互聯網金融風控現狀研究

林奕慧　劉笑笑　王毓驕　張雅玲

[提要] 隨著經濟的高速發展與信息技術的進步，互聯網金融行業發展迅猛。我國互聯網金融平臺數量不斷增加，金融服務模式也呈現多樣化，但發展的同時也伴隨著諸多金融風險，加強風險管控是互聯網金融良性發展的重要保障。本文在概述風險控制、互聯網金融等相關理論基礎上，分析互聯網金融風險管理狀況，互聯網金融中大數據分析技術在風險管理中的積極作用，并在社會調查中得出互聯網金融投資者對其投資安全性的設想與擔憂。

關鍵詞：互聯網金融;大數據分析技術;金融風險;風險控制

基金項目：南京審計大學2018年度大學生實踐創新訓練計劃項目（項目編號：201811287061X）

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年9月16日

一、引言

（一）大數據與互聯網金融的密切結合。自2013年互聯網金融與大數據一同高速發展以來，兩者的結合越來越密切。美國Palantir Technology公司利用大數據在反欺詐領域有很突出的成果;美國“SAS公司”與許多機構合作，利用其數據，通過集中瀏覽分析客戶銀行賬戶的各種靜態、動態數據來進行實時反欺詐分析，有效的識別日益復雜的金融犯罪行為;美國的主流個人信用評級機構FICO也通過現有數據與歷史數據的縱向比較，評估各類不良借款人相似度，預測其行為趨勢，為各種互聯網金融平臺以及線下銀行提供個人貸款建議。

（二）文獻綜述。我國在這方面的研究從2013年來也不斷取得成就：陳子鴻（2019）認為互聯網金融當前的發展主要存在基于技術層面的特有的風險和傳統金融行業存在的風險，技術風險都是由于互聯網金融其獨特的性質所導致的，主要包括互聯網金融工具的不完善、軟件的漏洞以及無法鑒別偽造的信息等問題，降低這些方面的風險需要更好的技術支撐。塔琳（2019）則從定量分析的角度，通過對于各種相關指標的分析，對互聯網金融存在的風險進行了精確刻畫，分析了技術層面，監管層面，宏觀經濟層面等層面的風險對于互聯網金融風險的貢獻程度，并且得出結論，市場風險對于互聯網金融系統性風險的解釋度最大，并且我國互聯網金融的系統性風險呈現出逐漸上升的態勢。因此，想要互聯網金融更好地為實體經濟服務，必須要對其進行更加嚴格的風險管控，一方面需要更加規范的針對性法律對其進行約束;另一方面也需要更多大數據技術的支持，通過數據在一定程度上檢測風險，并且達到有效控制的目的。程吉林（2015）提出了運用數據挖掘技術和機器的自主學習對日益膨脹的數據進行分類、分析，再應用于互聯網金融業，對于潛在的各種風險進行預判，并且提出更具有針對性的風險處理方法，從而使得互聯網金融可以更安全的高速發展;各大互聯網金融平臺也紛紛利用大數據管理風險，主要是建立大數據征信平臺，一定程度上降低其信用風險。崔立群（2018）以阿里金融為具體案例，研究了其大數據技術在平臺貸款審核以及客戶篩選方面的應用，在肯定其優點的同時也提出了其發展所面臨的許多問題，主要問題是信息的保密問題。因此，想要大數據更好的應用在互聯網金融領域用于控制其風險，則需要更加完善一些制度，規范其發展。

二、互聯網金融發展分析

（一）互聯網金融發展規模。互聯網金融是指互聯網支付、借貸、互聯網理財、保險和股權投資等在內的互聯網上的金融活動。從2010年開始，中國的互聯網金融規模是不斷擴大的，且這種增長的趨勢延續至今。拿第三支付來講，江蘇省的交易規模增速一直保持在50%以上，迄今，央行已發行了300張左右的互聯網支付牌照，可謂是全球的領跑者。互聯網理財方面，由于它的低門檻、廣度覆蓋有很大的增長規模，2016年的互聯網理財交易規模達到78，000多億元，與2014年比較擴大近4倍。2017年中國互聯網消費信貸交易規模超30萬億元，增長率為33%;2018年中國交易規模達到50萬億元左右。而自2016年加強監管后，網貸行業越來越規范化，開始轉型調整，全國P2P網貸貸款余額也是不斷增長，遠超過全國小貸行業貸款余額。眾籌整體數據也比較樂觀。互聯網保險增長速度有所放緩。互聯網金融資產交易是一個比較新的業態，仍然處在探索和實驗中。

（二）互聯網金融發展優勢。從客戶角度看，互聯網平臺最大的優勢就是的便捷靈活性，隨著近年市場利率持續走低，用戶追求安全、便捷、高收益的需求愈發強烈，互聯網理財產品也更加多樣化，這就給投資者提供了更多選擇。而且互聯網金融只是改變了金融交易和組織形式，并沒有脫離金融屬性與基本功能。金融的核心功能是資產跨期與跨地區配置，這些互聯網平臺將中小企業還有小微客戶的供需兩方連接起來，延伸客戶群體，規模自然迅速擴大。從支付寶的成功我們就可以看到互聯網在金融行業中的強大潛能。

傳統金融銷售機構順應發展趨勢，通過互聯網與流量入口巨大的第三方平臺合作，同擴大了金融理財產品的銷售渠道，消費者可在金融公司網站主頁、微信、支付寶這類第三方銷售平臺、移動記賬APP等各種渠道購買證券、基金、保險等理財產品，這也增加了理財產品的銷量，減少了銷售服務費用;對用戶畫像進行分析，精準導流營銷，降低運營成本;在大數據技術的支持下，機構運營效率得到提升，采用大數據、智能風控等手段，快速完成信用貸款和審核;再者借由大數據技術，分析消費者理財偏好以及動態，及時掌握市場行情，并調整產品結構，快速布局和豐富理財產品，多元化經營，提升品牌影響力。

互聯網金融也獲得巨大的政策支持。接連出臺的行業規范與政策法規，具有非常明顯的助推作用，我國的電子支付消費市場規模已達全世界第一。阿里與騰訊的電子支付業務也在積極開拓布局海外市場。

（三）關于互聯網金融以及大數據應用的社會調查。小組針對性地提出了14個問題，通過問卷星平臺對外發放了總計1，375份問卷，收到有效問卷1，108份問卷。從收取的有效問卷中隨機抽取273份，利用SPSS軟件進行簡單研究分析。

1、有無通過互聯網金融平臺進行理財經歷的人群對比。在這273份問卷中可知，有135人選擇過互聯網金融投資理財，138人未做過互聯網金融理財。表1、表2為兩個人群在選擇理財產品時的考慮因素表。（表1、表2）

對比可知無論是否有互聯網金融理財經驗，投資者在選擇理財產品時都會以風險、收益率以及產品信譽為主要考慮范圍，其中產品風險是最重要的因素。此外，不同職業的人群對于選擇理財產品時考慮因素的側重也有所不同，退休人員群體著重強調風險和收益率，然而對于企業管理人員和一般員工來說，對于各個因素的側重都較為平均。所以，對于互聯網金融平臺來講，要想得到客戶的青睞，產品的風險大小是首要的考慮因素，并且在風險控制的情況下，盡可能地提高收益率。另外，互聯網金融平臺應該針對不同職業群體推出不同特色的理財產品以滿足人們的不同需求。

當然，產品的信譽也不可忽視，在當前，人們獲取信息和數據的能力以及媒介越來越多，產品的違約概率以及過去的表現等資料對投資者來說已經比以前透明許多，因此，互聯網金融平臺應該建立一個有效的監督機制，及時察覺信譽較差的產品以提高平臺產品的質量。

2、對有互聯網金融使用經歷的人群的研究分析。圖1是人們認為互聯網金融理財產品優點的評價。不容置疑的是互聯網金融帶給人們的便捷性已經得到了充分的認可，在互聯網的信息時代，我們可以隨時獲得需求的信息，互聯網上的金融產品覆蓋范圍更為廣泛，可選擇的內容也更多，并且很多金融產品都已經和各種生活服務合作，不再是單一的理財產品，已經實現了支付、消費一體化的工具，將資金存管和使用之間的轉化便利化，為廣大投資者省時省力。另外，互聯網在一定程度上避免了信息不對稱，我們可以對產品信息有一個更加全面、客觀的認知，而不是一味地聽取理財產品經理的一家之言。（圖1）

另外，在面對風險時，投資者應對的方法多數是通過對互聯網金融平臺的慎重選擇來實現的，可見互聯網金融平臺的可信任度已成為投資者衡量風險的標桿。（圖2）

同時，我們對于投資者對于大數據應用于互聯網金融平臺理財產品這一舉措的評價進行了調查，半數以上的投資者認為大數據的引入確實讓他們的選擇更有方向，但是也有27%的投資者反映沒有發現個性化推薦。因此，可見現在互聯網金融平臺上大數據篩選技術的應用還未完全普及，在這一點上，互聯網金融行業還有待提升。

從調查問卷的分析可知，在整體互聯網金融行業中，將大數據熟練與風控結合這一關鍵要點還未能準確地傳達給投資者，多數平臺還未能真正地將金融與科技協調在一起。因此，面對行業的嚴監管，互聯網金融平臺在接下來的發展階段，除了要做到提高法律意識進行合規建立之外，還應該將加大對數據挖掘和解析技術的研發。互聯網金融的出現本來就是對于技術升級和創新的一個呼應，如果互聯網金融要進一步發展，就應該在技術方面有進一步的突破，把互聯網金融的發展重點從金融轉向科技。前面的問卷分析已讓我們明白決定投資者是否投資的因素大部分是風險，如此一來，技術驅動的風控能力便是互聯網金融平臺發展的重要力量。如果互聯網金融巨頭們能夠借助先進的技術解析數據，對其掌握的用戶消費、社交等行為的數據能夠進一步整合，準確了解各個用戶的投資偏好和風險承受能力，就可以更有效地將互聯網金融平臺上的金融產品加以區分，融入場景，精準打包推薦給不同用戶。

綜合以上的分析，可知投資者投資與否很大程度決定于理財產品帶來的風險，明顯，通過互聯網金融平臺進行投資的理財方式還未真正為廣大群眾所接受，及使是有互聯網金融平臺理財經驗的人群，也是更多地收益于互聯網金融帶來的便利性和高效性，并未是看中互聯網金融的風險控制優勢。由此，我們可以認為，大數據技術應用于互聯網金融從而進行風控的這一舉措還在起步之中，未能讓投資者切身感受到大數據和互聯網金融結合的優勢，因此，互聯網金融平臺在接下來的發展階段中，應該如何更有效地應用大數據進行優化和獲得更多客戶的認可將會是最需要攻克的一關。

（四）互聯網金融發展面臨的問題。我們在看到互聯網金融的發展優勢時，也要發現互聯網金融發展的潛在問題，這些問題一旦發生就會有巨大的影響，比如說風險控制能力不足，一旦系統性風險發生，整個經濟環境會持續惡化，一切歷史數據都將會沒有意義，整個市場出現規模性違約的風險也會加劇;而且當前已經建立的網絡金融征信系統也存在一定的缺陷，它對借款人進行信用評級的方法主要是依靠平臺上的交易數據累積或者第三方評級機構對借款人質量進行篩選，對于數據的真實性和有效性以及評級機構的業務水平很難把握;如果這些問題沒有很好的解決，那也將限制互聯網金融發展，只有不斷的規范互聯網安全，才能使互聯網金融有更加突破性的發展。

（五）互聯網金融未來發展

1、自身發展。互聯網金融平臺現在已經出現一個轉型的趨勢了。在2018年經歷了P2P爆雷，許多互聯網金融平臺都在試圖改進，只不過如果不轉型的話都很困難。像現金貸平臺，去年實則在試圖把平臺上的資金量變小，期限縮小來降低經營成本。像P2P行業，當行業待還余額達到一個很大的規模使，累積的風險就很容易爆發了，2018年的P2P爆雷潮就是例子。像第三方支付平臺，在現有的市場格局下，做大用戶基礎、發力增值業務、完善支付牌照布局、發力跨境業務等改進措施，其實方向都正確但是非常難以達成。所以未來互聯網金融的發展可能會面臨一個轉型，像金融科技這個方向轉變，但過程定是充滿著艱難與挫折。

2、與實體金融結合應用。在發展和合作的時代背景下，只有合作才有共贏。互聯網金融和銀行等實體金融是競合關系，兩者有著各自的優勢與劣勢，傳統金融在高端業務服務與個性化定制等方面仍具有較大的優勢，而互聯網金融的普惠性與大眾化能夠更好地服務于小微企業和散戶。在互聯網的時代背景下，實體銀行多多少少會受到沖擊，而互聯網金融又缺乏實體金融的可見性等優勢，所以為了實體金融和互聯網金融的更好發展，兩者合作不可避免。

三、互聯網金融風險及大數據風控分析

（一）互聯網金融風險類型。我國互聯網金融的主要風險類別主要包括政策、法律風險、技術性風險、監管風險等。政策風險指國家對有關互聯網金融政策的調整所帶來的不確定性風險;法律風險指互聯網金融法律法規滯后引發的法律風險。技術性風險指由于互聯網技術的問題導致交易信息、賬戶資金信息和個人信息泄露的風險。關于監管風險，互聯網金融本身就有虛擬性大、網絡信息大、技術安全性難以保證等特征，這進一步加大了互聯網風險。除此之外，市場風險、信用風險等都加劇了互聯網金融的不確定性。

（二）大數據風控現況。互聯網金融平臺的數據主要來源于電商、信用卡、小額貸款類、第三方支付和生活服務類。以京東金融為例，他的內部數據主要來源于京東集團運營十多年來的自營電商零售業務和支付業務所積累的大量完整、精確的客戶電商交易數據，以及客戶在平臺交易留下行為數據;在外部數據獲取上，京東金融近年來對外戰略投資了一些數據公司，包括聚合數據、ZestFinance等數據公司，而且它接入央行的征信體系之后可以獲取銀行數據，這些數據交互頻率非常高，能夠實時更新，再以這些基礎數據進行深度的篩選和挖掘分析。

大數據和區塊鏈兩項技術是互聯網金融平臺對數據的篩選和分析的兩大支撐。大數據和區塊鏈都是近兩年的熱詞，可以說是下一代顛覆性的核心技術。兩者形成一種全新的數據庫技術，構建成全新的數據組織方式，這兩項技術的跨界融合能驅動互聯網金融大數據風控的跨越式升級，真正為互聯網金融發展保駕護航。

四、總結及展望

從2013年的互聯網金融行業的蓬勃興起到2016年的互聯網金融行業監管元年，互聯網金融行業潮起潮落，大浪淘沙，可以說，至今還能活躍在市場上的互聯網金融平臺幾乎都經歷了“血與火的鍛造”。雖然在其間，許多平臺被清出，但也讓更多真正有實力的平臺從中受益，提高了所占的市場份額。

盡管互聯網金融行業遭遇了爆雷潮，但并不能改變互聯網金融行業依靠大數據進行風控這一核心事實，像留存下來的拍拍貸、京東金融、螞蟻金服和你我貸等都依靠獲取的數據自建了一套成熟有效的大數據風控體系。具體來說，京東金融便是基于自創的電商平臺獲得大數據，推出“白條”借款這一特色產品，大數據技術應用始終是互聯網金融平臺長久發展的基礎。

在2019年，隨著合規化的穩步實施，互聯網金融平臺行業或許會迎來穩定發展，行業的集中度提高，優質互聯網金融平臺在行業中發揮的作用也會更有影響力，當下國家政策方向朝著解決中小企業融資難、融資貴這一大問題走近，在此方面，互聯網金融也將會有所用武之地。

互聯網金融行業正處于分叉口上，每個企業都在面臨升級或是退出的抉擇，但要始終明確，依靠技術驅動的大數據風控能力始終是使互聯網金融平臺長久立于不敗之地的生命力。

主要參考文獻：

[1]陳子鴻.互聯網金融的風險監管研究[J].中國商論，2019（7）.

[2]塔琳.互聯網金融的系統性風險測算[J].統計與決策，2019（7）.

[3]程吉林.基于數據挖掘技術的互聯網金融風險分析[J].時代經貿，2015（18）.

[4]崔立群.基于互聯網金融平臺的大數據征信應用研究[J].時代金融，2018（12）.