大数据分析下金融创新面临着哪些挑战？

大数据分析虽然能够显著推动金融创新工作的开展，但是在实际上，机遇与风险并存，一些新的风险会随着大数据技术的发展而出现，成为制约金融创新的重要因素。
1、金融监管方面的挑战
在传统金融管理模式下，金融监管能够在有限的区域间监督金融变化情况，有关金融产品的监管、金融行业准入等，一直以金融行业的重点内容而开展，所以能够实现金融行业的宏观稳定。但是在数据分析的支持下，金融行业的环境发生了明显的变化，作为一种以互联网为依托的产物，现代金融体系具有鲜明的数据特征，并且数据的变化速度快。因此在管理中，管理人员更倾向于微观层面的金融监管，例如金融服务者提供的金融信息等，并且金融信息的变化速度逐渐增快。在这种环境下，如果相关人员依然按照传统的监管方式，将无法快速识别当前金融行业所产生的大量数据信息，形成金融监管风险。

2、信用方面的风险
在大数据技术的影响下，互联网金融所面临的金融风险逐渐增大。在传统模式下，金融行业的数据交流效率慢，并且多数金融信息交互都是以“面对面”的形式完成的，所以合作双方之间出现失信的概率较小。但是在大数据分析的环境下，金融行业所面临的失信风险概率明显增加，这是因为在当前大数据分析支持下，人与人能够采用多种渠道完成信息交流，空间与时间将不会限制金融行业的信息交流。在这种情况下，一旦在给予大数据分析的金融服务中，合作的任意一方出现关键数据的缺失，就会导致对方对金融信息的分析不正确，蒙受损失，最终影响金融行业的正常发展。
3、数据失灵方面的风险
数据失灵是大数据时代的一种常见问题，大数据分析的核心在于数据的分享与处理上，此时就会产生一个矛盾，那就是个人隐私信息与商业机密隐私的获取问题。在这种情况下，如果在数据的获取或应用中不能有效分隔隐私和共享数据，无法对隐私和商业秘密进行保护。那么，在这种情况下，金融参与者极有可能为了保护自身隐私而放弃金融交易，从而使大数据金融失去效应，影响大数据分析下金融创新发展的整体质量。