基于ICT的互聯網金融監管技術研究

李 靜，曹 燁

（華信咨詢設計研究院有限公司，浙江 杭州 310051）

0 引言

互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式[1]。我國互聯網金融自從2013年以來得到了迅猛發展，呈現出多種多樣的業務模式和運行機制，如P2P網貸（注：P2P網貸機構已全部停止運營）、眾籌、第三方支付、數字貨幣等發展模式，已經滲透到人民群眾生產生活的每一個角落，影響改變著人們的生產生活方式，也為“大眾創業、萬眾創新”打開了新的大門、提供了新的途徑，對我國經濟快速發展有著重要推動作用。

但由于我國互聯網金融發展過于迅猛，且現階段信用體系和法律法規制度尚不完善，缺乏行業自律和有效監管的互聯網金融帶來的新問題與新風險已經開始顯露，出現了網絡非法集資、網絡金融詐騙等一系列問題，典型的如e租寶、泛亞、e速貸等事件，給人民群眾的切身利益造成了損害，而滯后的問題處理又使得受害者的權益無法得到充分保障。因此，在目前金融監管部門不斷加強對互聯網金融監管以及制定完善相關法律法規等基礎上，還迫切需要建立運用現代信息與通信技術（Information and Communications Technology，ICT）解決互聯網金融監管的一些技術手段，及早對互聯網金融可能出現的問題進行相關行為監測、數據采集、對比分析、事件研判、風險預警等，防范和化解互聯網金融重大風險，對促進和提高我國互聯網金融健康發展有著重要的意義。

1 互聯網金融發展帶來的問題

1.1 給人民群眾利益帶來損失

互聯網金融得益于互聯網信息技術不斷提高與社會經濟快速發展，迅速成為近年來金融領域的一種新業態，它如雨后春筍般蓬勃發展，給人民群眾日常的生產生活帶來極大便利，成為必不可少的重要組成部分。但是在互聯網金融領域尚存在監管技術不成熟、監管規則不完善、監管體制不健全等問題，某些不法分子趁機建立多種多樣的“金融平臺”撈取不義之財，如一些網絡非法集資平臺或網絡金融詐騙平臺等戴著“普惠金融”的帽子，披著“金融創新”的外衣，通過龐大的線上線下營銷隊伍搞地毯式推廣，而部分群眾由于缺乏對相關互聯網金融領域風險隱患的認知和防患，不明真相地紛紛投資或參與各種“高收益、低風險”互聯網金融產品，或投資理財、借貸消費等，結果就是互聯網金融平臺一旦資金鏈斷裂或出現其他風險，隨之而來的便是卷款跑路讓投資者血本無歸，或是讓借貸者無法償還高額本息而陷入絕境，或是造成對個人信息泄露和隱私保護的威脅、資金財產安全的威脅等，最終給人民群眾的利益帶來巨大損失。

因此，需要運用ICT建設互聯網金融監管相關技術手段，通過對互聯網金融平臺的開辦情況、運行狀態、網絡數據分析、網絡行為研判等全面研究，加強對互聯網金融平臺的監測分析預警，為互聯網金融監管部門監管決策提供技術支撐，預防并減少互聯網金融風險給人民群眾帶來的損失，維護互聯網金融健康發展。

1.2 給經濟發展與社會穩定帶來風險

互聯網金融對社會企業提高生產效率、降低成本和改善服務發揮了不可替代的積極作用，且其行業規模將不斷擴大，且面臨廣闊的市場空間，各級政府和相關職能部門也為其創造了相對寬松的發展環境，出臺了一系列政策措施，以促進互聯網金融穩定健康持續發展，如國務院網站發布的《國務院關于印發推進普惠金融發展規劃（2016—2020年）的通知》指出：大力發展普惠金融，是我國全面建成小康社會的必然要求，有利于促進金融業可持續均衡發展，推動大眾創業、萬眾創新，助推經濟發展方式轉型升級，增進社會公平和社會和諧[2]。

雖然現階段我國的經濟發展已經離不開互聯網金融，互聯網金融也成為推動我國經濟持續穩定發展的重要因素，但是前些年頻繁發生的互聯網金融平臺風險事件，如2015年e租寶500多億元的案子震驚了全國、錢寶網平臺涉嫌非法集資事件等，在一定程度上造成風險溢出，給經濟發展與社會穩定帶來了風險，嚴重的系統性風險甚至可能會影響到一個地區的社會穩定。因此，不僅需要完善法律制度、加強監管體系等，更需要運用ICT建設互聯網金融監管技術能力，通過對各互聯網金融平臺的運行情況監測、網絡數據收集和采集、大數據對比分析等，形成互聯網金融平臺態勢報告，為金融監管部門決策提供平臺技術支持，為我國互聯網金融促進經濟社會穩定健康發展提供能力支持。

2 基于ICT的互聯網金融監管技術

大數據是未來最重要的資產，對于互聯網金融尤其如此，針對互聯網金融快速發展帶來的諸多問題，可以通過對ICT中大數據、云計算、數據挖掘、區塊鏈等技術的應用，對互聯網金融相關數據進行監測采集，建立互聯網金融平臺數據庫，構建基于互聯網金融風險分析和預警的目標模型，并運用大數據技術進行分析研究，強化對互聯網金融的技術監管，提高行業整體風險控制的能力，防范和化解互聯網金融重大風險，促進我國互聯網金融的持續健康穩定發展。基于ICT的互聯網金融監管技術邏輯架構如圖1所示。

圖1 基于ICT的互聯網金融監管技術邏輯架構

2.1 建立互聯網金融平臺數據庫

互聯網金融是互聯網技術和金融功能的有機結合，依托大數據和云計算在開放的互聯網平臺上形成的功能化金融業態及其服務體系[3]。相對于傳統金融具有成本低、效率高、覆蓋廣、發展快、管理弱、風險大等特點，而現有的監管手段已不能很好地服務于互聯網金融的發展，也無法從根本上解決互聯網金融跨市場、跨業務、跨區域等監管難題，在缺少有效監管的情況下頻繁發生的互聯網金融公司風險事件，給經濟發展與社會穩定帶來了風險。由于國內監管技術手段開始向大數據的獲得和深度分析的融合方向發展，所以迫切需要運用ICT不斷提升對互聯網金融平臺，以及與之相關的網上虛擬部落、虛擬社區、社交媒體及粉絲群體等海量互聯網金融相關數據的采集、分析、加工與存儲，融合建設國家級/省級的互聯網金融平臺數據庫，強化互聯網金融數據收集治理協同，為我國互聯網金融的高效治理奠定大數據基礎。

建設基于國家級/省級的互聯網金融平臺數據庫，依據《中華人民共和國網絡安全法》《中華人民共和國數據安全法》《中華人民共和國個人信息保護法》等國家法律法規和有關部門要求，建立互聯網金融平臺數據庫的采集標準，優化完善互聯網金融平臺數據庫的范圍、種類、類型、數據量等，在此基礎上按照標準規范對元數據進行聚類分析、相關分析等預處理，滿足數據存儲和管理要求，為后續對互聯網金融平臺數據庫應用大數據技術奠定基礎。

一是建立互聯網金融數據采集標準規范，運用多種技術手段采集互聯網金融數據。目前互聯網金融參與人員眾多、涉及平臺多樣、牽涉數據種類繁雜，且互聯網金融相關數據呈指數級增長，因此需要革新傳統數據采集獲取方法和標準，采用ICT中多種技術手段獲取數據，并打通數據平臺壁壘，實現互聯網金融相關數據的互聯互通、共用共享，成為互聯網金融技術監管的第一要務。根據數據采集權限、范圍、類型等要求，運用離線采集（ETL等工具）、實時采集（Flume、Kafka等工具）、互聯網采集（Crawler、DPI等工具）等多種技術進行互聯網金融數據采集，如運用爬蟲技術從Internet上抓取網頁內容并提取目標數據，按照一定規則和篩選標準方法進行數據歸類形成目標數據庫；或根據國家有關法律法規，督促互聯網金融平臺根據不斷完善規范的互聯網金融數據采集方法和標準，通過系統接口等相關方式完成上報數據的更新迭代，達到不斷豐富和擴展互聯網金融平臺數據庫的目的。

二是建立互聯網金融數據庫存儲和管理標準規范，并對元數據進行預處理以滿足數據監管要求。面對海量的場景多樣和匯聚復雜的互聯網金融數據，根據互聯網金融數據呈現出的結構化、半結構化和非結構化特征，建立互聯網金融數據庫存儲和管理標準規范，運用大數據存儲技術及數據庫技術等，按照互聯網金融數據的分級分類、數據敏感程度、數據管理等要求，建立面向互聯網金融的平臺基礎數據、人員金融數據、社交數據、關聯關系數據等多種形式的關系型數據庫、分布式數據庫、云數據庫、NoSQL數據庫、面向對象的數據庫、圖形數據庫等，按照監管需求進行相關數據的預處理和存儲，積累形成不同層次的數據知識庫，完成建立覆蓋所有互聯網金融平臺的大數據庫。

2.2 對互聯網金融平臺數據庫進行大數據技術分析

大數據環境下互聯網金融數據來源非常豐富且數據類型多種多樣，存儲和分析挖掘的數據量龐大，大數據技術處理分析的高效性和可用性對互聯網金融平臺監測分析預警的準確性和及時性起著決定性作用，因此，需要云計算、數據挖掘、區塊鏈等多種技術協同操作，加強對互聯網金融平臺數據庫的技術協同分析，為防范和化解互聯網金融重大風險提供技術能力支撐，提高互聯網金融監管的科學性。

一是運用云計算技術建立基礎計算資源，為互聯網金融平臺數據庫進行數據挖掘分析奠定算力基礎。針對互聯網金融平臺數據庫中的平臺、人員、社交、產品、信息和服務等各類型大規模海量數據的處理需求，傳統計算和存儲已不能滿足需求，可以運用不斷提升數據分析與存儲技術的云計算技術，建設以計算和數據存儲處理兼顧的綜合云計算平臺，對互聯網金融平臺數據庫進行集分布式計算、負載均衡、并行計算、網絡存儲、虛擬化等多種技術于一體的、具有超強計算能力的數據挖掘分析，如運用Hadoop大數據處理平臺的分布式文件系統HDFS解決互聯網金融海量數據的存儲問題，利用MapReduce解決互聯網金融大規模數據處理的并行計算問題，利用Hive解決互聯網金融數據提取轉化加載等，為互聯網金融平臺模型、市場發展模型、信用評級模型、風險控制模型等模型分析提供基礎數據計算和存儲支撐，為互聯網金融平臺數據庫進行數據挖掘分析奠定算力基礎。

二是構建基于互聯網金融數據的監管目標模型，運用數據挖掘等技術進行大數據分析。根據監管部門對互聯網金融監管具體目標的實際需求，基于國家級/省級的互聯網金融平臺數據庫的數據，采用數據建模等理論方法算法，運用數據庫、統計學、機器學習、模式識別、可視化技術等構建基于互聯網金融數據的多種監管目標模型，以及在挖掘時用決策樹、粗糙算法、關聯規則挖掘算法、神經網絡等算法進行數據挖掘[4]，自動化分析互聯網金融有關數據，完成對互聯網金融數據的歸納推理，并使用數據可視化技術將大數據分析處理結果數據以圖形化的報表等形式呈現出來，幫助金融監管部門決策者隨時掌握互聯網金融現狀和發展變化情況，調整相應的監管策略并做出正確的決策，有效地建立風險預警機制。

三是加強區塊鏈等新技術在互聯網金融領域應用的應對舉措，不斷提高互聯網金融監管技術能力。區塊鏈技術本質是維護一個可靠的數據庫的技術，可將數據信息組合成不同類型的數據庫，將來在進行查找時，能夠隨時獲取數據信息的儲存記錄[5]。區塊鏈技術在互聯網金融領域的發展應用是當前極為重要的一種新型科技金融模式——區塊鏈金融，其在一定程度上雖然有效推動了我國金融領域的改革，但是也給互聯網金融監管帶來了巨大的挑戰，給整個金融市場帶來了不小的風險。因此，需要金融監管部門根據區塊鏈等新技術的最新發展應用，研究部署應對可能出現互聯網金融風險的措施，統籌互聯網金融監管技術方面的布局，不斷提高互聯網金融監管技術能力，完善區塊鏈金融風險防范監管體系，推動互聯網金融更好、更快、更強地向前發展。

3 不斷完善互聯網金融監管手段

3.1 完善互聯網金融監管機制

由于現有金融監管手段無法從根本上解決互聯網金融跨市場、跨業務、跨區域的監管難題，需要金融監管部門發揮主導和組織作用，做好機構職責分工以及對接協調合作，針對互聯網金融領域完善相關法律法規、健全監管體系、強化監管協同，嚴格管理規范互聯網金融有關機構平臺，嚴格限定其所開展業務范圍及商業模式，加強對互聯網金融產品的備案登記檢查，督促相關部門定時完成相關數據的上報，并綜合基于ICT的互聯網金融平臺大數據分析和其他監管數據，不斷完善科學的互聯網金融監管機制，為防范和化解互聯網金融重大風險建立法制基礎。

3.2 建立互聯網金融問題反饋窗口

為有效防范和化解互聯網金融重大風險，需要多渠道及時收集掌握有關互聯網金融重大風險的信息，而建立國家級/省級的互聯網金融問題的網上反饋窗口，可以及時有效地從互聯網金融直接利益攸關者（如互聯網金融用戶等）獲取有關風險反饋線索信息，通過運用基于ICT對上報的反饋數據進行分類、存儲、挖掘與分析，在此基礎上對互聯網金融平臺進行全方面的技術監測，并與互聯網金融平臺數據庫的大數據技術分析進行聯動，建立綜合的互聯網金融風控模型，對有效防范和化解互聯網金融重大風險具有重要的作用和價值。

4 結束語

互聯網金融是信息時代下互聯網技術與金融業融合發展的必然產物，是一把雙刃劍，它能給廣大人民群眾日常的生產生活帶來便利，促進經濟與社會進一步發展，但也能給人民群眾的利益帶來巨大損失，給經濟發展與社會穩定帶來了風險。因此，需要不斷完善互聯網金融法律體系，加強金融監管部門監管和建立互聯網金融信用體系，同時還需要加強對基于ICT的互聯網金融監管技術的研究，通過大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等技術的應用，建立覆蓋國家級/省級的互聯網金融平臺數據庫，運用大數據技術對其分析研究，為金融監管部門提供技術支撐，防范和化解互聯網金融重大風險，促進我國互聯網金融的持續健康穩定發展。■