1、大数据对个人信息的大量获取导致了隐私和安全问题。

随着个人所在或行经位置、购买偏好、健康和财务情况的海量数据被收集，再加上金融交易习惯、持有资产分布、以及信用状况以更细致的方式被储存和分析，机构投资者和金融消费者能获得更低的价格、更符合需要的金融服务，从而提高市场配置金融资源的能力。

但同时，金融市场乃至整个社会管理的信息基础设施将变得越来越一体化和外向型，对隐私、数据安全和知识产权构成更大风险。就个人隐私而言，大数据的隐私问题远远超出了常规的身份确认风险的范畴。最近对欧洲150万手机用户的数据进行的研究表明，只需要4项参照因素就可以确认其中95%的个人身份。又如，人们在城市中走过的路径存在惟一性；针对个人研制药物和疗法等个性化医疗是基于对患者基因信息的掌握；RunKeeper和Nike+等应用正在收集大量个人健康数据等等。

2、大数据技术不能代替人类价值判断和逻辑思考。

大数据是人类设计的产物，大数据的工具(如Hadoop软件)并不能使人们摆脱曲解、隔阂和成见，数据之间相关性也不等同于因果关系，大数据还存在选择性覆盖问题。例如，社交媒体是大数据分析的重要信息源，但其中年轻人和城市人的比例偏多，还存在大量由程序控制的“机器人”账号或“半机器人”账号。波士顿的StreetBump应用程序为统计城市路面坑洼情况，从驾驶员的智能手机上收集数据，可能少计年老和贫困市民较多区域的情况；“谷歌流感趋势”曾高估了2012年流感发病率。这说明依赖有缺陷的大数据可能给政府决策造成负面影响，还可能加剧社会不公。

3、基于大数据开发的金融产品和交易工具对金融监管提出挑战。

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，以保证市场参与者负责地使用大数据。例如，2010年5月的“闪电暴跌”(flashcrash)令道琼斯工业平均指数(DowJonesIndustrialAverage)突然大跌，美国监管部门认为是高频交易造成了快速抛售引发的更多抛售。大数据中的一个数据点出错就能导致“无厘头暴跌”。

监管机构限制大数据技术的使用，或是对其使用进行直接干预，其潜在风险是巨大的，应鼓励业界对更复杂的技术乃至更大数据的利用。

纽约大学理工学院(NYU-Poly)大数据金融会议上，美国商品期货交易委员会(CFTC)的斯科特·奥马利亚(ScottO’Malia)表示，CFTC曾考虑是否应让监管机构对交易商的算法进行认证，“鲁莽行为”正取代“市场操纵”，成为起诉不当行为的标准；劳伦斯伯克利国家实验室拥有超级计算能力和雄厚的分析技术，足以实时监控威胁稳定的交易行为。传统的停市机制在市场暴跌后停止全部交易，实时监控能够将单个参与者扫地出门，从而向诚信的参与者继续敞开市场。