会计信息保护重要手段——数据挖掘

：的研究的目的是将数据挖掘技术一种信息保护手段引入到信息安全体系之中，从全新的视角来找到一种信息保护策略会计专业论文。数据挖掘在当代信息爆炸说是一种的信息价值增值手段，同时它硕士论文一种必要的信息保护策略会计专业论文。信息的泄露对所的有价值信息视而不见被竞争者就会是造成一定的损失甚 【论文格式范文】 至是灾难性的后果。是对于银行业，其信息具有真实性、实时性等特点，对于信息安全有高的要求，因此无视隐性风险隐患的，积极开发和数据挖掘技术来完善信息安全风险防控体系。
会计论文范文词：信息安全数据挖掘流程
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从上世纪90年代中后期，我国各大商业银行都了数据化大集，数据是银行界对技术支持系统的改造,同时硕士论文对传统银行业的整体管理理念的彻底再造。银行业了金融电子化，几乎各项业务都了数字化。的数据处理，因此说它是垃圾信息，并它是价值的信息。那么的信息就被忽视丢弃在那些所的垃圾数据之中，这就给信息保护埋下了安全隐患。要保护大型数据和信息就有必要将数据挖掘信息安全对策会计毕业论文的来维护信息安全。

2.银行业和保护的信息内容

银行业信息是在银行的一系列业务发展中产生、应用和搜集的各类信息，这些信息是银行业经营和发展的。在银行业发展中信息安全情况决定其存活和发展的命脉，因此信息保护就各类银行发展中所必须的一项内容更。银行业信息划分为两大类：

2.1显性信息

显性数据由各类存储媒介保存的数据，软盘、硬盘、纸质等保存的文件，这占道银行信息的20%。这类是数据是业务发展所产生和存储的数据，账户的开立信息、个人储蓄、对公存款、贷款、贷款合同、还款等等。这些信息是随时调阅和查找使用的信息。

2.2隐性信息

隐性数据是相对于显性数据而言的，它的存储介质，比较抽象的实在的数据。这一类数据是柜员、客户经理、中层领导在日常工作中所掌握的隐性的量化的信息，这二八原则可占到银行信息的80%。柜员在储蓄柜台日常的业务中会接触到客户，柜员掌握经常业务的客户对不同产品的青睐和喜好，这硕士论文一类的信息。

3.海量数据所造成的信息安全隐患

金融数据大，数据量增幅很大，以人民银行2009年对银行业务量统计作数据：
存储和保护数据，因此会删减和侧重。数据和信息的是不同的，数据是无规则、全描述性的、无指向的；而信息是有内容的可为做出经营决策的资源。银行业拥有的数据资源非常庞大，并不的信息，因此在处理和保存中会也能的保护的数据，大量的数据就会造成信息安全保护障碍。

3.1数据销毁不完全造成信息泄露

银行业的业务量非常大，同时每个工作日结束都会产生大量的垃圾文件及影印，在处理这些时就会有不同的处理方式，但是不会销毁。纸质是银行业务中必定会使用和产生的，在这些丢弃的废品中着大量的信息，有客户的存款存款金额、废弃客户、银行废弃报表等等。这些并论文格式范文错误的信息，相反这些是一些真实性高的信息，因此废弃的销毁和处理就有必要。事实上，对商业银行的调查与统计商业银行并处理措施规章制度，也指派专人负责处理，较随意的丢弃。从这些丢弃的中不难找到客户的存款，对公账户的信息，甚 【论文格式范文】 至是银行内部的经营论文格式范文等等。此类信息是银行非常机密的信息，泄露的损失会非常的。

3.2错误判断数据价值造成的信息安全威胁

在竞争如此激烈的银行业，当发展和革新是就于在退步，在失去竞争力。经济全球化和信息技术的发展，金融数据正在以空前的速度产生和累积。因此，迫切找到一种的策略会计专业论文从海量的金融数据中提取的信息以在银行战略性计划和投资时给予支持。银行业接触到的信息量大，因此会让领导人员对已有的数据视而不见。论文范文这些数据会很的决策支持，在拥有数据而不去就会造成利益的损失。贷款系统并能融入如此复杂的数据量，这些信息就被忽略，这样就造成错误判断，流失良好客户，也有可能会增加高风险客户。

3.3隐性信息价值的安全隐患

权限等级划分了权利和责任的，在银行都以授权与关系。员只是在业务操作者，而的信息是掌握在授权者手中。这些授权者一般属于银行的中层管理者，掌握的信息：大额存款户、贷款户的资信论文格式范文、营业网点的经营论文格式范文等等。这些整个营业网点经营命脉。二八原则的划分，20%的信息是组织运营存档信息，而大量的80%的信息是经营者所掌握的隐形的信息。这80%的信息安全就只能依靠职业道德规范和职业规范等制度对中层领导的约束来保证，着的安全隐患。

3.4金融欺诈

经济的发展，在金融领域的欺诈已经越来越多，形式也多种多样，有贷款、存款、等等。在银行业务发展中会考核信用卡的发卡量，为达到发卡规模就会盲目的发卡、放松发卡条件等等，大量的信用卡申请信息就会造成信息核实的时间和人力困难。调查金融机构每年的欺诈损失占其年收入的6％，于美国每年的GDP损失数千亿美元。英国欺诈损失总额每年也达到了140亿英镑。欺诈会给银行的经济损失，同时也会造成信誉和论文范文上的重大负面影响。欺诈硕士论文多种多样的，类型有三种：一是业务量大而忽略银行柜员对信息的访问制约和跟踪，银行内部职员会系统漏洞，非法银行交易系统，不正当利益，为的作案做准备；二是信用卡等信用贷款量大，核实贷款人资信论文格式范文的真实性，造成以虚假的承诺和虚假的保证来骗取贷款额度；三是隐瞒的资信信息，避重就轻，造成银行的错误判断。银行建立的数据库，来跟踪核实此类信息，在大量的处理业务数据中对数据挖掘浅析【会计论文】并找出相应的规则、规律、论断，再人工浅析【会计论文】，达到检测金融欺诈的效果。

4.数据挖掘技术在银行业信息保护应用

数据挖掘(Data Mining)从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其、事先不知道的、但又是潜在的信息和知识的。数据挖掘，在人工智能领域，习惯上又称为数据库知识(KDD)，也有人把数据挖掘数据库中知识的。
金融机构到的金融数据通常相对完整、可靠并具有高质量，方便了系统化的数据浅析【会计论文】和数据挖掘。同样数据挖掘也银行信息保护的一种策略会计专业论文为银行发展做出贡献。为保护银行信息安全，数据挖掘通常四个的应用浅析【会计论文】情况。



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4.1应用数据挖掘技术管理银行报表

银行报表是每天都会产生的报表，管理者会报表的数据来日常业务决策。调查，银行报表是由银行主管会计打印、输出、整理报送银行主管人员。在报送中就产生了多个信息安全的风险点：纸质打印就会有错误和多余打印的废弃；会计主管必定会掌握和硕士论文各类数据；再次是整理好的数据的管理也十分必要。银行报表上的数据是银行保密的经营数据，它关系到一家银行的存活和发展，决策层和领导层有权限和有必要掌握和硕士论文。因此要从根本上杜绝信息安全隐患就必须从报表的形式和报表访问权限上来制约。据浅析【会计论文】阶段对银行业务中产生的庞大数据分类、识别、筛选和初步浅析【会计论文】。从大量数据中挖掘出适合银行业务人员使用的信息模式和知识,从而产生出报表，以指导银行营销和竞争。

4.2数据挖掘提升客户关系管理

银行多个的数据内容建立客户数据库，来维护客户，全方位的描述和统计该客户的资金流量、信用度等。建立该客户的信息由有商业银行客户关系管理（CRM）的是掌握客户的需求，找出能盈利的客户。数据挖掘技术在商业银行CRM中具有广泛用途，它有助于银行客户资源的开发，有助于集成客户的信息，有助于银行市场细分、开发新产品、拓展新市场。从数据挖掘技术在CRM系统应用来看，分为五个阶段。阶段：建立客户信息数据库。数据库是数据挖掘的，这一阶段是数据清理，消除现有业务系统中数据不一致的现象，将有联系作用的数据建立索引，将其整合到信息库，建立以客户为中心的数据仓库环境。阶段：、更新客户交易信息。这一阶段是把客户与银行的历史交易数据加载到客户信息库。阶段：建立评估模型。为客户的每建立利润评测模型，以便硕士论文客户对银行的利润贡献度，同时掌握模型的利润贡献。阶段：维护和优化客户关系。银行掌握客户在生活、职业等的变化及外部环境的变化，抓住推销新产品和服务的时机。这将每次发生的交易明细数据，加载到数据仓库，核对客户的变化。第五阶段：风险评估和管理。银行风险管理的是与资产和负债有关的风险，因此与资产负债有关文章都各自占一张表，并把论题表放入统一数据库中。

4.3建立员工工作日志，量化隐性信息

从上述的银行信息分类银行的80%的信息是隐性信息，是由一线员工掌握的。在银行内部网站中创立员工工作日志板块，它设置和微博一般，员工的日常工作点滴细节。当然这类信息管理层和本人有访问权限，这样员工掌握的信息会他的离职而带走。商业银行开辟新的市场所采取的对策会计毕业论文之中都会考虑雇佣一位当地银行的中层领导，这样对于迅速打开当地市场会有非常好的效率，因为当地银行老员工对于当地市场、当地顾客都比较硕士论文。这样一位员工的流失会给原商业银行的损失，为了减少这的损失就将一线员工掌握的信息量化，变为银行内部可共享的资源。员工在工作日志中客户的生日、家庭住址、家庭成员等等，这对客户维护是非常有必要的。建立员工工作日志三个：，开辟工作日志板块和服务后台；将工作日志平台信息发布、交流平台，促使员工习惯使用；对日志优秀者奖励。

4.4金融欺诈检测

金融欺诈的形式和都具有多样性，有规律可循的，上述出现的三种类型的金融欺诈，可数据挖掘技术欺诈检测。欺诈检测的流程数据比对和清理，数据预处理和转换，数据的模型套用和计算，人工判断等四个，流程图如图2阶段，数据比对和清理。应用数据挖掘金融欺诈检测，要选择的是哪些数据是的，从这些数据的来源。也说在合适的地方选择合适的数据。阶段，数据预处理和数据转换。数据挖掘通常处理的是海量的原始数据。数据的预处理是指对原始数据同性化处理，使各项指标同趋势化。阶段，数据的模型套用和计算。这一，是运用数据挖掘对到的数据实时的欺诈检测，对欺诈的潜在定位，并找出隐藏的欺诈模式。阶段，人工判断。这一是人工核对生成的挖掘报告，对检测的结果做的比对和判断，消除误判，对系统模型调整改善。这一步确认欺诈的对于金融欺诈检测来说是或缺的。这一提高数据挖掘的性和准确率。四个是个循环反复的动态，在动态运行中，才有可能对数据，挖掘模式动态调整，从而有可能对不断变化的金融欺诈模式的预警。

5.结束语

商业银行的信息是其经营的内容，信息安全就其核心竞争力决定力量。数据挖掘的性质和特点，从信息保护角度出发，将数据挖掘急速引入银行日常管理之中，四个流程应用，改善信息形式、挖掘有价值信息、防止金融诈骗，达到更好的信息保护效果。数据挖掘是信息化的最高层次，是信息化最高应用点的价值所在，它将的信息变成集信息，使孤立的信息变成联系的信息，使无价值的数据变成有价值的信息，我国银行业要在激烈的同业竞争中立于不败之地，必须坚定不移数据挖掘技术，提高的核心竞争力。
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