【中國智能制造網(wǎng) 技術(shù)前沿】大數(shù)據(jù)雖然可以通過擴大數(shù)據(jù)樣本規(guī)模和提升數(shù)據(jù)處理能力來管理日常經(jīng)營性的風(fēng)險，但是代表金融創(chuàng)新風(fēng)險等未來事件是無法用歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分析的。　
　　一、大數(shù)據(jù)信息有效性不足
　　
　　雖然信息時代使得人們面對的信息規(guī)模擴大和溝通效率提高,但是這并不意味著有價值的數(shù)據(jù)信息獲取就變得更加迅捷和容易。
　　
　　首先，有價值的數(shù)據(jù)信息獲取面臨挑戰(zhàn)。網(wǎng)絡(luò)信息資源在擴大人們信息來源渠道和提高信息獲取效率的同時，也不可避免的會促使人們遭受大量虛假、無用數(shù)據(jù)信息的困擾。信息大爆炸造成的信息環(huán)境污染和“噪音信息”的蔓延增加了人們識別、判定和利用有效信息的困難。
　　
　　其次，有價值的數(shù)據(jù)信息整合面臨挑戰(zhàn)。使用大數(shù)據(jù)面臨的一大挑戰(zhàn)就是如何將社會經(jīng)濟各個主體之間的數(shù)據(jù)信息能夠方便和有效地整合在一起。要想讓大數(shù)據(jù)更有效地服務(wù)于人類社會，就必須將存在于社會各個主體中多種格式的海量數(shù)據(jù)通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式構(gòu)建融合人、機、物三元世界的統(tǒng)一信息系統(tǒng)。后，有價值的數(shù)據(jù)信息生成存在算法演化問題。在現(xiàn)實中，大數(shù)據(jù)往往是根據(jù)各個社會經(jīng)濟主體行為被動產(chǎn)生的，但是數(shù)據(jù)生成者的商業(yè)模式等行為會影響大數(shù)據(jù)的生成機制，導(dǎo)致其提供的信息不具有時間前后的可比性。以谷歌公司為例，其商業(yè)模式的主要目標(biāo)是更快速地為使用者提供準(zhǔn)確的信息。為此，谷歌不斷改進搜索算法，使用者可以通過后續(xù)谷歌推薦的相關(guān)詞快捷地獲得有用信息。這一模式改變了數(shù)據(jù)生成機制，容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)使用者搜索的關(guān)鍵詞并非其本意的現(xiàn)象。
　　
　　二、大數(shù)據(jù)樣本選擇困難
　　
　　人們希望通過海量數(shù)據(jù)信息的收集減少信息不對稱，但是這些龐大的數(shù)據(jù)可能對我們解決問題并不會起到正面的作用。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)使企業(yè)或者機構(gòu)獲取每一個客戶的信息、構(gòu)建客戶群的總體數(shù)據(jù)成為可能。但是，這種大數(shù)據(jù)并不一定就是我們所要研究對象的全部數(shù)據(jù)總體。如果我們誤將掌握的海量數(shù)據(jù)當(dāng)作所要研究對象的數(shù)據(jù)總體，那么基于大數(shù)據(jù)分析得出的結(jié)論就很有可能是錯誤的。因此，在分析和研究某個問題時，我們不能迷信大數(shù)據(jù)的作用。
　　
　　以“谷歌流感趨勢”(GFT)項目為例，2008年11月谷歌公司啟動該項目，目標(biāo)是預(yù)測美國疾控中心(CDC)報告的流感發(fā)病率。2009年，GFT團隊在《自然》雜志發(fā)表文章報告，只需分析數(shù)十億搜索中45個與流感相關(guān)的關(guān)鍵詞，GFT就能比CDC提前兩周預(yù)報2007-2008季流感的發(fā)病率。但是，2014年美國《科學(xué)》雜志報道，2009年GFT沒有能預(yù)測到非季節(jié)性流感A-H1N1;從2011年8月到2013年8月的108周里，GFT有100周高估了CDC報告的流感發(fā)病率。其中，2011-2012季期間，GFT預(yù)測的發(fā)病率是CDC報告值的1.5倍多;2012-2013季期間，GFT流感發(fā)病率是CDC報告值的2倍多。另外，2007年美國爆發(fā)的次貸危機也是一個例證。自20世紀(jì)90年代起,美國無論是抵押貸款和信用卡的申請還是資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的定價和評級，都是建立在較為成熟的大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的。但是，金融機構(gòu)仍然做出了系統(tǒng)性錯誤的金融決策，成為金融危機爆發(fā)的導(dǎo)火索。
　　
　　三、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理技術(shù)更新緩慢
　　
　　大數(shù)據(jù)雖然可以通過擴大數(shù)據(jù)樣本規(guī)模和提升數(shù)據(jù)處理能力來管理日常經(jīng)營性的風(fēng)險，但是代表金融創(chuàng)新風(fēng)險等未來事件是無法用歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分析的。
　　
　　首先，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)面臨數(shù)據(jù)生成者學(xué)習(xí)行為的挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和評估標(biāo)準(zhǔn)影響數(shù)據(jù)生成者行為，同樣數(shù)據(jù)生成者行為也會影響大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和評估標(biāo)準(zhǔn)。以我國大數(shù)據(jù)重要來源之一的社交媒體為例，這種大數(shù)據(jù)來源的有效性是有前提條件的，即人們在社交媒體分享的信息都是真實的、自發(fā)的、不受大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和各種評估標(biāo)準(zhǔn)的影響。但是，人們在互聯(lián)網(wǎng)時代運用網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的能力是不斷提高的。如果人們通過學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)和各種評估標(biāo)準(zhǔn)而相應(yīng)改變社交媒體的信息，就會導(dǎo)致大數(shù)據(jù)生成機制發(fā)生質(zhì)變。因此，在對大數(shù)據(jù)進行技術(shù)處理時，簡單地認(rèn)為數(shù)據(jù)生成者都是無意識地生產(chǎn)大數(shù)據(jù)，忽略了數(shù)據(jù)生產(chǎn)者行為背后趨利避害的動機，可能就會得出錯誤的判斷和結(jié)論。
　　
　　其次，大數(shù)據(jù)處理技術(shù)面臨去冗降噪挑戰(zhàn)。在現(xiàn)實中，大數(shù)據(jù)一般來自于不同的社會主體，以動態(tài)數(shù)據(jù)流的形式產(chǎn)生，人們在方便獲取數(shù)據(jù)的同時，也會使得虛假數(shù)據(jù)、無效數(shù)據(jù)等噪聲數(shù)據(jù)的生產(chǎn)成本降低。面對大數(shù)據(jù)中包含眾多不同形態(tài)的噪聲數(shù)據(jù)，如何通過數(shù)據(jù)處理技術(shù)的革新來挖掘有價值的信息是我們自始至終都要面臨的一項技術(shù)挑戰(zhàn)。這如同人類社會醫(yī)學(xué)技術(shù)創(chuàng)新與病毒變異之間的“競賽”一樣是長期存在的。