个人金融信息包括：身份信息：个人身份信息包括性别、姓名、家庭住址等；财产信息：个人财产信息主要包括银行存款和个人收入；衍生信息：衍生信息包括个人投资偏好等；信用信息：信用信息包括个人贷款和还款；金融交易信息；账户信息：账户信息是指个人办理的账号和余额。
个人金融信息有哪些信息呢？个人身份信息：包括个人姓名、性别、国籍、民族、身份证件种类号码及有效期限、职业、联系方式、婚姻状况、家庭状况、住所或工作单位地址及照片等。个人财产信息：包括个人收入状况、拥有的不动产状况、拥有的车辆状况、纳税额、公积金缴存金额等。
个人身份信息、个人账户信息、个人交易信息等。个人身份信息：包括姓名、身份证件号码、有效身份证明文件号码等。个人账户信息：包括银行账户、支付账户、投资账户等。个人交易信息：包括交易时间、交易金额、交易对手方等。
个人金融信息通常包括以下内容： 账户信息：包括银行卡号、信用卡号、电子钱包号码等。 交易信息：包括交易日期、时间、金额、类型（如存款、取款、转账等）以及商户信息等。 密码和密钥：包括各种形式的密码（如数字、字母、特殊符号组合）和用于验证身份的密钥等。
个人金融信息包括以下7点：个人身份信息：包括个人基本信息、个人生物识别信息。账户信息：包括支付账号、银行卡有效期、银行卡磁道数据（或芯片等效信息）、证券账户、保险账户、账户开立时间、账户余额、开户机构、基于上述信息产生的支付标记信息。
1、强调数据真实性：金融数据挖掘与处理课程的数据源必须是真实的数据，不是专门收集的数据，真实的数据能够更好地反映金融市场的规律和趋势，提高数据挖掘和分析的准确性。
2、数据驱动，金融数据挖掘课程以数据为核心，通过学习和应用各种数据挖掘技术和算法，从海量的金融数据中发现有用的信息和规律，学生将学习如何收集、清洗、整理和分析金融数据，以支持决策和预测。
3、不准确性数据挖掘存在不准确性，主要是由噪声数据造成的。比如在商业中用户可能会提供假数据；在工厂环境中，正常的数据往往会收到电磁或者是辐射干扰，而出现超出正常值的情况。这些不正常的绝对不可能出现的数据，就叫做噪声，它们会导致数据挖掘存在不准确性。
4、在国内企业的实际应用中，一般将数据治理和数据管理综合考虑，认为数据治理是将数据作为组织资产而展开的一系列的集体化工作，包括从组织架构、管理制度、操作规范、信息技术应用、绩效考核支持等多个维度对组织的数据模型、数据架构、数据质量、数据安全、数据生命周期等方面进行全面的梳理、建设以及持续改进的过程。
5、神经网络方法。神经网络作为一种先进的人工智能技术，因其自身自行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据为特征的处理问题，它的这一特点十分适合解决数据挖掘的问题。
6、金融科技专业培养掌握现代金融学的核心知识与框架，具备数据挖掘处理、程序设计、网络信息技术及人工智能相关知识，熟悉金融实务操作，能够适应银行科技、智能投顾与程序化交易、监管科技等领域需要的金融精英人才，掌握金融科技领域实际工作能力的高层次复合型金融人才。
1、金融机构在处理个人信息时，必须遵循明示同意原则，合法、正当、必要地收集和使用。信息生命周期的每个阶段，从收集、传输到存储，都必须遵守相关法规。例如，C3和C2类信息的处理需严格加密，存储时间有限制，且不得随意委托无资质机构。
2、包括信用卡还款情况、贷款偿还情况以及个人在经济活动中形成的能够反映其信用状况的其他信息；个人金融交易信息。
3、因为直接侵害客户的合法权益，也会增加银行业金融机构的诉讼风险，加大运营成本。如果出现与个人金融信息有关的不当行为，不但会直接侵害客户的合法权益，也会增加银行业金融机构的诉讼风险，加大运营成本。近年来，个人金融信息侵权行为时有发生，并引起社会的广泛关注。
4、总之，合理使用客户信息是建立良好客户关系，并提供个性化产品和服务的关键。企业应该遵守相关法规和道义，并尊重客户的隐私权，同时保护客户信息的安全。
5、不得超期保留。 **可访问性与纠正权**：个人应有权访问和纠正自己的金融信息，银行需依法处理相关的访问和纠正请求。 **合规性与独立性**：银行应建立合规机制，确保信息收集使用符合法律法规，并设立独立监督机构或岗位，以管理信息收集和使用过程。