互聯網信貸風險防范研究

摘要：隨著互聯網經濟迅速崛起，對傳統經濟模式造成重大影響。許多傳統商業銀行抓住時代發展機遇開展互聯網信貸業務。互聯網信貸業務不同于傳統信貸業務，互聯網信貸業務具有很高的便捷性，實現足不出戶就能辦理信貸業務，大大提升了客戶群體的便捷性。但互聯網信貸業務同樣具有兩面性，互聯網充斥著各種風險，互聯網信貸業務面臨較大的風險挑戰。由于我國信用體系建設尚不完善，難以有效對互聯網信貸實施有效監管，導致互聯網信貸業務潛在風險較大。因而，加強互聯網信貸風險防范是許多商業銀行業務轉型期重要工作內容。本文首先就互聯網信貸風險進行簡要分析，然后以某互聯網信貸平臺為例進行探討，分析互聯網信貸風險防范存在的問題，并在此基礎上提出改善對策。

關鍵詞：互聯網信貸;風險防范

中圖分類號：D922.282;F724.6;F832.4?文獻識別碼：A?文章編號：2096-3157（2020）19-0127-02

一、銀行互聯網信貸風險種類

截止到2018年年底，互聯網網貸平臺達到7700家之多，其中具有各種問題的網貸平臺占比超過58%，市場出現大量良莠不齊的網貸平臺，從而導致網貸風險劇增，影響了互聯網金融整體健康發展。

1.信用風險

信用風險是信貸業務主要面臨的風險，同時信用風險也是市場經濟整體下主要存在的風險。信用風險又稱為違約風險，在信貸業務中由于借入資金方可能處于某種因素影響導致難以到期償還債務的風險。從信用風險的性質進行區分，可以分為不可抗力因素引起的信用風險以及普通信用風險。不可抗力因素引起的信用違約是指借款人由于外部不可抗力因素影響，并非主觀因素影響有意違約。例如，此次疫情危機下許多借款人難以定期償還借款，并非有意進行違約。普通信用風險是指在信貸審批過程中，由于借貸雙方對信息掌握度不同，信息不對稱影響會導致潛在的信用風險。信用風險是互聯網信貸業務中常見的風險，互聯網信貸業務審批流程比較簡單，不需要面對面提交審核材料等信息，只需要在平臺提交身份信息、工作、收入等情況就能獲得貸款，這也為許多資質較差的人制造借款契機，從而對互聯網信貸業務造成不利影響。

2.運營風險

當前市場充斥著各種各樣的網貸平臺，由于經營管理水平存在較大差異，市場競爭日益激烈，許多網貸平臺在市場競爭沖擊下可能面臨生存威脅，會放松信貸審批條件，吸引更多貸款客戶群體，增加了平臺經營風險。而且，網絡信貸平臺的客戶群體通常與傳統商業銀行的貸款客戶群體不同，網貸平臺客戶群體資質水平較差，存在較大的信用風險。從近年來頻頻發生的網貸次級貸款事件能夠看出，由于缺乏完善風險控制體系，難以有效平衡平臺理財產品收益與風險，從而導致平臺業務存在較大的運營風險。

3.技術風險

互聯網信貸是一種新型的金融模式，依據互聯網等信息技術系統、平臺開展信貸業務。互聯網本身具有雙面性，在給人們帶來便捷性、實時性等便利的同時也存在較大的網絡風險。互聯網信貸依據網絡平臺需要較高的技術要求，建立完善的交易保障機制，從而保障平臺經營管理的穩定性。許多規模、資質較差的網貸平臺缺乏完善交易機制，給不法分子留下了可乘之機。近些年，我國互聯網金融蓬勃發展，但是隨之而來的網絡金融詐騙等事件頻發，以及網貸平臺頻發被黑客攻擊甚至倒閉等現象，僅在2017年由于技術風險影響就有200多家網貸平臺就此倒閉。由此折射出，互聯網信貸潛在技術風險較大，因而互聯網信貸平臺不僅需要加強對金融業務管理，而且還需要加強對網貸平臺的技術維護，保障平臺網絡安全。

4.政策風險

網貸平臺非法經營、頻頻倒閉、卷逃跑路等現象頻發，引起了政府部門的高度重視，通過出臺多項政策規范網貸平臺發展，以及經營管理。在2014年，國務院要求銀監會加強對網貸平臺監管整治，并在此之后出臺了多項政策進一步規范網貸平臺資金存管、債權轉讓、信貸等業務。通過嚴格政治清除了許多違規經營以及不合標準的網貸平臺，截止到2018年年底，通過嚴格整治除去轉型以及停業的平臺，正常運營的網貸平臺僅有1025家。因而，對網貸平臺來說，不能一味重視業務收益以及盈利性，應當重視自身合規性、合法性，從而降低政策變動造成的不利影響。

二、A互聯網信貸服務風險防范存在問題

A互聯網信貸服務平臺成立于2013年，屬于國內某知名上市互聯網科技企業下屬金融科技平臺。通過將母公司等前沿信息技術應用到網貸平臺，諸如大數據、AI技術、云計算等，經過幾年發展，該網絡信貸平臺成為國內知名金融名科技服務品牌。平臺主要經營業務有理財、信貸以及金融科技，平臺信貸業務依據大數據、AI等先進技術，提高信貸業務的便捷性、安全性，與市場其他網貸平臺相比，該平臺操作簡單、審批效率高、放款快以及信貸額度較高等特點。

1.數據真實性受到重大影響

A網貸平臺風險控制主要根據大數據風控原理進行風險控制，通過數據收集，結合數據源進行深入分析，包括用戶行為、社交、信貸、社會金融平臺公布失信數據等信息。通過多方面收集信息從而在此基礎上進行風險評估與控制。但是在實際執行過程中難以有效保證收集的信息數據質量，從而影響風險控制。以A網貸平臺風險控制重要參考信息為例，A網貸平臺通過收集用戶社交數據，對用戶的性格、信用等進行評估。事實上，在社交平臺中許多人在網絡上表現出的行為與現實生活迥然不同，就會造成收集的信息數據失真。而且，互聯網充斥著大量的詐騙陷井，許多用戶社交賬號被盜用，在網上發布欺詐信息等，在后期信用評估時難以真實評價用戶的信用資質情況。有些用戶客戶通過保持較好的信用記錄從而達到騙貸的現象同樣存在。美國借貸公司lendingclub與美國著名社交平臺facebook進行聯合評估用戶征信，但是發現收集信息的錯誤率高達50%，影響影響評估的準確性。

2.存在信息泄露安全風險

Facebook泄露社交用戶個人信息事件引起了重大不利影響，A網貸平臺通過收集個人相關信息，從而對信貸客戶的信用進行評估，而且在辦理網上信貸業務時需要提交個人身份信息、收入、職責等信息。許多網絡黑客在攻擊網站平臺時會盜用大量的個人信息，存在較大的信息泄露風險。因而，網貸平臺需要建立信息安全數據庫，保障用戶信息安全，防止信息泄露帶來巨大的經濟損失。以Facebook為例，由于泄露個人用戶信息被起訴導致賠償巨額款項，并且面臨行政處罰。A網貸平臺基于大數據等前沿技術進行風險防范，但是其母公司在2017年被爆出旗下某產品對個人信息安全保護較差，網絡不法分子能夠從其中獲得大量的私人信息，包括學校、政府單位等私人文件，對社會造成重大不利影響。因而，A網絡信貸平臺需要提高用戶信息安全度，防止信息泄露造成巨大的經濟損失。

3.風險控制理論缺乏有效性

A網貸平臺風險控制基于大數據等前沿技術，根據風險控制理論建立風控模型，從而實現風險控制目的。但是在互聯網信貸業務中，通過風險控制模型將社會信用與金融信用聯系起來建立風險控制模型，可能存在不當。因而，社會信用與金融信用本身具有弱相關性，正如社交網絡中反映的信息情況并不能真實代表個人情況。例如，一個人具有正義感的憤青，可能由于發表不當言論，從而被誤評為征信資質不佳的潛在借款用戶。另外，A網貸平臺的風險控制主要傾向于貸前信用風險評估，而對貸中、貸后缺乏有效的風險管理。

三、加強互聯網信貸服務風險防范對策

1.提高信息數據的真實性與有效性

大數據風險控制是網貸平臺風險管理主要發展方向，通過大數據進行風險控制能夠提高風險識別、評估的準確性，但是信息數據質量問題影響風險評估的準確性。對此A網貸平臺可以與更多社會服務商以及企業建立合作，多方面收集信息，從而提高信息數據的真實性與準確性，提高信用評估結果的準確性。可以通過與支付寶、京東等電商巨頭建立合作從而獲得更多具有價值的用戶信息。例如，可以通過收集支付寶芝麻信用、京東白條使用情況等信息，從而判斷用戶信用狀況。也可以通過與通訊服務商建立合作，獲得更多個人準確信息。針對網絡社交平臺獲得的信息，要充分洞察信息的真實性，從而提高風險評估的準確性。

2.提高信息與網絡安全防控

用戶私人信息安全管理對網貸平臺健康運營發展至關重要，信息泄露不僅影響平臺社會形象，而且會給社會造成巨大的經濟損失。數據時代，大量的信息數據給企業信息安全防范增加了巨大難度。傳統信息安全管理通過快速加密從而保障信息數據安全，但是針對大量的信息數據，不僅加密效率較低，而且安全性較差。因而，A網貸平臺可以通過建立獨立信息數據庫，切入數據庫與外部網絡之間聯系。同時，A網貸平臺需要創新數據安全防范措施，提高數據安全度，實時監控數據庫存在的安全漏洞，防止出現信息泄露。

3.加強風險團隊建設

A網貸平臺通過大數據將個人社會信用與金融信用聯系起來，導致實際信用風險評估結果缺乏準確性。美國Lendingclub通過與Facebook聯合評估個人信用情況，發現信息錯誤率高達50%，信用評估結果科學性、準確性存在重大疑慮。基于風險控制理論建立的風險控制模型難以有效滿足當前復雜的網絡環境。因而，需要不斷完善風險控制模型，可以通過AI技術、機器學習等先進技術，不斷完善風險控制模型，從而提高風險評估準確性，加強對信貸風險控制。另外，網貸平臺也需要加強內部風控人員建設，提高人員風控意識，加強對信貸業務風險審核，從而有效控制信貸業務風險。

參考文獻：

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作者簡介：

苗冬梅，供職于遂寧銀行股份有限公司。