Contenido de las finanzas de big data: las plataformas de servicios financieros basadas en big data se refieren principalmente a servicios financieros proporcionados por empresas de comercio electrónico con datos masivos. La clave del big data es la capacidad de obtener rápidamente información útil a partir de grandes cantidades de datos o la capacidad de monetizar rápidamente los activos de big data. Por lo tanto, el procesamiento de información de big data a menudo se basa en la computación en la nube.
Datos extendidos:
Desventajas de las finanzas con big data:
1. La adquisición masiva de información personal mediante big data genera problemas de privacidad y seguridad.
A medida que se recopilan grandes cantidades de datos sobre ubicaciones personales, preferencias de compra, estado de salud y financiero, y se almacenan y analizan con mayor detalle los hábitos comerciales financieros, las tenencias de activos y los perfiles crediticios, los inversores institucionales y los consumidores financieros pueden obtener precios más bajos y mejores servicios financieros requeridos, mejorando así la capacidad del mercado para asignar recursos financieros.
Pero al mismo tiempo, la infraestructura de información administrada por los mercados financieros e incluso por la sociedad en su conjunto se integrará y externalizará cada vez más, lo que planteará mayores riesgos para la privacidad, la seguridad de los datos y los derechos de propiedad intelectual. En términos de privacidad personal, la privacidad de los big data va mucho más allá del alcance de los riesgos convencionales de confirmación de identidad.
2. La tecnología big data no puede sustituir el juicio de valor humano y el pensamiento lógico.
Big data es un producto del diseño humano. Las herramientas de big data (como el software Hadoop) no pueden ayudar a las personas a deshacerse de malentendidos, barreras y prejuicios. La correlación entre datos no equivale a causalidad, y también existe el problema de la cobertura selectiva de big data.
Por ejemplo, las redes sociales son una fuente importante de información para el análisis de big data, pero la proporción de jóvenes y residentes urbanos es demasiado alta y hay una gran cantidad de cuentas "robots" o "cyborgs". "Cuentas controladas por programas. La aplicación StreetBump de Wave de Houston recopila datos de los teléfonos inteligentes de los conductores para contar los baches en las carreteras de la ciudad, lo que puede subestimar la situación en áreas con más ciudadanos ancianos y pobres. Google Flu Trends sobreestimó la incidencia de la gripe de 2012. Esto ilustra que la dependencia de big data defectuosos puede tener un impacto negativo en la toma de decisiones gubernamentales y también puede exacerbar la injusticia social.
3. Los productos financieros y las herramientas comerciales desarrollados a partir de big data desafían la supervisión financiera.
El uso de big data está cambiando los mercados financieros y también requerirá cambios en la forma en que se regulan los mercados para garantizar que los participantes del mercado utilicen big data de manera responsable.
Por ejemplo, la "caída repentina" de mayo de 2010 provocó que el Dow Jones Industrial Average se desplomara repentinamente. Los reguladores estadounidenses creían que las operaciones de alta frecuencia conducían a ventas rápidas que conducían a más ventas. Un solo dato erróneo en big data puede conducir a una "caída sin sentido".
Los riesgos potenciales de que los reguladores restrinjan el uso de tecnologías de big data o intervengan directamente en su uso son sustanciales, y se debe alentar a la industria a utilizar tecnologías más sofisticadas y volúmenes de datos aún mayores.
Enciclopedia Baidu-Big Data