一、什么是大數(shù)據(jù)

大數(shù)據(jù)，指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。

二、大數(shù)據(jù)金融存在哪些問題

1、大數(shù)據(jù)對個人信息的大量獲取導致了隱私和安全問題。

隨著個人所在或行經(jīng)位置、購買偏好、健康和財務情況的海量數(shù)據(jù)被收集，再加上金融交易習慣、持有資產(chǎn)分布、以及信用狀況以更細致的方式被儲存和分析，機構(gòu)投資者和金融消費者能獲得更低的價格、更符合需要的金融服務，從而提高市場配置金融資源的能力。

但同時，金融市場乃至整個社會管理的信息基礎設施將變得越來越一體化和外向型，對隱私、數(shù)據(jù)安全和知識產(chǎn)權(quán)構(gòu)成更大風險。就個人隱私而言，大數(shù)據(jù)的隱私問題遠遠超出了常規(guī)的身份確認風險的范疇。最近對歐洲150萬手機用戶的數(shù)據(jù)進行的研究表明，只需要4項參照因素就可以確認其中95%的個人身份。又如，人們在城市中走過的路徑存在惟一性;針對個人研制藥物和療法等個性化醫(yī)療是基于對患者基因信息的掌握;應用正在收集大量個人健康數(shù)據(jù)等等。

2、大數(shù)據(jù)技術(shù)不能代替人類價值判斷和邏輯思考。

大數(shù)據(jù)是人類設計的產(chǎn)物，大數(shù)據(jù)的工具并不能使人們擺脫曲解、隔閡和成見，數(shù)據(jù)之間相關性也不等同于因果關系，大數(shù)據(jù)還存在選擇性覆蓋問題。

例如，社交媒體是大數(shù)據(jù)分析的重要信息源，但其中年輕人和城市人的比例偏多，還存在大量由程序控制的“機器人”賬號或“半機器人”賬號。波士頓的應用程序為統(tǒng)計城市路面坑洼情況，從駕駛員的智能手機上收集數(shù)據(jù)，可能少計年老和貧困市民較多區(qū)域的情況;“谷歌流感趨勢”曾高估了2012年流感發(fā)病率。這說明依賴有缺陷的大數(shù)據(jù)可能給政府決策造成負面影響，還可能加劇社會不公。

3、基于大數(shù)據(jù)開發(fā)的金融產(chǎn)品和交易工具對金融監(jiān)管提出挑戰(zhàn)。

大數(shù)據(jù)的使用正在改變金融市場，也需要改變監(jiān)管市場的方式，以保證市場參與者負責地使用大數(shù)據(jù)。例如，2010年5月的“閃電暴跌”令道瓊斯工業(yè)平均指數(shù)突然大跌，美國監(jiān)管部門認為是高頻交易造成了快速拋售引發(fā)的更多拋售。大數(shù)據(jù)中的一個數(shù)據(jù)點出錯就能導致“無厘頭暴跌”。

監(jiān)管機構(gòu)限制大數(shù)據(jù)技術(shù)的使用，或是對其使用進行直接干預，其潛在風險是巨大的，應鼓勵業(yè)界對更復雜的技術(shù)乃至更大數(shù)據(jù)的利用。

紐約大學理工學院大數(shù)據(jù)金融會議上，美國商品期貨交易委員會的**特·奧馬利亞表示，美國商品期貨交易委員會曾考慮是否應讓監(jiān)管機構(gòu)對交易商的算法進行認證，“魯莽行為”正取代“市場操縱”，成為起訴不當行為的標準;勞倫斯伯克利國家實驗室擁有超級計算能力和雄厚的分析技術(shù)，足以實時監(jiān)控威脅穩(wěn)定的交易行為。傳統(tǒng)的停市機制在市場暴跌后停止全部交易，實時監(jiān)控能夠?qū)蝹€參與者掃地出門，從而向誠信的參與者繼續(xù)敞開市場。

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