大数据环境下的互联网金融风险管理

刘继宁 对外经济贸易大学统计学院

引言

随着互联网的深入应用及发展，大数据技术应运而生，并逐渐在多个领域发挥关键作用。大数据技术借助于云网络，能够从更加广泛的信息渠道收集数据，并利用云计算高效处理海量数据，通过大数据实现精准分析与预测判断。正是因为大数据具有的技术优势，在社会、经济等各个领域都得到推广应用，我国也由此逐步进入大数据时代[1]。

大数据环境下，虽然人们工作、生活等模式更加便捷高效，互联网服务体验感也得到显著增强，但面对数据源多、杂、乱等问题，大数据技术的应用还伴随着一系列风险问题的发生。特别是大数据技术在互联网金融领域的应用，金融业本身潜在的风险在互联网、大数据环境下被进一步放大，互联网金融风险发生概率也大大增加。由此面对这一问题，有关部门必须提高重视，认真分析大数据环境下互联网金融各类风险，并提出互联网金融风险的科学管理对策。

一、大数据环境下互联网金融的应用发展

大数据技术的出现为互联网金融业提供了新的发展契机，互联网金融借助于大数据高效便捷的处理手段，实现进一步发展。

（一）大数据与互联网金融的应用结合

大数据优势体现在两个方面：一是大范围数据的调研收集；二是海量数据的高效化、精准化处理。这两点技术优势在互联网金融领域都有着关键应用，互联网金融对于数据信息要求较高，越是精准的数据越能够了解客户投资偏好、风险偏好，由此为客户制定个性化资产配置方案，并利用互联网平台的便捷性为客户提供更为优质的金融服务[2]。所以大数据技术与互联网金融的结合属于双赢发展，一方面在互联网金融业态领域能够有效发挥并体现大数据技术优势；另一方面借助于大数据技术，互联网金融能够优化服务模式，增强服务体验，得到进一步发展。

（二）大数据在互联网金融业态中的应用形式及风险特征

1.移动支付

移动支付是电子支付的升级模式，不仅实现了货币虚拟化，而且也打破了传统支付对于空间场景的限制，能够随时随地借助于移动终端设备，比如手机、平板电脑等实现快捷支付。而大数据技术在互联网金融中的应用，不仅为移动支付创造了更好的交易环境，而且大数据的实时共享、同步更是促进了移动支付模式的升级，通过数据绑定为客户提供指纹、刷脸等更为便捷的移动支付手段，加速了移动支付在社会范围内的全面应用推广。

2.P2P网络借贷

P2P网贷是借助于互联网平台所实现的个人对个人的资金借贷交易，这一互联网金融业务借助于大数据大大增加了客户覆盖范围，不仅资金借贷双方提供了高效、便捷的重要渠道，更是有效满足了小额借款者的借款需求和小额投资者的投资需求，弥补了传统借贷市场的不足，也在大数据技术的支撑下实现了规模扩张。

3.融资众筹

融资众筹也是常见的互联网金融业务，借助于互联网平台，面向广大投资者发布融资信息，一方面为有需求个人或企业提供筹措资金的平台，另一方面也能够为广大投资者提供一定投资回报。融资众筹对于大数据有着较高要求，既要能够覆盖大范围投资群体，又要能够精准定位、精准投放，这样才能发挥融资众筹业务的实际价值。

综上，上述三项互联网金融业务都在大数据技术的支持下得到了广泛化、深入化发展，但与此同时，以海量数据作为互联网金融业务扩张发展的基础，互联网金融风险发生的概率也显著增加。比如移动支付对用户数据的同步共享容易发生信息泄露；建立在数据信用基础上的P2P网络借贷违约率居高不下；融资众筹业务在实际操作中难以甄别数据信息真伪，从而都容易引发互联网金融风险。由此可知，大数据技术在互联网金融中的应用有利有弊，既能够促进互联网金融业务的发展，也会增加互联网金融风险发生概率。因此大数据环境下关注互联网金融发展的同时，需要特别注重互联网金融风险管理。

二、大数据环境下的互联网金融风险分析

大数据环境下互联网金融的发展既有外部机遇，同时也面临一定风险挑战。然而相较于良好的外部机遇，互联网金融潜在的风险问题最应该引起重视，如果忽视对小风险的识别管控，任由其发展，就可能引发大规模风险，不仅威胁整个互联网金融业态体系，更会对宏观经济带来严重冲击。

本文结合大数据技术在互联网金融业态中的应用表现，共识别出以下四种互联网金融风险，相关内容如下：

（一）技术风险

互联网金融如今的高速发展离不开大数据技术的辅助支持，大数据不仅能够帮助互联网金融扩大客户群体覆盖范围，还能够通过云计算实现对目标客户的精准定位，提高互联网金融服务效率。但大数据作为全新的技术形式，在新业态领域中的应用发展本身不够成熟，大数据技术与互联网金融的应用结合整体也处于探索阶段，技术应用层面存在一定潜在风险。其中最主要的技术安全风险就是大数据来源多、杂、乱，而且数据信息进入互联网虚拟环境下更加难以识别[3]。虽然数据覆盖范围的扩大提升了互联网金融业务预测分析的准确性，但底层数据可能存在的虚假错误会直接造成技术层面风险，并影响互联网金融数据分析质量，存在一定技术安全隐患。

（二）系统风险

我国资本市场目前仍处于建设完善期，作为社会经济体系风险较高的金融市场，本身就存在一定系统性风险，而这种系统性风险在互联网虚拟环境中被进一步放大。我国出台了一系列政策用于加强对互联网金融系统性风险的调控管理，避免互联网金融从业者因为短期利益而忽视潜在风险，任由互联网金融脱轨发展，引发重大风险问题[4]。但大数据技术在互联网金融业态中的应用发展，会再次放大互联网金融系统风险，使本身得到管控的互联网金融业态，受益于大数据技术红利再次突破政策管控壁垒，进入到高速却无序的发展模式中。当前我国还没有制定关于大数据环境下互联网金融有序发展的制度标准，缺乏制度约束可能会增加互联网金融系统性风险发生概率，这是新环境下互联网金融发展需要特别关注的风险问题。

（三）操作风险

大数据环境下，互联网金融发展还存在实际操作层面的风险。以信用交易为例，部分互联网金融业态的开展是建立在信用数据的基础上，前期通过调查、收集客户数据信息，经过对客户数据的处理分析，初步判断客户还款能力，考虑客户信用资质，然后建立在信用关系上为客户发放一定额度贷款。但在实际操作过程中，客户可能会因为突发问题而无法及时偿还借款，并导致信用关系破裂[5]。比如借款客户因为经济问题，暂时无力偿还贷款；又比如可能存在恶意违约的客户，有意破坏无抵押的信用合同，这些实际操作中无法提前预知的风险会逐步放大，不仅会导致互联网金融赖以生存的信用关系破裂，严重时更会威胁互联网金融长期健康发展。

（四）信息泄露风险

大数据环境下互联网金融还存在一类风险，那就是信息泄露风险。互联网金融很多业务都需要客户上传个人信息、同步个人数据，大数据的广泛调研、收集与处理分析是为了后期服务的便利。但大数据毕竟是借助网络云端完成基础数据的收集工作，面对复杂、多变的互联网环境，以及随时可能遭遇的黑客攻击，个人用户数据并不是绝对安全，很大程度上存在信息泄露风险。现如今我们生活中频繁遭遇的诈骗短信、电话，就是由于信息泄露引发的一系列连锁风险。大数据技术的应用发展确实为我们的工作、生活提供了便利，但大数据环境下个人信息的同步、共享却也增加了信息泄露的风险，特别是涉及互联网金融这样与个人资金资产有关的业务，一旦信息泄露可能会直接威胁个人财产安全，也是较为严重的风险类型。

三、大数据环境下互联网金融的风险管理策略

综上，基于对大数据环境下四种互联网金融风险的识别、评估与分析，考虑到大数据技术与互联网金融的深度应用结合，为促进互联网金融在新环境下的健康发展，需要特别重视互联网金融可能出现的各类风险问题，并针对性提出互联网金融风险管理策略，以实现大数据环境下互联网金融稳定、高效的长远发展。

（一）修复漏洞，提升大数据技术安全性能

大数据技术作为对海量数据挖掘、处理及应用的现代化技术，由于上线时间短，部分技术功能还不完善，存在一定技术漏洞。特别是大数据技术在互联网金融业态中的应用，海量数据与虚拟网络的结合更让技术漏洞难以及时发掘。因此面对大数据技术存在的漏洞问题，应从以下两个方面提出合理化建议：

第一，相关部门首先应从技术应用层面进行修复，重点加强大数据环境下互联网金融的安全防护。互联网金融主体单位采用大数据技术拓展业务时应同时引入互联网安全防护技术，对互联网金融数据可能存在的技术漏洞进行动态监察、修复及保护，重点防护黑客入侵、数据丢失、遗漏等技术问题，不断改善大数据环境下的互联网金融架构。

第二，随着大数据技术在互联网金融业态领域的深入应用，还应持续更新、改进、完善大数据底层技术架构，增加安全漏洞挖掘、敏感数据识别分析等技术功能，同时可以设置技术风险可视化，在大数据技术应用前对互联网金融业态体系可能存在的各类风险进行排查、识别与分析，提前发现技术应用上可能存在的漏洞，提前做好技术修复，以保障互联网金融业态体系的安全性及稳定性，避免技术风险在实际应用过程中的发生、扩大，从技术源头解决相关风险问题。

（二）加快推进互联网金融制度体系建设

由于我国金融市场制度体系尚不完善，互联网金融作为新业态领域，本身就存在系统性风险，而这种风险在大数据环境下被进一步放大。为了有效解决这类问题，国家必须提高重视程度，深刻认识并预见到大数据环境下互联网金融系统性风险持续扩大，最终威胁整个业态体系的可能性，结合大数据技术特性，以及大数据与互联网金融业务相结合的表现形式，加快推进互联网金融制度体系建设，特别是制定大数据环境下能够合理约束并规范互联网金融业态发展的政策建议与制度措施。

第一，国家设置并拔高互联网金融行业进入门槛，并对当前互联网金融业态进行规范性整顿。大数据环境下互联网金融业务的很多潜在风险更加隐蔽，如果整个行业良莠不齐，缺乏规范性与秩序性，必然会增加系统性风险发生概率。因此国家金融监管部门一方面应提高互联网金融行业进入门槛，对新进入该领域的平台、企业进行严格审查，确保新进入企业合规合理；另一方面，国家应加强对互联网金融市场整顿，遵循优胜劣汰市场原则，将一部分不符合要求、不符合规定的互联网金融平台、企业进行清退处理，并通过提高行业规范性来最大程度规避系统性风险。

第二，国家金融监管部门考虑到大数据环境下互联网金融系统性风险的持续性危害，应引入并构建第三方监察担保机制。第三方监察机构主要负责实时监察互联网金融数据是否存在异常值，因为系统性风险发生前兆就是数据的异常波动，一旦发现互联网金融基础数据存在异常，第三方机构必须要第一时间进行预警，并对数据异常风险进行排查分析，以此预防系统性风险发生；第三方担保机制则主要对互联网金融客户负责，由于大数据环境下互联网金融客户范围进一步扩大，互联网金融平台与企业难以对目标客户风险进行识别管理。因此需要第三方担保机构介入，通过第三方担保机构更为专业的贷前审查及风险评估手段，做出更为准确的风险预估，由此形成同第三方担保机构紧密相连的风险共担机制，以此来减少并规避大数据环境下互联网金融系统性风险发生概率。

（三）完善互联网金融征信评级系统

互联网金融业态体系不同于传统金融机构，特别是大数据环境下互联网金融相关业务的开展，比如P2P网络借贷业务、移动支付业务等，都需要对海量客户基础信息进行审查管理。但大数据环境下互联网金融客户信息数据来源复杂多变，操作难度较高，实操过程中经常出现数据遗失、错漏、失真等问题。因此为减少并规避互联网金融数据的实操风险，最有效的方式是建立一个覆盖各项基础信息的征信数据库，科学利用征信数据库加强对客户海量数据信息进行审核、监管。

第一，大数据环境下互联网金融平台应构建一个全面完善的信用评级系统。信用评级系统不能沿用传统操作模式，不能由客户进行简单信息陈述，再由工作人员主观进行评级打分，这样获取到的客户基础数据既不全面，对客户信用资质做出的评级也不准确。互联网金融平台的信用评级系统一定要与大数据技术相绑定，对于互联网金融客户信用资质的评价打分应建立在海量客观数据精准分析的基础上，比如客户往期的消费记录、信用卡还款记录、往期P2P平台的借款及还款记录、是否有过不良信用人名单等，要基于对互联网金融客户往期信用数据的客观评估分析，经过海量数据分析、精准评估等一系列操作得到的信用评级才能够作为互联网金融相关业务有序开展的重要依据。

第二，大数据环境下互联网金融相关业务的实际操作必须围绕信用评级系统展开，特别是对互联网金融客户信用资质的评估审核，应细分AA、A、B、C、D、E、HR六个信用凭借。互联网金融平台、企业的实操过程中应基于客户信用评价为其匹配并设计个性化业务，比如为AA级客户发放大额、高质量信用贷款，但对于D级以下客户的资质审查、贷款发放等就要特别慎重，而且原则上不能对信用评级在D或E的客户破例发放C以上的融资标的，做到等量匹配，以此减少并避免大数据环境下互联网金融操作风险的发生。

（四）加强个人用户数据信息的安全管理

大数据环境下，互联网金融需要面对、审核、评估分析及管理的数据量过大，海量数据的处理分析过程中经常会出现数据丢失、个人信息泄露等安全问题。面对此类问题，互联网金融平台及企业应强化风险管控意识，重点加强对个人用户数据信息的安全管理。

第一，互联网金融平台及企业应针对主要客户构建个人信息数据库，并应用大数据模块的区块链技术，在个人用户数据库中设置不同区块，每一个区块应对应记录互联网金融客户的姓名、年龄、文化背景、婚姻关系、工作状况、收入水平等各项数据，按照独立的数据区块进行安全管理。这样分区块单独管理，是否发生数据丢失、遗漏风险会更加清晰可视，任何一个区块数据发生异常，都能够第一时间发生，做出预警的同时能够采取应急处理手段，及时找回丢失数据，避免因个人信息遗失引发大规模互联网金融风险。

第二，互联网金融平台及企业个人用户信息数据库与征信评级系统应建立紧密联系。两个数据库系统要保持信息共享，一方面可以将互联网金融客户信用评级系统中收录的各项信息，比如往期消费、信用等数据及时导入个人信息数据库中，做好一对一数据匹配，以此对照管理，其中一个数据库如果发生信息丢失，另一个数据库也能够做出预警处理，从而加强了数据安全管理；另一方面，个人信息数据库中收录的客户年龄、学历、工作收入等基础类信息，也可以安全传递至信用评级系统，并作为互联网金融客户信用资质评价的重要参考项，即便客户往期存在信用违约的不良记录，但只要考察发现客户有着稳定的工作及收入，就可以在信用评价过程中综合各方因素对客户全面评估，给予客户一个更加客观的信用评级。由此，通过两个数据库系统的互通联系、数据共享，不仅能够提高数据利用率，而且能够双向加密实现对个人用户信息数据的安全、保护与管理，从而有效降低个人信息数据丢失泄露等风险发生。

结语

综上所述，大数据技术在互联网金融业态中的应用有利有弊，一方面大数据环境下互联网金融业务实现更新升级，服务模式更加高效便捷；但另一方面，大数据环境下互联网金融很多潜在风险也更加难以识别、难以实现精准管控。因此基于大数据环境下，必须重点加强对互联网金融风险管理，从技术安全应用、制度体系建设完善、建设信用评级系统、个人信息数据安全管理四个方面采取科学有效的风险管理措施，加强大数据技术与互联网金融业务的深度应用结合，以此促进大数据环境下互联网金融业态的健康发展。