監管邊界
Ⅰ 如何理解金融監管的成本和邊界
金融監管是金融監督和金融管理的總稱。
金融監管
綜觀世界各國，凡是實行市場經濟體制的國家，無不客觀地存在著政府對金融體系的管制。
從詞義上講，金融監督是指金融主管當局對金融機構實施的全面性、經常性的檢查和督促，並以此促進金融機構依法穩健地經營和發展。金融管理是指金融主管當局依法對金融機構及其經營活動實施的領導、組織、協調和控制等一系列的活動。
金融監管有狹義和廣義之分。狹義的金融監管是指中央銀行或其他金融監管當局依據國家法律規定對整個金融業（包括金融機構和金融業務）實施的監督管理。廣義的金融監管在上述涵義之外，還包括了金融機構的內部控制和稽核、同業自律性組織的監管、社會中介組織的監管等內容
農業服務中心工作人員職責：
1、宣傳貫徹落實國家有關農業工作的政策和法律法規；開展農業、畜牧業、農機技術推廣服務，負責農業綜合技術培訓；
2、承擔農業承包合同，農民負擔監督管理工作；負責畜牧獸醫、農業綜合開發、農產品質量檢測、農用物資、鄉鎮企業管理服務等工作；
3、負責扶貧開發工作，負責對各級各部門幫扶鄉鎮項目資金的對接工作，組織實施扶貧開發，整村推進、小康建設和以工代賑、農田基本建設工作；負責財政扶貧資金的項目立項，申報管理工作；
4、承擔新農村建設、生態文明家園建設、危房改造等工作。承辦鄉鎮黨委、政府和上級有關部門交辦的其他工作。
(2)監管邊界擴展閱讀：
鄉鎮農業服務中心工作人員工作內容
宣傳貫徹國家有關農業機械化推廣的方針、政策、法律、法規，搞好農業機械安全監理工作，做好農機新技術指導、新機具的推廣和農機信息服務工作；
組織各類農業機械的技術檢測、機具維修、開展農機社會化服務，為農業生產、農民生活和農村建設做好農村運輸、農機堤灌、收割、農產品加工與農田基本水利設施建設等各項社會化服務指導協調工作；
負責本鎮農業機械的建檔及統計上報工作，組織農業機械進行搶險救災；抓好轄區內交通安全工作，提高人民安全意識。
Ⅲ 為什麼要對金融業進行監管監管的必要性和正當性體現在什麼地方監管的邊界如何確定
最基本的free economy 與 controlled economy的區別。知道market failure么? 只有監管有力，才能降低市場失靈的幾率。
當然，一般這時候，行業都會有行業的規定。自願的，code of conct,行為規范。這也在一定程度上規范了市場。
Ⅳ 數據安全有哪些案例
「大數據時代，在充分挖掘和發揮大數據價值同時，解決好數據安全與個人信息保護等問題刻不容緩。」中國互聯網協會副秘書長石現升在貴陽參會時指出。
員工監守自盜數億條用戶信息
今年初，公安部破獲了一起特大竊取販賣公民個人信息案。
被竊取的用戶信息主要涉及交通、物流、醫療、社交和銀行等領域數億條，隨後這些用戶個人信息被通過各種方式在網路黑市進行販賣。警方發現，幕後主要犯罪嫌疑人是發生信息泄漏的這家公司員工。
業內數據安全專家評價稱，這起案件泄露數億條公民個人信息，其中主要問題，就在於內部數據安全管理缺陷。
國外情況也不容樂觀。2016年9月22日，全球互聯網巨頭雅虎證實，在2014年至少有5億用戶的賬戶信息被人竊取。竊取的內容涉及用戶姓名、電子郵箱、電話號碼、出生日期和部分登陸密碼。
企業數據信息泄露後，很容易被不法分子用於網路黑灰產運作牟利，內中危害輕則竊財重則取命，去年8月，山東高考生徐玉玉被電信詐騙9900元學費致死案等數據安全事件，就可見一斑。
去年7月，微軟Window10也因未遵守歐盟「安全港」法規，過度搜集用戶數據而遭到法國數據保護監管機構CNIL的發函警告。
上海社會科學院互聯網研究中心發布的《報告》指出，隨著數據資源商業價值凸顯，針對數據的攻擊、竊取、濫用和劫持等活動持續泛濫，並呈現出產業化、高科技化和跨國化等特性，對國家和數據生態治理水平，以及組織的數據安全能力都提出了全新挑戰。
當前，重要商業網站海量用戶數據是企業核心資產，也是民間黑客甚至國家級攻擊的重要對象，重點企業數據安全管理更是面臨嚴峻壓力。
企業、組織機構等如何提升自身數據安全能力？
企業機構亟待提升數據安全管理能力
「大數據安全威脅滲透在數據生產、流通和消費等大數據產業的各個環節，包括數據源、大數據加工平台和大數據分析服務等環節的各類主體都是威脅源。」上海社科院信息所主任惠志斌向記者分析稱，大數據安全事件風險成因復雜交織，既有外部攻擊，也有內部泄密，既有技術漏洞，也有管理缺陷，既有新技術新模式觸發的新風險，也有傳統安全問題的持續觸發。
5月27日，中國互聯網協會副秘書長石現升稱，互聯網日益成為經濟社會運行基礎，網路數據安全意識、能力和保護手段正面臨新挑戰。
今年6月1日即將施行的《網路安全法》針對企業機構泄露數據的相關問題，重點做了強調。法案要求各類組織應切實承擔保障數據安全的責任，即保密性、完整性和可用性。另外需保障個人對其個人信息的安全可控。
石現升介紹，實際早在2015年國務院就發布過《促進大數據發展行動綱要》，就明確要「健全大數據安全保障體系」、「強化安全支撐，提升基礎設施關鍵設備安全可靠水平」。
「目前，很多企業和機構還並不知道該如何提升自己的數據安全管理能力，也不知道依據什麼標准作為衡量。」一位業內人士分析稱，問題的症結在於國內數據安全管理尚處起步階段，很多企業機構都沒有設立數據安全評估體系，或者沒有完整的評估參考標准。
「大數據安全能力成熟度模型」已提國標申請
數博會期間，記者從「大數據安全產業實踐高峰論壇」上了解到，為解決此問題，全國信息安全標准化技術委員會等職能部門與數據安全領域的標准化專家學者和產業代表企業協同，著手制定一套用於組織機構數據安全能力的評估標准——《大數據安全能力成熟度模型》，該標準是基於阿里巴巴提出的數據安全成熟度模型（Data Security Maturity Model, DSMM）進行制訂。
阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹DSMM。
作為此標准項目的牽頭起草方，阿里巴巴集團安全部總監鄭斌介紹說，該標準是阿里巴巴基於自身數據安全管理實踐經驗成果DSMM擬定初稿，旨在與同行業分享阿里經驗，提升行業整體安全能力。
「互聯網用戶的信息安全從來都不是某一家公司企業的事。」鄭斌稱，《大數據安全能力成熟度模型》的制訂還由中國電子技術標准化研究院、國家信息安全工程技術研究中心、中國信息安全測評中心、公安三所、清華大學和阿里雲計算有限公司等業內權威數據安全機構、學術單位企業等共同合作提出意見。