1481百科网分享客服中心大数据应用及信息安全管理：

随着科技日新月异的发展，以及相关技术在金融业的应用逐步由探索转向深度实践，“数据就是生产力”普遍成为业内共识，金融+科技的经营模式已成为金融企业的标配。大数据作为企业的重要有形资产，其经营管理水平是衡量金融企业的核心竞争力之一。如何在合规的前提下利用好大数据资源，在优化客户体验、增加客户粘性的基础上，将优势进一步转化为企业的经营利润，带动企业在市场竞争中抢得先机，是各家金融企业不断探索实践的课题。此外，在合理利用大数据的同时，应注重企业信息安全和客户个人隐私的保护，做到依法合规经营，方能行稳致远。笔者结合自身工作，从机制搭建、数据管理、数据使用等方面对金融客服企业大数据应用及客户信息安全管理进行浅析。

强化信息安全顶层设计

数字化时代，决策者必须牢固树立数字化经营管理及信息安全防控意识，加大科技投入，搭建数字生态环境、数据管控及风险防范体系，实现企业的科技赋能。基础不牢，地动山摇。顶层设计应遵循合规、务实、有利经营三个方向。首先，金融企业信息安全制度设计必须遵循国家及监管相关要求，以此为基础，结合企业实际经营情况进行细化拓展。其次，要尊重企业经营现状，直面问题，设计一套务实有效的信息安全管理机制并配合相应考核，确保执行效果。最后，要明确企业信息安全管理与经营发展之间相辅相成的关系，避免矫枉过正，应当充分利用大数据赋能企业经营，对于合理信息的收集应用，应当加以鼓励。

搭建信息安全闭环管理体系

1.做好数据源头管理，把好输入关卡

数据源的质量管理是大数据的关键之一，在收集阶段，保障其准确可靠，可以事半功倍。因为只有基于准确的基础数据，加之科学的分析方法、工具，方可得出接近事实的结论。金融企业内部必须对建立于不同时期、分属不同部门管理的各个系统进行系统性梳理，对其中重叠功能进行删减合并。结合监管、公司相关制度要求，对系统内各字段所对应数据的底层计算逻辑进行排查分析，保障制度要求与系统执行相一致。必须建立严格的系统需求优化、数据调取、检验及报表编制、报送流程。

2.常态化开展数据治理，管控存量数据质量

一是对存量客户信息真实性问题数据开展治理。由总部定期对全系统数据开展问题筛查，各级机构配合做好整改落实。二是对增量数据导入规则的控制。调整优化数据系统，严控数据输入质量，把好数据入口关。对客户信息真实性不合规的增量业务限时整改，如超时无法完成信息整改，则撤销该笔业务、停发经办人员佣金，避免后期风险隐患。

3.做好客户授权管理，保障数据使用合规

近年来，由于个人信息隐私被泄露，进而导致客户遭受经济损失的案例在各类媒体的报道中屡见不鲜。这些案件既为客户带来了经济损失，也对涉及到的金融企业造成了不小的负面舆论影响。鉴于此，国家机关及监管部门先后颁布了《中华人民共和国网络安全法》《银行业金融机构数据治理指引的通知》等制度法规，《个人信息保护法》也在加紧制订中。作为消费者权益保护的重要环节，保护消费者个人信息安全，银保监会消保处也将消费者权益保护作为重点的监管领域。无论声纹采集、人脸识别或其他各类渠道、各种方式的信息采集，必须保障消费者的事前知情权，并在获得消费者的授权后方可进行。同时，金融企业必须确保消费者知情权及授权内容可追溯。

金融客服中心要加强信息系统数据管控能力。客服中心呼入、呼出系统在使用客户电话号码、金融账号、保单号码等关键信息前，必须进行脱敏处理。对于来电交互信息，需制定明确的身份核验流程，在客户通过校验后方可告知。尽可能的将流程固化于系统，实现坐席的标准化操作。客服中心合作的三方外包服务商，需与甲方签订《信息安全保密协议》，以合同的形式明确双方权责及违规处罚机制。日常生产经营中，应通过现场、监控、书面或电子档案等方式对信息安全工作进行不定期检查，对发现问题严格执行合同并限时整改。规范系统操作人员行为，对日常操作人员行为严格执行可追溯。做好企业信息管理系统用户及使用权限管理。实现信息管理系统操作人员行为可溯源，对企业相关人员的操作，建立日志追踪及流程异常预警机制，确保操作合规、问题早发现。

4.加强数据整合能力，管理数据使用边界

发挥客服中心规模化作业优势，结合大数据带来的资源优势，赋能公司渠道部门，通过精准外呼营销、远程业务支持、基金保险直销、信用卡分期营销等活动，充分发挥新兴渠道优势，将客服中心打造成为金融企业新的经营利润增长点。

我国现有十几家全牌照金融企业。在现行管理架构下，这些庞大的集团下设各不同职能的分公司，各家分公司属独立法人经营主体。如此，集团内部各子公司之间必须严格遵循数据使用的边界。对监管明令禁止的，必须设立有效的制度，实现数据安全阻断。

5.发挥内部审计职能，做好内部问题排查整改

企业内部应加大对日常客户信息使用管理的检查力度，确保问题及时整治。企业内部审计部门应根据国家相关法规和监管制度要求，严格对企业日常信息的使用和管理开展检查，建立检查台账，明确各项事宜执行标准及对应岗位责任，对发现问题及时上报公司管理层，并与对口部门进行内部沟通，督促限时整改到位。

探索信息挖掘应用

一是客户画像。通过CRM系统，通过收集结构化、非结构化信息并加以分析，建立企业内部的客户画像，作为客户分层经营、家庭化客户经营的基本参考依据。二是声纹反欺诈。通过对客户信息的收集比对，实现对疑似客户的后台预警，将风险识别前置，有助于在办理业务前发现问题、减少企业损失。也可以最大程度减少传统人工比对出现的偏差，提高工作效率和准确率。三是客户多渠道信息校验。客户在金融企业各渠道触点预留一次信息，再次办理相关业务时，通过系统后台自动比对，实现客户无感身份验证，提高业务办理效率，进而提升客户体验。

要统筹好信息安全与效率之间的关系。目前，多数金融企业采取自有加工输出与采购三方服务商相结合的模式开展数据分析挖掘及相关工作。大数据识别、分析和存储分为公有云、私有云模式。前者搭建在三方服务商处，因具有行业底层模型，从搭建效率、综合成本上有一定优势，但因企业本地无数据存储、分析服务器，需充分评估信息安全，且不利于企业自有人员通过全流程闭环参与培养数据加工分析能力。后者搭建在企业自有服务器端，企业需要投入大量人力、物力成本，但由于其本地化部署，信息只流转于企业内部，数据安全得到充分保障。且通过全程参与系统搭建、数据模型建立及优化分析，对于企业科技能力的提升和人才梯队的搭建具有一定助力作用。两种方式各有优劣，企业可以根据自身规模和发展阶段，在保障客户信息安全的基础上，协同三方服务商，采用适合的方式，发挥相关工具最大效用。

加强客户信息安全教育

在企业做好客户信息安全风险防控的基础上，应加强对消费者的信息安全宣导教育。金融企业应通过客服中心、多媒体平台等渠道，通过短信提示、公众号文章、视频推送等方式，结合风险案例，持续广泛地对客户开展信息安全知识宣导普及、信息安全教育。使消费者信息安全意识不断提升，从源头上堵住信息安全泄露风险。

我国经济发展已进入新时期，过去在经济快速增长时期，大刀阔斧地开疆拓土，用规模带动效益可以为金融企业带来爆发式的快速增长的模式已不存在。如今，在全球经济受新冠疫情影响，以内循环为主的双循环新经济常态的大背景下，存量客户的重要性毋庸置疑。存量经济时代，客户信息资源作为企业的核心战略资源，其安全保护及充分挖掘利用必将成为企业强有力的利润驱动引擎。