指南详细的说明了数据安全分级的原则、方法和流程，并在附件当中给出了《金融业机构典型数据定级规则参考表》。

本文介绍了羊毛党的背景，利用图谱数据技术了发现互联金融中狡猾的羊毛党，并分享了Talkingdata羊毛党识别解决方案。

白皮书聚焦大数据技术在金融领域的应用，从金融大数据的发展、金融大数据的应用场景分析、金融大数据的典型案例分析、金融大数据应用面临的挑战和促进金融大数据发展应用的相关建议等方面，深入剖析大数据技术在金融领域的应用情况。

杠杆ETF的短期收益具有线性特征，而杠杆ETF的长期收益无法保证达到对应倍数，且具有路径依赖特征（非线性收益特征）。再平衡机制使得杠杆ETF具有“追涨杀跌”的特性，且长期收益率具有凸性在标的指数涨跌频繁切换的高波动行情中，杠杆ETF会损失明显，标的指数波动率的上升会降低杠杆ETF的长期收益，存在波动率衰减效应。

本文阐述了消费金融行的业务模式及盈利模式，分析了消费金融供给主体的经营状况。

全球杠杆ETF规模稳步发展。截至2019年11月，全球杠杆ETF产品共852只，管理规模总计772亿美元，相较2006年末数目增加了823只，管理规模增加了746亿美元，规模年复合增长率达29.80%。多国上市杠杆ETF，美国领先。目前共有19个国家和地区发行了杠杆ETF，主要集中于美国、日本和韩国，并且美国杠杆ETF的规模与数目遥遥领先。

传统研究主要基于“中心-外围”关系用社会经济指标、“引力模型”测算或利用GIS集成各类因素确定城市群范围——注重核心城市发展能级，忽视城市间实际联系。然而，高度网络化的空间联系正是成为城市群的关键要素，但是传统研究中作为测定区域间“流”的电话、信件等替代性指标在信息化的时代有效性逐渐弱化。大数据的发展为空间联系研究提供了有力工具，百度地图每日800亿次位置服务的样本为研究提供了重要支撑。

央行3月10号公布2021年2月金融数据，显著超出市场预期和往年同期水平。2月新增人民币贷款1.36万亿，信贷余额增速12.8%；新增社会融资规模1.71万亿，社融存量增速13.3%；M2同比增速回落至10.1%。

。金融服务业必须在全球问题的应对上发挥自己的作用，包括从气候危机到应对不平等和不公义事件。金融服务业领导深知,通过资本及信用市场上的合理行动，他们可促进当前社会急切需要的变革。

随着现代社会对公共安全和身份鉴别的准确性、可靠性要求 日益提高，传统的密码和磁卡等身份认证方式因容易盗用和伪造 等原因已远远不能满足社会的需求。而以指纹、人脸、虹膜、静 脉、声纹等为代表的生物特征以其唯一性（即任 意两人的特征应不同）、稳健性（即特征不随时间变化）、可采 集性（即特征可以定量采集）、高可信度和高准确度在身份认证 中发挥着越来越重要的作用，受到越来越多的重视。生物特征识别（biometrics）是指为了进行身份识别而采用自 动技术对个体生理特征或个人行为特点进行提取，并将这些特征 或特点同数据库中已有的模板数据进行比对，从而完成身份认证 识别的过程。理论上，所有具有普遍性、唯一性、稳健性、可采集性的生 理特征和个人行为特点统称为生物特征。与传统的识别方式不同， 生物特征识别是利用人类自身的个体特性进行身份认证。通用生 物特征识别系统应包含数据采集、数据存储、比对和决策等子系统。 生物特征识别技术涉及内容广泛，包括指纹、人脸、虹膜、 静脉、声纹、姿态等多种识别方式，其识别过程涉及到数据采集、 数据处理、图形图像识别、比对算法、软件设计等多项技术。目 前各种基于生物特征识别技术的软硬件产品和行业应用解决方案 在金融、人社、公共安全、教育等领域得到了广泛应用。