基于互联网金融的风险控制统计的研究

庞亮

基于互联网金融的风险控制统计的研究

庞亮

金融是市场经济的主要支柱，但随着互联网技术的快速发展，互联网中的金融风险更大和不稳定因素更多，若想在金融市场中获得更大的收益，需要对其中存在的风险进行有效的分析和控制。本文根据对国内互联网金融市场的现状进行分析，构建风险统计模型研究，并对存在的风险采取措施进行控制。

互联网；金融；风险控制；统计

互联网金融的快速发展改变了国内民众的理财方式，也影响了传统的金融行业，对整个金融生态产业可产生全方位的影响，不仅推动了普惠金融的发展，使得普通民众理财意识大大提升，还让国内货币基金规模得到了深刻的改变。在产生这些影响的同时，也因为互联网的繁杂存在诸多风险，只有控制风险系数，才能获得更多的利益。

一、国内互联网金融存在的主要风险

（一）法律政策风险

互联网金融在国内运行的时间不长，是一种新生事物。与传统金融相比，国内大部分的互联网金融投资项目门槛较低，标准低，更没有严格的监管制度，这就使得互联网金融产品处于合法与非法交界的灰色区域，非法份子利用互联网监管漏洞让线上金融服务成为“非法吸收公众存款”或者“非法集资”的来源。

（二）业务操作和信息技术安全性风险

互联网金融投资属于新兴行业，现在多数的金融企业都处于创业初期，虽然行业在快速地发展，但是在日常的运营管理当中，企业与员工缺乏完善的管理和磨合，金融投资人员对金融产品的投资和技术操作方式并不熟练，企业培训力度不强。在操作当中很容易出现因操作程序和流程不规范而导致工作失误，从而造成严重损失，不管是对客户还是互联网金融机构本身都存在风险隐患，直接影响交易的传递和支付系统的连贯性。除此之外，由于互联网信息技术涉及面广，在网络中各类数据信息参差不齐，虽然能够让用户的各项操作变得简单方便，但也存在必然的弊端和风险。

（三）市场竞争和信用违约风险

每个行业都会有行业竞争，尤其是利润较大的金融。以余额宝为例，从2013年余额宝的成功引起了许多银行和其他金融机构纷纷效仿，相继加入行业竞争当中。其次是信用违约风险，信用包括资金需求方，另一方面是来自互联网金融中介平台的信用。资金需求方信用一般是指网上借贷服务，不管是个人对个人，还是银行、金融机构对个人，在交易双方通过网络确立合作关系后，借贷方需要为机构提供客户身份认证，但是没有对接国家征信系统前，信息征信报送和查询上都比较困难，金融机构还要在网络平台上进行风险评估，在评价指标不够规范的情况下，不利于平台相互融通和安全防范。互联网金融中介平台信用风险通常是指由于企业管理不善的问题，或者虚假征信及债权问题导致的信用违约，甚至给互联网金融企业带来倒闭的风险，这些都严重影响到行业的稳定和消费者的权益。

二、风险控制措施

（一）建立完善的法律，明确职责范围

互联网金融交易当中存在复杂多样性和专业性，主要是将传统金融行业与高科技互联网相结合，消费者在其中很难寻找到规律与互联网金融产品、服务的实质，所以需要建立完善的互联网金融消费权益保护和律法制度框架，完善监管体系，对消费者建立投诉通道和处理机制，提高风险意识和消费者保护能力。为使得互联网金融发展具有较强的合法性支撑，必须对在相关法律政策当中确定互联网金融交易的地位和经营范围，为后续的监管提供法律支撑和方向指导，创造良性竞争的互联网金融环境，让交易更阳光化、制度化、规范化。在完善互联网金融法律政策时，可以从传统金融行业政策制度和规范的基础上统一规划，整合或者增设相关机构，形成统一且专业的协调监管体系。

（二）发展相关的信息技术，健全金融机构保护制度

除了在法律政策中进行完善外，还需要从互联网金融交易操作平台的安全性和技术及制度保护上入手。在互联网金融交易当中，由于网络存在安全隐患和不稳定因素，所以在交易操作的技术和自律机制上都需要得到提升和完善。目前国内的互联网金融交易监管力度不足，监管制度不够健全，所以在构建时还需要提高行业自律性，让政府与行业协会共同形成严格机制。在技术的创新上需要保留监管底线和金融交易原则，让技术操作更具灵活性，降低交易风险。

三、互联网金融风险统计模型构建

除了构建健全的互联网金融管理制度和严格的体系外，还应该对金融风险建立控制统计模型，以帮助消费者预估投资损失。在互联网金融交易当中，包含了理财产品服务方和提供方的共同参与，在服务的过程中，理财产品服务者能够在管理运作当抽取一定的佣金，如果服务者能够设计出更加完善的方案，提高金融产品的投资收益，那么不仅是对消费者有利，还会大大提高服务者的佣金抽成。在设计投资方案当中，服务者需要对金融产品存在的投资风险进行预测，才能更加完善方案设计，在预测当中，离不开对风险控制的统计。风险控制统计包含金融企业运营管理实况、投资人资金储备及产品行业动态及政策等多方面，将以上信息构建成有效的风险统计模型。在构建模型时，首先要对金融实体企业进行分类处理，根据企业规模设定，规模大小不同，所产生的风险系数也不同。然后是对企业受益进行分析，掌握实体企业整体受益率，保证所得的各项数据具有一定的准确性和真实性。最后根据已经得到的结果构建互联网金融风险统计模型，当然在模型构建过程中需要注意社会个人投资的分散和资金量较小的情况，如图1所示。

由图1所示，五种不同的互联网金融产品在2月份的投资收益，根据线条的波动情况可以看出，余额宝、微信理财通、苏宁广发天天红及苏宁汇添富从2月18日到2月24日期间，收益率直线下降，波动性较大，并且可以预测在后期可能会呈现持续下降的趋势。通过对阿里、苏宁、腾讯等实体企业的了解发现，以上几款金融产品在同类产品的竞争优势不明显，为消费者带来的收益不大。反观百度百赚虽然在前期收益率相对较低，但是在后期呈现逐步缓慢的增长，适宜资金储备不足，但追求平稳的投资。

图1　互联网金融产品投资风险统计模型

结束语

由此可知，在互联网金融风险控制当中，除了需要建立完善的管理制度和金融交易体系外，还要提高服务人员专业水平，构建完善的风险统计模型，降低消费者投资风险。

[1]龚丹丹,张颖.互联网金融模式下消费信贷的比较及风险控制研究[J].征信,2016,01:82-85.

[2]孙涛.互联网金融的风险控制:法制环境的力量——基于P2P交易数据的经验研究[J].投资研究,2016,01:95-111.

（作者单位：青海民族大学）