论金融机构在数据挖掘中的个人信息保护义务

金融机构利用数据挖掘获取具有经济价值的信息,会产生消费者收益被剥夺、个人隐私权被侵犯、消费者个人信息泄露等个人信息安全隐患,导致数据流通秩序的破坏。金融消费者的信息保护是数据利用的基础,而数据利用与流转是数据经济乃至金融机构的"血液",两者均不可偏废。保护义务的构建,需要完善数据交易市场的数据相关权属,共享数据挖掘成果;健全数据挖掘个人信息保护相关法律法规,以是否"加密并无法还原"为标准,设置不同的数据处理规则,最终达到个人数据保护与数据利用流转之间的平衡。     

金融机构客户信息的性质及保护的必要性

本文研究金融机构对客户信息的保密必要性,探讨金融机构与客户之间法律权利、义务的平衡,推动对金融客户正当权利的维护以及金融业的健康发展.     

随机投影技术数据挖掘隐私的保护方法

为确保隐私保护数据挖掘中所存在的维数灾难问题得到有效解决,文章提出了将基于随机投影技术的一种数据挖掘隐私保护法。这种方法对攻击者能够以随机投影矩阵推测的方式重建原始数据进行了综合考虑,首先将安全子空空间概念提出来,再构建安全子空间映射,在低失真嵌入实现的同时,能够有效确保数据安全。通过实验证明,在对数据隐私予以保护的前提下,这种方法为数据质量提供有效保障。     

基于数据挖掘的隐私保护平台开发设计

随着数据信息的不断发展,信息量也越来越大,数据挖掘技术得到飞速的发展,应用范围不断扩大,在挖掘过程中私有信息如何得到保护,并且还能获取比较准确的挖掘效果,已经成为数据隐私保护平台开发设计的重要研究方向。本文结合作者多年的工作经验针对数据挖掘过程中的隐私保护平台的设计展开探讨,最后提出了未来研究方向。     

基于数据挖掘技术的CRM系统中客户行为

为了解决在企业中实施客户关系管理(CRM),CRM系统中客户行为的定量研究问题,利用决策树的数据挖掘相关技术和方法,提出了UPTree数据挖掘算法,并采用UPTree算法对隐藏在大量客户行为中的信息进行挖掘,从而获取了CRM系统中潜在的客户行为规则,并给出这些行为规则的IF-THEN的描述形式,为企业的科学决策提供依据。     

算法的法律规制——基于隐私保护的视角

互联网平台、数据和算法是数字经济的三要素。平台通过算法应用数据来实施其商业行为,算法构成平台的核心竞争力和创新力所在。算法促进了平台企业的发展壮大,繁荣了数字经济,但算法据以运行的数据深度挖掘也引发了个体的隐私担忧。算法自动化决策行为已广泛而深度地嵌入我们的私人生活。基于这样的现实,为有效规制算法、保护隐私,需要做到两个平衡：一是,重新厘清隐私、数据与个人信息三者之间的关系,扩大隐私权概念的内涵和外延,赋予数据主体数据隐私权,平衡算法自动化决策使用者与相对人不对称的“权力-权利”关系;二是,通过制度设计和技术手段,平衡隐私保护与数据使用之间的关系。     

数据挖掘技术在客户关系管理中的应用

企业要想在市场竞争中取胜,关键是了解并满足客户的需求.客户关系管理越来越受到企业的重视,企业试图发现最有价值的客户,提升客户的价值并保留住有价值的客户.数据挖掘是提取有用信息的"数据产生"过程.数据挖掘技术在客户关系管理中扮演更重要的角色,通过分析大量复杂的客户数据,进行客户特征多维分析、客户行为分析、客户关注点分析、客户忠诚度分析等,挖掘客户价值.同时,分析不同客户对企业效益的不同影响,分析客户行为对企业收益的影响,使企业与客户的关系及企业利润得到最优化.     

浅谈金融机构反洗钱的有效措施

改革开放三十多年来,社会经济水平不断提高,我国金融市场得到了良好的发展,而社会各领域的洗钱行为也在逐年增多,对我国金融业的健康发展造成了负面影响。作为金融体系的一部分,金融机构指的是从事金融服务业有关的金融中介机构,包括银行、保险公司、证券公司、信托投资公司等,这些金融机构的资金存储量较大,因此成为洗钱者比较青睐的主要洗钱渠道。本文针对金融机构,对其反洗钱的有效措施进行了比较详细的分析,以供参考。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

该文讲述了客户关系管理(CRM)和数据挖掘之间的关系,以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标,通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性.实例研究以三农种业的客户为研究对象,通过对日常搜集到的客户数据的挖掘,解决该企业从市场细分,到目标市场选择,直至产品销售等一系列问题.     

基于数据挖掘技术的客户满意度的提升

当前市场经济不断发展,全球竞争日益激烈,对客户满意度的研究已经成为了“以客户为导向”的经营模式的出发点.本文将对客户满意度、数据挖掘技术和基于客户满意度的数据挖掘模型分别进行介绍,并讨论如何利用数据挖掘技术提升客户满意度.     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

该文讲述了客户关系管理（CRM）数据挖掘之间的关系，以数据挖掘技术在CRM中的应用为研究目标，通过一个实例来验证了数据挖掘的有效性。实例研究以三农种业的客户为研究对象，通过对日常搜集到的客户数据的挖掘，解决该企业从市场细分，到目标市场选择，直至产品销售等一系列问题。     

基于Agent的数据挖掘技术在CRM中的应用

本文针对已有的数据挖掘系统缺乏智能性,提出了一个基于Agent的智能数据挖掘系统模型,此模型把Agent本身的特点自然地引入到数据挖掘中,使整个挖掘过程具有了智能性。根据挖掘到的信息来分析和预测客户的将来行为,从而有针对性地为客户提供服务,降低决策风险,提高竞争力。     

银行客户金融隐私权的法律界定

明晰银行客户金融隐私权的法律概念和范围是我们研究银行客户金融隐私权的基础和前提。然而"金融隐私权"在我国不是一个法律概念,金融隐私权相关保护制度也较为落后,银行客户金融隐私权的概念的提出是建立在对银行客户进行合理鉴定的基础之上,针对这一主体(近限于自然人主体)的金融隐私权进行探讨,希望能理清银行客户金融隐私权的内涵和外延,为具体制度的研究和建立带来借鉴。     

浅析数据挖掘技术

数据挖掘技术可以从大量的数据中获得具有决策价值的信息，本文将阐述数据挖掘的实现过程,方法，在挖掘中所采用的技术及目前的应用领域。     

房地产行业中数据挖掘技术的应用

数据挖掘作为一种系统地检查和理解大量数据的工具,能有效地帮助房地产企业从不断积累与更新的数据中提取有价值的信息。从数据挖掘在房地产行业中的市场研究价值入手,介绍了微软BI架构及SQL2005的新特性。分析了数据挖掘在房地产市场研究尤其是客户信息中的应用,使用基于兴趣度的关联规则分析方法,建立一套基于客户分类的关联规则。     

数据挖掘在客户关系管理中的应用

数据挖掘作为一种先进的数据分析方法,是实现对客户数据进行深入分析的有效工具。基于数据挖掘的客户关系管理系统是数据挖掘的客户关系管理应用的最终体现,是帮助企业实现既定目标的最佳途径。     

数据挖掘在电子商务中的应用

电子商务已成为企业发展的巨大支持。企业如何才能主动获知客户喜好并开发其购买潜力,最快地找到相应优势产品从而最迅速调整商业方案成为一个重要的问题。为此,数据挖掘技术的出现为这一问题提供了较好的解决方案。1数据挖掘数据挖掘(Date Mining)就是从大型数据库的数据中提取隐含的、人们事先不知道、但又是有用的信息和知识的过程。数据挖掘的一般方法有:横向关联:挖掘表面看似独立的事件间的相互关系,例如“90%的顾客在一次购买活动中购买商品A的同时购买商品B”之类的知识。次序关联:这种分析的侧重点在于分析事件的前后序列关系,发…     

互联网金融风险规制路径探析

互联网金融是当前金融机构的重要组成部分,为了促进金融行业的快速发展,应该加强对金融机构的创新,将消费者作为金融机构发展的重要内容,建立竞争行的市场机制,制定出符合市场发展的金融体制,促进金融交易市场的变革和发展,实现对金融风险路径的规制.对金融消费者进行保护工作是规避金融风险的有效途经,需要按照法律的相关要求,使金融行业能够制定出合理的价格体系,是金融行业风险规制路径的重要体现,有利于形成公正的价格.     

数据挖掘及其应用

本文介绍了数据挖掘的定义以及数据挖掘的三个过程:数据预处理、数据建模和评估、模型应用,重点阐述了数据建模的三种主要技术:关联规则、分类和聚类,最后对数据并不能挖掘在科学研究、金融、电信和Internet上的应用进行了论述.     

基于网格的并行数据挖掘算法的实现

随着信息技术的发展,大量的数据不断被收集和存储,对数据的挖掘规模越来越大,传统的数据挖掘已经无法解决海量数据挖掘问题。网格技术的发展,使得广域分布的海量数据的挖掘问题得到解决。文章根据现实中海量数据挖掘的需求和网格的本质,把并行关联规则挖掘算法应用于网格数据挖掘中,并建立了一个并行数据挖掘模型,验证了并行数据挖掘系统在网格环境的可行性与合理性。