金融機構數據平台表現為

1. 金融機構信息安全包括哪些方面

(1) 信息泄露：保護的信息被泄露或透露給某個非授權的實體。
(2) 破壞信息的完整性：數據被非授權地進行增刪、修改或破壞而受到損失。
(3) 拒絕服務：信息使用者對信息或其他資源的合法訪問被無條件地阻止。
(4) 非法使用(非授權訪問)：某一資源被某個非授權的人，或以非授權的方式使用。
(5) 竊聽：用各種可能的合法或非法的手段竊取系統中的信息資源和敏感信息。例如對通信線路中傳輸的信號搭線監聽，或者利用通信設備在工作過程中產生的電磁泄露截取有用信息等。(6) 業務流分析：通過對系統進行長期監聽，利用統計分析方法對諸如通信頻度、通信的信息流向、通信總量的變化等參數進行研究，從中發現有價值的信息和規律。
(7) 假冒：通過欺騙通信系統（或用戶）達到非法用戶冒充成為合法用戶，或者特權小的用戶冒充成為特權大的用戶的目的。我們平常所說的黑客大多採用的就是假冒攻擊。
(8) 旁路控制：攻擊者利用系統的安全缺陷或安全性上的脆弱之處獲得非授權的權利或特權。例如，攻擊者通過各種攻擊手段發現原本應保密，但是卻又暴露出來的一些系統「特性」，利用這些「特性」，攻擊者可以繞過防線守衛者侵入系統的內部。
(9) 授權侵犯：被授權以某一目的使用某一系統或資源的某個人，卻將此許可權用於其他非授權的目的，也稱作「內部攻擊」。
(10)抵賴：這是一種來自用戶的攻擊，涵蓋范圍比較廣泛，比如：否認自己曾經發布過的某條消息、偽造一份對方來信等。
(11)計算機病毒：這是一種在計算機系統運行過程中能夠實現傳染和侵害功能的程序，行為類似病毒，故稱作計算機病毒。
(12)信息安全法律法規不完善：由於當前約束操作信息行為的法律法規還很不完善，存在很多漏洞，很多人打法律的擦邊球，這就給信息竊取、信息破壞者以可趁之機。

2. 金融數據的尖峰厚尾特徵是什麼意思

金融數據的尖峰厚尾特徵是相比較標准正態分布來說的，標准正態分布的偏度為0，峰度為3，通常做實證分析時，會假設金融數據為正態分布，這樣方便建模分析。

但是實證表明，很多數據並不符合正態分布，而更像尖峰厚尾，就是峰度比3大，兩邊的尾巴比正態分布厚，沒有下降得這么快。

厚尾分布主要是出現在金融數據中，例如證券的收益率。 從圖形上說，較正態分布圖的尾部要厚，峰處要尖。

直觀些說，就是這些數據出現極端值的概率要比正態分布數據出現極端值的概率大。因此，不能簡單的用正態分布去擬合這些數據的分布，從而做一些統計推斷。一般來說，通過實證分析發現，自由度為5或6的t分布擬合的較好。

(2)金融機構數據平台表現為擴展閱讀：

基金收益率不服從正態分布，存在顯著的尖峰厚尾特性，我國基金市場還不是有效市場。人民幣匯率收益率波動有集群性效應，不符合正態分布，有尖峰厚尾的特點。結果表明穩定分布能更好的擬和中國股票收益率的實際分布，穩定分布較好的處理中國股票市場中的「尖峰尾」現象。

但很多資本市場上的現象無法用EMH解釋，如證券收益的尖峰厚尾，證券市場的突然崩潰，股價序列的長期記憶性等。對期貨價格數據進行統計分析，發現期貨價格具有「尖峰厚尾」特性。實證結果表明：我國股價波動具有尖峰厚尾特徵、異方差性特徵和波動的持續性和非對稱特徵。

而股票市場的收益率從分布的角度看，並不服從標準的正態分布，而是呈現出一種「尖峰、厚尾」的特徵。

3. 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

4. 一些金融機構的數據會公示在哪個網站

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，包括證券回公司也是如此。這些答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。

5. 請舉例金融機構銀行大數據的應用有哪些

1、精準營銷： 互聯網時代的銀行在互聯網金融的沖擊下，迫切的需要掌握更多用戶信息內，繼而構建容用戶360度立體畫像，即可對細分的客戶進行精準營銷、實時營銷等個性化智慧營銷。
2、風險控制： 應用大數據技術，可以統一管理銀行內部多源異構數據與外部徵信數據，可以更好的完善風控體系。內部可保障數據的完整性與安全性，外部可控制用戶風險。
3、改善經營：通過大數據分析方法改善經營決策，為管理層提供可靠的數據支撐，使經營決策更加高效、敏捷，精確性更高。
4、服務創新：通過對大數據的應用，改善與客戶之間的交互、增加用戶粘性，為個人與政府提供增值服務，不斷增強銀行業務核心競爭力。

6. 大數據如何助力銀行業金融機構輿情防控

金融企業運用大數據和機器學習演算法，對欠款客戶進行人群聚類並根據聚類的結果識別騙貸、惡意欠款、惡意透支、盜刷盜用、對交易有疑問拒絕還款、經濟狀況惡化無力還貸、遺忘還貸等多種欠款類型；從而准確預測客戶的還款概率和金額，從而進行催收策略評估，最大限度降低催收成本。
中國建設銀行資產總行風險管理部/資產保全部副總經理譚興民曾詳盡分析大數據何以幫助銀行提高徵信水平和風險管控能力：
首先，一站式徵信平台可以進行貸前客戶甄別。目前，銀行查詢客戶的情況既費時、費力，又增加銀行費用，而利用企業的一站式徵信平台，則可以最大限度地節省銀行的人力、物力及時間，並確保數據有效、及時、准確。
其次，風險量化平台可以助力貸後風險管控。平台基於企業日常經營數據，結合平台數據模型，採用動態、實時的雲端數據抓取技術，對企業的發展進行分析和評測，給出風險量化分數，並第一時間發現企業的生產經營異動，在風險觸發前3到6個月預警，使銀行等金融機構能夠及時採取相應措施，防止和減少損失發生。
同時，利用「企業族譜」查詢，對不良貸款進行監控。如一些企業通過關聯交易轉移利潤、製造虧損的假象，為不償還銀行貸款尋找理由；或者通過關聯交易製造虛假業績，為繼續獲得銀行貸款提供依據，這些假象通過關聯交易查詢，都可以很快發現蛛絲馬跡，讓企業造假暴露原形，可防止銀行上當受騙。
大數據風控相對於傳統風控來說，建模方式和原理其實是一樣的，其核心是側重在利用更多維的數據，更多互聯網的足跡，更多傳統金融沒有觸及到的數據。比如電商的網頁瀏覽、客戶在app的行為軌跡、甚至GPS的位置信息等，這些信息看似和一個客戶是否可能違約沒有直接關系，但實則通過大量的數據累積，能夠產生出非常有效的識別客戶的能力。
在運行邏輯上，大數據風控不強調較強的因果關系，看重統計學上的相關性是大數據風控區別於傳統金融風控的典型特徵。傳統金融機構強調因果，講究兩個變數之間必須存在邏輯上能夠講通因果。
在數據維度這個層級，傳統金融風控和大數據風控還有一個顯著的區別在於傳統金融數據和非傳統金融數據的應用。傳統的金融數據包括上文中提及的個人社會特徵、收入、借貸情況等等。而互金公司的大數據風控，採納了大量的非傳統金融數據。
相對於傳統金融機構，互金公司擴大了非傳統數據獲取的途徑，對於新客戶群體的風險定價，是一種風險數據的補充。當然，這些數據的金融屬性有多強，仍然有待驗證。
巨頭優勢明顯，並不代表創業公司的路已被堵死。大公司不可能面面俱到，布局各種場景。在互聯網巨頭尚未涉及的領域，小步快跑，比巨頭更早的搶下賽道，拿到數據，並且優化自己的數據應用能力，成為創業公司殺出重圍的一條路徑。

7. 金融機構在大數據方面仍然存在 弊端

大數據的基礎設施和安全管理亟待加強。在大數據時代，除傳統的賬務報表外，金融機構還增加了影像、圖片、音頻等非結構化數據，傳統分析方法已不適應大數據的管理需要，軟體和硬體基礎設施建設都亟待加強。同時，金融大數據的安全問題日益突出，一旦處理不當可能遭受毀滅性損失。近年來，國內金融企業一直在數據安全方面增加投入，但業務鏈拉長、雲計算模式普及、自身系統復雜度提高等，都進一步增加了大數據的風險隱患

8. 幾個金融機構徵信業務考試的試題，求助答案。

1、2011年上線的新版個人信用報告有2011銀行版、2011銀行異議版、2011個人版、2011個人明細版、2011徵信中心版、 社會版、政府版等七個版本。

2、企業和個人徵信系統統稱為「金融信用信息基礎資料庫」。