大数据金融的风险
导读：
核心内容：在大数据运用于互联网金融时，不仅涉及到数据本身的安全，还涉及到个人信息安全、个人隐私等。大数据金融有什么风险？大数据金融涉及到的风险主要包括信息安全风险、数据分析风险、法律风险等。以下由法律快车小编为您详细介绍关于大数据金融涉及的风险。
大数据金融的风险：
1、信息安全风险
随着虚拟网络的迅速发展，在线交易、在线对话、在线互动越来越多，社交网络、智能终端已经是人们生活中不可或缺的一部分。数据量的激增以及社会各个领域对大数据重要性的认识提升，数据安全问题成为我们不得不关注的重要议题。
相比于以往一次性数据泄露或者黑客攻击事件的小打小闹，现在数据一旦泄露，对整个企业可以说是一着不慎满盘皆输，不仅会导致声誉受损、造成巨大的经济损失，严重的还要承担法律责任。从数据的存储装备来说，数据的搜集、存储、访问、传输必不可少的需要借助移动设备，所以大数据时代的来临也带动了移动设备的猛增。随之而来的是BYOD(bringyourowndevice)风潮的兴起，越来越多的员工带自己的移动设备进行办公。虽然BYOD的确为人们的工作和生活带来了便利，同时可以降低企业的办公成本，但也给企业带来了更大的安全隐患。
大数据的信息安全问题也是数据的拥有者、使用者之间的平衡关系，是数据的所有权和使用权之间的平衡关系。大数据时代强调全社会信息资源的开放分享和开发利用，而个人信息涉及到个人隐私，但又具有社会经济价值，其信息保护的边界面临调整。所以当前的核心问题是：大数据时代的个人数据信息应当属于谁？谁有权利用这些数据进行分析？个人是否可以对信息开发利用的程度予以选择？这些问题的答案都将对个人信息安全保护的主体、范围及手段等产生重大影响。笔者认为，在大数据时代，我们应当建立一个不同于以往的信息保护模式。这种模式应当着重于数据的使用者为其行为承担相应的责任，而不是将重点放在数据最初的获得以及征求个人同意上。未来的隐私保护应当区别用途，在保证不损害个人正当权益的前提下正当、合理的使用相关信息。
2、数据分析风险
大数据平台的模式是依托于从前在交易中积累的海量数据进行的对用户的行为习惯、思维方式的总结，进而对其可能发生的行为的一个判断。也就是说大数据分析方法依赖于大数据“过去决定未来”的特点。这一前提在大部分情况下都是成立的，但如果遇到需要突破性创新的情况就会暴露出弱点。企业通过分析用户的数据进行战略布局，金融机构通过分析数据进行风险的防范(对冲)，一旦没能抓住转折点，将造成很大的经济损失。
而这种情况造成的原因不仅仅是数据依托于过去的分析基础，还在于数据封闭的问题。从笔者的观点来看，大数据分析是希望通过网络中虚拟的信息将个人实体化，对每个人从职业、喜好、人脉等方面进行全方位的解读。例如在电商平台上，对用户进行信用审核后进行贷款，这种数据审核的背后是希望通过数据了解企业的真实情况，通过了解雇佣职工数目估算企业真实营业收入，了解企业的还款能力。[page]
在数据封闭的情况下，电商企业不能够接触到平台用户以外的客户群，也难以了解在平台之外用户的数据；经营社交网络的企业，如新浪等占有用户的大量非结构性数据，对于用户的交易数据了解甚少。二者的融合既是解决预测风险的方法，也是大数据服务平台的发展趋势。
3、法律风险
大数据金融服务平台中，涉及到数据的采集、处理以及应用，也涉及到拥有大数据的企业跨界金融涉及金融监管的问题。从数据的采集、处理以及应用中，在互联网相关企业，尤其是电商企业在为客户提供金融服务的过程中，积累了大量的客户个人信息，而其中所隐含的商业价值逐渐被人们发现和利用。在利益驱使下，越来越多的机构或个人采取种种手段获取他人信息，加之部分企业保护意识和保护能力不强，导致近年来对个人信息的侵权行为时有发生，已引起社会广泛关注。造成此种侵权行为发生的一个重要原因是，目前我国尚无一部专门的法律对个人信息数据特别是个人金融信息的收集、使用、披露等行为进行规范，立法散乱，呈零星、分散状态，不成体系，目前主要通过宪法和相关法律法规对个人信息进行间接保护。我国现行的关于个人信息安全保护的法律法规都过于原则化、抽象化，缺乏实际操作性，并存在规制范围狭窄、公民举证困难等不足。
另一方面，大数据企业跨界金融，随着政府本着金融创新、加快金融改革的理念对此在态度上表示支持，但是金融监管机构尚无明确的法律法规以及规章制度出来给予规范。而且大数据企业和金融机构从基因上的不同，使得二者的商业规范，运营模式都存在差异，这就要求大数据企业必须在认真学习传统金融机构的监管政策的同时，也积极关注政府出台的新的监管措施，对业务进行调整，不踩法律红线，不打法律擦边球。
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