互联网金融服务业风险预警研究
2017-12-24刘丹刘晔
刘丹,刘晔
(1、中国刑事警察学院 经济犯罪侦查系,辽宁 沈阳 110035 2、中国科学院农业政策研究中心,中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)
互联网金融服务业风险预警研究
刘丹1,刘晔2
(1、中国刑事警察学院 经济犯罪侦查系,辽宁 沈阳 110035 2、中国科学院农业政策研究中心,中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101)
风险隐患与互联网金融服务业态相伴而生。建构互联网金融服务业预警系统是促进金融服务业健康可持续发展的必然要求,是防控互联网金融犯罪风险的前置环节。互联网金融服务业风险预警系统包括信息提取、实时监测、风险辨识、风险评估、预警决策、预报警度、风险防控、预警评价、预警反馈等。建议加强大数据信息的收集、研判及应用,建构风险预警模型,健全金融监管法律制度,提高风险预警的时效性、科学性及可操作性。
互联网;金融服务业;风险预警
金融服务业是为生产和生活服务、提供无形的货币资金融通服务产品的产业,涉及以银行信用为主导的间接融资领域、以证券交易为主导的直接融资领域、与金融市场紧密联结的保险领域。互联网时代,建构金融服务业预警体系是促进金融服务业的健康可持续发展的必然要求,是提升金融服务业风险抵御能力的有效途径。
2015年7月,人民银行、工业和信息化部等十部门联合印发《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》(以下简称《指导意见》),确立了互联网金融主要业态的监管职责分工。2016年4月,国务院办公厅发布《互联网金融风险专项整治工作实施方案》(以下简称《实施方案》),提出规范各类互联网金融业态,建立和完善适应互联网金融发展特点的监管长效机制。
一、互联网金融服务业的风险分析
由于互联网金融服务业具有创新性、复杂性、综合性、专业性、跨界性、便捷性、高效性、分散性等主要特性,存在于互联网金融业态中的风险隐患相伴而生。互联网金融业态蕴含的主要风险如下。
1、P2P网络借贷风险
P2P网络借贷面临着网络借贷平台设立资金池、发放贷款、非法集资、自融自保、携投资者的资金潜逃,未经批准从事金融业务,借款人违约、债权人债权无法实现,借款人利用虚假信息造成投资者的损失等风险。
2、股权众筹融资风险
股权众筹融资面临着平台与融资企业存在内幕、联交易,自融、自筹行为,擅自改变募集资金用途,挪用、占用客户资金,小规模众筹平台被兼并、关闭,发布虚假标的、虚假陈述、误导性宣传等风险。
3、互联网基金销售风险
互联网基金销售面临着销售金融产品于风险承受能力不相匹配的客户,未进行风险测试的推销,未充分清晰地披露产品本身,未提示产品存续期间的风险,以抽成、返还佣金等手段营销,挪用基金资金、危及平台运营等风险。
4、互联网支付风险
互联网支付面临着信息系统的自身脆弱性,支付技术能否保障用户安全成功支付,利用支付业务进行洗钱非法套现,支付产品能否应对大规模用户集中赎回,支付平台挪用用户沉淀资金,因法律法规滞后而无法有效约束支付机构等风险。
5、互联网信托风险
互联网信托面临着缺少规范信托平台的法律法规,缺乏政府机构监管的合规审计,融资企业不具有融资资格或虚假的企业融资标的而引发平台违法,未能有效监督追踪贷款项目后期实施情况,平台违背职业道德操守非法集资,反复打包证券化产品,反复错配风险不透明资产等风险。
6、互联网保险风险
互联网保险面临着难以准确判断客户身份信息及信用评级,骗取退保险赔款,投保人获得保险产品信息是否准确,缺乏风险提示、片面夸大收益率,基于身份认证、网络安全环境的操作不当引发的风险,平台安全风险引发大规模资金链断裂等风险。
7、互联网消费金融风险
互联网消费金融面临着信用评价、数据筛选中的大数据应用技术尚不成熟,消费金融市场的信用环境比较落后,消费金融征信体系不健全等风险。
二、互联网金融服务业风险预警系统
互联网金融服务业风险预警是防控互联网金融犯罪风险、保障互联网风险管理与科学决策、规范互联网金融市场秩序的前置环节。建立具有动态监测、预见警示、调控规范等多种功能的互联网金融服务业风险预警系统,应遵循科学性、客观性、实用性、可操作性等原则。互联网金融服务业风险预警系统,主要包括信息提取、实时监测、风险辨识、风险评估、预警决策、预报警度、风险防控、预警评价、预警反馈等。
1、信息提取
依托对银行、证券公司、信托公司、基金公司、期货公司、保险公司等行业的公司名称识别、高管身份信息核查、资金账户监管、贷款流程管理、信用审核评级、财务信息披露、存贷款规模、存贷款利率、社会融资规模、支付结算业务、资产负债率、投资者信息保护、产品风险提示、售后服务跟踪等专门数据信息的有效提炼收集,全面掌控互联网金融服务业的信息、资金、业务及人员流动情况。
2、实时监测
应用实测金融服务业在“三网”(电信网、互联网、广播电视网)业务平台的基础数据,运用数据聚类、关联规则、回归、分类、时间序列分析、文本分析等网络数据挖掘技术,实现监测互联网金融服务业风险的目的。
3、风险辨识
在深入了解互联网服务业的经营状况、所在市场状况、所处社会环境、所处法律环境的基础上,分析识别出互联网金融服务业发展所遇到的市场风险、信用风险、操作风险、流动性风险、声誉风险、经营风险、保险风险、监管风险、信息环境风险等不确定性风险因素。
4、风险评估
采用先进的风险评估模型,具体估算在风险产生、风险管理、风险转移、风险回报等过程中的企业债券、贷款、保险、直销基金、第三方支付等不同金融产品、金融服务的风险状况。
5、预警决策
人民银行、银行业监督管理委员会、证券监督管理委员会、保险监督管理委员会、地方人民政府、工商部门、公安部门、工业和信息化部门、住房城乡建设部门、宣传部门、互联网金融协会等有关监管部门,需要按照部门职责和《实施方案》的分工,针对不同互联网金融风险领域分类,决定预警主体、预警组织管理、应急预案启动、指挥协调资源、处置人员配置、后勤保障等应急处置策略,并采取控制重点对象、矛盾疏导调节、舆情信息监控等必要的控制措施。
6、预报警度
根据对金融服务业风险发生的可能性、紧急程度、波及范围、发展态势、可能造成危害等评价估值,依托丰富的实时监测数据判断报警的临界点,通过互联网站公告、新闻、微信、微博、论坛等多种渠道向正处于金融风险中的投资者、客户、特定部门(机构)、社会公众等发布预警信息及预警级别(宜由国务院或者国务院确定的部门制定划分标准)。
7、风险防控
针对不同风险类型、特征及状况,采用信用分析、质量评估、线上监控、线下监控、内部预警、外部监管、部门协作、国际合作、信息披露、交易规制、依法处罚等多种措施,有效防范管控互联网金融服务业风险。
8、预警评价
采用模糊综合分析、层次分析、经验判断、专家征询、民意测验等多种评价方法,对组织保障、预警信息提取、实时监测、预警信息研判、预警决策、预报警度、预警监督、预警效率等多维度的互联网金融服务业风险预警评价指标进行具体分析并开展预警综合价值评定。
9、预警反馈
结合预警全过程和预警信息,满足不同层次、领域、机构、对象的预警需求,向政府部门、金融机构、监管机构、投资者、社会公众等提供科学、高效、便捷、个性化、多元化的互联网金融预警服务和政策建议。
三、结论及建议
1、加强大数据信息的收集、研判、应用,提高风险预警的时效性
在大数据时代,通过对与互联网金融服务业相关海量数据的收集、挖掘、整合、分析、应用,探寻互联网金融服务业的风险特征、风险因素、辨识模式、区域分布、行业选择等动态规律,及时发布发现的金融服务业发展所遇到的不确定风险,实现政府部门、监管机构、监测网点的信息共享互通,为研究分析互联网金融监管、防控提供决策依据和技术支持。
2、建构风险预警模型,提高风险预警的科学性
从互联网金融服务业风险管理的科学性、前瞻性、有效性的角度,将重要的金融风险指标纳入建构的互联网金融服务业风险预警指标体系;采用主客观赋权相结合的方法,确定预警指标权重,建构涵盖宏观指标、中观指标、微观指标的互联网金融服务业风险预警评价模型;可选取金融经济数据库中的金融服务业面板数据,对风险预警模型进行分析、验证及修正。
3、健全金融监管法律制度,提高风险预警的可操作性
对于互联网金融服务业的各类创新业务,有必要及时制定相关法律政策、监管规则、管理制度,解决金融实践中暴露出的监管体制不适应、法律政策不健全等问题,细化互联网金融服务业的监管主体、监管职责、监管范围、监管标准、监管程序的具体规定,以实现《指导意见》提出的“依法监管、适度监管、分类监管、协同监管、创新监管”的监管原则、适应互联网金融业市场发展的全覆盖监管。
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(责任编辑:胡春雨)
辽宁经济社会发展立项课题,编号:2016lslktfx-05、2015lslktzdian-30;辽宁省教育厅人文社会科学一般项目,编号:W2015392、W2015399;辽宁省社会科学规划基金项目,编号:L16BFX010、L15BDJ003;辽宁省教育科学规划课题,编号:JG13EB082、JG16DB459;中国刑事警察学院科研项目,编号:2014年度06号、07号。
刘丹