什么是大数据金融？
大数据金融的内容:基于大数据的金融服务平台主要是指拥有海量数据的电商企业开展的金融服务。大数据的关键是从大量数据中快速获取有用信息的能力，或者说从大数据资产中快速变现的能力。因此，大数据的信息处理往往基于云计算。
扩展数据:
大数据金融的劣势:
1.大数据对个人信息的大量获取导致隐私和安全问题。
随着个人位置、购买偏好、健康和财务状况的海量数据被收集，以及金融交易习惯、持有的资产分布和信用状况被更详细地存储和分析，机构投资者和金融消费者可以获得更低价格和更好要求的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。
但与此同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将越来越一体化和外向化，对隐私、数据安全和知识产权带来更大的风险。就个人隐私而言，大数据的隐私远远超出了常规身份确认风险的范畴。
2.大数据技术不能代替人的价值判断和逻辑思维。
大数据是人类设计的产物。大数据的工具(如Hadoop软件)并不能让人摆脱曲解、隔阂和偏见。数据之间的相关性不等于因果性，还存在大数据选择性覆盖的问题。
例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但年轻人和城市人的比例过高，存在大量被程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波浪
休斯顿的StreetBump应用程序从司机的智能手机中收集数据，以便统计城市道路的坑洼，这可能会低估老年人和贫困公民较多的地区的情况。“谷歌流感趋势”曾经高估了2012年流感的发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能对政府决策产生负面影响，也可能加剧社会不公。
3.基于大数据发展的金融产品和交易工具挑战金融监管。
大数据的使用正在改变金融市场，也需要改变监管市场的方式，以确保市场参与者负责任地使用大数据。
比如2010年5月的“闪电崩盘”导致道琼斯工业平均指数突然暴跌，美国监管机构认为高频交易导致快速抛售导致更多抛售。大数据中的一个数据点错误就可能导致“无意义暴跌”。
监管机构限制大数据技术的使用或直接干预其使用的潜在风险是巨大的，应该鼓励行业使用更复杂的技术甚至更大的数据。
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