银行哪些基础信息是数据资源

‘壹’ 银行卡个人信息都有啥

个人金融信息包括：
1、身份信息：个人身份信息包括性别、姓名、家庭住址等；
2、财产信息：个人财产信息主要包括银行存款和个人收入；
3、衍生信息：衍生信息包括个人投资偏好等；
4、信用信息：信用信息包括个人贷款和还款；
5、金融交易信息；
6、账户信息：账户信息是指个人办理的账号和余额。
拓展资料：
1）个人金融信息是指商业银行利用网点、技术、人才、信息和资金等优势以及各种金融工具，为个人客户提供的财务分析、理财规划、投资咨询、资产管理等专业服务活动。具体而言，商业银行利用金融知识、专业技术和广泛的信息资源优势，根据客户的财务状况和特定需求，为客户提供全方位、个性化的金融服务。除提供一般信息咨询外，还利用储蓄、融资、银行卡、个人支票、保险箱、保险、证券、外汇、基金、债券等各种金融工具提出合适的理财方案，引导客户如何安排收支，通过个人资产的优化配置来实现个人的理想和目标。
2）根据《中国人民银行金融消费者权益保护实施办法》，个人金融信息是指金融机构通过业务或其他途径获取、处理和保存的个人信息，包括个人身份信息。信息、财产信息、账户信息、信用信息、金融交易信息和其他反映特定个人特定情况的信息。个人金融信息是金哪段融机构日常业务工作中积累的重要基础数据，也是金融机构客户个人隐私的重要内容。如何收集、使用和提供个人金融信息，既涉及金融机构的正常业务发展，也涉及对客户信掘缓扰息和个人隐私的保护。涉及个人金融信息的不当行为不仅会直接侵犯客户的合法权益，还判旦会增加金融机构的相关风险。个人金融信息是与公民个人开展金融活动相关而产生、采集的金融交易信息及公民个人身份信息，关联到公民个人人格、财产等诸多权益，是个人信息重要而特殊的领域。

‘贰’ 中国人民银行征信系统里包含哪些信息

中国人民银行征信系统包括企业信用信息基础数据库和个人信用信息基础数据库。

企业信用信息基础数据库：该数据库采集、保存、整理企业信用信息，为商业银行、企业、相关政府部门提供信用报告查询服务，为货币政策、金融监管和其他法定用途提供有关信息服务。

个人信用信息主要包括三类：

一是身份识别信息，包括姓名、身份证号码、家庭住址、工作单位等；

二是贷款信息，包括贷款发放银行、贷款额、贷款期限、还款方式、实际还款记录等

三是信用卡信息，包括发卡银行、授信额度、还款记录等。随着数据库建设的逐步完善，还将采集个人支付电话、水、电、燃气等公用事业费用的信息，以及法院民事判决、欠税等公共信息，以全面反映一个人的信用状况。

(2)银行哪些基础信息是数据资源扩展阅读：

截至2014年底，中国人民银行征信系统收录企业及其他组织共计1000多万户，其中600多万户有信贷记录。个人信用信息基础数据库建设最早始于1999年，2005年8月底完成与全国所有商业银行和部分有条件的农信社的联网运行，2006年1月，个人信用信息基础数据库正式运行。

截至2015年，该数据库收录自然人数共计8.7亿人，其中3.7亿人有信贷记录。

2019年4月，新版个人征信报告已上线，拖欠水费也可能影响其个人信用。6月19日，中国已建立全球规模最大的征信系统。

‘叁’ 个人信用信息基础数据库中的个人基本信息包括哪些内容

个人信用信息基础数据库（简称个人征信系统），采集的主要信息包括：
（一）个人基本信息，包括客户的基本身份信息、教育背景、婚姻信息、居住信息、职业信息等内容。
（二）银行信贷交易信息，指客户在各商业银行或者其他授信机构办理的贷款或信用卡账户的明细和汇总信息，包括账户的基本信息、每月还款信息和过去24个月的还款历史等信息。
（三）其他信息，指与个人信用状况密切相关的行政处罚信息、法院强制信息等社会公共信息。

‘肆’ 如何构建商业银行数据分析能力

构建商业银行数据分析能力的步骤如下：
1、建立科学的数据管理工作机制。数据管理工作机制是数据管理体系的“奠基石”。数据管理工作机制的建设依赖于银行高层管理人员的重视和不断推动，同时也需要建立相应的数据管理机制的决策和控制机制。有效的数据管理需要明确专门的部门或组织承担整个银行的数据管理和应用职责。该组织负责从战略的角度进行统筹和规划，确定数据管理的范围，明确数据资产的归属、使用和管理等流程，明确数据管理的组织、功能、角色和职责，以及确定数据管理的工具、技术和平台等内容，切实有效促进数据共享、提高数据价值。 建立统一的数据标准规范。
2、数据标准规范是数据管理体系的“粘合剂”。它是改进、保障和提高数据质量的依据，也是数据管理工作成败的关键。数据标准化旨在促成数据标准的形成和使用而进行的与之相关的一整套数据标准规范，即制订和实施数据标准、提高数据管理水平的过程。数据标准的制订需要参考行业监管和标准机构已制定的数据标准，同时也应参考各个部门内部使用的特定数据的定义，制订出数据标准体系框架，可以分为基础类数据标准、业务类数据标准和应用类数据标准等，并在此标准基础上进行细分。在数据标准体系框架下，通过对数据标准的梳理工作，以在业务属性和技术属性层面实现全行的数据标准化。
3、 建立持续的数据质量管理规范。数据质量管理是数据管理体系的“助推器”。它是对支持业务需求的数据进行全面的质量管理，保障各项数据管理工作能够得到有效落实，达到数据准确、完整的目标，并能够提供有效的增值服务的重要基础。数据质量管理包括数据质量管理团队建设、数据质量管理制度建设、数据质量管理流程建设以及数据质量管理监控平台建设等，其中，数据质量管理监控平台建设至关重要。在数据统一管理的框架下，银行需要依据数据在数据生命周期的各个阶段的特性，建立数据质量管理监控平台，及时发现数据质量问题，不断改善数据的使用质量，降低数据质量导致的业务风险，实现数据更大的应用价值，满足业务分析和管理决策的需要。
4、建立完善的数据安全防范规范。数据安全防范是数据管理体系的“防护罩”。
数据安全管理问题的解决，可以从以下5个角度着手:(1)制度及流程规范。通过建立数据安全和数据保密的相关管理制度和流程，合理划分数据安全级别，规范数据在数据生命周期中的安全。(2)数据安全意识。加强对数据拥有者、数据管理者和数据使用者的安全意识培养，提高数据对于银行业务的重要性认识。(3)数据保密性。系统中的个人身份信息、银行账户信息等是否要进行加密，以避免数据被非法访问。(4)应用系统的访问控制。通过对应用系统的访问权限统一管理及单点登录，达到防止非法访问的目的。(5)数据安全审计。建立数据安全审计机制，检查数据中的安全风险，防患于未然。 数据分析是实现数据资产增值的重要手段 数据分析是指一整套技术、流程与应用工具，通过建立分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将样本数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现潜在的风险线索并搜集证据的过程。在实际应用中，数据分析可帮助银行做出判断，以便采取适当行动。因此，数据分析的过程就是组织有目的地收集数据、分析数据，最终使数据实现资产增值。