2025年互聯(lián)網(wǎng)金融專業(yè)題庫(kù)——互聯(lián)網(wǎng)金融安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡(jiǎn)述互聯(lián)網(wǎng)金融的主要安全風(fēng)險(xiǎn)類型及其與傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)的主要區(qū)別。二、比較基于規(guī)則的監(jiān)控模式和基于行為的監(jiān)控模式在原理、優(yōu)缺點(diǎn)、適用場(chǎng)景以及應(yīng)對(duì)新型風(fēng)險(xiǎn)方面的差異。三、解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)金融安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中的應(yīng)用價(jià)值，并列舉至少三種適用于風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，說明其基本思想。四、描述用戶行為分析（UBA）在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中的作用機(jī)制。如何利用UBA技術(shù)識(shí)別潛在的賬戶盜用或欺詐行為？五、在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中，如何平衡風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)資源的消耗？請(qǐng)?zhí)岢鰩追N可能的策略。六、闡述圖分析技術(shù)在識(shí)別團(tuán)伙欺詐、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)等方面的優(yōu)勢(shì)。構(gòu)建一個(gè)用于檢測(cè)信用卡欺詐的簡(jiǎn)單交易關(guān)系圖可能涉及哪些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和邊？七、結(jié)合具體的互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如P2P借貸、第三方支付），設(shè)計(jì)一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式的初步框架，說明需要重點(diǎn)關(guān)注的風(fēng)險(xiǎn)類型、采用的監(jiān)控技術(shù)以及關(guān)鍵的成功因素。八、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法）對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控提出了哪些挑戰(zhàn)？監(jiān)控機(jī)構(gòu)應(yīng)如何應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，在保障安全的同時(shí)保護(hù)用戶隱私？九、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式呈現(xiàn)出哪些新的發(fā)展趨勢(shì)？例如，在模型更新、跨機(jī)構(gòu)協(xié)作、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等方面有哪些新的可能性？十、假設(shè)你正在為一個(gè)大型互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)評(píng)估引入新的欺詐監(jiān)控系統(tǒng)。請(qǐng)說明你將如何評(píng)估該系統(tǒng)的有效性？除了傳統(tǒng)的準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)外，還會(huì)考慮哪些評(píng)價(jià)指標(biāo)？試卷答案一、互聯(lián)網(wǎng)金融的主要安全風(fēng)險(xiǎn)類型包括：網(wǎng)絡(luò)釣魚、賬戶盜用、支付風(fēng)險(xiǎn)、信息泄露、交易欺詐（如虛假交易、洗錢）、非法集資風(fēng)險(xiǎn)、技術(shù)攻擊（DDoS、SQL注入等）、數(shù)據(jù)安全風(fēng)險(xiǎn)等。其與傳統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)的主要區(qū)別在于：虛擬性突出，風(fēng)險(xiǎn)傳播速度快、范圍廣；技術(shù)對(duì)抗性強(qiáng)，攻擊手段更新迅速；涉及的用戶行為數(shù)據(jù)量大、維度多；風(fēng)險(xiǎn)主體（包括攻擊者和受害者）的匿名性、跨地域性更強(qiáng)；監(jiān)管和合規(guī)要求（如數(shù)據(jù)隱私保護(hù)）更加嚴(yán)格復(fù)雜。二、基于規(guī)則的監(jiān)控模式通過預(yù)設(shè)的規(guī)則（如交易金額閾值、IP地址黑名單）來檢測(cè)風(fēng)險(xiǎn)行為。其原理簡(jiǎn)單直接，易于理解和部署，對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)模式檢測(cè)效果較好。優(yōu)點(diǎn)是實(shí)時(shí)性好、誤報(bào)率相對(duì)可控（若規(guī)則設(shè)計(jì)合理）。缺點(diǎn)是難以應(yīng)對(duì)未知或零日攻擊，規(guī)則維護(hù)成本高，需要大量專家經(jīng)驗(yàn)，且可能存在規(guī)則覆蓋不全或過于僵化的問題。適用場(chǎng)景主要是檢測(cè)明確已知的風(fēng)險(xiǎn)模式，如簡(jiǎn)單的支付限制、惡意IP封鎖等?；谛袨榈谋O(jiān)控模式通過分析用戶或?qū)嶓w的正常行為模式，識(shí)別與基線行為顯著偏離的異?；顒?dòng)。其原理是“異常即風(fēng)險(xiǎn)”，能夠發(fā)現(xiàn)未知或未定義的風(fēng)險(xiǎn)。優(yōu)點(diǎn)是適應(yīng)性更強(qiáng)，能發(fā)現(xiàn)新類型風(fēng)險(xiǎn)。缺點(diǎn)是可能產(chǎn)生較高誤報(bào)率（將正常行為誤判為異常），對(duì)模型和系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求高，需要大量正常行為數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，可解釋性有時(shí)較差。適用場(chǎng)景是檢測(cè)未知威脅、內(nèi)部欺詐、賬戶盜用等需要識(shí)別行為異常的場(chǎng)景。兩者在應(yīng)對(duì)新型風(fēng)險(xiǎn)方面，基于規(guī)則的監(jiān)控模式顯得力不從心，而基于行為的監(jiān)控模式則更具潛力。三、機(jī)器學(xué)習(xí)在互聯(lián)網(wǎng)金融安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中的應(yīng)用價(jià)值在于能夠從海量、高維的數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)隱藏的風(fēng)險(xiǎn)模式和關(guān)聯(lián)性，實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)、高效的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和預(yù)測(cè)，超越傳統(tǒng)基于規(guī)則方法的局限性。適用于風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：1.邏輯回歸（LogisticRegression）：一種分類算法，適用于預(yù)測(cè)交易是否為欺詐，通過分析交易特征（金額、時(shí)間、地點(diǎn)等）計(jì)算欺詐概率。思想是基于特征線性組合判斷屬于某類（欺詐/非欺詐）的概率。2.支持向量機(jī)（SVM）：一種分類算法，通過尋找一個(gè)最優(yōu)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)點(diǎn)分開，適用于高維風(fēng)險(xiǎn)特征空間中的欺詐檢測(cè)。思想是最大化不同類別數(shù)據(jù)之間的邊界間隔。3.決策樹（DecisionTree）：通過樹狀圖模型進(jìn)行決策，適用于規(guī)則生成和解釋性強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)檢測(cè)。思想是基于一系列特征的條件判斷來分類或預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)。4.隨機(jī)森林（RandomForest）：由多個(gè)決策樹集成，通過投票或平均來提高預(yù)測(cè)穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，適用于復(fù)雜非線性風(fēng)險(xiǎn)的檢測(cè)。思想是集合多個(gè)弱學(xué)習(xí)器形成強(qiáng)學(xué)習(xí)器，提高泛化能力。5.異常檢測(cè)算法（如One-ClassSVM,IsolationForest）：適用于無監(jiān)督環(huán)境，用于檢測(cè)與大多數(shù)數(shù)據(jù)顯著不同的異常點(diǎn)，適用于發(fā)現(xiàn)未知的欺詐模式。思想是直接學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的分布，或通過隔離異常點(diǎn)來識(shí)別。四、用戶行為分析（UBA）通過收集和分析用戶（如登錄、操作、交易等）在其設(shè)備或平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建其行為基線模型，并實(shí)時(shí)監(jiān)控其后續(xù)行為與基線的偏離程度來判斷是否存在風(fēng)險(xiǎn)。其作用機(jī)制主要包括：數(shù)據(jù)采集（用戶行為日志、設(shè)備信息等）、特征工程（提取行為頻率、時(shí)間間隔、操作類型、金額分布等量化特征）、基線模型構(gòu)建（使用統(tǒng)計(jì)方法或機(jī)器學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)用戶的正常行為模式）、實(shí)時(shí)監(jiān)控（對(duì)比實(shí)時(shí)行為與基線）、異常檢測(cè)（計(jì)算偏離度，設(shè)定閾值或使用算法判斷是否異常）、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分與響應(yīng)（根據(jù)異常程度進(jìn)行評(píng)分，觸發(fā)相應(yīng)風(fēng)控措施）。利用UBA技術(shù)識(shí)別潛在賬戶盜用或欺詐行為，可以通過檢測(cè)異常登錄地點(diǎn)/時(shí)間、異常交易金額/頻率、異常操作序列（如短時(shí)間內(nèi)大量修改密碼、轉(zhuǎn)賬）等與用戶歷史行為顯著不同的活動(dòng)來實(shí)現(xiàn)。五、在互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控中平衡實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性和系統(tǒng)資源消耗，可以采取以下策略：1.分層監(jiān)控：對(duì)不同風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)或業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)采用不同精度的監(jiān)控策略。對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)、高頻交易采用實(shí)時(shí)、高精度監(jiān)控；對(duì)低風(fēng)險(xiǎn)、低頻交易采用離線或準(zhǔn)實(shí)時(shí)、較低精度的監(jiān)控。2.模型選擇與優(yōu)化：選擇計(jì)算復(fù)雜度較低的模型，或在保證效果的前提下簡(jiǎn)化模型。使用特征選擇技術(shù)減少輸入維度。對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，如模型壓縮、量化。3.規(guī)則與模型的結(jié)合：將高效的規(guī)則引擎作為初步篩選，過濾掉大部分正常流量和簡(jiǎn)單風(fēng)險(xiǎn)，僅對(duì)篩選后的可疑事件調(diào)用計(jì)算成本較高的模型進(jìn)行深入分析，實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾。4.彈性伸縮架構(gòu)：根據(jù)業(yè)務(wù)負(fù)載和風(fēng)險(xiǎn)事件數(shù)量動(dòng)態(tài)調(diào)整監(jiān)控系統(tǒng)的計(jì)算資源，在高峰期增加資源以保證實(shí)時(shí)性，在平峰期減少資源以降低成本。5.異步處理與批處理結(jié)合：對(duì)于非實(shí)時(shí)要求較高的監(jiān)控任務(wù)，可以采用批處理方式，在資源允許時(shí)集中處理，降低對(duì)實(shí)時(shí)計(jì)算能力的需求。6.閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)變化動(dòng)態(tài)調(diào)整監(jiān)控閾值，在保證控制效果的前提下，避免因閾值設(shè)置過于嚴(yán)格導(dǎo)致大量正常行為被誤判（影響準(zhǔn)確率），或過于寬松導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)漏報(bào)。六、圖分析技術(shù)在識(shí)別團(tuán)伙欺詐、關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)等方面的優(yōu)勢(shì)在于能夠有效地建模實(shí)體（如用戶、設(shè)備、IP地址、交易）之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，從而發(fā)現(xiàn)隱藏在復(fù)雜關(guān)系背后的結(jié)構(gòu)化風(fēng)險(xiǎn)。通過分析圖中節(jié)點(diǎn)的連接模式、社區(qū)結(jié)構(gòu)、中心節(jié)點(diǎn)等特征，可以識(shí)別出具有共同行為特征或關(guān)聯(lián)關(guān)系的欺詐團(tuán)伙。構(gòu)建一個(gè)用于檢測(cè)信用卡欺詐的簡(jiǎn)單交易關(guān)系圖，可能涉及的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)包括：信用卡賬戶（主節(jié)點(diǎn)）、交易商戶（關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)）、交易時(shí)間戳（邊屬性）、交易金額（邊屬性）、IP地址（關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)）、設(shè)備指紋（關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)）、地理位置（關(guān)聯(lián)節(jié)點(diǎn)）。通過分析圖中是否存在多個(gè)賬戶與少數(shù)可疑商戶或IP地址高度關(guān)聯(lián)、是否存在賬戶之間通過異常的中間節(jié)點(diǎn)（如虛擬POS機(jī)）進(jìn)行交易、是否存在地理位置與交易行為不符的異常路徑等，來識(shí)別潛在的團(tuán)伙欺詐或盜刷行為。七、設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)P2P借貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式初步框架：1.風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別：關(guān)注的主要風(fēng)險(xiǎn)類型包括：借款人信用風(fēng)險(xiǎn)（欺詐身份、虛假信息、還款能力不足）、平臺(tái)操作風(fēng)險(xiǎn)（資金池風(fēng)險(xiǎn)、信息披露不合規(guī)）、投資風(fēng)險(xiǎn)（項(xiàng)目欺詐、資金挪用）、交易風(fēng)險(xiǎn)（虛假交易、套現(xiàn)）。2.監(jiān)控技術(shù)：*借款端：基于規(guī)則的監(jiān)控（如反洗錢規(guī)則、地域限制規(guī)則）、身份信息核驗(yàn)、信用評(píng)分模型（結(jié)合第三方數(shù)據(jù)和平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)）、借款行為分析（申請(qǐng)頻率、信息修改）、借款人畫像與異常檢測(cè)（利用機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別潛在欺詐借款人）。*投資端：用戶行為分析（UBA，檢測(cè)異常充值、提現(xiàn)、分散投資行為）、交易模式分析（檢測(cè)疑似套現(xiàn)交易）、賬戶安全監(jiān)控（登錄行為、設(shè)備異常）。*平臺(tái)端：操作行為監(jiān)控（權(quán)限管理、資金流水監(jiān)控）、信息披露合規(guī)性檢查。3.數(shù)據(jù)來源：用戶注冊(cè)信息、KYC數(shù)據(jù)、交易流水、資金賬戶信息、設(shè)備信息、IP地址信息、外部征信數(shù)據(jù)、輿情信息。4.監(jiān)控流程：數(shù)據(jù)采集->數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理->特征工程->模型訓(xùn)練與部署（規(guī)則引擎、機(jī)器學(xué)習(xí)模型、圖分析等）->實(shí)時(shí)/準(zhǔn)實(shí)時(shí)監(jiān)控與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分->異常預(yù)警與人工審核->風(fēng)險(xiǎn)處置（如限制操作、暫停交易、凍結(jié)資金）。5.關(guān)鍵成功因素：高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型、高效的監(jiān)控系統(tǒng)、及時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)機(jī)制、跨部門協(xié)作（業(yè)務(wù)、風(fēng)控、技術(shù)、合規(guī)）、持續(xù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控策略優(yōu)化。八、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法規(guī)（如GDPR、個(gè)人信息保護(hù)法）對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融安全風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控提出了以下挑戰(zhàn)：1.數(shù)據(jù)收集與使用的限制：法規(guī)對(duì)個(gè)人信息的收集目的、方式、范圍有嚴(yán)格規(guī)定，要求“最小必要”原則，監(jiān)控所需的部分?jǐn)?shù)據(jù)（如敏感生物特征、詳細(xì)行為日志）可能難以獲取或需要用戶明確同意。2.匿名化與去標(biāo)識(shí)化技術(shù)的應(yīng)用：監(jiān)控必須采用有效的技術(shù)手段對(duì)個(gè)人身份信息進(jìn)行匿名化或去標(biāo)識(shí)化處理，但這可能影響風(fēng)險(xiǎn)模型的效果，因?yàn)椴糠钟行卣骺赡鼙幌?.用戶權(quán)利的保障：法規(guī)賦予用戶查閱、更正、刪除其個(gè)人信息的權(quán)利，以及撤回同意的權(quán)利，這可能需要監(jiān)控系統(tǒng)能夠靈活處理用戶數(shù)據(jù)，增加復(fù)雜度。4.跨境數(shù)據(jù)傳輸?shù)南拗疲喝舯O(jiān)控?cái)?shù)據(jù)涉及跨境傳輸，需遵守相關(guān)法規(guī)的審批或認(rèn)證要求。5.數(shù)據(jù)安全責(zé)任：監(jiān)控機(jī)構(gòu)需承擔(dān)更高的數(shù)據(jù)安全責(zé)任，確保采取充分的技術(shù)和管理措施保護(hù)個(gè)人信息安全，防止數(shù)據(jù)泄露、濫用。監(jiān)控機(jī)構(gòu)應(yīng)如何應(yīng)對(duì)：采用差分隱私、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等保護(hù)隱私的數(shù)據(jù)處理技術(shù)；嚴(yán)格遵守最小必要原則，僅收集監(jiān)控所需的最少數(shù)據(jù)；實(shí)施嚴(yán)格的數(shù)據(jù)訪問控制和加密存儲(chǔ)；建立完善的數(shù)據(jù)脫敏和匿名化流程；明確告知用戶數(shù)據(jù)收集用途并獲取同意；加強(qiáng)內(nèi)部數(shù)據(jù)安全管理，制定應(yīng)急預(yù)案；聘請(qǐng)法律顧問確保合規(guī)。九、隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控模式呈現(xiàn)出以下新的發(fā)展趨勢(shì)：1.AI驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)與持續(xù)學(xué)習(xí)：監(jiān)控系統(tǒng)能夠利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)反饋和業(yè)務(wù)變化自動(dòng)調(diào)整策略和模型參數(shù)，實(shí)現(xiàn)持續(xù)優(yōu)化和自我進(jìn)化，更好地應(yīng)對(duì)快速變化的風(fēng)險(xiǎn)。2.聯(lián)邦學(xué)習(xí)與隱私計(jì)算的應(yīng)用：允許多個(gè)機(jī)構(gòu)在本地利用自己的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，僅交換模型更新或聚合信息，無需共享原始敏感數(shù)據(jù)，有助于在保障數(shù)據(jù)隱私的前提下實(shí)現(xiàn)跨機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)融合與模型協(xié)同。3.預(yù)測(cè)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控增強(qiáng)：利用更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型（如深度學(xué)習(xí)、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行深度風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)，不僅識(shí)別已發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)，更能預(yù)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率和時(shí)機(jī)，實(shí)現(xiàn)更主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)管理。4.風(fēng)險(xiǎn)可視化與決策智能化：結(jié)合自然語言處理（NLP）和知識(shí)圖譜等技術(shù)，將復(fù)雜的監(jiān)控分析結(jié)果以更直觀、易懂的方式呈現(xiàn)給風(fēng)控人員，甚至輔助進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策。5.跨領(lǐng)域知識(shí)融合：將金融知識(shí)、行為科學(xué)、社交網(wǎng)絡(luò)分析等多領(lǐng)域知識(shí)融入AI模型，提升風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性和深度。6.監(jiān)管科技（RegTech）的深化：AI技術(shù)被更廣泛地應(yīng)用于滿足監(jiān)管要求，如自動(dòng)合規(guī)檢查、風(fēng)險(xiǎn)報(bào)告生成等，提高監(jiān)管效率和有效性。十、假設(shè)為大型互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)評(píng)估新的欺詐監(jiān)控系統(tǒng)，將如何評(píng)估其有效性：1.明確評(píng)估目標(biāo)與指標(biāo)：基于業(yè)務(wù)需求和風(fēng)險(xiǎn)策略，確定關(guān)鍵評(píng)估指標(biāo)，包括但不限于：準(zhǔn)確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召回率（Recall）、F1分?jǐn)?shù)（F1-Score）、誤報(bào)率（FalsePositiveRate）、漏報(bào)率（FalseNegativeRate）、風(fēng)險(xiǎn)曲線（ROCCurve）、AUC值、處理延遲（Latency）、系統(tǒng)穩(wěn)定性與資源消耗等。2.準(zhǔn)備評(píng)估數(shù)據(jù)：收集歷史交易數(shù)據(jù)，其中包含已知欺詐樣本和正常樣本。按照時(shí)間或比例劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。確保數(shù)據(jù)質(zhì)量和代表性。3.模型訓(xùn)練與調(diào)優(yōu)：使用訓(xùn)練集訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)新的監(jiān)控系統(tǒng)模型。在驗(yàn)證集上評(píng)估模型性能，進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化。4.模擬真實(shí)場(chǎng)景測(cè)試：在測(cè)試集上全面評(píng)估模型在各項(xiàng)指標(biāo)上的表現(xiàn)。模擬線上環(huán)境，觀察系統(tǒng)在實(shí)際交易流下的運(yùn)行效果。5.對(duì)比基準(zhǔn)測(cè)試：將新系統(tǒng)的性能與現(xiàn)有系統(tǒng)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)基準(zhǔn)進(jìn)行比較，評(píng)估其提升程度。6.業(yè)務(wù)影響評(píng)估：分析新系統(tǒng)對(duì)業(yè)務(wù)的影響