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大数据背景下计算机信息安全及防护
Computer Information Security and Protection in the Context of Big Data

据时代，公共服务领域通过建立决策支持系统，支持决策者利用各类社交媒体的
公众数据流、公共基础数据库、各种商业数据库的公众日常交易和行为历史数据、
互联网实时访问与交易数据以及公众意见表达，来了解公众的真实需求和偏好，
从而改善决策者的有限理性，大大提高公共政策决策的科学性。同时，决策是否

正确只有在实践中才能得到验证，大数据环境下，使决策实施情况的跟踪反馈成
为可能，帮助决策者不断修正和完善。

七、金融业与信用大数据

大数据在金融行业已经出现规模化应用，银行、证券、保险三大领域并驾齐驱。

大数据对传统金融业形成了一种新挑战。有专家预测，微信在聚集了大量用户和
商户资源之后，不久的将来会迅速拓展其他核心领域。特别是微信支付打通了线
上和线下，形成巨大的流量和数据入口，而支付是整个金融业的命脉。阿里的小

额信贷业务通过掌握大量客户交易信息对贷款客户的违约行为做出有效判断，和
一般金融企业相比，在借贷成本和风控领域具有一定优势。余额宝的发展速度令
传统的基金公司非常惊讶，一些基金公司发展了很多年，用户也不过百万，然而
在大家还仅仅是惊讶的时候，阿里已经控股了天弘基金，切实迈出了涉足基金行
业的坚实一步，向大金融方向迈进。这些足以看出大数据在金融行业的地位。国

内不少银行已经开始通过大数据来驱动业务运营，如中信银行信用卡中心使用大
数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行利用
大数据发展小微贷款等。银行通过打通内部数据，获得更为全面和完整的客户画

像，从而进行更为精准的营销；通过与企业的相关信用信息数据比对，运用数据
挖掘等方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，为开展中小企业贷款提供
依据；通过对信用数据的挖掘，抓取优质客户，针对不同客户群体提供差异化的
金融产品和服务方式等。
当然，这种数据挖掘方式同样适用于保险和证券等金融行业。信用大数据在

金融、保险、证券等行业的应用，其深度和广度有待于进一步发掘，同时也有不
少障碍仍需克服，比如与政府公共信用信息数据的互换和互享、外部数据的整合
与利用等方面。但是仍可以预见，在未来的三至五年，金融、保险、证券等行业

的大数据应用将会迎来突破性的发展。

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