能涉及的数据流动对象包括征信机构、第三方数据分析公司、第三方非金融机构和其他被监管的金融机构等数据来源，可能涉及的数据处理方式包括将金融数据与第三方共享、使用第三方收集的数据以及委托第三方进行数据处理。《个金技术规范》第7.1.1条明确了“除法律法规与行业主管部门另有规定或开展金融业务所必需的数据共享与转让（如转接清算等）外，金融业机构原则上不应共享、转让其收集的个人金融信息，确需共享、转让的，应充分重视信息安全风险”，在第6.1.1条规定金融机构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...
标签： 金融数据 -
如何对金融数据进行分级分类？
- 提问时间：2023/01/10
- 浏览量：469
- 提问者：匿名用户
[1个回答]以下是介绍的是金融数据分级分类的内容。金融行业属于涉及国家经济命脉的重要行业，受相关金融主管部门的专门监管；数据行业则属于广义网络安全产业中的重要组成部分。因此，金融数据应当先分级还是先分类，应当如何适用数据分级分类的规则体系直接关系到金融数据治理的实践。全国信息安全标准化技术委员会发布的《网络安全标准实践指南——网络数据分类分级指引》（以下简称“《数据分类分级指引》”）第5.1条明确了数据处理者进行数据分类时应优先遵循国家、行业的数据分类要求，并且在附录C3、C4中给出了《数据分类分级指引》与金融行业数据分类分级规则的对应关系。此外，金融数据是...
标签： 金融数据
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