一、什么是大數據
大數據,指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合,是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
二、大數據金融存在哪些問題
1、大數據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位置、購買偏好、健康和財務情況的海量數據被收集,再加上金融交易習慣、持有資產分布、以及信用狀況以更細致的方式被儲存和分析,機構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、數據安全和知識產權構成更大風險。就個人隱私而言,大數據的隱私問題遠遠超出了常規的身份確認風險的范疇。最近對歐洲150萬手機用戶的數據進行的研究表明,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據等等。
2、大數據技術不能代替人類價值判斷和邏輯思考。
大數據是人類設計的產物,大數據的工具并不能使人們擺脫曲解、隔閡和成見,數據之間相關性也不等同于因果關系,大數據還存在選擇性覆蓋問題。
例如,社交媒體是大數據分析的重要信息源,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計城市路面坑洼情況,從駕駛員的智能手機上收集數據,可能少計年老和貧困市民較多區域的情況;“谷歌流感趨勢”曾高估了2012年流感發病率。這說明依賴有缺陷的大數據可能給政府決策造成負面影響,還可能加劇社會不公。
3、基于大數據開發的金融產品和交易工具對金融監管提出挑戰。
大數據的使用正在改變金融市場,也需要改變監管市場的方式,以保證市場參與者負責地使用大數據。例如,2010年5月的“閃電暴跌”令道瓊斯工業平均指數突然大跌,美國監管部門認為是高頻交易造成了快速拋售引發的更多拋售。大數據中的一個數據點出錯就能導致“無厘頭暴跌”。
監管機構限制大數據技術的使用,或是對其使用進行直接干預,其潛在風險是巨大的,應鼓勵業界對更復雜的技術乃至更大數據的利用。
紐約大學理工學院大數據金融會議上,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管機構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,足以實時監控威脅穩定的交易行為。傳統的停市機制在市場暴跌后停止全部交易,實時監控能夠將單個參與者掃地出門,從而向誠信的參與者繼續敞開市場。
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