金融大数据应用面临哪些风险

1金融科技巨头可能产生数据垄断

一些金融科技巨头凭借其在互联网领域的固有优势，掌握了大量数据，客观上可能会产生数据寡头的现象，可能会带来数据垄断。一些机构掌握了核心的信用数据资源，由于缺乏分享的激励机制，导致与征信的共享理念存在冲突。

2存在数据孤岛现象，数据融合困难

政府和企业都面临数据孤岛难题。大数据时代，数据已经成为核心资源，企业出于保护商业机密或者节约数据整理成本的考虑而不愿意共享自身数据，一些政府部门也缺乏数据公开的动力。数据孤岛现象的存在，将导致大数据信用评估模型采用的数据维度和算法的不同，大数据征信模型的公信力和可比性容易遭到质疑。

3数据安全和个人隐私保护难度升级

目前，大数据的获取大致有四种方法：自有平台积累、通过交易或合作获取、通过技术手段获取、用户自己提交的数据等。但是由于相关的法律法规体系尚不健全，数据交易存在许多不规范的地方，甚至出现数据非法交易和**信息的现象。大数据来源复杂多样加大了用户隐私泄露的风险，其一，我国金融大数据行业的发展乃至Fintech行业的发展，在很大程度上得益于互联网应用场景的发展，而大数据从互联网应用场景向金融领域的转移往往发生在一些金融科技企业的集团内部，这个过程缺乏监管和规范，可能会侵犯到用户的知情权、选择权和隐私权。其二，应用数据存在多重交易和多方接入的可能性，隐私数据保护的边界不清晰；其三，技术手段的加入，加大了信息获取的隐蔽性，一旦出现隐私泄露纠纷，用户将面临取证难、诉讼难的问题；其四，大数据采集数据的标准不一，用户的知情权、隐私权可能受到侵犯。可见，在大数据环境下，个人数据应用的隐私保护是一个复杂的消费者权益保护问题，涉及到道德、法律、技术等诸多领域。

1、影响大，由于互联网加快了数据的传播，而金融大数据又属于个人核心隐私材料。在我国互联网金融发展现状下，信用体系尚不完善，互联网金融的相关法律还有待配套。互联网金融单位的违约成本较低，容易引发多种金融风险问题，造成群体性事件。

2、数量多，互联网金融大数据是获取的个人的金融行为数据，而这是属于个人数据中非常高频使用的部分。国内互联网金融服务企业获取的互金大数据已经达到数百PB，而且还在不断高速增长中。

3、速度快，互联网金融业务主要信息由系统处理， *** 作流程完全标准化，业务处理速度更快。在用户画像和信用数据库等金融大数据的支持下，经过数据挖掘和分析，引入风险分析和资信调查模型，一笔业务从申请到完成只需要几秒钟。

4、覆盖广，根据最新的相关统计报告，中国互联网用户的人口渗透率已经高达50%，互联网金融已经覆盖我们身边的很多人。互联网金融大数据使得用户能够突破时空的限制，在互联网上寻找符合自己需要的金融资源，而金融服务提供者可以更直接、更精确地提供金融服务。

5、价值高，金融数据是用户个人数据的核心数据和高频数据，用户无时不刻在进行着购物、交通、餐饮、住宿、租赁等金融活动，通过大数据平台对用户的收入水平、消费偏好、行动位置、消费特征、品牌倾向等维度实时勾勒出用户的真实画像，从而深入介入和了解用户的生活。因此，互联网金融大数据具备极高的价值。只要拥有更大规模、更全维度、更多用户的互联网金融大数据，就能在互联网金融大潮中取得优势地位。

6、安全弱，近年来，依赖于大数据和电子商务的发展，互联网金融得到了快速增长，但总体来说仍然存在巨大的安全风险。从全国范围来看，至今还没有统一的互联网金融大数据方面的标准，也缺乏统一的互联网金融监管系统，更不存在全国范围的互联网金融信息共享机制，这使得互联网金融大数据信息不能得到充分发挥和利用。而互联网金融大数据的速度快的特性导致整个系统行走在不稳定和不安全的钢索上。

有了金融大数据，自然就要有大数据技术，即从各种各样类型的巨量数据中，快速获取有价值信息的技术，强调快，这是大数据技术与传统数据挖掘技术的重要区别。从巨量数据中提取的有价值信息，即是大数据在各个领域的具体运用，比如基于大数据进行客群的细分，进而提供定制化服务；基于大数据模拟现实环境，进而进行精准评估和预测；基于大数据进行产品和模式创新，降低业务成本、提升经营效率等等。

任何数据分析的前提是首先要理解业务模型，从你的金融数据是怎么产生的，包括哪些指标哪些数据，你的分析是要为什么业务服务的，也就是你的目的。比如你分析金融数据的目的是要找出最有价值的金融产品，还是最有价值的客户，还是寻找最有效的成本节约途径等

在弄清楚你的分析目的，和理解清楚你的业务模式等之后，再考虑你需要采用哪些数据，采用什么方法来进行分析，这才涉及到如何进行具体的分析过程。

从整个大数据分析来看，前期的业务理解和数据整理大概要耗费一大半的精力和时间，弄清楚前期，后期的分析则会很快。

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