銀行哪些基礎信息是數據資源

『壹』 銀行卡個人信息都有啥

個人金融信息包括：
1、身份信息：個人身份信息包括性別、姓名、家庭住址等；
2、財產信息：個人財產信息主要包括銀行存款和個人收入；
3、衍生信息：衍生信息包括個人投資偏好等；
4、信用信息：信用信息包括個人貸款和還款；
5、金融交易信息；
6、賬戶信息：賬戶信息是指個人辦理的賬號和余額。
拓展資料：
1）個人金融信息是指商業銀行利用網點、技術、人才、信息和資金等優勢以及各種金融工具，為個人客戶提供的財務分析、理財規劃、投資咨詢、資產管理等專業服務活動。具體而言，商業銀行利用金融知識、專業技術和廣泛的信息資源優勢，根據客戶的財務狀況和特定需求，為客戶提供全方位、個性化的金融服務。除提供一般信息咨詢外，還利用儲蓄、融資、銀行卡、個人支票、保險箱、保險、證券、外匯、基金、債券等各種金融工具提出合適的理財方案，引導客戶如何安排收支，通過個人資產的優化配置來實現個人的理想和目標。
2）根據《中國人民銀行金融消費者權益保護實施辦法》，個人金融信息是指金融機構通過業務或其他途徑獲取、處理和保存的個人信息，包括個人身份信息。信息、財產信息、賬戶信息、信用信息、金融交易信息和其他反映特定個人特定情況的信息。個人金融信息是金哪段融機構日常業務工作中積累的重要基礎數據，也是金融機構客戶個人隱私的重要內容。如何收集、使用和提供個人金融信息，既涉及金融機構的正常業務發展，也涉及對客戶信掘緩擾息和個人隱私的保護。涉及個人金融信息的不當行為不僅會直接侵犯客戶的合法權益，還判旦會增加金融機構的相關風險。個人金融信息是與公民個人開展金融活動相關而產生、採集的金融交易信息及公民個人身份信息，關聯到公民個人人格、財產等諸多權益，是個人信息重要而特殊的領域。

『貳』 中國人民銀行徵信系統里包含哪些信息

中國人民銀行徵信系統包括企業信用信息基礎資料庫和個人信用信息基礎資料庫。

企業信用信息基礎資料庫：該資料庫採集、保存、整理企業信用信息，為商業銀行、企業、相關政府部門提供信用報告查詢服務，為貨幣政策、金融監管和其他法定用途提供有關信息服務。

個人信用信息主要包括三類：

一是身份識別信息，包括姓名、身份證號碼、家庭住址、工作單位等；

二是貸款信息，包括貸款發放銀行、貸款額、貸款期限、還款方式、實際還款記錄等

三是信用卡信息，包括發卡銀行、授信額度、還款記錄等。隨著資料庫建設的逐步完善，還將採集個人支付電話、水、電、燃氣等公用事業費用的信息，以及法院民事判決、欠稅等公共信息，以全面反映一個人的信用狀況。

(2)銀行哪些基礎信息是數據資源擴展閱讀：

截至2014年底，中國人民銀行徵信系統收錄企業及其他組織共計1000多萬戶，其中600多萬戶有信貸記錄。個人信用信息基礎資料庫建設最早始於1999年，2005年8月底完成與全國所有商業銀行和部分有條件的農信社的聯網運行，2006年1月，個人信用信息基礎資料庫正式運行。

截至2015年，該資料庫收錄自然人數共計8.7億人，其中3.7億人有信貸記錄。

2019年4月，新版個人徵信報告已上線，拖欠水費也可能影響其個人信用。6月19日，中國已建立全球規模最大的徵信系統。

『叄』 個人信用信息基礎資料庫中的個人基本信息包括哪些內容

個人信用信息基礎資料庫（簡稱個人徵信系統），採集的主要信息包括：
（一）個人基本信息，包括客戶的基本身份信息、教育背景、婚姻信息、居住信息、職業信息等內容。
（二）銀行信貸交易信息，指客戶在各商業銀行或者其他授信機構辦理的貸款或信用卡賬戶的明細和匯總信息，包括賬戶的基本信息、每月還款信息和過去24個月的還款歷史等信息。
（三）其他信息，指與個人信用狀況密切相關的行政處罰信息、法院強制信息等社會公共信息。

『肆』 如何構建商業銀行數據分析能力

構建商業銀行數據分析能力的步驟如下：
1、建立科學的數據管理工作機制。數據管理工作機制是數據管理體系的「奠基石」。數據管理工作機制的建設依賴於銀行高層管理人員的重視和不斷推動，同時也需要建立相應的數據管理機制的決策和控制機制。有效的數據管理需要明確專門的部門或組織承擔整個銀行的數據管理和應用職責。該組織負責從戰略的角度進行統籌和規劃，確定數據管理的范圍，明確數據資產的歸屬、使用和管理等流程，明確數據管理的組織、功能、角色和職責，以及確定數據管理的工具、技術和平台等內容，切實有效促進數據共享、提高數據價值。 建立統一的數據標准規范。
2、數據標准規范是數據管理體系的「粘合劑」。它是改進、保障和提高數據質量的依據，也是數據管理工作成敗的關鍵。數據標准化旨在促成數據標準的形成和使用而進行的與之相關的一整套數據標准規范，即制訂和實施數據標准、提高數據管理水平的過程。數據標準的制訂需要參考行業監管和標准機構已制定的數據標准，同時也應參考各個部門內部使用的特定數據的定義，制訂出數據標准體系框架，可以分為基礎類數據標准、業務類數據標准和應用類數據標准等，並在此標准基礎上進行細分。在數據標准體系框架下，通過對數據標準的梳理工作，以在業務屬性和技術屬性層面實現全行的數據標准化。
3、 建立持續的數據質量管理規范。數據質量管理是數據管理體系的「助推器」。它是對支持業務需求的數據進行全面的質量管理，保障各項數據管理工作能夠得到有效落實，達到數據准確、完整的目標，並能夠提供有效的增值服務的重要基礎。數據質量管理包括數據質量管理團隊建設、數據質量管理制度建設、數據質量管理流程建設以及數據質量管理監控平台建設等，其中，數據質量管理監控平台建設至關重要。在數據統一管理的框架下，銀行需要依據數據在數據生命周期的各個階段的特性，建立數據質量管理監控平台，及時發現數據質量問題，不斷改善數據的使用質量，降低數據質量導致的業務風險，實現數據更大的應用價值，滿足業務分析和管理決策的需要。
4、建立完善的數據安全防範規范。數據安全防範是數據管理體系的「防護罩」。
數據安全管理問題的解決，可以從以下5個角度著手:(1)制度及流程規范。通過建立數據安全和數據保密的相關管理制度和流程，合理劃分數據安全級別，規范數據在數據生命周期中的安全。(2)數據安全意識。加強對數據擁有者、數據管理者和數據使用者的安全意識培養，提高數據對於銀行業務的重要性認識。(3)數據保密性。系統中的個人身份信息、銀行賬戶信息等是否要進行加密，以避免數據被非法訪問。(4)應用系統的訪問控制。通過對應用系統的訪問許可權統一管理及單點登錄，達到防止非法訪問的目的。(5)數據安全審計。建立數據安全審計機制，檢查數據中的安全風險，防患於未然。 數據分析是實現數據資產增值的重要手段 數據分析是指一整套技術、流程與應用工具，通過建立分析模型對數據進行核對、檢查、復算、判斷等操作，將樣本數據的現實狀態與理想狀態進行比較，從而發現潛在的風險線索並搜集證據的過程。在實際應用中，數據分析可幫助銀行做出判斷，以便採取適當行動。因此，數據分析的過程就是組織有目的地收集數據、分析數據，最終使數據實現資產增值。