一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，有的機構掌握電商交易數據和金融數據，有的機構掌握集團的傳統金融機構和互聯網金融平臺的金融數據，有的機構則依托大股東掌握大量線下交易數據，還通過合作的方式掌握了合作企業的數據。由于缺乏分享的激勵機制，導致與征信的共享理念存在沖突。

政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出于保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不愿意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型采用的數據維度和算法的不同，大數據征信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。

目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平臺積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由于相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益于互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據采集數據的標準不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。

針對金融大數據應用中存在的諸多問題，要充分發揮政府和市場的力量，從個人信息保護立法、信息共享機制建設、市場自律等多方面入手，為金融大數據產業健康發展提供良好制度環境。

通過建立個人信息保護的法律制度體系，使大數據產業在數據采集、加工整合以及使用等多個環節能夠依法合規的發展。在制定個人信息保護的法律法規時，要系統考慮并解決以下問題：第一，可以在現有法律法規的基礎上，充分考慮大數據的實際發展，盡可能拓寬現有法律法規適用于大數據產業的業務規范的邊界；第二，要明確大數據的監管機構，特別是金融大數據的監管機構，界定其職能范圍并賦予其足夠的監管權力；第三，要保護好大數據主體的權利，如數據主體的知情權、選擇權、訪問權、個人數據可攜權等；第四，要對數據控制者處理數據的行為邊界進行嚴格的界定，數據控制者必須依法合規地進行數據處理，規范從互聯網應用場景向金融領域的大數據轉移；第五，要對數據控制者等其他主體非法使用數據的相關行為進行明確的處罰規定等。

推動政府信息公開和行業之間的信息共享，打破數據壁壘，發揮大數據推動各個行業升級和轉型的作用，促進降低信息等多方面的成本，提高經濟效率和社會福利。第一，進一步完善個人信息保護的法律法規，以此避免信息共享帶來的數據安全和個人隱私泄露等問題。第二，打破數據壟斷，對大數據進行分級管理，將政府掌握的大數據界定為公共品，依法合規向社會開放分享；將機構掌握的涉及到公共利益的大數據界定為準公共品，持有這類大數據的機構必須在保護好個人隱私等條件下分享其數據；主要涉及到商業利益的大數據界定為非公共品，對這類大數據也要推動其在合法使用的范圍內進行交易。第三，還需要推動大數據標準化，使政府信息和不同行業之間的數據可以交互式使用，打破信息共享過程中面臨的技術壁壘。

行業自律組織可以在規范行業內部大數據的使用等方面發揮作用。首先，行業自律組織可以積極制定大數據信息采集、使用標準，探索大數據信息數據庫的安全管理標準和異議處理機制，引導規范大數據產業發展，保護信息主體的權益。其次，行業自律組織有利于推動大數據標準化。標準真實的大數據是人工智能大數據分析的基礎，行業自律組織可以積極牽頭或者配合監管機構制定大數據標準，并整合不同行業的大數據。