大數據環(huán)境下的互聯網金融風險管理

劉繼寧 對外經濟貿易大學統計學院

引言

隨著互聯網的深入應用及發(fā)展，大數據技術應運而生，并逐漸在多個領域發(fā)揮關鍵作用。大數據技術借助于云網絡，能夠從更加廣泛的信息渠道收集數據，并利用云計算高效處理海量數據，通過大數據實現精準分析與預測判斷。正是因為大數據具有的技術優(yōu)勢，在社會、經濟等各個領域都得到推廣應用，我國也由此逐步進入大數據時代[1]。

大數據環(huán)境下，雖然人們工作、生活等模式更加便捷高效，互聯網服務體驗感也得到顯著增強，但面對數據源多、雜、亂等問題，大數據技術的應用還伴隨著一系列風險問題的發(fā)生。特別是大數據技術在互聯網金融領域的應用，金融業(yè)本身潛在的風險在互聯網、大數據環(huán)境下被進一步放大，互聯網金融風險發(fā)生概率也大大增加。由此面對這一問題，有關部門必須提高重視，認真分析大數據環(huán)境下互聯網金融各類風險，并提出互聯網金融風險的科學管理對策。

一、大數據環(huán)境下互聯網金融的應用發(fā)展

大數據技術的出現為互聯網金融業(yè)提供了新的發(fā)展契機，互聯網金融借助于大數據高效便捷的處理手段，實現進一步發(fā)展。

（一）大數據與互聯網金融的應用結合

大數據優(yōu)勢體現在兩個方面：一是大范圍數據的調研收集；二是海量數據的高效化、精準化處理。這兩點技術優(yōu)勢在互聯網金融領域都有著關鍵應用，互聯網金融對于數據信息要求較高，越是精準的數據越能夠了解客戶投資偏好、風險偏好，由此為客戶制定個性化資產配置方案，并利用互聯網平臺的便捷性為客戶提供更為優(yōu)質的金融服務[2]。所以大數據技術與互聯網金融的結合屬于雙贏發(fā)展，一方面在互聯網金融業(yè)態(tài)領域能夠有效發(fā)揮并體現大數據技術優(yōu)勢；另一方面借助于大數據技術，互聯網金融能夠優(yōu)化服務模式，增強服務體驗，得到進一步發(fā)展。

（二）大數據在互聯網金融業(yè)態(tài)中的應用形式及風險特征

1.移動支付

移動支付是電子支付的升級模式，不僅實現了貨幣虛擬化，而且也打破了傳統支付對于空間場景的限制，能夠隨時隨地借助于移動終端設備，比如手機、平板電腦等實現快捷支付。而大數據技術在互聯網金融中的應用，不僅為移動支付創(chuàng)造了更好的交易環(huán)境，而且大數據的實時共享、同步更是促進了移動支付模式的升級，通過數據綁定為客戶提供指紋、刷臉等更為便捷的移動支付手段，加速了移動支付在社會范圍內的全面應用推廣。

2.P2P網絡借貸

P2P網貸是借助于互聯網平臺所實現的個人對個人的資金借貸交易，這一互聯網金融業(yè)務借助于大數據大大增加了客戶覆蓋范圍，不僅資金借貸雙方提供了高效、便捷的重要渠道，更是有效滿足了小額借款者的借款需求和小額投資者的投資需求，彌補了傳統借貸市場的不足，也在大數據技術的支撐下實現了規(guī)模擴張。

3.融資眾籌

融資眾籌也是常見的互聯網金融業(yè)務，借助于互聯網平臺，面向廣大投資者發(fā)布融資信息，一方面為有需求個人或企業(yè)提供籌措資金的平臺，另一方面也能夠為廣大投資者提供一定投資回報。融資眾籌對于大數據有著較高要求，既要能夠覆蓋大范圍投資群體，又要能夠精準定位、精準投放，這樣才能發(fā)揮融資眾籌業(yè)務的實際價值。

綜上，上述三項互聯網金融業(yè)務都在大數據技術的支持下得到了廣泛化、深入化發(fā)展，但與此同時，以海量數據作為互聯網金融業(yè)務擴張發(fā)展的基礎，互聯網金融風險發(fā)生的概率也顯著增加。比如移動支付對用戶數據的同步共享容易發(fā)生信息泄露；建立在數據信用基礎上的P2P網絡借貸違約率居高不下；融資眾籌業(yè)務在實際操作中難以甄別數據信息真?zhèn)?，從而都容易引發(fā)互聯網金融風險。由此可知，大數據技術在互聯網金融中的應用有利有弊，既能夠促進互聯網金融業(yè)務的發(fā)展，也會增加互聯網金融風險發(fā)生概率。因此大數據環(huán)境下關注互聯網金融發(fā)展的同時，需要特別注重互聯網金融風險管理。

二、大數據環(huán)境下的互聯網金融風險分析

大數據環(huán)境下互聯網金融的發(fā)展既有外部機遇，同時也面臨一定風險挑戰(zhàn)。然而相較于良好的外部機遇，互聯網金融潛在的風險問題最應該引起重視，如果忽視對小風險的識別管控，任由其發(fā)展，就可能引發(fā)大規(guī)模風險，不僅威脅整個互聯網金融業(yè)態(tài)體系，更會對宏觀經濟帶來嚴重沖擊。

本文結合大數據技術在互聯網金融業(yè)態(tài)中的應用表現，共識別出以下四種互聯網金融風險，相關內容如下：

（一）技術風險

互聯網金融如今的高速發(fā)展離不開大數據技術的輔助支持，大數據不僅能夠幫助互聯網金融擴大客戶群體覆蓋范圍，還能夠通過云計算實現對目標客戶的精準定位，提高互聯網金融服務效率。但大數據作為全新的技術形式，在新業(yè)態(tài)領域中的應用發(fā)展本身不夠成熟，大數據技術與互聯網金融的應用結合整體也處于探索階段，技術應用層面存在一定潛在風險。其中最主要的技術安全風險就是大數據來源多、雜、亂，而且數據信息進入互聯網虛擬環(huán)境下更加難以識別[3]。雖然數據覆蓋范圍的擴大提升了互聯網金融業(yè)務預測分析的準確性，但底層數據可能存在的虛假錯誤會直接造成技術層面風險，并影響互聯網金融數據分析質量，存在一定技術安全隱患。

（二）系統風險

我國資本市場目前仍處于建設完善期，作為社會經濟體系風險較高的金融市場，本身就存在一定系統性風險，而這種系統性風險在互聯網虛擬環(huán)境中被進一步放大。我國出臺了一系列政策用于加強對互聯網金融系統性風險的調控管理，避免互聯網金融從業(yè)者因為短期利益而忽視潛在風險，任由互聯網金融脫軌發(fā)展，引發(fā)重大風險問題[4]。但大數據技術在互聯網金融業(yè)態(tài)中的應用發(fā)展，會再次放大互聯網金融系統風險，使本身得到管控的互聯網金融業(yè)態(tài)，受益于大數據技術紅利再次突破政策管控壁壘，進入到高速卻無序的發(fā)展模式中。當前我國還沒有制定關于大數據環(huán)境下互聯網金融有序發(fā)展的制度標準，缺乏制度約束可能會增加互聯網金融系統性風險發(fā)生概率，這是新環(huán)境下互聯網金融發(fā)展需要特別關注的風險問題。

（三）操作風險

大數據環(huán)境下，互聯網金融發(fā)展還存在實際操作層面的風險。以信用交易為例，部分互聯網金融業(yè)態(tài)的開展是建立在信用數據的基礎上，前期通過調查、收集客戶數據信息，經過對客戶數據的處理分析，初步判斷客戶還款能力，考慮客戶信用資質，然后建立在信用關系上為客戶發(fā)放一定額度貸款。但在實際操作過程中，客戶可能會因為突發(fā)問題而無法及時償還借款，并導致信用關系破裂[5]。比如借款客戶因為經濟問題，暫時無力償還貸款；又比如可能存在惡意違約的客戶，有意破壞無抵押的信用合同，這些實際操作中無法提前預知的風險會逐步放大，不僅會導致互聯網金融賴以生存的信用關系破裂，嚴重時更會威脅互聯網金融長期健康發(fā)展。

（四）信息泄露風險

大數據環(huán)境下互聯網金融還存在一類風險，那就是信息泄露風險?；ヂ摼W金融很多業(yè)務都需要客戶上傳個人信息、同步個人數據，大數據的廣泛調研、收集與處理分析是為了后期服務的便利。但大數據畢竟是借助網絡云端完成基礎數據的收集工作，面對復雜、多變的互聯網環(huán)境，以及隨時可能遭遇的黑客攻擊，個人用戶數據并不是絕對安全，很大程度上存在信息泄露風險?，F如今我們生活中頻繁遭遇的詐騙短信、電話，就是由于信息泄露引發(fā)的一系列連鎖風險。大數據技術的應用發(fā)展確實為我們的工作、生活提供了便利，但大數據環(huán)境下個人信息的同步、共享卻也增加了信息泄露的風險，特別是涉及互聯網金融這樣與個人資金資產有關的業(yè)務，一旦信息泄露可能會直接威脅個人財產安全，也是較為嚴重的風險類型。

三、大數據環(huán)境下互聯網金融的風險管理策略

綜上，基于對大數據環(huán)境下四種互聯網金融風險的識別、評估與分析，考慮到大數據技術與互聯網金融的深度應用結合，為促進互聯網金融在新環(huán)境下的健康發(fā)展，需要特別重視互聯網金融可能出現的各類風險問題，并針對性提出互聯網金融風險管理策略，以實現大數據環(huán)境下互聯網金融穩(wěn)定、高效的長遠發(fā)展。

（一）修復漏洞，提升大數據技術安全性能

大數據技術作為對海量數據挖掘、處理及應用的現代化技術，由于上線時間短，部分技術功能還不完善，存在一定技術漏洞。特別是大數據技術在互聯網金融業(yè)態(tài)中的應用，海量數據與虛擬網絡的結合更讓技術漏洞難以及時發(fā)掘。因此面對大數據技術存在的漏洞問題，應從以下兩個方面提出合理化建議：

第一，相關部門首先應從技術應用層面進行修復，重點加強大數據環(huán)境下互聯網金融的安全防護。互聯網金融主體單位采用大數據技術拓展業(yè)務時應同時引入互聯網安全防護技術，對互聯網金融數據可能存在的技術漏洞進行動態(tài)監(jiān)察、修復及保護，重點防護黑客入侵、數據丟失、遺漏等技術問題，不斷改善大數據環(huán)境下的互聯網金融架構。

第二，隨著大數據技術在互聯網金融業(yè)態(tài)領域的深入應用，還應持續(xù)更新、改進、完善大數據底層技術架構，增加安全漏洞挖掘、敏感數據識別分析等技術功能，同時可以設置技術風險可視化，在大數據技術應用前對互聯網金融業(yè)態(tài)體系可能存在的各類風險進行排查、識別與分析，提前發(fā)現技術應用上可能存在的漏洞，提前做好技術修復，以保障互聯網金融業(yè)態(tài)體系的安全性及穩(wěn)定性，避免技術風險在實際應用過程中的發(fā)生、擴大，從技術源頭解決相關風險問題。

（二）加快推進互聯網金融制度體系建設

由于我國金融市場制度體系尚不完善，互聯網金融作為新業(yè)態(tài)領域，本身就存在系統性風險，而這種風險在大數據環(huán)境下被進一步放大。為了有效解決這類問題，國家必須提高重視程度，深刻認識并預見到大數據環(huán)境下互聯網金融系統性風險持續(xù)擴大，最終威脅整個業(yè)態(tài)體系的可能性，結合大數據技術特性，以及大數據與互聯網金融業(yè)務相結合的表現形式，加快推進互聯網金融制度體系建設，特別是制定大數據環(huán)境下能夠合理約束并規(guī)范互聯網金融業(yè)態(tài)發(fā)展的政策建議與制度措施。

第一，國家設置并拔高互聯網金融行業(yè)進入門檻，并對當前互聯網金融業(yè)態(tài)進行規(guī)范性整頓。大數據環(huán)境下互聯網金融業(yè)務的很多潛在風險更加隱蔽，如果整個行業(yè)良莠不齊，缺乏規(guī)范性與秩序性，必然會增加系統性風險發(fā)生概率。因此國家金融監(jiān)管部門一方面應提高互聯網金融行業(yè)進入門檻，對新進入該領域的平臺、企業(yè)進行嚴格審查，確保新進入企業(yè)合規(guī)合理；另一方面，國家應加強對互聯網金融市場整頓，遵循優(yōu)勝劣汰市場原則，將一部分不符合要求、不符合規(guī)定的互聯網金融平臺、企業(yè)進行清退處理，并通過提高行業(yè)規(guī)范性來最大程度規(guī)避系統性風險。

第二，國家金融監(jiān)管部門考慮到大數據環(huán)境下互聯網金融系統性風險的持續(xù)性危害，應引入并構建第三方監(jiān)察擔保機制。第三方監(jiān)察機構主要負責實時監(jiān)察互聯網金融數據是否存在異常值，因為系統性風險發(fā)生前兆就是數據的異常波動，一旦發(fā)現互聯網金融基礎數據存在異常，第三方機構必須要第一時間進行預警，并對數據異常風險進行排查分析，以此預防系統性風險發(fā)生；第三方擔保機制則主要對互聯網金融客戶負責，由于大數據環(huán)境下互聯網金融客戶范圍進一步擴大，互聯網金融平臺與企業(yè)難以對目標客戶風險進行識別管理。因此需要第三方擔保機構介入，通過第三方擔保機構更為專業(yè)的貸前審查及風險評估手段，做出更為準確的風險預估，由此形成同第三方擔保機構緊密相連的風險共擔機制，以此來減少并規(guī)避大數據環(huán)境下互聯網金融系統性風險發(fā)生概率。

（三）完善互聯網金融征信評級系統

互聯網金融業(yè)態(tài)體系不同于傳統金融機構，特別是大數據環(huán)境下互聯網金融相關業(yè)務的開展，比如P2P網絡借貸業(yè)務、移動支付業(yè)務等，都需要對海量客戶基礎信息進行審查管理。但大數據環(huán)境下互聯網金融客戶信息數據來源復雜多變，操作難度較高，實操過程中經常出現數據遺失、錯漏、失真等問題。因此為減少并規(guī)避互聯網金融數據的實操風險，最有效的方式是建立一個覆蓋各項基礎信息的征信數據庫，科學利用征信數據庫加強對客戶海量數據信息進行審核、監(jiān)管。

第一，大數據環(huán)境下互聯網金融平臺應構建一個全面完善的信用評級系統。信用評級系統不能沿用傳統操作模式，不能由客戶進行簡單信息陳述，再由工作人員主觀進行評級打分，這樣獲取到的客戶基礎數據既不全面，對客戶信用資質做出的評級也不準確。互聯網金融平臺的信用評級系統一定要與大數據技術相綁定，對于互聯網金融客戶信用資質的評價打分應建立在海量客觀數據精準分析的基礎上，比如客戶往期的消費記錄、信用卡還款記錄、往期P2P平臺的借款及還款記錄、是否有過不良信用人名單等，要基于對互聯網金融客戶往期信用數據的客觀評估分析，經過海量數據分析、精準評估等一系列操作得到的信用評級才能夠作為互聯網金融相關業(yè)務有序開展的重要依據。

第二，大數據環(huán)境下互聯網金融相關業(yè)務的實際操作必須圍繞信用評級系統展開，特別是對互聯網金融客戶信用資質的評估審核，應細分AA、A、B、C、D、E、HR六個信用憑借?；ヂ摼W金融平臺、企業(yè)的實操過程中應基于客戶信用評價為其匹配并設計個性化業(yè)務，比如為AA級客戶發(fā)放大額、高質量信用貸款，但對于D級以下客戶的資質審查、貸款發(fā)放等就要特別慎重，而且原則上不能對信用評級在D或E的客戶破例發(fā)放C以上的融資標的，做到等量匹配，以此減少并避免大數據環(huán)境下互聯網金融操作風險的發(fā)生。

（四）加強個人用戶數據信息的安全管理

大數據環(huán)境下，互聯網金融需要面對、審核、評估分析及管理的數據量過大，海量數據的處理分析過程中經常會出現數據丟失、個人信息泄露等安全問題。面對此類問題，互聯網金融平臺及企業(yè)應強化風險管控意識，重點加強對個人用戶數據信息的安全管理。

第一，互聯網金融平臺及企業(yè)應針對主要客戶構建個人信息數據庫，并應用大數據模塊的區(qū)塊鏈技術，在個人用戶數據庫中設置不同區(qū)塊，每一個區(qū)塊應對應記錄互聯網金融客戶的姓名、年齡、文化背景、婚姻關系、工作狀況、收入水平等各項數據，按照獨立的數據區(qū)塊進行安全管理。這樣分區(qū)塊單獨管理，是否發(fā)生數據丟失、遺漏風險會更加清晰可視，任何一個區(qū)塊數據發(fā)生異常，都能夠第一時間發(fā)生，做出預警的同時能夠采取應急處理手段，及時找回丟失數據，避免因個人信息遺失引發(fā)大規(guī)模互聯網金融風險。

第二，互聯網金融平臺及企業(yè)個人用戶信息數據庫與征信評級系統應建立緊密聯系。兩個數據庫系統要保持信息共享，一方面可以將互聯網金融客戶信用評級系統中收錄的各項信息，比如往期消費、信用等數據及時導入個人信息數據庫中，做好一對一數據匹配，以此對照管理，其中一個數據庫如果發(fā)生信息丟失，另一個數據庫也能夠做出預警處理，從而加強了數據安全管理；另一方面，個人信息數據庫中收錄的客戶年齡、學歷、工作收入等基礎類信息，也可以安全傳遞至信用評級系統，并作為互聯網金融客戶信用資質評價的重要參考項，即便客戶往期存在信用違約的不良記錄，但只要考察發(fā)現客戶有著穩(wěn)定的工作及收入，就可以在信用評價過程中綜合各方因素對客戶全面評估，給予客戶一個更加客觀的信用評級。由此，通過兩個數據庫系統的互通聯系、數據共享，不僅能夠提高數據利用率，而且能夠雙向加密實現對個人用戶信息數據的安全、保護與管理，從而有效降低個人信息數據丟失泄露等風險發(fā)生。

結語

綜上所述，大數據技術在互聯網金融業(yè)態(tài)中的應用有利有弊，一方面大數據環(huán)境下互聯網金融業(yè)務實現更新升級，服務模式更加高效便捷；但另一方面，大數據環(huán)境下互聯網金融很多潛在風險也更加難以識別、難以實現精準管控。因此基于大數據環(huán)境下，必須重點加強對互聯網金融風險管理，從技術安全應用、制度體系建設完善、建設信用評級系統、個人信息數據安全管理四個方面采取科學有效的風險管理措施，加強大數據技術與互聯網金融業(yè)務的深度應用結合，以此促進大數據環(huán)境下互聯網金融業(yè)態(tài)的健康發(fā)展。