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大数据互联网论文范文1
2004年美国《连线》杂志主编克里斯?安德森（Chris Andersen）首次提出长尾（The Long Tail）这一概念之后，在互联网时代长尾理论受到越来越多的关注。在互联网技术持续快速发展、经济社会正朝大数据时代过渡、移动终端持续扩张的前提下，安德森（2012）同时指出了“长尾理论”与互联网经济的依赖关系，并相信“长尾理论”将指引互联网经济的发展方向并能创造出巨大的盈利空间。另一方面，随着互联网技术的进一步成熟，线上财富潜力的进一步挖掘，众多互联网企业开始进军金融业，同时传统金融业也紧随时代脚步开始了互联网金融的征程，互联网金融成为最近一段时间在金融界出现频率最多的词汇之一。
然而，“长尾理论”究竟核心在哪里，互联网金融参与者们又应该从哪些方面尝试实践？本文将结合“长尾理论”的内涵及其与互联网金融的关联尝试提出部分实践建议。
一、长尾理论的内涵
根据克里斯?安德森在其著作《长尾理论》（2012）中对“长尾理论”进行的定义，其可以简单概括为“我们的文化和经济中心正在加速转移，从需求曲线头部的少数大热门（主流产品和市场）转向需求曲线尾部的大量利基产品和市场”。
“长尾”实际上是对统计学中幂律和帕累托分布特征的一种口语化表达。在正态分布中，曲线的头部代表着重要的人或事（这往往是之前人们关注的重点），而曲线的尾部，则是需要花费更多精力与成本才能关注到的大数量的人或者事。在之前的黄金“二八理论”中（帕累托，1897），20%的重要部分会造成80%的重大影响，可以理解为20%的热门产品会创造80%的收入。而在“长尾”经济理论中，利润将被一分为三。2%的大热门产品、8%的次热门产品以及剩下90%的长尾产品会创造出相等的，也就是33%的利润。克里斯?安德森通过运用大量的数据统计，证明了大热门产品实际上与冷门产品拥有相同的利润创造能力。这也就意味着关注“长尾产品”与继续争夺热门产品是可以达到相同的现实意义。
二、互联网金融
虽然目前互联网金融正处在蓬勃发展期，但各界对于互联网金融的定义是众说纷纭。根据辛琪等人论述，各界对于互联网金融的理解可以粗略的概括为四个方面：一是认为互联网金融是利用网络手段达到去中介化、去中心化金融业态；二是强调互联网金融的行为主体是互联网企业，也就是互联网企业领导的金融；三是从技术层面出发，认为利用了互联网技术的金融就是互联网金融；四是认为互联网精神或者互联网技术与金融业融合并实现金融创新为互联网金融。进而，辛琪等人对于互联网金融的进行了定义：以互联网经济为基础、互联网为信用平台开展金融活动的金融业态就是互联网金融。
目前业界对于在互联网上进行金融活动的这个概念存在分歧。有些人将其一分为二：互联网金融以及金融互联网。根据辛琪等人的论述，这两者是统一的。但马云认为“未来金融有两大机会，一个是金融互联网，金融行业走向互联网；第二个是互联网金融，纯粹的外行领导。”也就是说他将其严格划分为了两个概念。但是这种划分排斥了二者融合的可能性，在现实意义上作用有限。
三、“长尾理论”对于互联网金融发展的实践启示
不难看出，长尾理论是基于互联网技术带来的信息成本下降；另一方面，互联网经济的蓬勃发展正是长尾理论的实际体现。对于互联网金融而言，“长尾理论”会带给互联网金融企业怎样的启示呢？结合我国商业银行实际提出三点建议：
首先要实现扩大数量，降低门槛，加强客户与产品的对接的“长尾”优势，平台的建设将会是重中之重。在“长尾理论”中，“个性化”是盈利的核心，从而产品的设置可以更大程度上放回客户自身，让客户自己来为自己定制产品，选择服务，甚至自己为自己提高用户体验。而这些的实现都要建立在一个强大的平台基础之上。
硅谷投资教父约翰?杜尔（2011）提出“SOLOMO”概念：“SOLOMO”实际上是三个词的组合“Social（社交），Local（本地化），Mobile（移动化）”。目前，商业银行的手机银行已经实现了较出色的用户体验，较完备的功能设置，较突出的实用价值，是一个非常先进且潜力极大的用户平台。移动终端APP的设置实现了移动化的金融运用，定位功能及周围网点功能也在向本地化靠拢。但是，在此基础上如果加入Social的元素将会极大的提高用户体验和用户粘性，甚至会创造出巨大的其他财富空间。目前的运用当中，商业银行手机银行交流部分是以客服为主，以通知式的活动宣传为主。例如，在平台中设置游戏币或者积分，实现整个商业银行电子银行营销奖励的规范化，然后通过这种类型的积分或者游戏币给用户更多的空间去发挥使用，同时通过平台内社交规则来激励用户，从而使用户产生对平台的粘性。并且在用户粘性产生的同时也就实现了推广和营销。
另外，本地化也是该平台最为重要的一个方面。对现实没有意义的社交可能并不会引起大部分用户的注意，从而会使平台变成“白送”的一种网络游戏。本地化的加入不仅会让用户体会到实实在在的“价值”，更多的，对银行来说也会是衍生产品的扩张。例如，平台中可以签约大量的本地商户，商户打折或者其他类型的商户活动都会以游戏或者论坛帖子的形式出现在平台上，这样pos收单、信用卡业务也会随之得到扩张。更进一步，平台建设甚至可以通过收购或者邀请加盟的方式扩大功能窗口，从而实现一站式的金融加生活服务。例如，和携程或者去哪儿合作，可以开拓更加全面的旅行金融服务。当然这样的一个平台的建立并不能单纯依赖金融产品方面的考虑，更多的可能是需要技术上、人才上乃至机制上的支持。
其次如何才能有效地降低信息处理成本将会是互联网金融参与者的首要课题。长尾效益的实现是要将大量的“长尾”进行划分、整合从而实现产品的在长尾市场上的蔓延，在小市场收获大利润。从而，这样的整合过程中的成本将会是决定成败的关键。徐子沛（2013）的《大数据》给了我们很好的答案。正在到来的数据革命、扁平化社会、互联网时代，正在将“开放，平等，协作，分享”的互联网精神传递给社会的各个方面。据《大数据》所述，大数据时代是历史的必然趋势，新一轮的竞争必然是围绕大数据进行。进而，步步为营的大数据基础建设可能会为企业在下一轮竞争中奠定更扎实的基础。
大数据互联网论文范文2
关键词：互联网普及率；logistics模型；Bass模型
中图分类号：F2
文献标识码：A
doi：10.19311/ki.1672-3198.2016.08.001
1 引言
互联网的出现影响到世界的发展进程，加速了人类文明向前发展的速度，影响到人类生活的方方面面。根据中国互联网信息中心（CNNIC）的第37次统计报告可知，截止到2015年12月，中国网民规模达到6.88亿，互联网普及率为50.3%，中国成为世界第一大互联网大国。
互联网的飞速发展，改变了人们的生活和人思维方式，加速了国民经济的社会发展进程。随着互联网在生活和生产方式中的作用越来越突出，其发展水平及其规律和特性也成为各方研究的关注重点。只有了解到互联网内在发展的规律，才能相应的了解和利用互联网的力量，从而便于我们对于我国互联网发展扩散情况有一个清楚全面的认识。
2 文献综述
程鹏飞，金兼斌（2006）在论文中使用基尼系数去度量我国互联网发展的区域不平衡，使用回归的方法探究影响互联网扩散的因素。汪明峰（2010）研究我国31个省市区的互联网发展的空间相关性和异质性，研究表明距离是影响省际互联网扩散的重要原因，且互联网扩散的效应与距离呈现负相关关系。程鹏飞，刘新梅（2011）分析了35个国家互联网扩散的不同情况，发现上网价格、人口密度情况及电信基础设施发展程度等三个因素对互联网扩散速度起着重要作用，城市化水平并没有对扩散速度产生显著影响。
国外关于互联网发展扩散有着许多的研究成果，国外学者采用用创新扩散理论来探索互联网发展扩散的内在规律。创新扩散理论是研究传播效果的重要理论，这个理论认为新技术的扩散势头符合S曲线的发展趋势。Dieu Lam，Jonathan BoymaL（2004）通过研究1997-2002年间越南的互联网普及情况，发现其普及扩散的情况符合S曲线的发展趋势，结论认为设备资源和上网价格是影响互联网扩散的显著因素，法律和历史因素是早期影响互联网扩散较慢的重要原因。Hongxin Zhao等（2007）研究发现国家的相关法律法规、教育和工业化水平因素是影响一个国家互联网扩散的重要因素。Sangmoon Kim（2010）利用1994-2007年间美国的现时人口数据，对互联网扩散进程进行了基本分析，结果表明数据能够很好的拟合logistic S曲线。
3 实证分析
3.1 创新扩散理论介绍
美国大学教授埃弗雷特・罗杰斯在其著作《创新扩散》一书中，考察了影响了创新扩散的各种影响因素，提出了创新扩散理论。这个理论认为新技术的扩散刚开始会很慢，随着使用者人数增加以后，扩散过程就会开始加快，且一直持续到潜在的使用者大都采用新技术后，则扩散达到饱和点，随后的扩散速度开始放慢，因此使用新技术的人数数量会随着时间呈现出S形的发展趋势。创新扩散理论适合新技术和创新的扩散，而互联网作为一项新技术也是符合创新扩散理论的。罗杰斯的创新扩散S形曲线如图1所示。
关于互联网扩散国内外有许多研究成果，但国内外学者对互联网扩散研究都集中在其扩散符合S曲线这个特点，较多采用符合S曲线发展规律的Logistic模型和Bass模型。本文研究就是基于Logistic模型和Bass模型对我国互联网扩散发展规律进行分析，从而便于对互联网扩散有一个基本的认识。
3.2 Logistic模型和Bass模型简述
国内外的相关研究发现互联网的扩散发展符合S曲线的发展趋势，因此本文也采用普遍使用的Logistic模型和Bass模型对互联网扩散发展规律进行拟合研究。两个模型的形式如下：
Logistic模型的函数表达式为：
其中，y表示中国互联网普及率，t表示时间，α>0。b>0，0
Bass模型是由美国的管理心理学家弗兰克.巴斯提出，且根据巴斯模型的假设认为互联网用户数量的增长速度主要受外部因素和内部因素的影响。外部因素指宣传推广、大众媒体等相关因素，内部因素指已采纳互联网的人对没有使用互联网人群的口头宣传。根据这两种因素的划分从而将互联网使用者分为两种：一种是创新者，一种是模仿者。因此，在巴斯模型中使用三个不同参数进行扩散的预测分析。巴斯模型的基本函数形式如下：
其中，m、p、q为模型的基本参数。m表示增长的上限，即y我国互联网普及率能达到的极限值，且，m>0，0
大数据互联网论文范文3
关键词科学技术互联网+时代意义
中图分类号：F014.1文献标识码：A
1理论内涵和概念定义
1.1科学技术是第一生产力的理论内涵
人类的两大基本活动是认识自然和改造自然。在认识自然和改造自然的过程中，生产力尤为重要。生产力也就是人实际进行生产活动的能力，也就是劳动产出的能力，是具体劳动的生产力。从作为具体劳动的生产力来看，它包括了体力和智力。智力在生产力的发展起着首要的作用，社会越发展，智力发挥的作用越大，而科学是人智力发展的产物。所以，智力在生产力中的作用决定了科学技术是第一生产力。从两次科技革命中看，18世纪在英国爆发的第一次科技革命，促使人类实现了由传统的手工工业过渡到了蒸汽机时代，这是人类智力对生产力的第一次贡献也是科技作为生产力第一要素的首次体现。第二次科技革命，我们由蒸汽时代进入到了电气时代，这是人类历史生产力的又一次大跨越，依旧是依赖于科学技术的进步和发展。在这样的基础之上，邓小平同志总结提出“科学技术是第一生产力”的著名论断。
科学技术是第一生产力，是就科学技术在生产力的发展中的地位和作用而言。科学技术对于生产力的发展作用及其理论内涵主要有以下三个方面：
（1）科学技术改变了生产力的构成要素。科学技术的发展使得劳动者的智力迅速发展，大大改变了脑力劳动与体力劳动的对比，使得劳动力的结构向智能化趋势发展。
（2）科学技术的发展大大改变了人们的劳动形式。从第一科技革命开始，我们摆脱了手工工业和纯体力活动，开始蒸汽机时代，电气时代，运用机器代替人工，脑力劳动逐渐占据重要地位。甚至部分的机器完全取代人类的体力和脑力活动。
（3）科学技术的迅猛发展对经济结构影响较大。过去，国民经济主要是第一产业、第二产业为主导，现在第三产业在占据国民经济中占有较大比例。所以，“科学技术是第一生产力”这一理论对我们具有重要的意义。但是，时代的发展，其内涵也在不断的发展和丰富。
1.2“互联网+”的概念定义
随着两次科技革命之后，世界正在经历着一场以信息技术为主，包括生物技术、新材料技术、新能源技术等崭新的技术革命。而“互联网+”时代的到来，则是这场技术革命胜利的一个巅峰时刻。在《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》中指出，“互联网+”就是把互联网的创新成果与经济社会各领域深度融合，推动技术进步、效率提升和组织变革，提升实体经济创新力和生产力，形成更广泛的以互联网为基础设施和创新要素的经济社会发展新形态。即将互联网与传统企业相结合。互联网的迅速发展是信息科学技术的一个重要产物，是世界发展的一个潮流和趋势，正对各国经济发展产生战略性和全局性的影响。所以，我们应该积极迎接“互联网+”时代的到来，积极发挥互联网发展所带来的优势，发展中国经济，适应经济新常态，同时，也在“互联网+”时代到来的契机下，更加发挥科学技术作为生产力的第一要素这一理论的新时代意义。
2“互联网+”概念出现的必然性
2.1大数据时代的必然选择
在《促进大数据发展行动纲要》中提出，信息技术与经济社会的交汇融合引发了数据迅猛增长，数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要的影响。而互联网与大数据是一种相辅相成的关系。大数据与互联网的发展相辅相成。一方面，互联网的发展为大数据的发展提供了更多数据、信息与资源；另一方面，大数据的发展为互联网的发展提供了更多支撑、服务与应用。大数据时代的到来与“互联网+”时代的到来应该是同步的，因为大数据发展要以互联网为载体。同时，大数据时代的发展也为互联网填充了更多的内容。所以，“互联网+”时代的发展是大数据时代的必然选择。
2.2全球化的必然要求
自20世纪80年代以来，全球化的概念逐渐被人们所认识和熟识。经过较长时间的发展，全球通过经济、文化联系越来越紧密。而这一联系与载体互联网有直接的关系。过去，我们要认识一个国家，一个地区必须通过书本或是亲身经历，才能认识，而今我们通过互联网真正实现了“秀才不出门，尽知天下事”。“互联网+”时代的到来，将会把全球化推向一个巅峰。经济上，我们的“全球购”是典型的案例，过去我们必须得出国才能买到外国的东西，如今，只需要“一张网”，这就是“互联网+”带来的又一形式的经济全球化。文化上，我们可以随时随地在互联网上对全球任何国家的文化进行了解和学习。甚至，政治上也产生影响。世界政坛的网络发展——“推特”吸引了大家的眼球。许多国家的领导人纷纷公布自己的“朋友圈”并在朋友圈上相互交流，我们也能从这样的交流中看到国家与国家间的发展态势。而政坛“推特”的出现，也是“互联网+”时代所给我们的有利启示，我们需要更加积极的迎接“互联网+”时代的到来。与此同时，国内领导人近年来也频繁在网络上与民众互动，总书记在微博给全国人民的新春祝贺也迎来了我们大家的关注。
所以，“互联网+”不仅是大数据时代的必然要求，也是全球化发展的必然选择。我们应该积极迎接“互联网+”时代的到来。
3“互联网+”赋予“科学技术是第一生产力”的时代意义
在“互联网+”时代的到来之后，互联网技术在科技因素中占有不可或缺的地位，无论是经济、政治、文化、生态、社会都有明显的影响，尤其是在加速全球化的进程中，作用巨大。所以，在“互联网+”时代到来之际，科学技术作为第一生产力具有重要的时代意义。
3.1推动科技与经济相结合，适应经济发展新常态
经济基础决定上层建筑。在国家“五位一体”的建设中，经济建设是基础。过去，我们的经济建设主要依赖于我们的传统企业、实体经济，进行传统生产、传统销售。虽然，随着互联网的发展，一部分消费领域的实现了与互联网的相结合，并获得较好的效果，但这完全不能满足“互联网+”的时代潮流。随着“互联网+”时代的到来，我们的传统企业与实体经济受到了较大的冲击，这些传统的方式已不能满足我们经济社会发展、进步的要求。所以，要求我们要转变经济的发展方式，实现“互联网+”传统企业，即推动科技与经济相结合。
所以，在中国经济转型期，我们必须顺应“互联网+”的浪潮，转变我们的经济展方式。充分发挥我们互联网的规模优势和应用优势，坚持改革创新和市场需求导向，突出企业的主体作用，大力拓展互联网与经济社会各领域融合的广度和深度。只有推动互联网与经济的各领域相融合，形成网络经济与实体经济协同互动的发展格局，我们才能适应经济发展的新常态，继续推动中国的经济又好又快的发展。
3.2推动科技与生态相结合，走向社会主义生态文明新时代
中共十八届五中全会首次提出“创新、协调、绿色、开放、共享”五大发展理念，以保障实现全面建成小康社会的目标。全面建生态设小康社会，生态环境是关键。总书记指出：“建设生态文明是关系人民福祉、关系民族未来大计，我们既要绿水青山也要金山银山。宁要绿水青山，不要金山银山，而且绿水青山就是金山银山。”在生态文明的建设中，主要有三个路径：加强引导，培育生态文明理念和意识、强化措施，落实生态文明建设战略部署、完善制度，构建生态文明建设保障机制。其中加强引导是主要的建设路径，因为只有从民众的意识入手，才能真正的实现生态保护和生态建设。
但是如何才能实现对广大群众的意识宣传教育呢？推进互联网与生态文明的建设相结合。“互联网+”时代的到来，互联网的普及率大大提高，未来的生活将会是与互联网息息相关的，我们切实进行生态文明相关的宣传教育就必须运用互联网传播的快速性和广泛性。最后，大数据时代下，互联网对于数据的统计和分类具有重要的作用。我们应该充分运用互联网的这些功能，统计环境质量的相关数据，在精准数据之下，加强生态文明建设的制度完善和保障机制，从而提高生态文明建设的效率和效果。只有这样，才能真正走向社会主义生态文明新时代。
3.3推动科技与社会服务相结合，以科技惠民生
始终坚持为人民服务，加强民生建设是中国共产党的根本任务。推动科技与社会服务相结合，以科技惠民生是我们走进“互联网+”时代对“科学技术是第一生产力”这一理论的贯彻和新的运用。互联网对于社会服务主要体现在两个方面。其一是支持大众创业、万众创新。近几年就业压力的剧增，使得待就业人数大量增加，这不利于我们和谐社会的建设，同时也是民生建设的一个较大缺口。而互联网的迅速发展，我们应该借助这一机遇促进大众创业、万众创新。例如，近几年迅速涌现的运用互联网而出现的相关产业。阿里巴巴创下的淘宝和天猫，为众多人提供了一个网络商城，许多人通过这一平台销售东西而致富。又如，微信商家，通过微信的朋友圈而进行的又一售卖方式；滴滴打车的出现，使得有车一族可以借助平时休闲时间进行偶尔的“载客”，帮助减轻车贷等一系列的经济压力。这一系列的借助互联网的创业、谋业方式大大减轻了就业压力，提高人们的生活水平。
随着全社会对互联网融合创新的认识不断深入，互联网的融合，不仅仅体现在增加创业机会，减轻就业压力，同时还体现在为人们的生活提供了众多的方便与便捷。在健康医疗、教育、交通等民生领域应用也更加丰富。医疗、医院在网络挂号等方面的运用，解决了许多人排队挂号、提前预约专家等方面提供了便捷；教育方面也是普遍运用互联网，网络课程的出现为学生们提供了更多的学习机会、微课的出现也是适应互联网而应运而生、以及网络评课、精品课程等加大了教师与学生的交流。互联网使得创业机会增加的同时，这些创业的成果又将福利于民众。例如，滴滴打车，一方面解决了就业，另一方面，这些成果又将使得民众的生活更加便捷。所以，在未来要更加推动科技与社会服务相结合，使得互联网与民生建设相结合，实现以科技惠民生。
3.4推动科技与社会治理相结合，推动政府走向生态化治理
阿里巴巴总裁高红冰提出：政府的生态化治理是政府治理的未来模式。政府的生态化治理是相对与传统的治理方式而言，改变原来政府治理方式的自上而下，变为自下而上。在“互联网+”时代的到来之下，民众对于政府的治理越来越多的参与，在许多社会治理难题方面，可以聚集更广泛的社会力量参与。例如，在生态建设，厦门的XP项目的实施与否，社会民众的参与力量显著。虽然许多民众参与的方式不正确，但是民众的参与意识却大大加强。
但是，这种科学技术“互联网+”时代的到来同时也是一把双刃剑，给我们带来众多益处之时，也会带来一些消极的影响。网络给我们带来自由的空间和平台的同时，也给一些犯罪分子以机会，在网络上传播淫秽、不健康的信息，甚至一些人恶意诋毁政府、诋毁人民群众。所以，我们在积极迎接这个时代的同时，也要提高我们的辨别能力，取其精华，去其糟粕。
大数据互联网论文范文4
一、 互联网金融风险的概述
所谓互联网金融是指借助于互联网技术、移动通信技术实现资金融通、支付和信息中介等业务的新兴金融模式，既不同于商业银行间接融资，也不同于资本市场直接融资的融资模式。随着互联网技术的快速发展，互联网金融得到迅猛的发展，具体体现在用户数量和资金规模上。央行数据显示，电子支付业务增长较快，移动支付业务保持高位增长；2013年移动支付业务16.74亿笔，金额9.64万亿元，同比分别增长212.86%和317.56%。新华网的报道显示，互联网理财产品在近一年的时间内，发展已经超出人们的想象，例如互联网理财领域的“余额宝”，截止到2014年2月，其客户数已超过6 000万人，资金规模已超过2 500亿元。与传统金融相比，互联网金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展快和管理弱等特点，并在国家支持互联网创新的背景下，得到迅速的发展。
“高效共享”、“平等自由”、“信任尊重”的互联网精神推动了互联网金融的快速发展，进而形成以点对点，网格化共享互联，信息交互，资源共享，优势互补的金融体系。虽然成熟可靠的互联网技术为互联网金融的正常运营提供了强有力的保证，但是互联网金融的风险监管体系与传统金融的监管体系相比，在合法性、规范性和安全性等方面尚存在很多问题，这些问题将会产生诸多不确定的金融风险，不仅会影响企业的可持续发展，甚至会影响国家和社会的繁荣稳定。要控制金融风险，需有完善的金融预警机制作为保障。所谓金融预警机制主要是指各种反映金融风险警情、警兆、警源及变动趋势的组织形式，指标体系和预警方法等所构成的有机整体，并且以经济金融统计资料为依据，以信息技术为基础，是金融风险防范的重要组成部分。如何判断和识别金融风险，是金融风险预警机制的核心问题。随着信息技术的快速发展，结合收集的历史数据，结合数学指标、统计模型、数据挖掘等模型、算法判断和识别金融风险，是当今金融风险预警机制中的研究热点。传统的金融风险预警方法主要有三大类：景气指数法、指标体系评分法和模型法。景气指数法，通过综合许多经济因素为一个或一组景气指数来发布经济动态走向；指标体系评分法，通过筛选指标、编制指标体系、给与指标赋分来给出金融安全状态的较为完整的评价；模型法，通过将与金融危机发生的相关因素纳入统计模型进行检验来预测金融危机发生的可能性。
对于互联网企业来说，爆炸式增长的客户数据是一个亟待开发的资源，数据中所蕴藏的无限信息金矿若以先进的分析技术加以利用，将之转换为极其有价值的洞察力，能够帮助金融企业执行实时风险管理，成为金融企业的强大保护盾，保证金融企业的正常运营。数据是下一个“Intel Inside”，未来属于将数据转换成产品的公司和人们。互联网金融风险的预警体系的建立，应根植于互联网中的大数据，结合传统的金融风险分析方法，利用统计、计算机、数据挖掘、人工智能等手段，从数据的海洋中甄别、判断互联网金融中潜在的风险；并且还能通过数据掌握客户动态，企业经营环节中可能出现的金融风险，从而提高企业经营管理效益。
二、 互联网金融中的数据及特点
1. 互联网金融的数据。与互联网电子商务一样，互联网金融作为金融信息化的形式，离不开参与互联网金融活动的企业、客户，以及相关的金融服务或产品。与传统金融活动相比，互联网金融活动更容易收集、整理、存储用户信息、用户交易数据、服务或产品信息，甚至还能存储用户在交易过程中对互联网平台的使用情况、操作行为，以及沟通、留言等信息。从互联网金融数据的构成形式来看，主要包括：用户数据、交易数据、用户操作及行为数据、金融服务或产品供给情况，以及文本数据（包括：电子邮件，即时聊天，以及留言等）。
（1）用户数据。互联网金融业务的开展，离不开用户的参与。为保障用户在交易过程中的金融安全，保证日常金融活动的顺利进行，金融企业针对用户信息的管理工作是十分严格的。通常情况下，用户的基本信息会被收录和存储到企业信息系统之中。作为互联网金融的服务对象，用户是不可缺少的组成部分，用户规模直接反映了企业的规模，还间接反映了企业的发展前景。
（2）交易数据。互联网金融是传统金融向电子信息化方向的发展，互联网金融的主要活动离不开用户交易。互联网金融企业为用户交易提供了互联网平台媒介及相关金融服务。为保证交易安全，提高企业的服务质量，便于回溯和取证，系统会记录用户通过互联网平台交易的过程。长期积累的交易数据不仅可以用来分析用户的交易偏好，也可用来侦测用户的异常交易行为，为防止交易风险提供依据。
（3）用户操作行为数据。互联网金融平台不仅是互联网交易的媒介，也承载着传递信息，宣传金融服务的作用。与传统金融不同，互联网金融平台无法通过面对面的交谈，感知客户的感受，发现客户的异常行为。因此，为了提升互联网金融平台的服务质量，了解客户的操作行为习惯，通常会记录客户的操作行为。
（4）文本数据。作为信息传递的平台，互联网中存在大量的评价，留言，沟通交流信息，这些信息体现了民众的舆论动向。金融运行的基础为信用与预期，这种特征使其更容易受社会信用与预期舆情的影响。金融舆情能够通过一定的作用机理对互联网金融运行产生现实的影响，如果不能及时关注和应对小的金融舆情，则有可能酿成大的金融危机事件。
（5）其他数据。除此之外，还有诸多外部因素会影响互联网金融的正常运行，例如国家宏观经济运行情况，物价水平，进出口、行业发展状况等都会对互联网金融产生影响。为保证互联网金融企业的正常运行，应该全面，细致的整理和收集相关的数据。
2. 互联网金融数据的特点。与大数据一样，互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点。三大特点交织在一起，形成了当今中国互联网金融的新局面。
（1）规模性。所谓规模性指的是，互联网金融数据的量达到了一定的程度，无法通过当前主流的分析工具来及时处理。互联 网金融数据的规模体现在用户规模增大、交易规模增大两方面。一方面，由于互联网金融的门槛较低，效率较高，互联网金融的参与者更具有广泛性、规模性，更加平民化导致互联网金融用户规模较大。另一方面，结合互联网的特点，加之互联网企业的平台、用户、以及大数据优势，互联网金融的用户规模、交易规模很容易迅速提升。
（2）多样性。所谓多样性指的是，互联网金融数据的数据类型，除了有结构化的数据以外，还有半结构化和非结构化的数据，例如文本数据。此外，还体现为互联网金融活动的多样性，互联网金融提供了在线支付、还贷借贷、理财、保险等服务，丰富了互联网金融的形式。常见的互联网金融活动包括：B2B电商金融、B2C电商金融、网销基金（网络理财）、网销保险、银行电商、P2P网贷、网络支付、众筹融资、虚拟货币等。
（3）高速性。所谓高速性指的是，互联网金融数据的到达与处理必须及时高效，不允许较长的延迟，不及时将会造成不必要的损失。同时，借助互联网平台的宣传，互联网用户的响应速度提高，加之用户规模较大，数据的增长速度呈指数增加。
可见，要从大数据中识别、发现互联网金融中潜在的风险，需要有处理大数据规模性、多样性、高速性的能力。要应对互联网金融中的大数据问题，需要建立完备科学的互联网金融风险预警体系。目前大数据主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种，其中批处理是先存储后处理，而流处理则是直接处理。不论以哪种方式处理数据，互联网金融风险预警系统都要从数据出发，识别、发现、预警、监控、预测互联网金融中潜在的风险。
三、 互联网金融风险预警系统
1. 以数据为中心的体系设计原则。
（1）系统性原则。互联网金融风险预警体系是针对互联网金融风险的监测、预测、预警的系统，是一个大的体系，必须涵盖互联网金融活动的全过程。必须考虑到互联网金融活动中的每个参与者，包括金融服务、金融产品的提供者，中介机构、用户，以及政府、监管机构等；还须考虑各种交易行为，甚至民众舆论动向。同时，还需兼顾国家宏观经济运行情况、经济指标、行业发展情况等。
（2）时效性原则。由于互联网金融数据具有高速、变化的特点，说明实时处理分析的重要性，目的就是实时防范和减少金融风险，及时识别、判断金融风险，及时对风险进行预测和响应，在时间上要连续，在内容上要连贯和可比。
（3）可操作性原则。在数据的收集、管理时，要有利于风险的识别、判断、预测；在系统的构建时，要结合符合公司实际情况，简单、可靠、易行；在数据分析过程中，选取的指标、统计方法、相关判别准则要易于分析、有利于操作，不仅能快速的识别、判断、预测风险，做出预警，还能辨别风险的源头。
（4）科学性。设计过程中应尽量考虑采用可量化的指标，同时也要设置一定的定性指标，以进一步系统地反映定量指标所不能表征的金融风险。对于定性指标也要给出准确的判断标准，尽可能避免人为因素的误导，确保评价结果的科学性、合理性和准确性。
（5）弹性原则。系统的设计应兼容既有金融风险预警系统，保证企业正常运营的前提下，随着时间的推移，对系统进行不断改进和完善。保证系统中功能、模块应能独立运行，功能各异，相互补充，避免冗余。
2. 以数据为中心的系统的层级。
（1）数据管理层。数据作为系统中的核心部分，是整个体系中的关键环节。企业在建立以数据为中心的互联网金融预警系统过程中，必须健全为企业服务的数据管理机制，建立与企业规模相匹配的数据中心。数据中心的职责包括：数据的收集、整理、加工、存储，提供方便、可靠的数据操纵接口，以便其他层级用户的使用。数据中心管理数据时，应保证数据的完整性、准确性以及安全性；并兼顾可靠性，保证数据中心正常运营，为风险的预警提供数据支持平台。
（2）数据整合层。要从互联网金融的大数据海洋中实现金融风险的预警，必须对金融风险有透彻的定义和认识。从金融风险的定义出发，确定分析需求，对数据进行重新整合，提取与之对应的分析数据。数据整合是保证分析结果可靠性、准确性必不可少的环节。如果说数据是预警体系的基础，那么需求则是预警体系的灵魂。数据提取层的任务包括：风险的定义、分析需求的确定、数据的整合与提取。
（3）数据分析层。数据分析是互联网金融风险管理控制的实施手段。全面的数据分析系统，应包括现行的指标体系、统计模型，及人工智能方法；同时兼顾与企业相适应的相关指标体系、统计模型等方法。数据分析层的功能应包括：风险识别、判断，风险预警，风险监控，自动上报、信号系统，风险预测，风险评级等功能。
（4）数据解释层。来自数据分析层中的每一次预警、每一个报告，都须结合企业的经营管理状况，以及企业外部经济运行环境，行业背景来进行解读。目的是更系统的评估风险，评价风险的可靠性，风险的危害程度，产生的根源，可采取的控制手段，弥补数据分析层的不足，为企业决策管理者提供更完整的决策依据，从而减少企业为规避风险所产生的损益。数据解释层应健全风险响应机制，建立风险应急小组，为及时处理风险提供依据。
结合以“数据”为中心的体系设计原则，从系统性、时效性、可操作性、科学性和弹性来看，预警体系涵盖了以数据为中心的互联网金融风险分析的各个环节，即数据的收集、数据提取、数据分析和数据解释；各层级紧紧相扣，又相互独立，为企业风险控制管理提供有力支撑；通过数据中心的建设，有利于加快企业的信息化，提供企业管理水平，降低因企业管理缺陷导致的内部风险；统筹兼顾、持续改进，降低企业管理经验成本。
四、 结论与机制实施建议
建立互联网金融风险预警体系的目的是，预防或降低企业在经营过程中，由于决策失误，客观情况变化或其他原因使资金、财产、信誉遭受损失。本文介绍了从互联网金融的发展状况入手，介绍了互联网金融的数据及特点，说明了互联网金融风险预警系统的设计原则和系统层级。建立以数据为中心的金融风险预警系统，不仅能够帮助企业降低和减少金融风险带来的损失，也能帮助企业提高、完善 企业经营管理水平。基于大数据的金融风险预警系统作为保障互联网金融正常运行的工具，在传统金融互联网化的时代背景下，将会得到快速的发展。在系统的实施过程中，我们提出如下建议：
（1）建立科学、体系的考核评价机制。数据作为风险预警机制的核心，一旦离开操作数据的“人”，将毫无用处。因此在系统建设的过程中，应建立科学、体系的考核评价机制，提高参与者的主观能动性，保证系统顺利实施。考核机制应从数据的角度出发，以建立全面、可靠、弹性、实时、安全的数据体系为目标，对参与者在体系建设中的效能进行评估，量化参与者任务完成情况考核，奖励为体系建设做出贡献的参与者。
（2）要注意事物发展的阶段性，由易到难，逐步金融风险预警系统。互联网金融风险预警系统不是简单地借用传统金融风险系统，或者新系统的重新开发，而是在传统金融风险系统的基础上，结合互联网的特点，建立与大数据为中心的风险预警系统，本质是传统金融行业向互联网金融行业的转变。实施的过程中，企业要做系统的评估，从简到繁，从易到难，保证企业正常运行的情况下，稳步建设以数据为中心的金融风险体系。同时，要结合企业的经营管理水平，充分利用互联网技术，在风险管理的过程中不断实践，有条件的创新，建立符合企业自身发展要求的金融风险预警系统。
（3）制定科学规范的金融风险预警系统实施、操作程序。为保证系统实施、操作的规范性，应制定科学、规范的程序。在预警系统实施的过程中，应以数据为中心，制定明确的系统实施计划，包括确定系统实施的进度、参与者、目标以及突发事件的处理等。同时要制定系统使用的行为规范、操作流程，明确参与者的权责、业务范围、数据权限等；制定风险分析、上报、反馈和监测机制，保证及时发现风险，且得到及时响应。
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【关键词】行业标准 大数据 互联网金融
自2003年，互联网金融在我国开始出现，爆炸般的发展速度和令人惊人的信息增量依旧不断冲击传统的金融行业，甚至试图重塑金融市场的新格局。在对信息生产、处理方式上的革新也注定互联网金融拥有巨大的生存空间和市场需求，可以在多层次资本市场中站稳脚跟。
互联网金融虽然在短短十几年时间进步神速，并催生出许多其他互联网金融衍生品，但统一、正规的行业标准却始终没有得以建立，究其说来互联网金融行业标准需建立在海量信息数据收集、处理和分析的结果之上。而大数据思维的本质就就是力求“样本”等于“总体”，如此庞大的“总体”数据也会通过大量的金融消费数据、搜索引擎记录、云计算等方式服务于互联网金融，且有利于保持互联网金融行业标准的客观性。现今，越来越多的P2P金融机构已经开始利用数据收集、整理、分析对相关行业、相关企业进行尽职调查的初步判断，而对各个行业、代表企业的逐一分析，又会产生新的数据结论，反向指导互联网金融企业并提供风险控制的客观支持。与此同时，利用大数据思维，设立综合标准，减少对人工的识别与依赖，基于数据分析结论，寻求新的投资方向和机遇，也可以制造新型金融产品。相比较新型金融产品，P2P企业的受众客户更多是传统金融行业难以触及或不愿触及的小微企业和个人信用信贷业务，当然随之而来的信用风险、商业风险也无时无刻不考验着互联网金融行业的标准和核心价值。而以数据收集为基础，在发展一定阶段后，理应合理运用大数据理念和网络数据模型对互联网金融进行全面升级。
互联网中电子商务平台作为形态自由、成本低廉的数据收集平台，更使得互联网金融行业领域降低了自身维度，金融产品的定位和设立更符合客户需求、时代要求，这一现象也能体现大数据对建立互联网金融行业标准的重要性和必要性。相比传统金融中拥有悠久历史的银行、保险、证券积累下的行业经验不同，大数据思维象限下的数据是可以重复使用、反复增值的，这也表明在确立互联网金融行业标准后，势必有更大的发展空间。移动终端技术的普及和高级传感器的广泛应用，促使互联网金融行业向更高的层次迈进，而高级互联网金融是指，在互联网平台技术下，利用大数据及云计算对信息进行深度挖掘，进而提供相关的金融服务。这个口径下的互联网金融，是对信息与数据的精、深加工与整合，是兼顾大数据形成、处理、分析的综合平台，也是初级互联网金融模式的高级形式。[1]鉴于互联网金融行业竞争已然白热化，如何更加快速、高效的把握高级互联网金融发展节奏也是提升行业标准的关键方法。在市场经济中，经济主体之间存在着大量的信息不对称现象，信息不对称现象易导致经济主体之间在交易之前产生逆向选择问题，交易之后产生道德风险问题。[2]大数据思维的主要功能就是消除社会单位间的信息不对称现象，信息在大数据思维体系中不仅仅是以单位数据形式存在，更多的是以最小数据集和区域数据集的方式进行扩充和整合。在此基础上的数据增值则更多的反应在对互联网金融行业运营成本的缩减，这对互联网金融行业自身的利润率调整和风险把控都具有非常重大的意义。在大数据思维的引导下，互联网金融行业有能力和契机完成产业升级，提升服务质量，完善产业上下游，也能为我国众多中小微企业提供更广阔、更专业、更客观的金融服务以及行业建议。相反，各个行业的消费大数据、社交大数据、财务大数据也可以成为互联网金融行业的理论支撑和现实依据，从而真正实现金融服务数据化、金融结构互联、金融产品透明，行业标准一旦确立，产生的附加价值远胜于线上监督和运营成效。
大数据时代给金融机构发展和品牌创立、传播既带来挑战，也带来机遇。随着互联网金融的发展壮大，新兴互联网金融公司和传统金融机构将展开激烈竞争，未来甚至可能改变传统金融业的经营模式和运行格局。[3]在某些特定的情况下，传统金融机构已经不能很好的满足金融市场中客户的需求，利率市场化的推行过程也势必导致传统金融机构对市场调整的滞后性，在全面迎接大数据时代到来的今天，传统金融机构也只能通过大数据思维对固有产品进行相对保守的改良与进步，依旧无法和本身基于互联网形式建立起来的互联网金融行业对数据的利用程度和深度相媲美。互联网金融数据的特点。与大数据一样，互联网金融数据具有规模性（Volume）、多样性（Variety）和高速性（Velocity）等三大特点。三大特点交织在一起，形成了当今中国互联网金融的新局面。[4]其中互联网金融数据虽然并未形成足量数据集合，但已经在整体金融市场中彰显出强有力的数据支撑，基于本土搜索引擎、电商平台、金融超市的搜索量、交易量爆炸式增长，在互联网金融数据可采纳的最小数据集和区域数据集中可提取的成交数据、用户数据、操作行为数据也以更为多样的方式和形态向客户展现。再则，移动互联网终端硬件建设成本的降低和我国已拥有全世界最多网民和移动手机用户都不断的说明，我国的数据化进程已进入世界领先行列并具备继美国之后，向世界第二大数据整理、数据库分析大国迈进。
互联网金融行业也离不开国家法律、法规，政策的支持，在行业标准的选择和建立上也和政府、社会各界、同行业者的监督紧密相关。我国也正顺应时代潮流发展，以先进、科学的统计、分析方法提升互联网金融行业水平，完善我国金融市场。
参考文献
[1]黄子健.大数据、互联网金融与信用资本：破解小微企业融资悖论.金融经济学研究.2015年第1期.
[2]李炳.互联网金融对宏观经济的影响.财经科学.2014年第3期.
大数据互联网论文范文6
大数据战略重点实验室联合
中图分类号：N04；TP39；H059文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1673-8578.2017.02.019
大数据，作为一个影响深远的技术名词，2011年第一次出现在知名技术咨询公司高德纳公布的年度新兴技术成熟度曲线上。从那时起，各界对大数据的理论研究与应用实践一直保持着前所未有的狂热。大数据成为从少数人关注、少数人研究到整个社会高度关注的现象级词汇。但在2016年公布的年度曲线中，大数据作为一个独立名词已经悄然隐去，却出现了一系列包括公民数据科学、微型数据中心、自我实现的高级分析等与其直接相关，可判断人类意图的技术、物联网等与其间接相关的大数据衍生概念。这意味着，大数据已经进入从概念推广到全面落地的关键转折期，成为一种新能源、新技术和新的组织方式，全面渗透并深刻影响着人类政治、经济、文化和社会生活的方方面面。
用单个名词来描绘大数据的影响与变化，既是汉语之美的集中体现，也是对未来趋势的浓缩反映。全国科学技术名词审定委员会联合大数据战略重点实验室，基于行业发展趋势、社会关注度、媒体曝光率、搜索指数、专家推荐等多方面的考量，最终由大数据名词专家组选出十个最具时代特征的大数据新名词。“大数据十大新名词”反映了近几年大数据领域国际关注、社会关切以及百姓关心的焦点，透过这些新名词，能够洞察大数据在各个领域的最新动态，客观反映大数据的创新与发展，映射大数据的社会面貌和时代特征。
“块数据”以其创新性、前瞻性和预测性为大数据发展提供理论支撑；“区块链”将区块链发展和应用置于国家架构下，最终实现法律规制下的技术之治；在经过信息互联网、价值互联网的发展演进之后，互联网将进入“秩序互联网”的高级阶段，构建起基于规则共识、行为共治和价值共享的互联网新秩序；“激活数据学”将量化世界，助力人机共舞，颠覆生产和生活；5G实现万物互联、感知世界，驱动连接型社会的构建；“开放数据”将引领协同共治的社会治理变革，最终实现公共利益最大化的社会善治；“数据交易”满足数据资源市场化需求，带来了价值与商机；“数据铁笼”落地运行，即将开启数据反腐的新探索；防范“数据安全”风险，需要加大对维护安全所需的物质、技术、装备、人才、法律、机制等方面的能力建设，建设立体多维的数据安全防御体系；数据权属不明引发利益冲突，“数权法”正成为关注焦点……
1.块数据（block data）
大数据作为创新浪潮的重要标志正逐步渗透到人类生产生活中，然而，数据孤岛、数据垄断等问题却限制了大数据的发展。立足实践，块数据作为大数据发展的高级形态，为挖掘数据价值提供了解决方案。块数据理论极具前瞻性地分析了未来经济和社会的变革，并对未来大数据领域的发展进行了研判。
块数据是把各种分散的（点数据）和分割的（条数据）大数据汇聚在一个特定平台上并使之发生持续的聚合效应。其中，各类数据是指不局限于物理空间或行政区域内涉及人、事、物等各类数据的总和；“特定平台”既包括特定的物理空间，也包括虚拟空间；持续聚合的实质是一种关联性集聚，关联性集聚实现的是数据多维的跨界关联，也是一种内在的、紧密的高度关联。块数据的聚合效应是通过数据多维融合和关联分析对事物做出更加快速、更加全面、更加精准和更加有效的研判和预测，从而揭示事物的本质规律。
块数据的产生打破了传统信息不对称和物理区域、行业领域对数据流动的限制，极大地改变了数据的采集、传输、分析和应用方式，进而给各行各业的创新发展带来新的驱动力，推动各类产业彻底变革和再造。块数据通过对复杂科学思维的技术化处理，让复杂科学方法论成为可具体操作的工具，形成了一种全新的大数据方法论。块数据强化开放共享、跨界融合，是一种利他的、共享的观念，它将成为新数据时代的主流文化，并孕育出一种新的社会文明。从某种意义上说，块数据的产生标志着人类真正步入大数据时代，将在新的历史起点上开启新的征程。
2.区块链（sovereignty block chain）
世界经济论坛主席施瓦布曾说过：“自蒸汽机、电和算机发明以来，我们又迎来了第四次工业革命――数字革命，而区块链技术就是第四次工业革命的成果。”区块链与互联网的结合，将在技术上把可拷贝变成不可拷贝，或者说是有条件的可拷贝，这个条件就是从无界、无价、无序走向有界、有价、有序。当前比较一致的观点是，区块链具有可记录、可追溯、可确权、可定价、可交易的特征，为大数据的进一步发展提供了可选路径和无限遐想。但是从2008年区块链诞生以来，并没有得到广泛应用，其中没有在法律层面上解决数据权属问题是重要原因之一。
构建网络空间命运共同体，必须以尊重网络背后的国家为前提。区块链就是在坚持国家原则的前提下，加强法律监管，以分布式账本为基础，以规则和共识为核心，根据不同的数据权属、功能定位、应用场景和开放权限构建不同层级的协议，实现公有价值的交付、流通、分享及增值。如果说区块链具有共识的技术属性，那么区块链就是一个包括共识、共治、共享在内的统一体。从区块链到区块链，并不仅仅是对区块链的弥补，更大的意义在于给网络空间治理带来了新理念、新思想和新规制。
区块链的发展需要符合内外因相互作用的基本规律，既要在全球治理体系中形成共赢的价值导向，又要在法律层面寻求体系上的突破；既要在密码标准、跨链技术、自主测试平台等方面提供技术支撑，又要在互联网金融等重点领域实现应用创新，真正形成重构网络空间运行秩序的力量。
3.秩序互联网（order internet）
互联网作为互联互通的信息技术，对人类生产和生活发展起到了前所未有的推动作用，人类在享受互联网带来福利的同时也面临着许多挑战。互联网犯罪行为频发，对世界互联网安全与秩序造成极大冲击，打击互联网犯罪、维护互联网安全、建立互联网治理体系成为世界各国共同面临的课题，核心是消除信息鸿沟、价值鸿沟与信任鸿沟。“棱镜门”等网络安全事件暴露了网络霸权对国家的威胁与挑战，越来越多的国家逐渐认识到，坚持和维护国家网络，构建公正合理的全球互联网秩序，是推动网络空间共享共治的根本前提，也是反对网络霸权主义、维护全球和平安全的基础条件。从信息互联网、价值互联网、到秩序互联网，新的全球互联网规则和互联网治理体系将被建立，人们将真正享有和平、安全、开放、合作的网络空间。
2015年2月，总理在贵州考察北京・贵阳大数据应用展示中心，在详细了解贵阳利用执法记录仪和大数据云平台监督执法权力情况后，评价道：“把执法权力关进‘数据铁笼’，让失信市场行为无处遁形，权力运行处处留痕，为政府决策提供第一手科学依据，实现‘人在干、云在算’”。自2015年以来，贵阳市依托大数据产业发展优势，选择行政权力相对集中、工作内容与群众生活息息相关，网络技术运用有一定基础的单位，启动“数据铁笼”计划。
“数据铁笼”是以权力运行和权力制约的信息化、数据化、自流程化和融合化为核心的自组织系统工程，通过优化、细化和固化权力运行流程，确保权力不缺位、不越位、不错位，实现反腐工作从事后惩罚转变为事前免疫。在本质上，“数据铁笼”强调以大数据技术为基础，实现权力流程数据化、权力数据融合化和权力数据监察化，通过全程采集并记录行政行为数据，全面监控行政执法过程风险，精编天网之“经”，密织天网之“纬”，塑造天网之“魂”。
“数据铁笼”的广泛应用使数据反腐成为政府反腐治理的新趋势和新模式，通过数据可以实现科学的技术反腐，将权力牢牢关进制度的笼子里，实现反腐治理中摹安桓腋”到“不能腐”的飞跃。
9.数据安全（data security）
大数据的安全与发展是一体之两翼、行动之双轮。正如在网络安全和信息化工作座谈会上所强调的，“安全是发展的前提，发展是安全的保障，安全和发展要同步推进”。近年来，由于数据在网络空间传播迅速，且当前技术手段和行政手段都无法对其实施有效监管，使得大数据安全问题日益加剧。
大数据所引发的数据安全问题，并不仅仅在于技术本身，而是在于因数据资源的开放、流通和应用而导致的各种风险和危机，并且由于风险意识和安全意识薄弱、关键信息基础设施的安全可靠性差、黑客攻击、管理漏洞以及法律的缺失和滞后加剧了风险的发生频率和危害程度。防范数据安全风险，需要加大对维护安全所需的物质、技术、装备、人才、法律、机制等方面的能力建设，建设立体多维的数据安全防御体系。
切实保障数据安全，加强法治建设是其中的重要环节。目前，中国在数据安全方面缺乏相应的专项立法，只有一些相关规定散见于各类法律法规当中，无法在推动数据开放共享并防止数据滥用和侵权上提供有效的法律支持。应充分依据大数据发展的特点和规律，尽快构筑维护社会个体基本法权、公共利益、国家安全及可持续发展的大数据安全法律体系。
10.数权法（data security）
2016年1月1日俄罗斯在《互联网隐私法案》中引入数据权利的“被遗忘权”。8月1日欧美隐私盾协议的实施强化了国家数据的法律地位。11月7日，《中华人民共和国网络安全法》的颁布将数据权利的“数据修改权”纳入了保护范围。各国已经陆续开展了对数据权法律保护的布局，通过数权法保障各个主体的数据权利，维护国家数据。数权法的法律地位被提到了国家战略层面。
