Volume 39 Issue 6
Nov.  2024
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ZHANG Zhaoting, LI Xuan. Big Data Regulation: Operational Logic, Risk Issues, and Regulatory Approaches[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2024, 39(6): 103-111.
Citation: ZHANG Zhaoting, LI Xuan. Big Data Regulation: Operational Logic, Risk Issues, and Regulatory Approaches[J]. Journal of Guangdong University of Finance & Economics, 2024, 39(6): 103-111.

Big Data Regulation: Operational Logic, Risk Issues, and Regulatory Approaches

  • Received Date: 2024-07-11
    Available Online: 2024-12-28
  • Publish Date: 2024-11-28
  • As a new regulatory system, big data regulation aims to correct and improve market mechanisms by collecting, cleaning, and analyzing vast amounts of data on market entities and their business activities with technologies such as the Internet of Things (IoT) and cloud computing for data analysis and computation. Unlike conventional regulatory models, big data regulation operates in a data space and relies on uncovering "correlations" as a regulatory method, aiming to predict corporate illegal risks. Therefore, big data regulation is characterized by distinct features such as risk-based regulation, intelligent regulation, and full-process regulation. It is an innovative regulatory approach with both value and risk, which may lead to a range of risks associated with the characteristics of big data, as well as legal risks arising from deviations from the traditional on-site regulatory model. As a result, the basic logic of legal governance for big data regulation should be optimized. This involves building a market regulation big data platform to ensure credible data governance while clearly positioning big data regulation as an auxiliary decision-making tool. At the institutional level, a sound mechanism should be established to align big data regulation with inclusive, prudent regulation and on-site regulation.
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