大資料金融的弊端：

1、大資料對個人資訊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資料被收集，再加上金融交易習慣、持有資產分佈、以及信用狀況以更細緻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資訊基礎設施將變得越來越一體化和外向型，對隱私、資料安全和智慧財產權構成更大風險。就個人隱私而言，大資料的隱私問題遠遠超出了常規的身份確認風險的範疇。

2、大資料技術不能代替人類價值判斷和邏輯思考。

大資料是人類設計的產物，大資料的工具(如Hadoop軟體)並不能使人們擺脫曲解、隔閡和成見，資料之間相關性也不等同於因果關係，大資料還存在選擇性覆蓋問題。

例如，社交媒體是大資料分析的重要資訊源，但其中年輕人和城市人的比例偏多，還存在大量由程式控制的“機器人”賬號或“半機器人”賬號。波

士頓的 StreetBump應用程式為統計城市路面坑窪情況，從駕駛員的智慧手機上收集資料，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資料可能給政府決策造成負面影響，還可能加劇社會不公。

3、基於大資料開發的金融產品和交易工具對金融監管提出挑戰。

大資料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資料。

例如，2010年5月的“閃電暴跌”(flashcrash)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。大資料中的一個數據點出錯就能導致“無厘頭暴跌”。

監管機構限制大資料技術的使用，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資料的利用。

隱私保護升級，大資料金融不會死，會發展得更好，更健康。

飛刀在銀行做普惠金融二十多年，現在又負責銀行的大資料分析，做線上金融。對此有發言權。

1，大資料分析和隱私不矛盾

隱私是個人的敏感資料。大資料分析，只要管控得當，不會侵犯隱私。

銀行有大量客戶資料，對這些資料，銀行有分層保密措施。對於像飛刀這種專家來說，對客戶大資料分析也是日常工作。

飛刀如何取得資料的呢？

首先，得審批，稽核使用者身份，使用者必須是銀行正式員工，必須簽訂保密協議，使用環境必須是銀行專用電腦（這種電腦不能上網路，usb介面封死），有的資料要使用安全桌面，全程封閉，留痕監控。

其次，透過層層審批，得資料脫密。脫密後的資料都是清洗過的。簡單說，這些資料沒有敏感欄位，例如，客戶姓名，住址，家庭情況，手機號碼，聯絡方式都沒有。確保客戶隱私。

最後，飛刀可以用這些資料分析。例如客戶流失的利率百分比對比，測算流失與利率相關性。與某項產品的相關性。……透過大資料分析形成結論，上交高層領導。

正規的企業和單位，大資料分析是不會侵犯個人隱私的。

2，侵犯隱私往往是犯罪，不是為了大資料

大家日常知道的非法買賣公民資訊，這種都不是為了大資料分析，都是違法犯罪。

3，沒有管控的大資料肯定侵犯隱私

剛才飛刀的舉例，如果銀行不管理，任何人都可以隨意使用客戶資料。

大量的客戶資料必定暴露，飛刀不會做壞事，難保其他人不會。客戶的隱私肯定被侵犯。

飛刀跟某寶，某東甚至一些其他非頭部平臺談合作。這些公司都非常注意客戶隱私保密。只會對飛刀提供區間資料，客戶初步畫像等。

如果客戶要在飛刀銀行貸款，要使用平臺數據，平臺都需要客戶本人充分授權。

在大資料的今天，人人都知道資料是財富，人人都知道非法獲得資料是違法。………大資料不會促進對隱私的侵犯。