互聯網金融的風險及其控制措施探析
——以支付寶為例

余焱 武漢晴川學院

一、互聯網金融存在的風險——以支付寶為例

（一）操作風險

互聯網金融快速發展初期，因為過度傾向于市場占比的增長與所涉及業務的擴張，同時也因為互聯網金融企業沒有及時對于各個過程所產生的問題進行改進，沒有據實的建立對于各種意外情況的風控模型對策導致了互聯網金融操作風險的存在。

（二）信用風險

1.違約風險

現在社會普遍存在的一個現象就是征信管理系統完善不夠到位，信息覆蓋也不完全，對互聯網金融的影響更是巨大直接導致了違約成本極低導致了違約風險的極大增加。以支付寶為例來說，支付寶旗下“余額寶”這項理財產品，一直保持著“較高收益”的對外宣傳，但近些年來在傳統金融業和宏觀調控的影響下，用戶收益并不如宣傳那般。更有一些理財產品，其用戶不僅沒有收獲到宣傳上的“高收益”，甚至還遭遇了平臺跑路造成了較大的經濟損失。

2.個人信用信息泄露風險

大數據時代下業務的展開離不開對于消費者信息的掌控與分析，尤其是用戶的信用信息，用戶的信用信息如果被泄露篡改，從而就難以對用戶進行準確的信用評估也會產生信用風險，對于經營活動也會產生額外的壓力。而第三方支付必須要求用戶綁定手機號碼、身份證還有銀行卡號，這也使得消費者的個人信息等數據在軟件中暴露無遺。

（三）運營風險

1.流動性風險

保持正常的流動性，對于業務的運營來說至關重要，但對于互聯網金融而言，儲存資金不如傳統金融業充足，當意外情況發生時，容易產生流動性風險。縱觀分析各類互聯網金融平臺倒閉關鍵，有相當數量的公司的經營失敗是由于流動性風險問題，流動性風險對于互聯網金融平臺的運作來說極其重要。

2.資金平衡風險

對于互聯網金融公司來說對于資金的運營使用更是無比重要，對于資金的使用不僅要保證有效率的輸出從而產生最高效益的經濟收益，還要保證留存保持公司產業正常運營與應對意外風險的留存資金，對于資金的合理調配直接關系到一個企業的發展生存進程，此風險也會在不當決策后顯得極為致命。

二、互聯網金融風險成因分析——以支付寶為例

（一）互聯網金融安全受到威脅

支付寶是基于互聯網的第三方支付公司和互聯網金融行業的先行者，其吸引了眾多網絡世界中的黑客對其發起網絡攻擊，產生了巨大的網絡信息技術風險。網絡是互聯網金融開展的載體，一方面網絡方便了互聯網金融從業者和消費者的金融理財行為，另一方面由于網絡信息技術的快速發展，如果支付寶不對其原有的技術進行升級換代，那么就很容易被黑客找到漏洞產生不可估量的損失。

（二）互聯網金融缺乏相應的標準規范

支付寶借助互聯網本身的獨特優勢在短時間內取得了快速發展。但快速發展同時也意味著不成熟、不完善，支付寶在互聯網金融行業中處于一個無人監督的狀態中。支付寶中的余額寶以其高回報率吸引了巨量的資金，本該投向銀行的資金紛紛轉投余額寶，造成了資金都倒向互聯網金融行業的局面，對傳統理財產品造成了難以想象的沖擊，這對于在互聯網金融行業中營造一個健康發展的大環境起著阻礙作用。

（三）當前監管體系無法適應市場

放眼傳統金融領域的監管是經年累月的積累形成的且已經趨于完善擁有嚴謹完整的體系，形成了“一行三會”的監管模式。各級別的機構之間相互監督相互協助，同時也有完整的法律體系對其進行約束。而對于剛剛興起各方面都不太完善的互聯網金融產業來說，其相關法律法規不夠完善，難以做到有法可依。相比傳統金融行業有著完善細致的法律法規，以余額寶、天弘基金為典型的基金售賣擦邊球行為顯得頗為無奈。

三、互聯網金融風險的具體控制措施

（一）建立互聯網金融安全體系

由于互聯網的特性，互聯網金融的技術風險較高，所以建立完善互聯網金融安全體系是一件必不可少的功課。一方面需要升級是個與互聯網金融能相協調的信息系統。加大國內科研力度，無論是軟件或者是硬件都減少依靠進口，由此增加安全性與保密性。另一方面增加互聯網防護力度，減少因為黑客攻擊電腦病毒侵襲所產生的互聯網風險。最后也要完善互聯網用戶實名制，在實名制的普及下促進網民的遵紀守法。

（二）大力完善互聯網金融監管和法律體系

1.嚴格市場準入制度

對涉及公眾投資的互聯網金融業務實施前置審批，只有通過嚴格的審批后才能從事相關業務，并納入監管范圍，實施穿透式監管，防止監管套利。

2.壓實屬地監管職責

建議以省級地方監管機構為互聯網金融監管主體，落實屬地監管部門擔負第一責任。

3.建設信息預警平臺

建議有關部門建設互聯網金融信息監測平臺，運用互聯網、大數據等手段，完善金融風險監測預警機制。

（三）應用大數據科技增加企業風險管理能力

根據阿里小微金融服務集團創新金融事業群提供的數據，曾在2016年一支付寶賬號曾在中國不同四個省份先后登陸進行大額消費，經過支付寶官方后臺風險分析，立即對其賬戶進行了凍結，進行的賬單業務也進行了凍結及時保障了消費者的權益。事后經過警方查明的確是一起犯罪活動。在反洗錢領域經過對于用戶交易數據的分析與模擬，支付寶平臺設計了信用卡套現與反洗錢的數據模型，此模型能有效識別相關可疑人員。