互联网风险分析大全11篇

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篇（1）

此外，微信理财通、百度理财都是等同于余额宝一样的互联网金融理财产品，均具有高收益、灵活转账的特点。它们凭着“互联网平台+大数据”的模式，充分发挥着便利性、低成本的优势，对传统银行活期存款业务造成了巨大的威胁，在服务中小微企业和个人用户方面更具优势。 

同时，互联网金融理财产品也存在一定的流动性风险。众多的理财产品势必造成资金的竞争。如果处于经济不稳定的情形下用户大规模赎回资金，势必造成挤兑风险，类同于商业银行的流动性风险问题。流动性风险即当一家银行缺乏流动性时，它就不能依靠负债增长或者以合理的成本迅速变现资产来获得充裕的资金，极端情况下，流动性不足将导致银行清算倒闭。本文以余额宝为例，对互联网金融产品的流动性风险进行分析研究。以下文中出现的“余额宝”，均代表余额宝之类的互联网金融理财产品。 

二、 互联网金融产品流动性风险分析模型 

Diamond与Dybvig于1983年提出了著名的银行挤兑模型（DD模型）。该模型从银行活期存款的功能、缺陷和优化角度，证明银行因其特有的流动性特征而不会被其他机构或市场取代；同时证明了防止银行发生挤兑风险的两个措施：暂停取款和政府存款保险制度，这两者均可实现最优化的纳什均衡。本文运用DD模型对互联网用户、互联网金融平台之间的动态行为进行分析，研究其流动性风险和策略调整的机制。 

1. 研究假设。 

基本假设一：经济体系由N个用户和互联网金融论文产品组成。用户是理性人且厌恶风险，每个人选择要么存余额宝，要么不存，两者选择其一。 

基本假设二：模型为三期模型，T=0，T=1和T=2。余额宝为引入资金，在T=0时向存款人提供理财契约，承诺在T=0存入“1”单位货币的存款人，在T=1时期支取时按r1计息，而在T=2支取或还在账面上，则按r2计息。r2>r1。 

基本假设三：存款人分为两类：第一类存款人偏好提前消费，选择在T=1时期取款；第二类存款人偏好延期消费，选择在T=2时期取款。所有的存款人在T=0时期是同质的，即每个人不知道自己在T=1时期的类型。 

2. 理财契约。根据假设1，经济体系存在于互联网金融产品市场。因此，对于有初始财富的用户，面临两种选择，一是全部存入余额宝，二是不存余额宝。理财契约表示为： 

T=0 T=1 T=2 

1 r1 0 

0 r2 

其中“1”代表在T=0时期每个用户得到了“1”单位的初始货币。T=2为一个确定的时点（如年底或者存款到期时点），T=1并非T=0和T=2的“中间点”，它可以是其中时期内的任意时点。 

3. 行为描述。表1为两类存款人在T=1，2期的收益表。 

在T=0时期，每个人获赠“1”单位的初始资金，由于互联网金融产品的高收益低风险特征，每个人都会选择将“1”单位货币，要么全部存入余额宝，要么全部不存。 

在T=1时期，出现θ状态。这里的θ状态指发生意外冲击，出现流动性需求，比如双十一的网络购物狂欢，大量资金将从余额宝中取出进行购物消费。存款人面临两种选择，一是取出资金进行消费，我们记这一部分存款人所占比例为t；二是继续持有，我们记这一部分存款人所占比例为1-t。第一类存款人取出初始资金，得到的收益为1*（1+r1）=1+r1，而第二类存款人没有取出初始资金，得到的收益为0。 

在T=2时期，由于第一类存款人已经取出全部资金，所以得到的收益为0。第二类存款人因长期持有，得到的收益为1*（1+r2）=1+r2。 

4. 理财契约的一般均衡。存款人取出余额宝资金的目的是为了消费，所以假设第一类存款人在T=1时期取款进行消费的数量为c1，其消费效用为u（c1）；第二类存款人持有资金至T=2时期，取款进行消费的数量为c2，其消费效用为u（c2）。 

u（c1，c2；？兹）= 

u（c1），？兹状态下的第一类存款人的消费效用ρu（c2），？兹状态下的第二类存款人的消费效用 

其中，u（c1）是二次连续可微、递增、严格凹的函数，并且满足u′（0）=∞，u′（∞）=0。ρ为消费时间偏好，0<ρ<1。 

所有存款人的总预期消费效用为： 

EU（c1，c2；？兹）=tu（c1）+（1-t）ρu（c2）（1） 

由假设一可知经济体系中存在N个存款人，T=0时期，每个人获赠“1”单位的初始资金，因此消费预算总额为N个单位。t比例的第一类存款人消费数量为c1，余下的1-t比例的第二类存款人消费数量为c2。由此可见，N个用户的总消费预算约束为： 

■+■=N（2） 

在（2）式约束下，求解EU（c1，c2；θ）的最大值。 

首先，由（1）式和（2）式构造拉格朗日函数L 

L=tu（c1）+（1-t）ρu（c2）+？姿[N-■-■]（3） 

其中λ为拉格朗日系数。然后对（3）式中的c1，c2求偏导， 

通过计算，（4）式与（5）式可联合得出（6）式： 

u′（c1*）=？籽×■×u′（c2*）（6） 

将（6）式变形，得到λ的值为： 

？姿=■=■（7） 

（6）式为理财契约达到均衡时应满足的条件，c1*和c2*为帕累托均衡解。（7）式为等边际法则，意味着c1*和c2*为均衡时，存款人无论何时取款，其消费都是无差异的。 

由于u（c1）是二次连续可微、递增、严格凹的函数，所以其均衡解c1*>c1，c2*>c2。 

5. 理财契约的纳什均衡。由前面的假设，我们用一个有同时选择的两阶段博弈模型，对互联网金融的挤兑风险做进一步讨论。用客户1和客户2分别代表两种类型的存款人。第一阶段为T=1时期选择是否取款，第二阶段为T=2时期选择是否取款。分别用图1和图2的两个得益矩阵表示。 

与前面的假设类似，假设存款人在T=1时期取款资金为c1，存款人持有资金至T=2时期取款资金为c2，1+r2为存款人一直持有的收益。显然可以看出，1+r2>c2。以下是两阶段的博弈模型分析。 

用逆推归纳法来分析，由划线法可以得出，图2中标有下划线的策略为纳什均衡策略。两个纳什均衡（取款，取款）和（不取，不取）分别对应得益（c2，c2）和（1+r2，1+r2）。由于1+r2>c2，可以看出，后一个帕累托均衡（不取，不取）明显优于前一个均衡（取款，取款）。 

当第二阶段的博弈是比较理想的纳什均衡（不取，不取），则第一阶段的博弈为图3的得益矩阵。 

图3可以看出，第一阶段的等价博弈也存在两个纯策略纳什均衡，一个是（取款，取款），另一个是（不取，不取）。可以看出，后一个帕累托均衡（不取，不取）明显优于前一个（取款，取款），同时也是上策均衡和风险上策均衡。因此两客户都会选择后一个均衡（不取，不取），即在T=1时期都不会从余额宝中取款出来，余额宝不会发生挤兑风险。 

如果第二阶段的博弈结果是较不理想的纳什均衡（取款，取款），那么第一阶段的博弈可以用图4的得益矩阵所示。此时也存在两个纯策略纳什均衡，一个是（取款，取款），另一个是（不取，不取），分别对应于得益（c1，c1）和（c2， c2）。但是由于c1，c2的大小无法确定，也就是说上策均衡可以是（取款，取款），也可以是（不取，不取）。如果c1>c2，则可以确定出上策均衡是（取款，取款），下策均衡是（不取，不取）。这也就是说，在T=1时期，由于上策均衡（取款，取款）的存在，大多数存款人选择的是从余额宝中提取资金，市场中出现挤兑提现，导致互联网金融系统崩溃。 

三、 互联网金融产品流动性风险管理措施 

以上的模型分析可以看出，由于纳什均衡的存在，余额宝之类的互联网金融产品存在流动性风险。那么如何防范这样的挤兑风险，业界已有一定的管理措施。 

1. 根据“大数定律”对资金账户做出额度限制。大量的实验证明，当重复试验的次数n增大时，随机事件A的频率总呈现出稳定状态。在余额宝中运用大数定理，其成立的基本条件为：（1）资金池样本量要足够大，即n→∞，参与的用户越多越好；（2）单笔取款金额要小，单笔取款产生的风险对总体流动性风险不会产生显著影响；（3）各资产账户的离散度要大，即每资产账户在整个资金池中的比例不能过大；（4）各用户的风险相关性较弱，风险实现分散化，即用户取款事件都是独立同分布的事件。 

从第三方支付界的鼻祖Paypal，我们可以得到一些关于资金额度限制的启示。Paypal在1999年11月创立了世界第一支货币市场基金MMF，申购起点0.01美元，最高账户余额为10万美元。 

余额宝对用户的资金账户也有相应的额度限制。比如，单用户的账户资金上限为100万元，用户每月转入资金上限为20万元。微信理财通也对每个账户的资金上限作出了100万元的规定。这样的资金额度限制符合大数定理成立基本条件中的第2条，体现了阿里集团与腾讯集团对大数定理的敬畏。实际上，对于任何货币基金管理者心里都存在一个隐患，比如这些资金大量涌入互联网金融体系，是否又会短期撤离，从而发生类似银行挤兑的流动性风险。 

2. 根据“大数定律”对用户行为做出预测，提早作好资金准备。社会学者认为在一个群体中，个体的行为动机无法掌握，但是当群体中的个体达到一定数量时，群体特征就会出现一定的共同规律和趋向。如网购个体的消费行为具有随机性，但几千万总体用户的消费行为却服从大数定律。根据以往“双十一”网购的数据，结合余额宝的有效用户数量、订单价格等指标，可以预测出“双十一”网购节可能的赎回金额。互联网金融公司可提前存储一定的准备资金防患于未然，不至于出现大规模挤兑现象而造成支付困难。 

3. 加强监管。互联网金融业务可分为三大块：第三方支付、P2P网贷和网上金融超市，涉及的监管部门分布于中国人民银行、银监会、证监会等权威机构之中。为余额宝提供资金支付渠道的支付宝，具有第三方支付牌照，由中国人民银行颁布监管。其次，余额宝本质上质上是投资于货币基金，而货币基金领域由证监会监管，需警惕基金可能出现的大幅缩水或大规模挤兑导致的流动性风险。最后，互联网上的信息安全、黑客攻击等风险，由工信部协调监管，需防范由于网络安全漏洞而出现的账户被盗之类的各种风险。针对互联网金融新兴事物，各监管部门需严密分工、协调运作，严格管控流动性风险，保护消费者权益。 

4. 加强立法。互联网金融产品是新生事物，立法相对滞后，这也是互联网金融出现问题的根源。《余额宝用户服务协定》中提出：“支付宝仅向投资者提供资金支付渠道，不保证投资者所购买的理财产品盈利或保本”。这就为将来的亏损埋下了隐患，法律纠纷难以避免。为避免流动性风险出现带来的巨大影响，国家立法部门需充分考虑互联网金融产品的特点，加快相关立法建设，在现有金融法律体系中作修正与补充。如现有的《商业银行法》、《证券法》、《保险法》的修订，以适应互联网金融的发展特征，有效控制风险。同时，还需加强互联网金融消费者的权益保护。互联网金融用户众多，如果消费者的权益保护得不到及时妥善处理，将对金融市场和经济环境造成较大冲击，影响社会和谐稳定。各立法部门需根据互联网金融产品的独特性量身制定出合理的法律法规，促进互联网金融健康有序发展。

四、 结语 

随着互联网金融的发展，越来越多的网民参与了互联网金融产品的购买，但对其流动性风险认识不足。余额宝本质上是货币基金产品，其收益率并非百分百稳定与持续。加上目前类似余额宝的产品众多，竞争激烈，互联网网民更换金融产品的频率也日益频繁。在这种情况下，余额宝为实现T+0策略，其资金池更容易遭到挤兑，流动性风险防范呼之欲出。本文运用DD模型和博弈论，论证了互联网金融产品存在的流动性风险。若对其流动性风险置之不理，挤兑行为可能演化成均衡策略，损害广大投资者利益，甚至危害金融稳定。因此，本文建议尽快完善对互联网金融的监管与立法，采取更加有效的风险控制措施，使其健康有序的发展，成为金融普惠的新渠道。 

参考文献： 

篇（2）

一、“京东白条”的法律关系分析

艾瑞咨询《2016年京东消费金融研究报告》指出，“白条”业务根据其适用场景的不同，其业务性质在法律定性上有所区别：用于京东商城的“白条”属于赊购服务，而用于京东商城外消费场景的“白条”则属于消费贷款。下文将对这两类业务模式的法律关系进行梳理，以明确不同主体的法律地位及其相互间的权利义务关系。

第一种，针对京东商城内自营的商品或服务，京东采取信用赊购的业务模式。即京东与商品、服务消费者之间通过赊购行为形成了债权债务的法律关系。京东作为债权人，而消费者作为债务人。

第二种，针对非京东自营的商品或服务，即在京东商城、京东金融以及其他归属于京东的消费平台上推送的非京东自营的商品或服务，京东通过自建小额贷款公司或者引入第三方放款机构开展在相关领域的京东白条业务。在此领域的京东白条业务中，京东的小额贷款公司1与第三方放款机构2和消费者之间亦形成债权债务的法律关系。

二、“京东白条”的法律风险分析及其防控现状

“京东白条”作为消费信贷业务在互联网领域的创新模式，其独特的发展路径与丰富的消费场景为“白条”业务的高速发展奠定了基础，但同时也为“白条”业务的长期发展留下了隐患。本文仅对“白条”业务的法律风险进行分析，至于信用风险、流动性风险以及操作风险等不在此赘述。

法律风险，在通常意义上是指没有任何法律调整，或者使用现有法律不明确造成的风险3。鉴于我国在消费金融领域的立法较少且大量以政策精神传达，故“白条”业务的法律风险宜界定为：“白条”业务开展过程中因相关法律规定缺失或不明确而产生的风险。基于对我国相关法律及政策的分析，笔者总结“白条”业务的法律风险主要包括以下四个方面：第一，主体资格遭受质疑；第二，业务模式合规性存疑；第三，非法交易活动监管乏力；第四，消费者权益保护机制缺失。

（一）主体资格遭受质疑

消费金融业务是传统信贷业务在消费领域中的创新产物。基于我国对金融业严格监管的态势，消费金融业务应当由经银监会审批的非银行金融机构――消费金融公司依法开展并接受银监会的监管。未经银监会审批取得消费金融公司主体资格、被行政许可开展消费金融业务的市场主体，是否有资格开展消费金融业务，是悬挂于“白条”业务头顶的达摩克利斯之剑。

鉴于金融体系的脆弱性，相对于其他领域，我国对金融领域实施了更为严格的监管。在市场准入方面，我国实行金融牌照制度。根据1994年的《金融机构管理规定》第六条的规定：“中国人民银行对金融机构实行许可证制度。对具有法人资格的金融机构颁发《金融机构法人许可证》，对不具备法人资格的金融机构颁发《金融机构营业许可证》。未取得许可证者，一律不得经营金融业务。” 2007年7月3日中国银监会在《中国银监会关于制定、修改、废止、不适用部分规章和规范性文件的公告》中宣布，银行业监管机构在履行监管职责和行使监管职权时，不再适用前述《金融机构管理规定》。笔者认为，这是银监会对原本“无牌照，不经营”绝对的市场准入制度的适度松绑，为了更好地激发市场活力，为金融创新留出足够的空间。但这样的“适度松绑”是否能够为以京东白条为代表的非消费金融公司从事消费金融业务提供充分的适法性依据，仍值得我们进一步观察与关注。

（二）业务模式适法性存疑

对于“白条”业务是否具备适法性的判断应基于对“白条”业务范围的界定与业务性质的明确。随着“白条”业务的不断延伸，其适用范围已超出京东商城自营商品的范畴。如前所述，在京东商城自营商品的界限内，京东白条的适用可以被视为商业赊购行为。但是当京东白条的业务已经拓展到京东商城的非自营商品，如旅游、租房、装修等服务时，甚至包括房屋抵押贷款和车贷等非传统消费金融领域的范畴时，此时的“京东白条”已然超越了《消费金融公司试点管理办法》中“本办法所称消费贷款是指消费金融公司向借款人发放的以消费（不包括购买房屋和汽车）为目的的贷款”对消费金融业务的界定，而是一种更广泛意义上的消费信贷业务。

基于京东白条在本质上是一种消费信贷业务的判断，那么前述并不具备消费金融公司主体资格的京东（包括与之关联的各个公司，下同）是否存在在现行法律范围内开展消费金融业务的适法途径呢？“白条”业务的实质是京东凭借其经营电商平台所积累的巨量客户数据对其消费者的信用状况进行分析，在此基础上，对消费者的后续消费行为（不限于其自有商品）进行商业授信。其行为本质即是京东对个人或中小企业（京东金采业务）的信用赊购行为。

京东金融自2013年10月独立运营以来，已建立七大业务板块，分别是供应链金融、消费金融、众筹、财富管理、支付、保险、证券，并未涉足银行类金融领域。京东在北京、上海、重庆等地先后设立了多家小额贷款公司。根据《关于小额贷款公司试点的指导意见》规定，小额贷款公司可自主选择贷款对象，坚持“小额、分散”的原则发放贷款，这完全契合消费金融业务的要求。但小额贷款公司在开展业务时存在着“小额贷款公司业务范围为发放贷款及相关的咨询活动，必须在所在区（县）经营”的法律限制。

其次是小额贷款公司的资金来源和股权结构。根据《指导意见》的要求：“小额贷款公司资金来源为股东缴纳的资本金、捐赠资金，以及来自不超过两个银行业金融机构的融入资金，融入资金余额不超过资本净额的50%。”《指导意见》还要求“单一自然人、企业法人、其他社会组织及其关联方持有的股份，不得超过小额贷款公司注册资本总额的10%。”京东通过自设小贷公司发放消费贷款的模式虽然可以通过引入其他投资者分担资金压力。但限于小贷公司自身所能承载的放贷限度，难以满足京东白条业务发展的规模需要，且小贷公司相对分散的股权结构亦可能产生小贷公司控制权纠纷。

（三）非法交易活动监管乏力

“白条”业务运行过程中存在着传统信贷业务或信用卡业务中存在的借款人欺诈以及套现等问题。鉴于借款人的欺诈行为宜归于信用风险，故此处仅对“白条”业务中的套现行为进行分析。

京东白条作为与商业银行信用卡业务相类似的消费信贷产品，其亦存在着困扰信用卡业务的套现漏洞。京东白条业务中的套现模式主要表现为以下两类：基础的套现模式是套取资金方作为买家与从事套现服务的卖家经协商一致，由买家在京东商城等平台上购入卖方出售的某类虚构商品，然后选择使用京东白条付款。卖家在收到货款后，将相应货款扣除一定比例的“手续费”返还给买家，从而实现利用京东白条的套现。

由于套现市场上信息的不对称，以及为了逃避京东方面对套现行为的规制，套现双方往往通过套现中介完成套现交易，由此衍生出结构更为复杂的套现模式。

套现交易链条的延伸，加剧了交易各方的信息不对称，从而为欺诈行为的产生提供了温床。发生于套现交易中的欺诈行为主要包括套现中介在收到套现款后不再返还给买方而是直接私吞或是擅自提高中介提成以及套现中介与卖方合谋，指示买方在购买高价商品时将收货地址留成中介要求的地址，而卖方在收到货款后不予以返还等。

套现交易以及由套现交易引发的欺诈行为不利于消费金融市场长期的健康有序发展，而且由于套现引发的制度套利还会损害市场上原有的公平竞争，既违背了发展消费金融的初衷，又增大市场上的信用风险。故应加强对消费金融市场的套现监管与控制。

京东白条作为一款基于京东网上商城的网络信贷产品，其信用的发放、使用以及商品的购销、递送都会在系统中留下痕迹。因此，虽然京东白条业务中的套现交易多数是利用互联网络的“虚拟性”和“匿名性”来实施非法套现甚至是欺诈行为，但在看似虚无缥缈的互联网世界中，任何蛛丝马迹都有迹可循。正如京东金融风险管理部总监肖波所言，借助于平台的数据分析和特殊的技术手段，套现交易以及与之相关的欺诈行为是能够得到有效的识别和规制的。

伴随着消费金融业务与互联网结合的行业趋势愈发明显，互联网的虚拟性和匿名性被恶意利用。但随着监测技术、监控手段的不断升级与完善，笔者认为，借助于互联网而实施的以非法套现为代表的非法交易行为能够得到有效的监控与遏制。

（四）消费者权益保护机制缺失

消费金融业务在为广大消费者带来便利的同时，也为消费者的权益安全埋下隐患。在消费金融市场不断发展的过程中，消费者作为推动市场前进的根本力量，只有充分保障他们的合法权益，才能充分激发他们的消费热情，推动市场进一步发展并反向倒逼服务提供商不断优化服务质量、丰富服务种类并促进市场内各项机制逐步走向完善。因此，消费者的合法权益应当得到充分有力的保障，但这恰恰正是我国现阶段消费金融市场发展中最易被忽视、也是最为薄弱的一个环节。

以京东白条为例，就目前阶段来看，消费者权益可能遭受的损害主要来源于两个方面：其一是消费金融账户盗刷的问题；其二是个人身份及征信信息的泄露问题。

2015年11月23日的《中国经营报》就曾报道过京东白条用户遭遇白条账户被盗刷的问题4。文章指出用户的白条账户在被盗刷后，相关用户往往没有收到消费的短信提醒，也不能在发现被盗刷时及时取消未完成的交易，且在用户个人界面无法查询到盗刷者的个人信息和收货地址。多次发生的盗刷事件引起消费者对京东金融账户的安全性以及风险甄别能力的质疑。而盗刷事件发生后，遭受侵害的消费者往往求助无门，甚至有部分被盗刷的消费者因难以证明是被盗刷还是恶意套现而遭遇被京东金融方面催促还款的尴尬境地。而消费者的权益保护

对于白条账户被盗刷的问题，京东金融风险管理部总监肖波表示：对于白条账户的盗刷和恶意套现，普通人难以区分，但公司通过后台的数据分析和相关的技术手段完全可以有效区分。不过，对于如何区分盗刷和恶意套现的标准，京东方面表示有详细的流程，但是不方便透露。

关于消费者个人身份信息与征信信息的保护，由于涉及个人隐私权，在信息采集和信息使用过程中应坚持适度性原则，避免过度使用造成对消费者隐私权的侵犯。除此之外，还应着重关注对客户信息的储存与保护，避免因储存不善而导致消费者身份信息与征信信息的泄露。

注：

1、如北京京汇小额贷款公司、上海京汇小额贷款公司等。

篇（3）

传统企业一般是通过渠道经销商模式销售产品的，经销商又分国家级、省级、

地市级、县乡级等几级经销商，层层控制、层层加价。因此价格虚高、消费者承

担过多和过高的销售流通环节成本。互联网企业的有形产品借助于网络的便利性、平台的智能化、网上支付手续的创新以及物流企业的迅速发展，产品可直接由提供商向终端客户销售。如2012年11月11日的光棍节，淘宝加上天猫的日销售额达到191亿元，产品从几十元到上万元不等，成交量上亿笔，消费者数量也达到了百万人之巨。

另外，有些互联网企业的产品是无形的，如万网、新网等企业提供的域名产品、网页制作服务，以及苹果提供的第三方应用软件产品，可直接通过网络进行产品的购买和使用，直达最终消费者。这些产品均具有产品单价低、消费者群体大、销售量大等特点。

互联网企业因产品是无形的或无形产品附加值较高，因而主营业务成本占收入比例较小，人工成本费用是费用支出的重要构成，销售费用比例也相应较高。如阿里巴巴、腾讯、360等互联网公司，过高薪来吸引年轻数字精英的加入，企业员工规模在数万人以上，人工成本是成本费用支出的重要组成部分。在以吸引眼球为目的的现代营销，不同于传统的电视、报纸等销售推广模式，互联网企业往往通过搜索、广告联盟、热点营销和SNS营销等新型网络营销方式推广产品或服务，营销成本支出巨大。

一、盈利模式风险

传统企业的盈利模式为低成本的规模化经营或差异化的竞争盈利模式，据此能生存上百年之久。如传统的汽车生产厂商，以及微软等软件企业与英特尔等硬件企业相结合的利益群体。

互联网时代的盈利模式往往是不断创新和颠覆性的盈利模式，新的盈利模式往往能在几个月内快速打败旧模式。免费是互联网时代的显著特征，同时免费也是新互联网企业击败原互联网巨头的法宝。如：瑞星、江民等依靠杀毒软件销售为生的网络安全工具提供商，在面临360公司杀毒软件永久免费的竞争时，快速溃败，失去盈利来源。淘宝推出的免费电商平台，直接击败国际巨头易趣（Ebay）并不断创新造就了现在阿里巴巴淘宝系（包括淘宝、天猫、聚划算、一淘和支付宝等）的辉煌。同时互联网企业从一个领域进入另一个领域时，为迅速占领市场，也往往使用免费手段。

在不断出现的跨界经营、抢占互联网入口竞争环境下，互联网企业可通过多元化经营、建立上下游生态系统来降低此风险。企业经营的目标是持续经营，免费无疑会影响到企业的现金流，进而影响到企业的生存。但如果企业能在一个领域具有不可替代的优势的同时，不断培养新的利润增长点，占领市场先机和竞争优势情况下，可减轻或化解盈利模式风险。建立上下游生态系统、综合和协调整个产业链资源也是减轻盈利模式冈：险的方法之一。

二、现金流风险

传统企业收入相对较稳定、客户忠诚度较高，企业的现金流往往比较稳定和较容易预测；而互联网企业抢占市场率的主要手续之一就是“烧钱”。2010年的团购网站“烧钱”热潮，全国各地几千家团购网站上演了短暂的疯狂。当因盲目扩张、恶性竞争、同质化严重引起经营现金流不畅通、风投退出的背景下，倒闭潮也在当年涌现。

企业为避免此类现金流风险，应差异化发展、减少同质化、避免恶性竞争，更好的切入细分市场，更好的了解客户需求和融合社会资源。另外，要不断提高企业战略管理水平，积累经验，强练内功，及时更新盈利模式，从而保证现金流的平稳和顺畅。

三、筹资风险

互联网企业初期，风险较大，往往不能取得银行贷款，风险投资成了企业的主要资金来源。往往风险投资能以较少资金投入，取得较大的股票比例。但随着企业的发展和壮大，经营者和投资者因出发点不同，往往会出现控制权之争。如阿里巴巴在初创期出让40%股权获得雅虎的10亿美元风险投资和中国雅虎经营权，但随着阿里巴巴的崛起和雅虎的衰败，阿里巴巴成了雅虎最重要的核心资产，对阿里巴巴的控制权之争成了一场战争。最终控制权之争以雅虎CEO巴茨的下台，阿里巴巴出资76亿美元代价回购20%股份收场。如果控制权处理不当，阿里巴巴的命运有可能重写。

对企业而言，在发展时期应考虑股权筹资和债权筹资的优缺点，选择适合企业长期发展的融资方式，以减少未来的控制权风险。

四、投资风险

与传统企业的稳健经营不同，新型互联网企业应突出竞争优势，抢占互联网领域和提前布局。微博的迅速崛起，使新浪网拥有超过S亿用户，一度成为新兴传媒的领军人物。但随着腾讯微博的追赶，特别是微信的快速崛起，新浪微博的未来发展受到了严重挑战。加上未找到合适盈利模式，新浪微博一直处于亏损状态，企业的巨额投资一直未能收回，更谈不上该项目的盈利。

互联网企业巨大风险和收益并存，如何能控制投资风险成为企业的财务管理的挑战。首先企业为避免投资风险，可使用多个团队同时开发同一产品以保证成功率，并通过内部员工创业支持分享投资带来的收益；另外应尽早更新盈利模式，尽量收回投资并实现盈利。

篇（4）

中图分类号：F276.3；F830 文献标识码：A

文章编号：1004-4914（2016）08-083-04

一、中小企业的基本概念

中小企业，又称为中小型企业或中小企业。它是与所处行业范围内的大企业相比，在人员、资产数量规模与经营内容规模上都相对较小的经济单位。

湖南省近期调查显示：2016年，中小企业实现增加值4279.34亿元，占全部企业增加值的68.4%，占全省GDP总量的38.4%，对全省GDP增长的贡献率约为40%。中小企业也是湖南省地方财政收入的重要来源，其共完成利税总额2718.62亿元，占全部企业利税总额的77.5%。而且中小企业占据了城镇就业岗位的半壁江山，共提供就业岗位609.22万个，占全部企业从业人数的89%，占全省城镇就业年平均人数的53.7%。由此说明，经济的发展离不开中小企业的发展，经济的发展不仅需要顶梁柱般的大型企业，更需要遍地开花的中小微型企业。

二、中小企业传统融资发展

中小企业融资是其发展的必经之路，然而目前，这条传统的道路上仍是困境重重。

1.中小企业难以满足传统融资条件。中小企业中大多是私营企业，发展时间短、自有资产少、抗风险能力弱而且资信水平低，财务制度不健全、运作不规范，难以达到金融机构贷款的基本要求。

2.中小企业融资成本相对高。由于企业自身运营仍处于不稳定状态，金融机构为降低自身承担的风险，通常会提高贷款利率，导致企业还款利息增加，贷款成本上升。渣打中国表示：2016年4月中小企业信用状况分项指标由56.4略升至56.7，标明市场信贷环境稍稍好转。但中小企业融资成本仍在不断提高。银行对中小企业放贷意愿指标由59.7降至58.3。

3.中小企业融资渠道单一。在发行股票及债券方面，中小企业大部分因规模小、知名度不高、信用等级低等限制，难以达到上市要求，导致中小企业的资金来源很大程度上依赖银行贷款。而它们中真正有资格且实际贷款的比例更是少之又少。

4.社会支持力度不足。近几年，我国虽出台了一系列政策。但是目前来看，执行效果不是很乐观，很多金融机构是被迫提高对中小企业的贷款支持，还有很多机构仍然“歧视”中小企业，不积极支持其发展，没能给予更多的信任和帮助。

然而随着国家对中小企业的逐渐重视，中小企业融资之路的障碍也被慢慢清除。近期，为积极配合江苏省政府落实“智慧江苏、绿色江苏”的产业升级目标，中国建设银行江苏分行开发“助保贷”的创新服务模式，积极搭建中小企业融资增信平台、配套区域经济解决方案，并取得了一定的成效。截至2016年3月末，已在全省各地市搭建风险补偿资金平台19个，风险补偿资金1.5亿元，累计服务中小企业200多户，共投放贷款近9亿元。

三、中小企业互联网融资发展

“互联网+”是目前流行的一个词语，有关的国家战略的四项内容之一就是大力推进“互联网+中小企业”。利用互联网的大数据以及透明、低成本的特点，帮助中小企业能够拓展营业范围、运营操作模式以及融资渠道等等。“互联网+金融”也是日渐流行的一类技术融合。互联网金融利用不同媒介、互联网数据广泛性以及智能运算等信息技术服务于金融行业，具有低成本、高效率、发展快等特点。

2016年4月21日互联网金融峰会在北京举行。91金融联合创始人吴文雄指出，当前，互联网金融服务的主要对象是中小型企业，而它们面临的诸多发展困境，本质上都是融资问题。他表示，“大企业正在消亡，而中小企业正在崛起，由此将引发一系列连锁反应，包括互联网金融走向规范，社交众筹的兴起以及以社群为主的场景经济的爆发等，这种反应一旦开始，便会一直持续下去。”

至此，中小企业互联网融资已经逐渐迈入正轨。其创新的信用模式和融资形式，全面降低了信用风险保障资金安全，将传统的融资步骤网络化，减少中小企业融资项目的沉没成本与时间成本以及信息壁垒，降低信息不对称风险。而且，互联网融资的资金来源广泛且多样，从而摆脱了传统融资模式的资金供求双方只能一对一的特征，利用互联网搭建的平台，开拓了一对多甚至多对多的融资形式。

基于互联网强大的云计算与大数据等技术，互联网融资渠道能够有效地解决传统融资模式下的许多关键问题及障碍。

1.解决资金信息不对称问题。互联网融资模式能够全面及时地展示投资、融资双方企业及负责人的相关信息，同时大数据与云计算技术保证了信息的全面处理与分析功能，使信息不对称问题得到很好的解决。

2.降低融资难度。随着互联网技术与“互联网+金融”模式的迅速发展，更多的企业加入其中，网络信贷机构大力发展互联网融资模式，一些传统的商业银行也纷纷拓展自身的互联网金融业务，加入时代潮流，增强市场竞争力。因此，中小企业融资的难度便有了显著的降低。

3.降低融资成本。与传统的投融资媒介，例如商业银行、基金信托机构以及中小贷款公司相比，互联网融资平台可以帮助进行融资项目的中小企业节省大部分的额外费用，例如资料费、手续费、交通费、甚至灰色费用等。并且通过互联网的特点节省融资的时间和精力。同时，利用大数据的优势，存储大量融资信息，通过云计算技术进行分析，免去了实地调查工作，降低了一定融资成本。

4.避免信贷配给。所谓的市场信贷配给就是商业银行和金融机构为减小自身风险，实施紧缩信贷供给、提高贷款利率等措施，由此带来严重的道德风险和逆向选择，恶化了中小企业的融资环境。而随着贷款利率上升以及社会投资的减少，中小企业发展更为不足，相对信用不足的危机持续增加，加重信贷配给，形成恶性循环。而在互联网融资模式下，融资平台的数据分析与信用等级评定成为了贷款决定的重要指标与准则，也提供资金供求双方公开透明的信息渠道。

四、中小企业互联网融资中众筹与P2P平台

互联网金融的两个最主要模式是众筹和P2P。二者都是利用互联网构造金融平台来支持投融资者进行交易，本质上相似且都具有互联网金融成本低、便捷高效、发展迅速等特点。

众筹（Crowd funding）的含义是融资者提供融资信息，借助于互联网上的众筹融资平台向广泛的投资者进行融资。在项目筹资期间，如平台发现融资项目本身或融资企业或个人信息存在问题，将停止项目的融资并进行调查。投资者投入的资金将保存在第三方金融机构。若在预设时间内达到或超过目标金额，企业可获得全部资金，否则将返还已筹资金。若项目实施成功，融资者按照先前的约定的实物、期权或股权回报于投资者。目前较为成功的有天使汇、大家投、创投圈、众筹网等等。

P2P（Peer-to-Peer），与众筹平台类似，是指融资者利用互联网通过P2P网站平台进行项目融资，网站收取一定手续中介费。目前国内较为火热的P2P平台有陆金所，人人贷，拍拍贷以及宜信等等。

P2P与众筹的流行与吸引力在于：其一，收益率远高于银行；其二，是大部分平台推出了担保模式，保证本息；其三，平台门槛低，参与者众多，而且期限灵活，运营成本低廉；四是P2P平台通过网络突破地域局限性，使借贷双方范围更广；五是由于国内投资手段有限，而借贷双方需求通过P2P平台能够得到互补。

总的来说，众筹和P2P平台的共同特点可概括为“三有三无四集聚”。“三有”即有供给、有需求、有中间服务商；“三无”即无门槛、无标准、无监管；“四集聚”则是海量资金与人才汇聚于P2P平台，与此同时也增加了风险的汇聚。

五、中小企业面临的互联网融资风险

互联网新型融资模式虽然能在很大程度上规避传统融资模式的缺点以及部分风险，但其本身存在的风险不容忽视。正如上文提到的众筹和P2P平台带来了风险的聚集。中小型企业作为互联网融资活动的项目发起方，是筹融资项目实施过程中存在风险的一个重要方面。下文我们将根据筹资项目进行的过程，讨论并分析其中潜在的风险。

1.互联网自身不稳定与信息安全性风险。新型融资模式的一大关键点在于互联网，无论是筹资者筹资项目信息的集中展示，投资者自身信用信息的透明化，还是双方资金交易的全过程，都暴露在互联网大数据下并且通过互联网完成相应操作。因此，一旦互联网的安全性出了问题或是黑客出现并攻击互联网金融平台，投融资双方的重要信息都有可能被非法人员获取并利用，导致信息安全性极大降低，甚至双方在交易平台上绑定的账户上面或是未达账户的资金也有通过计算机操作被窃取的可能。因此互联网自身的安全性不得不被纳入风险考虑范围。

2.互联网平台信用性风险。根据《支付结算办法》的相关规定，未经中国人民银行批准，任何单位不得作为中介机构经营支付结算业务。互联网融资平台在注册形式上并不具备这种资格，然而实际上，融资平台却充当支付中介的角色，管理着投资者已投、融资者账户未收的资金。一些平台以更高的投资回报以及更便捷的手续等吸引投资者，然后卷走沉淀资金。若有中小企业进入这种虚假平台进行融资，则间接充当了平台违法窃取资金的“帮凶”，由此面临着承担一系列的法律风险。

3.项目决策风险。所谓中小型企业的项目决策是指中小型企业进行的融资项目类型的选择，融资金额的设定，还款时间的预估以及还款形式的计划等一系列决策。中小型企业作为融资项目的发起人，需要对企业自身的经营环境，在所处行业中的生存状况以及未来战略发展目标有着全面且正确地把握，对互联网融资模式有清晰的认识，对即将使用的融资平台的相关规则以及安全可靠性有着足够的了解，并且结合自身的实际对融资项目做出主观决策。企业管理者需要尽早意识到项目决策中蕴藏的风险对与后续过程中融资活动的顺利开展来说是非常有必要的。有关数据显示，2014年我国各类型互联网筹资项目中，文化类募集资金占总融资额度的65%，公益类占27%，科技类占6%。国内融资项目类型集中程度高，文化科技类项目目前处于主导地位。因此，选择成功率高、前景广阔的项目进行互联网融资，有利于促进融资的成功。如果前期决策分析工作不够全面或是对自身企业认识不够彻底，失误的决策将会导致未来面临经营还款危机，甚至是企业生存危机等等更大的风险。

4.投资者审核以及网络洗钱风险。投资者是互联网融资的重要组成者之一。普通理性的投资者能够帮助融资企业获得资金并快速成长，同时自己得到相应的物质或资金回报。然而带有不良目的的投资者将会对融资者造成巨大威胁。因此不完善的投资者审核就有可能放过漏网之鱼，并对初期中小创业企业带来风险与打击。

一方面，如果允许任何人查阅初期创业融资企业的项目计划和创意构想以及商业企划书和企业运营状况，就更有可能造成商业秘密的泄露， 使创业融资者的知识产权权益受到侵犯，影响了对其创意创新产品的保护， 从而变相地将初创新中小型企业扼杀于摇篮之中。

另一方面，无论是众筹还是P2P网贷平台在目前监管机构及法律法规缺失的情况下，很难对投资人的资金来源和使用情况进行核实或是实地查看，平台只关注其个人信息、账户余额以及能否按时支付款项。此时不法分子容易利用这一监管漏洞以及互联网的隐蔽性，将不法途径得来的赃款分批次地投资给平台上的融资者，或者利用自行注册登录的筹资者和投资者的双重身份，将不法资金进行交易，通过自借自贷的方式使赃款迅速合法化。若中小融资企业不小心接受了这样的赃款，一旦监管部门进行调查，则该笔款项将被强制收回，因此可能会导致企业融资甚至是经营状况出现问题。

5.被认为非法集资及代持股风险。互联网融资平台这一运营模式在形式上一直未获得法律上的认可，其通过互联网向社会公开推广，并且承诺在一定期限内给予一定的回报（募捐众筹除外），其中股权众筹平台以股权方式回报出资者，债券众筹平台以资金回馈方式回报出资者，且均公开面对大众投资者，其实质上就是借助互联网融资平台通过买卖股份或债券的方式实现投融资的过程。根据《最高人民法院关于非法集资刑事案件具体应用法律若干问题的解释》中有关非法集资的形式界定，以及《证券法》中有关非法公开发行证券的相关规定，互联网融资模式，无论是众筹还是P2P都与非法公开发行证券及非法集资形式类似。因此为规避被动踩红线的危险，筹资者必须谨慎查阅相关法律条文，避免身陷困境。

另一方面，根据《公司法》的相关规定，有限责任公司必须有50个以下股东出资设立，而互联网融资的投资者一般人数可达上百乃至上千上万，那么企业融资项目所吸收的公众股东人数不得超过50人，因此许多小企业普遍采取代持股的方式来规避《公司法》中关于股东人数的限定，这种方式虽然不违反法律规定，但并不鼓励。

6.筹集资金额度不适风险。互联网融资筹集的资金数额以筹资者最初设定标准为依据。若企业管理者未能设置足够的金额导致项目资金筹集成功后，在实施过程中，资金运转出现问题，将会导致项目无法顺利完成，还款困难甚至经营危机的出现。

有的筹资平台不会限制筹集资金的最高限度，只以筹资的时间限制为标准。因此可能会出现筹集资金超出或远远高于所需项目资金的情况。这样一来，中小型企业得到了意料之外更多的资金，不仅能否正确使用是一个问题，还款利息无端增加也是一个问题，因此筹资者应当考虑好所需资金数额，选择适当的筹资模式，避免不必要的风险。

7.项目执行及经营风险。中小型企业在既定的时间内筹集到目标资金，并不意味着互联网融资项目的结束。资金到达融资者账户之后项目如何实施，企业如何经营并兑现对大众投资者的承诺都是重要的问题。项目执行风险是指由于经营管理不善或企业技术水平的限制，使中小型企业无法按时完成融资项目，导致项目延误或失败。这种情况下，中小型企业将会蒙受很大的经济损失，导致融资项目失败甚至企业面临生存危机。

8.还款时间限制导致的信用风险。有些中小型企业发起的融资项目有很大的潜力，但由于企业自身状况和外界经济条件及行业形式不断的变化，中小型企业有能力完成项目却不能按时完成，这将导致企业的信用风险加大。投资者们只能通过融资平台了解到企业执行项目的目前状况，不能准确判断其能力与潜力，因此，一旦项目未按时完成，投资者就会给融资企业扣上无信用的帽子，导致初期创业人士深受打击，难以继续发展。

六、中小企业互联网融资风险规避

面对互联网融资的诸多的风险，中小企业为了自身的发展考虑，必然还是会迎浪而上的。因为互联网融资作为一种新型融资模式，主要为中小企业发展提供基石，帮助其筹集初期项目基金。因此，互联网融资过程中如何就上述风险进行合理有效的规避至关重要。

从中小企业内部发展来说，融资过程中需要注意以下几点：

1.理性客观地进行企业分析及项目决策。中小企业进行融资首先就是要对企业自身进行分析，明确企业目前资金及运营状况，以及未来还款能力或经营发展趋势，以便进行融资项目的抉择，进行此过程时，企业管理者应当理性而且客观，不可高估企业能力，也不能低估融资风险。企业自身分析后，便需进行项目决策。决策过程中，项目类型的选择，融资额度的设置，融资时间的设定、项目的展示方式、项目最终回报方式的设计等等都是至关重要的。合理的选择和设定，才能保证融资过程顺利进行，融资项目成功完成。

2.理性选择融资平台。由于有关互联网融资平台的法律并不健全，因此对平台的错误选择很有可能导致企业融资的失败、经营的危机，甚至牵连投资者的命运。选择融资平台过程中，要注重其合法性、执照完备性、信用程度等等关键点。尽量选择目前较为成熟可靠的大型融资平台，并根据自己设定的融资项目选择众筹模式或是P2P模式。可靠的融资平台才能保证企业自身运营资金状况、项目创新等机密性信息以及相关企业账户资金的安全性。

3.加强法律意识，避免被动违法违规。目前的中小企业经营者由于刚刚涉足这一行业，对于融资知识并不太了解，相关的法律更没有提前浏览过，这就有可能导致自己的被动违规，或者是相关“法盲”现象。由于互联网融资没有得到法律的准确认可，其形式上与诸多违法违规行为类似，难以界定是否违规，因此进行互联网融资之前，管理者应当首先熟悉相关法律，例如《最高人民法院关于非法集资刑事案件具体应用法律若干问题的解释》、《公司法》、《证券法》、《关于取缔非法金融机构和非法金融业务中有关活动的通知》、《关于审理非法集资刑事案件具体运用法律若干问题的解释》等等。有效避免被动踩红线的情况。

篇（5）

一、众筹模式存在的法律风险分析

当前我国的众筹模式主要有两种，即实物回报类众筹和股票回收类众筹，虽然这两种众筹模式都能为企业或者发起人筹集资金，帮助其发展，但这两种众筹模式也存在一定的法律风险，具体表现为：

1.实物回报类的众筹

实物回报类的众筹主要存在的法律风险是非法集资。为了避免触及法律风险，吸引各方人士进行投资，众筹网站通常都会对自身的性质进行解释说明[1]。例如，有的人就会对自己众筹的时间进行说明，告知大家他们的这种筹资方法不是非法集资，这主要是因为他们的筹资方式与传统方式不同，出资人不能得到利润、股权等好处，而大家的行为是购买成品而非投资某个项目。但这种行为有偷换概念的嫌疑，仍存在非法集资的嫌疑。

2.股票回收类的众筹

股票回收类的众筹是投资人通过持有创业公司股票的形式进行的筹资。例如，具有典型性的大家投、天使汇都是通过这种形式的众筹而实现的。虽然这种方式的众筹是当前互联网金融非常重要的筹资方式，但却也存在一定的法律风险，主要涉及的法律刑法主要有：企业债券罪、擅自发行股票、集资诈骗罪、非法吸收公共存款等罪名。我国法律在《公司法》中，对该类众筹进行严格且明确的规定，要求企业在向公众募集股份前，需要先向相关部门申请，待审核通过以后方可实施[2]。

二、众筹模式的风险防范

1.保护投资者权益

众筹模式存在一定的法律风险，需要投资人拥有一定的风险防范意识，从而保障自身的合法权益，具体可以从以下三个方面着手：第一，加强对互联网众筹的管理。一旦出现筹资人不兑现投资人承诺的情况，投资人则无法寻求法律的援助，因为在法律上尚无对该方面内容的说明。因此，可以让筹资人在网络开设风险资金，在筹资成功以后，筹资人没有兑现诺言的情况下，将其作为补偿投资人的资金;第二，建立第三方资金管理。在对资金进行管理时，第三方需要将筹资人筹集到资金、扣除管理费等进行详细的记录，从而保证资金的安全、公正管理，并且这种方式的管理，还有助于降低风险;第三，加强信息的公示。将信息进行公示适用于整个金融行业，由于投资人处于众筹的不利位置，因此将信息进行公示，有助于投资人掌握资金的去向的同时，还可以对筹资人的行为进行一定的约束。这种方式有助于增强投资人与筹资人的信任感，促进众筹模式的规范发展[3]。

2.规范众筹模式的运转

篇（6）

[中图分类号] F270 [文献标识码] B

[文章编号] 1009-6043（2017）02-0082-03

一、互联网企业的概念及特征

（一）互联网企业的概念

互联网企业，是指借助互联网平台提供服务并获得收入的企业。国外比较著名的互联网企业有苹果、谷歌、Facebook、亚马逊等，国内比较著名的有阿里巴巴、腾讯、网易、百度、新浪等。

（二）互联网企业的特征

互联网企业的特征很多，我们着重选择其几个重要的特征来分析。

一是依赖于互联网平台。互联网企业最大的特征就是完全依赖于互联网平台，离开了这个平台，互联网企业就彻底失去了意义，很难存活下来。试想，假如谷歌离开了电脑搜索，阿里巴巴离开了淘宝网、支付宝，必然寸步难行。

二是服务对象众多。同样是因为依赖于互联网平台，互联网企业的直接服务对象是数以亿计的广大网民，而“互联网+”模式的间接服务几乎可以覆盖全社会每个领域、每个角落。

三是财富积累速度快。互联网企业财富积累速度惊人，很多默默无闻的小企业，一夜之间可能暴富起来。一年财富翻个几番、几十番对于互联网企业来说，已不是什么新闻。

四是注重客户体验。互联网市场竞争激烈，用户接触新产品的范围广，可选择的替代品很多，再加上服务对象广泛，这就注定了互联网企业要注重客户体验，千方百计留住客户。

五是创新力强。互联网更新换代速度实在太快，一种新生事物问世不久，很快就被另一种新生事物所代替。这种特性倒逼着互联网企业不断加强创新，提高市场竞争力。华为手机正是凭借着持续的创新，赢得了用户的尊重与喜爱，成为媲美苹果、三星等的国内品牌。

六是效率高。由于互联网这个平台，很多事情变得极其高效。如饿了么的即时配送模式，从客户下单到配送完毕，45分钟内全部完成。京东自营物流可以实现头一天下单，当天或第二天到达。这些是传统企业无法比拟的。

七是互动性强。借助于互联网，企业和客户很容易实现实时对话，互联网企业可以根据客户的需求来随时完善服务。

二、互联网企业财务风险概述

（一）互联网企业财务风险的概念

要想了解什么是互联网企业财务风险，先要了解财务风险的概念。所谓财务风险，就是指因公司财务不规范、财务意识不强、经营模式不合理、资本结构不合理，或者其他方面的原因，使得财务状况具有不确定性，导致企业存在财务危机的可能。互联网企业财务风险，顾名思义，就是互联网企业在经营过程中产生的财务风险。

（二）互联网企业财务风险的分类

互联网企业财务风险，大致可分为盈利模式风险、筹资风险、投资风险、政府监管风险四种。企业应针对每一种类型的风险，都进行正确分析预估并做好应对准备。值得注意的是，财务风险是普遍存在的，即使一家企业财务再规范、防护措施再到位，也不可能完全没有财务风险，而只能说财务风险很低。

三、互联网企业财务风险分析

（一）盈利模式风险

互联网企业盈利模式有收费和免费两种，其中收费又分为直接收费和间接收费，直接收费如电脑游戏、手机游戏等，通过游戏点卡、虚拟道具收费，间接收费如爱奇艺会员、腾讯会员等，基本的服务是免费的，如果享受更高层次的服务再另行收费。免费的如360杀毒软件、各种门户网站和新浪、腾讯微博等。收费模式的风险在于一旦客户体验度下降，虽然付费了但是没有享受到与之对等的服务，便会导致客户大量流失。而免费盈利模式的风险在于，互联网企业一般是靠前期免费来吸引大量客户，以广告费来获取收入，后期需要找到一种盈利方式，要么在原来基础上进行收费，要么开发其他系列产品进行收费，由收费转为免费更容易被人接受，而由免费转入收费必然会给互联网企业带来影响。

（二）筹资风险

互联网企业不同于传统意义的企业，其资产更多地是体现在无形资产上，如果互联网企业为上市公司还好，可以通过股价来估算，但很多互联网企业处于发展初期，规模较小，固定资产少，也没有股权，虽然有一定的技术创新、科技研发和专利，但这些有时很难估量，也很难获得银行等金融机构认可，这就注定了互联网企业的融资渠道相对较少，只能通过风投或者众筹等模式来融资，而这种模式对互联网企业的要求比较高，且不够稳定，更不利的是，这种模式有可能稀释自身股权，甚至丧失对于企业的控制力。此外，由于有形资产较少，有的甚至不需要办公场所和其他固定资产，互联网的资产负债比率通常比传统企业要高，难以获得投资者的信赖，这种情况下，互联网企业容易出现资金链断裂，难以继续运营下去。

（三）投资风险

客户对于互联网企业来说尤为重要。要想占有更多的市场份额，拥有更多的客户，互联网企业必须舍得投资，即所谓的“烧钱”。即使前期造成大量的亏损，但只要成功抢占了足够的市场份额，后期还是能够弥补回来的。例如，滴滴打车和快的打车为了抢占客户源而开展的“烧钱大战”，便是其中的一个案例，一直被人们所津津乐道。目前滴滴已与快的正式合并，牢牢占据打车市场份额，并成功将国际打车软件巨头uber挤出中国市场。然而很多情况下，互联网企业大手笔的投资与取得的回报不成正比，造成亏损现象，这便是投资的风险。

（四）政府监管风险

互联网企业成立时间普遍较晚，很多是近几年伴随着互联网产业的蓬勃发展而兴起的，一方面，政府在互联网监管方面缺乏成熟的经验，很多领域还需要继续完善和探索；另一方面，虽然制定了一系列政策措施，明确了互联网企业监管单位和具体监管职责，但日常仍然存在监管不到位的现象，存在一定的监管盲区。由于缺乏必要的监管，互联网企业在规范性和成长性上相对较差，企业管理者意识不到自身存在的问题，或者乐于不被监管，放松了各方面的要求，以致在健康发展的道路上越走越远。

四、互联网企业财务风险产生的主要因素

（一）对于宏观环境变化的不适应

宏观环境是互联网企业财务风险产生的外部因素。互联网企业所服务的范围涵盖社会方方面面，受宏观环境影响很大。宏观环境主要来源于政策环境、经济环境、社会环境等。政策环境方面的影响主要表现在国家出台了相关政策措施，对于某个领域进行规范限制后，对互联网企业造成的影响。例如，受部分P2P公司跑路恶劣影响，国家出台了相关政策对P2P公司进行整治，从而引起更多的不合规P2P公司退出。经济环境方面的影响是国家采取的经济手段，比如收缩银根、减少信贷投放等，对互联网企业融资带来更大难度。而社会环境方面的影响主要是当前的社会氛围是如何的，如国民旅游热发展起来后，催生了途牛网、去哪儿网、驴妈妈等一批知名的互联网旅游企业。事实上，宏观环境对于互联网企业来说，很难把握准确，宏观环境一旦发生变化，很容易对企业产生重大影响，引发财务风险。

（二）管理者对于财务风险的认识不够全面

互联网企业管理者的思想理念决定着企业的防范财务风险水平。然而很多企业管理者对财务风险认识不够清楚和全面，片面的认为互联网企业财务风险较低，只要制定了相关财务制度，把住了财务人员的关口，管理好了资金问题，就不会发生财务风险。因此没有将防范财务风险纳入企业发展规划，没有加强日常的管理教育工作，也没有建立防范风险的完整预案和预警系统。此外，企业管理者对于财务人员的重视程度不足，没有充分发挥财务人员的监督作用，也会导致财务风险的发生。

（三）内部制度建设不够完善

很多互联网企业没有建立专门的会计机构，也没有建立完整的内部控制制度。有的虽然成立了专门的会计机构，但是人员配备严重不足，财务人员之间缺乏有效的相互监督。有的虽然建立了内部控制制度，有一整套的工作流程，但是执行力不够，没有形成约束和惩戒机制，财务规章制度形容虚设。有的企业财务人员基本素质不高，没有严格按照会计相关法律法规进行会计处理，对于不符合规定的把控不严，资金使用混乱，也缺乏风险防范意识，企业资金的安全性不高。

五、互联网企业财务风险的防范措施

（一）制定合理的风险控制目标

对于互联网企业来说，互联网信息瞬息万变，有时一条重要信息捕捉不到，就足以扩大企业风险，因此制定合理的风险控制目标显得尤为重要。为此，互联网企业应高度重视风险控制目标的制定工作，把风险控制作为企业一项发展战略来对待，针对不同的风险，制定出相应的风险控制目标。对于盈利模式风险，风险控制目标应着眼于实现企业拥有固定的客户群体，保持一定的市场份额，不发生客户大量流失导致收入锐减的现象。对于筹资风险，应着眼于企业不发生资金链断裂，保持经营活动的稳定性，同时确保企业的控制权牢牢掌握在自己手中。对于投资风险，总体上着眼于长久盈利，但也应制定止损额度，不能为了抢占市场而大打价格战，超出自身承受范围，最终得不偿失。对于政府监管风险，企业应着眼于自身入手，加强财务制度建设，确保规范健康运行。当然，风险控制目标不是一成不变的，因为风险是在不断变化中的，风险控制目标也要随着变化相应地完善调整。

（二）建立有效的财务预警体系

即使风险控制目标制定的再完善，考虑的再周到，仍有一些风险是难以估料到的，这时就需要互联网企业建立有效的财务预警体系。首先，互联网企业应制定完善的风险防范预案，针对每一项风险列出相应的风险预案，并会同员工定期加强模拟演练，确保真正发生风险时，能够从容应对，不慌不乱。其次，互联网企业应从自身入手，加强内控制度建设。要建立健全财务规章制度，严格按财务制度办事，严格财务审批流程，尽可能减少财务方面的不规范、不透明现象。第三，互联网企业要进一步优化公司治理结构，设置专门的会计机构，配齐配强财务人员，明确财务人员职责和工作权限，形成相互制约、相互监督的工作机制。具有一定规模的互联网企业还应设立风险控制部门，招聘引进专门人才，专门负责企业风险控制工作。

（三）建设财务风险管理制度文化

企业文化是企业增强凝聚力和核心竞争力的关键所在。很多知名企业都有着独特的企业文化，如海尔的质量、创新，华为的狼文化等。不难发现，这些企业文化基本上都与企业生产经营或者塑造品牌等相关。事实上，企业文化还应该包括建设财务风险管理制度的文化。互联网企业应将财务风险防范作为日常工作的一部分，加强员工特别是财务人员的教育培训，使每个人都充分认识到财务风险防范的重要性和必要性，从而严格遵守财务规章制度，降低财务风险。要在企业内部树立良好的导向，对于风险防范意识强、没有发生问题的部门和个人进行表彰和必要的物质奖励，对于风险防范措施落实不到位、引发财务风险的，给予处罚，从管理者到员工都树立起财务风险意识。

（四）加强筹资风险的管理

因为互联网企业的特殊性，使得筹资风险防范对于互联网企业来说更为重要。互联网企业要加强对筹资风险的管理。首先，在筹资渠道上，要谨慎选择投资方。互联网企业融资难度较大，特别是在创业初期，很难获得银行的支持。尽管如此，在投资方选择上，互联网企业一定要谨慎，一方面要满足自身发展资金需要，另一方面要提高警惕力和辨别力，不能过多地出售自己的股权，以免丧失了对企业的控制权，为他人作嫁衣裳。其次，在资产结构上，要注重控制负债，使得资产负债率处于一个合理水平，这也有助于金融机构更加认可互联网企业，增加自身筹资砝码，从而实现健康稳定发展。第三，在保障措施上，互联网企业也可以设立一部分筹资风险损失准备金，增强企业抵御风险的能力。一旦发生风险，可以在一定程度上减少企业损失。

结语

互联网企业作为一个新生事物，在外人看来，这个行业充满了生机和希望。然而由于财务风险防范意识不强，很多原本稳定发展的互联网企业出现财务危机，最终走向破产。因此，对于财务风险，互联网企业必须引起足够的重视。本文首先对互联网企业的概念及特征进行了分析，接着对互联网企业财务风险进行了概述，随后又对互联网企业财务风险进行了逐一分析，然后又分析了互联网企业财务风险产生的主要因素，最后提出了互联网企业防范财务风险的具体措施，期望能为研究相关此类课题者以启发。

[参 考 文 献]

篇（7）

在2014年，互联网金融首次被写入政府报告中，为保障金融创新，政府部门提出完善金融监管协调机制的要求。在2014-2018的五年间，互联网金融在政府报告中从未“缺席”，充分体现出互联网金融监管的重要性。

一、互联网金融法律风险的内涵

互联网金融是指将互联网、计算机等技术与传统金融机构配合应用，共同开展融资、投资与支付等金融业务。我国互联网金融概念最早出现于2012年，经过数年发展，已经形成相对规范的产品类型，包括支付结算类、投资理财类与融资类三种；推出的互联网金融产品包括第三方支付、理财产品、融资平台等，如余额宝、阿里小贷。互联网金融具有显著的成本低、效率高、多元化与高风险等特征，各类风险严重阻碍行业发展。在互联网金融领域，由于其发展迅猛，相关立法存在滞后性，集资诈骗及洗钱等违法现象频发，法律风险较突出，需受到立法机关与行政机关的重视，并采取有效措施来防范风险。在互联网金融风险中，有一般风险、安全风险、特殊风险与法律风险等多种类型。法律风险可以看作是其他风险的关键点，法律法规的不完善，是引发其他风险的主要原因，其关键点体现在以下三方面：

(一)落脚点在互联网金融监管领域，一般风险、安全风险与特殊风险的有效防范措施均是保障政策法规的实施，通过对违法犯罪行为的大力惩处，来约束行业行为，保障消费者的合法权益。可见，法律风险为其他风险的落脚点，政府部门需从法律风险入手，明确法律风险的产生原因与解决措施，完善政策法规，强化互联网金融的监管，规避其他风险的出现，促进互联网金融市场的健康发展。

(二)隐患点目前我国互联网金融正处于发展阶段，配套法律法规不够完善，存在空白区域。互联网金融业属于金融行业的一部分，具备金融行业的风险连锁效应，极易出现多种风险爆发的现象，从而引发严重的经济损失。在法律风险出现后，连锁效应会引发其他风险隐患。如果法律风险爆发的领域涉及到境外业务，可能会对其他国家的金融市场产生影响，因此需加强对法律风险的管控。

(三)爆发点在互联网金融交易中，各类风险均通过法律风险呈现，法律法规是保障互联网金融交易双方合法权益的关键，风险的出现会引发利益失衡，从而触犯法律法规，导致法律风险。例如，在互联网金融交易中，金融机构出现的消费者信息泄露问题，可称之为操作风险。而站在消费者角度，个人信息泄露表示自身的隐私权被侵害，涉及《消费者权益保护法》的条例，可将其归纳到法律风险的范畴[1]。

二、互联网金融法律风险管控中的不足

(一)互联网金融法律监管不到位互联网金融行业的发展，远快于我国金融法律的出台效率，这使得互联网金融的某些领域存在法律空白，影响了行业的健康发展。结合我国互联网金融发展现状，法律监管不到位主要体现在以下两点：1.市场监管不到位。在互联网金融平台，消费者对金融产品与金融业务的了解，均来自于金融机构提供的信息，交易双方存在严重的信息不对称问题。例如，在我国大部分支付宝与余额宝用户中，很少有人了解其担保公司；且政府部门在担保公司的监管方面存在缺位问题，一旦担保公司出现问题，将会影响金融产品的正常使用，严重时会对消费者造成经济损失。2.缺乏市场准入机制。互联网金融平台的股权众筹业务较受欢迎，但我国法律法规并未认可该模式，可将其认定为非法集资。同时，网络银行的开通是否需营业执照、网络银行的监管等工作，均缺乏法律法规的明确规定，极易导致行业乱象。由此可见，在互联网金融领域，存在严重的市场中准入机制缺位问题，极易引发法律风险。

(二)现有法律法规与互联网金融业务存在矛盾互联网金融属于新兴产业，与传统金融存在差异，所以适用于传统金融的相关法律法规，很多与互联网金融业务存在矛盾。在《商业银行法》方面，其与互联网金融中的第三方支付存在矛盾。该法律指出，只有商业银行可以经营证券、信托与保险等行业的服务项目，且上述三个领域需分行经营管理。在第三方支付出现后，其业务涉及到证券、信托与保险，这与《商业银行法》相悖。同时，在“一行两会”管理模式下，第三方支付存在缺少行业标准与准入机制等问题，影响互联网金融交易的安全。在《担保法》方面，其与互联网金融中的融资理财存在矛盾。该法律涉及的担保方式包括买卖、货物运输等传统形式，虽然融资理财也属于网络买卖服务，但《担保法》中并未提及服务双方的担保责任与义务，易引发融资风险。例如，在P2P业务中，某平台提出会为融资人提供本金保障，但在互联网金融交易中，该平台的风险备用金出现问题，则融资人的损失找不到承担主体[2]。在《证券法》方面，其与互联网金融中的众筹资金存在矛盾。该法律涉及的证券包括债券、股票、投资基金等类型。互联网金融的发展，出现了并未纳入《证券法》中的众筹资金，极易引发非法集资案件。

(三)消费者合法权益难以保障虽然政府部门根据互联网金融市场现状，修订了《消费者权益保护法》，但其关于互联网金融服务的具体司法解释与操作细则，并未涉及；针对互联网用户面临的隐私权与肖像权等合法权益侵害问题，政府部门出台了网络侵害人身权益的相关法规，但并未涉及消费者的财产权；针对互联网刑事案件，政府部门修订了《民事诉讼法》，但由于互联网交易的电子证据具有易改性与易删性，刑事案件中的电子证据收集与应用难度较大，不利于消费者合法权益的保障。

三、完善互联网金融法律的建议

(一)营造健康的互联网金融环境针对互联网金融面临的法律风险，政府部门需加强监管，创设健康互联网金融环境，保障该行业的健康可持续发展。在互联网金融监管方面，欧美国家的成效显著，可借鉴其成功经验，结合我国国情及互联网金融市场现状，创新监管法律与监管模式。欧美国家主要采用分类监管模式，制定市场准入制度与信息强制披露制度，保障互联网金融环境的健康。例如，在第三方支付方面，美国会对金融机构开展资质审查，向符合要求的机构发放相应的牌照，明确其责任义务及享有的权利；欧盟出台的相关法律明确指出，只有金融类企业才可成为第三方支付平台。在网络信贷方面，通过政策法规的引导及互联网金融行业的自律约束，实现市场监管，美国设立金融监管局专门负责P2P的管理；欧盟出台消费者权益保护法律，约束互联网金融交易。参考欧美国家的经验，我国可从以下三方面开展行业监管：第一，制定分类监管制度，根据互联网金融业务的类型，将其划分到不同部门，分别负责支付结算类、投资理财类、融资类金融业务的相关工作，避免多头监管或推诿责任现象的出现；第二，制定市场准入与强制信息披露制度，如第三方支付机构、销售基金等机构的许可制度等，结合金融机构信用制度，提升互联网金融行业自律水平；第三，开展专项立法，根据我国互联网金融发展现状，结合现有政策法规与指导意见，构建专门的互联网金融行业规范法规，为互联网金融行业的健康发展提供法律支持[3]。

篇（8）

随着P2P网贷行业的兴起，P2P在我国得到了较快的发展，但随着而来的风险问题逐渐引起了政府管理部门、企业和国内外学者的高度重视。

在金融危机爆发之前，对于系统性风险的度量主要沿着综合指数法和早期预警方法两条技术路线展开。在指标构建适当的前提下，早期预警方法预测系统性危机的效果较好。但是，其实现准确预警的前提条件是基于历史上的金融危机能够实现对系统性风险触警事件的准确定义。这使得该方法在尚未发生过真正意义上金融危机的发展中国家的应用受到限制。金融危机爆发之后，随着宏观审慎监管理念的提出，对于系统性风险的识别和评估方法的探讨也逐渐深入。一方面，对于系统性风险评估的数据不仅基于资产负债表的数据，而且针对债券市场和股票市场上高频和时效性较强的数据开发了一系列度量模型。另一方面，针对金融危机前较多围绕着宏观经济对金融体系影响的局限性，度量系统性风险的视角逐渐放开，更多地考虑金融体系内部关联性和传染性度量。

本文提出了一个针对互联网金融系统性风险的度量模型，该模型结合了综合指标法，以及压力测试法，通过构建指标体系来全面考察P2P网贷行业系统性风险的影响因素，并根据不同状态下的宏观因素来分别考虑在各种压力下P2P行业系统的稳定性，对互联网金融系统性风险管理具有重要的理论意义和实践价值。

2 文献综述

国内外许多学者对金融风险管理已经进行了深入研究，取得了一批重要的研究成果。Akerlof （1970）、Stiglitz和 Weiss（1981）认为由于信息的不对称性导致借贷市场的危机，从而引发逆向选择和道德风险的问题，如2008年美国金融次贷危机。Sunday Telegraph（2006）认为最大的问题是：不能有足够的资金去满足众多借款人与贷款人的要求及管理层的指责，有些网络借贷实行“零利率”，但这势必会引发平台的经营问题，成本无法得到补偿。同时，有些学者发觉了信息在风险把控问题上体现的尤为突出，Stiglitz（1981）出现代经济理论认为信息决定了借贷市场的成败，由于在进行借款人开发的过程中需要这些个人信息，甚至这些信息成为贷款人十分关心的问题，虽然这些信息的部门仅限于可信度高的部门如银行和信用管理机构，但问题是使个人隐私曝露在每一个可能的贷款人甚至是整个网络的使用者下，势必会产生信息暴露的风险，为不法分子供钻空子的可能。以上这些金融风险管理传统研究对互联网金融风险管理具有重要的借鉴意义。

在互联网金融风险管理方面，王艳、陈小辉、邢增艺（2009）认为网络融资存在放贷资金安全难以保证，利率水平超法律保护范围以及容易危及社会稳定等诸多问题。陈初（2010）、陈静俊（2011）认为网络借贷风险及对其的监管与引导，可能出现重要信息泄露的情况，贷款用途难以核实，不排除有借款者将借入资金进行高风险投资的可能。官大飚（2012）分析了我国 P2P 网络借贷运营过程中存在的诸如贷款资金链断裂引发信用风险、挪用第三方账户资金造成操作风险、资金诈骗导致声誉风险，以及可能弱化政府宏观调控政策效果等风险问题，并提出建立联席会议制度共同监管、建立网络借贷信用评价体系、建立 P2P 借贷资金第三方存管制度、建立P2P网络借贷资金监管体系和探索区域发展模式等P2P 网络借贷监管对策。张昭，朱峻萱，李安渝（2015）基于层次分析法构建了我国P2P 网贷行业综合评价体系，并在此基础上对网贷行业发展较快的的企业进行了实证分析，为该领域定量化指标体系的研究中打下了基础。

综上所述，现有的研究对互联网金融网贷的研究视角各异，不同国家的研究也反应出各国发展的特色。而针对互联网金融中P2P网贷行业系统性风险研究却很少，由于P2P 网贷行业系统性风险对整个行业有着至关重要的作用，并且是一个较为复杂的度量过程，涉及的影响因素较多，以上研究正是为 P2P 网贷行业系统性风险分析研究奠定了一定的基础。

3 P2P行业系统性风险模型构建

本部分通过指标体系的构建，并结合着回归预测测度了整个行业系统性风险，同时，在测度风险的基础上，为行业的风险指数进行预警。模型充分结合了宏观因素，以及个体经营状况的影响，全面细致的剖析了整个行业的状况。

该模型从具体对象出发，考虑行业整体，从投资人群体，P2P网贷行业，借款方群体，风险投资方这四方面的资金流向来测量P2P网贷行业的整体系统性风险。由于P2P网贷行业最重要的就是平台流动性资产，这包括平台通过利差获得的利润，以及平台通过风险投资获得的资金。这些资金一方面要补贴平台的运营成本，主要包括获客成本，人力成本，日常开销等，另一方面将作为借款人违约而造成的坏账并对于出资人的垫付，通过模型计算，一旦资金出现短时间内的大量减少，那么就有理由认为P2P行业可能存在一定程度的系统性风险。

3.1 基本假设

由于不同平台经营模式各异，有些具有第三方资金托管平台，第三方担保机构等，但是这些做法并没有从根源上消除流动性风险，只是将风险进行转移，比如资金托管，这种说法通常只是一个噱头，实际的资金账户只不过是由平台在其他公司开设了第三方账户，仍对资金拥有控制权；而对于第三方担保，由于这些有资质的担保公司拥有较全用户信用数据，由其进行担保可以在一定程度上降低坏账率，减弱流动性风险，但是对于雇佣第三方担保需要支付一定的费用，所以从整体上看，平台并没有因此获益更多，所以在此模型中，可以简化考虑，把P2P网贷平台的定义扩大化，忽略第三方模式，将资金的中间过程全部当成P2P平台之间的流转，因此风险也就全部作用于之上P2P网贷平台之上。

由于要从某一天为基准来预测未来三十日的资金状况，包括未来三十日的投资量，实际还款量，运营成本，模型中需要确定宏观经济因子和加权后整个系统的经营因子，由于这些指标每天都会发生变化，应当选取当天的值来作为未来三十日的特征值，之所以这样做，一方面是因为对于特征量而言未来的情况是不可预知的，因而不能从当天既定的数值来预测后三十天的情况；其次，由于市场的滞后性，比如，当前一阶段的股票市场利好，往往会在下一阶段反映出P2P网贷行业的萧条，资金周转是需要时间的。基于此，我们选取时间周期始点的特征量的值是合意的。

在迭代过程中，每个周期的成交量，风投量，运营成本均与第一个周期的预测值相同。由于为了将风险效应放大，单纯的看三十天的效果并不明显，虽然有可能出现损失，但效果或许是微小的，因而增加迭代周期，也就是为了把这种可能存在的风险放大化。同时，预测模型只能预测一个周期，后续迭代周期的成交量等仍是未知的，但由于不能利用预测的结果再次进行预测，所以本研究粗略的将未来的迭代周期的未知资金量等同于第一个周期的估计值，因为该模型只要在数据充足的情况下，每天都可以执行一次，预测的结果也会随之更新，前一天的操作只是对该天的风险状况的度量，目的也就是为了将当天的风险效应放大，并不会影响到后一天的结果，因而，可以对周期资金状况进行复制。

3.2 模型建立

P2P网贷平台系统性风险建模分为以下九个步骤。

3.2.1确定整个P2P网贷平台体系经营状况加权值

在确定经营状况加权值的时候，需要对选定多家的平台，分别确定其个体经营风险值以及相应的平台体量（平台的历史成交量总和）。该数值在后续投资量的预测中频繁用到。具体计算公式如下：

3.2.2预测未来三十日成交总量

成交量指的是投资人向平台投入的资金，在预测后三十天的资金投入总量时我们选用计量中的多元线性回归模型进行预测。如上文所说，选取三年期存款利率，宏观经济一致性指数，上证股票指数，上证基金指数，上证企债指数，上证国债指数和经营状况加权值作为回归模型中的指标。利用测度日前T个时间周期（30天）作为模型的训练，并根据假设5.3.2，将当天的指标数值作为预测的输入来对未来三十日的投资量进行预测。通过训练可得如下线性模型。

3.2.3预测未来三十日的风险投资量

由于风险投资也具有一定的时间序列的特性，同样按照上文阐述，直接影响风险投资量主要是平台的经营状况以及宏观经济的大形势，同时随着P2P网贷行业的走红，越来越多的风投开始青睐这个行业，所以看高整个行业的风投量是很合理的，在预测模型中，依然选用计量中的回归模型，原理同上，因而对于未来三十天风投量可得如下模型。

3.2.4计算未来三十日的运营成本

根据上文描述，可以根据历史的运营成本和平台总的流动性资产的对应情况采用指数小于1的幂函数进行拟合，同时，为了计算未来三十日成交量的总和，用月初的总流动性资产来估计这一个月的运营成本，所以有如下关系。

3.2.5坏账率的度量

经调研，以及查阅书籍文献资料，目前P2P网贷平台并没有一个坏账率的精确统计，各家平台只能给出一个的值，而且在统计的手段上也存在着真实性问题，所以当考虑整个体系时，先有一个行业基准的坏账率的估计值，并通过个体经营风险值对该参考值进行修正，得到每个平台相对准确的估计值。我们可以按照成交量的不同对个体坏账率进行加权，从而得到综合坏账率br。

对整个系统中不同平台的坏账率进行修正：

计算某一时间周期系统的整体修正值：

3.2.6计算三十日应归还量

由于坏账率的大小直接导致归还资金的数量，可以根据平台对于投资人群体累计待还金额与平均还款期限，算出平均每日待还，再用平均每日待还*30得到30日累计待还，即R30。根据平台的平均利率得到投资人群体投入的初始资金，再利用平台获得的利差，计算可以得到借款人三十日内应归还平台的款项数量，而实际的归还受限于平均坏账率，因而可以得到借款人群体三十日应归还金额。

3.2.7根据上述变量的确定，计算三十日后的流动性资产

由上文中的计算规则，以P2P网贷平台系统为中心，流入的资金流为正，流出的资金流为负，计算三十日后的平台系统总的流动性资金。

3.2.8多轮迭代放大风险效应

根据上文假设，迭代n个周期，每次迭代都会对值进行更新，最后计算出n次迭代后的平台当前的流动性资产。

3.2.9根据预警信号定级

通过n个时间周期（30天）的迭代，得到未来一段时间的流动性资产的预后，需要与当前的流动性进行对比。采取比值的方法，并对最终的结果进行风险定级，定级的结果如表1所示。

在数据充分的情况下，通过该模型的测算可以得到整个P2P网贷行业在某一个时间点的风险效应，风险值越高就越需要提高警惕，越有可能在短期内造成系统性风险的爆发。根据测算结果，政府可以出台具有针对性的应对措施，尽可能的将系统性风险的爆发遏制在摇篮之中。

4 情景模拟

本研究主要考虑两个因素的两种情况，对于宏观状况，分为良好和低迷；对于行业整体经营状况，分为良好与低迷。通过宏观情况及行业经营性情况等两个因素的两种情况，可以将实际情况划分为四种：

情景A：宏观状况良好，行业整体经营性情况良好；

情景B：宏观状况良好，行业整体经营性情况较差；

情景C：宏观状况低迷，行业整体经营性情况良好；

情景D：宏观状况低迷，行业整体经营性情况较差。

在情景模拟之前，根据参考资料和业内人士访谈得出各定量数据指标在现有宏观经济条件下所可能具备的最大值与最小值，在此基础上，按照现有指标下的实际数据最大值放大到；最小值缩小到；分别计算出放大比例与缩小比例。将两个比例分别于当下该指标实际数据相乘即得到在当前宏观经济条件下的行业最优仿真数据与最差仿真数据。经过该种处理方法，可以确保数据均为正数，且体现出了因为企业自身差异导致的排序，属于在现实条件下的合理仿真结果。

依据前节提出的模型进行情景模拟，模拟的结果如图1-4所示。

通过上图所示，当某一种情形确定的情况下，可以发现当前的流动性资产虽然在一定程度上影响了系统性风险的程度，但大体上变化趋势比较平缓，并不会导致系统发生骤变。同时很有趣的一点在于经营状况良好的时候整个系统是不存在风险的，且预警信号值呈下降趋势，反之，当经营性风险较大时，预警信号呈上升趋势，这个原因主要在于，运营成本是流动性资产的指数函数，所以在流动性资产的迭代过程中，并不是呈线性变化的。

从具体数据的角度来看，当其它指标值不变，当前行业总流动性资产在100-160亿元间波动时，发现A条件下，行业系统性风险最低，其次是C、B、D。并且可以看出即使在宏观情况不乐观的情况下，由于经营状况良好，P2P网贷行业处于无风险的状态，而经营不好的情况下，P2P网贷行业会处于高风险区域。同时，A和C情境下，在经营乐观的情况下，由于流动性资产的增大导致系统运营成本的大规模增加，导致系统性风险随着流动资产增多反而增加。

未来三十日待还金额反应了P2P网贷系统的负债能力，金额越高伴随着系统性风险也就越高，反之同理。从上图也可以很好地看出，每一条线都随着待还金额的增长，风险预警信号值越低，从而风险度也就越高。同时，蓝色与红色两条直线的间距反应了经营状况的差异，蓝色与绿色直线反应了宏观状况的不同，所以很明显的发现经营状况的影响程度远大于宏观状况对于系统性风险的影响的，而且当经营状况不佳的时候，系统性风险就会处于一个十分高的状态，因而为了有效降低系统性风险最根本的还是应该从控制经营风险上做文章，尽可能削弱个体经营风险的影响力度。

从数据上来看，累计待还金额在160-220亿元之间波动时，四种情景下系统性风险都随着待还金额的增加而增大，其中同样的，在累计待还金额增加的过程中，整体系统性风险情况是A情境下最小，其次是C、B、D。

综合利率反应了P2P网贷平台的平均借款成本，综合利率越高，伴随着借款人的信用违约风险就会越高，当出现大量借款人因为过高的贷款利率而无力偿还时，就会出现大面积的违约现象，造成平台流动性问题，从而引发系统性风险。从上图几条曲线的趋势上看，风险预警信号都随着综合利率的提升而减小，也就是说风险在逐渐变大。与前两种情况不同的是，几条线的位置发生了改变，红色与绿色的相对位置进行了交替，所以对于综合利率的变化而言，宏观状况要比行业整体的经营性的影响力度更大。其次，之所以是曲线，主要是由于在计算过程中综合利率作为一个比例式导致其与风险预警信号为非线性关系。

坏账率是P2P网贷平台最为机密的数据，由于当下的P2P网贷行业存在信息不披露的问题，导致外界很难了解到真正的经营状况。但经专业人士透露，行业坏账率平均也要到十几个百分点，所以将坏账率控制在12%到24%变动是合理的。由上图可以看出，随着坏账率的提高风险预警信号下降，系统性风险升高，而且根据不同颜色线之间的间距可以看出经营性风险的影响机制同样要高于宏观状况的影响力度的。

根据具体数据来讲，坏账率在12%至24%范围内波动时，同样是宏观情况好时风险越小，最好的情景为A，其次为C、B、D。

5 结论与展望

本文从P2P行业的实际情况出发，提出了一个针对互联网金融系统性风险的度量模型，该模型结合了综合指标法，以及压力测试法，通过构建指标体系来全面考察P2P网贷行业系统性风险的影响因素，并根据不同状态下的宏观因素来分别考虑在各种压力下P2P行业系统的稳定性，对互联网金融系统性风险管理具有重要的理论意义和实践价值。

参考文献

[1] Akerl of， G.A.， （1980）， “A Theory of Social Custom， of Which Unemployment May Be One Consequence”， Quarterly Journal of Economics， Vol. 94， 749―775.

篇（9）

此次并购，争议最大的地方在于1号店价值到底是多少？也就是说财务估值问题成为该并购事件的焦点。按照京东当天股价，并购交易额大约相当于95亿元人民币。电商分析师普遍认为，收购价格过高。导致估值过高的原因，本文认为有如下两点：1.外在压力层面，除了京东，阿里和海航集团也有意收购1号店。对于京东，拿下1号店似乎是志在必得。因为京东急需的百货品类恰好是1号店的优势所在，同时京东也希望借助1号店对抗阿里；2.内部趋势层面，所谓“醉翁之意不在酒”，京东更看中的是1号店背后的附加值沃尔玛在全球零售层面的强势地位以及未来的战略合作：这些原因无疑对价值高估起到了推波助澜的作用。

从表1可以看出，京东2014、2015、2016连续三年的投资活动所产生现金均是负数，与京东近几年的投资扩张不无关系：2014 年投资的京东金融，2015年的天天果园、永辉超市、金蝶软件等，再到2016 年的1 号店，这些大规模的投资并购活动使得其融资风险迅速增加。这一点也可以通过其资产负债率这一指标得到印证。京东的资产负债率明显高于其他同类公司，反映了京东通过举债筹资的资产过多；而且京东连续几年的资产负债率从2014年的43.61%迅速增长到2016年的74.3%，融资风险增大。加之，京东连年亏损，在巨额亏损下，它还在不断扩大企业规模，抢占新领域，无疑又加大了融资难度。通过上述分析，我们知道，要降低其估值风险，必须充分发挥投资银行、咨询公司、电商分析师等专业机构的作用。同时，进一步公开信息披露，实现并购双方对对方信息的充分了解，降低信息不对称带来的风险，促成并购双方达到预期目标，顺利完成并购。

篇（10）

中图分类号：F832.5 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2016）012-000-02

一、国内P2P网络借贷的基本情况

从表2看出，2009～2014年的平台数量分别为9家，12家、36家、110家、627家和1575家，增长率分别达到了33.3%、200%、205.6%、470%和151.2%。其中，2013年P2P借贷平台数量增长率在这期间达到最大。

为了更加具体的研究国内P2P平台的借款名义利率和平均借款期限，选取2012～2013年成交规模靠前、活跃程度较高的10家P2P借贷平台进行研究。

由表3可知，不同平台之间的借款名义利率相差比较大。2012～2013年，温州贷平均借款期限最短，陆金所借款期限最长。剩下的P2P平台的平均借款期限均在1～7月之间，P2P网络借贷的借款期限整体比银行的借款期限短。

二、P2P网络借贷的风险

1.法律与政策风险

有一些P2P打法律的“球”，例如P2P平台的贷款利率通常比银行高，为避免高利贷发生，利率也不会超过金融机构同期贷款利率的4倍。但是平台同时也会向借款人收取管理费用或服务费用，加之有时给投资人投标奖励，利率均由借款人承担，最后的结果可能已经超过了四倍，这种打“球”的行为没有得到监管。

2.P2P借贷平台风险

（1）征信体系不完善所的引发的风险

在国内由于缺乏完善的征信体系，P2P借贷平台为了对自身业务以及投资人负责，需要亲自承担征信职责，通过大量的尽职调查对借款人的信用信息进行整理和评估。征信工作导致了P2P借贷平台的运营成本上升，据2014年行业白皮书研究，运营成本的比例一般仅次于销售成本，给P2P借贷平台造成了较大的成本负担。

（2）资金安全风险

用户资金风险表现在与 P2P合作的第三方支付机构一般只承担通道作用，不对账户的资金用途做出限制或管理。这种情况下平台对账户拥有事实上的支配权，支付机构并不承担监管责任，结果可能给不法P2P借贷平台“挪作他用”或“携款跑路”的机会，导致客户资金的不安全

（3）流动性风险

流动性风险主要涉及到债权转让模式（如宜信公司），先以自有资金放贷，然后把债权打包，以理财产品的形式转让出去，利用收回的资金重新进行放贷，快速循环，使得业务高速扩张。产品的期限错配和金额错配的情况下，个人账户的流动性压力很大，一旦后续其它出借人接盘不足，出借人的投资就无法按时收回。一旦出现风险事件，投资者可能会大量抛售手中的信贷产品从而引发类似于银行挤兑风险。

（4）信息披露风险

不同的P2P借贷平台信息披露程度大相径庭，有的平台会公布每一笔借款，有的平台则只显示未成交项目，且只公布以投标的总额度。大部分平台无定期公布制度。信息披露的不全面、不及时，使得借贷双方很难对P2P借贷平台产生全面、客观的了解。一些线下的平台情况更加严重，局外人无法了解其运作流程，难以对其业务的合规性和风险做出评价，容易使投资者滋生出不信任和不安全感。

3.借款人风险

P2P网络借贷的借款对象主要是中低工薪阶层、个体工商户和中小微企业，他们在向平台提供自己的信息资料时，为了能更顺利的进行借款，借款人可能会隐藏一些不利于自身的信息，甚至提供虚假信息。即使有些P2P借贷平台有自己的一套关于借款人信用评估的机制，但这种机制尚未成熟的情况下，但仍还是无法避免借款人的隐瞒与造假，而这样会产生信息不对称与道德风险。

三、我国P2P网络借贷的风险解决措施

1.制定和完善相关P2P法律法规

法律的出台对P2P网络借贷行业至关重要，因为现在需要确定P2P网络借贷存在的合理性。通过规定的一些监管的指标如准入门槛、注册资本等，P2P借贷平台可以对自身进行整顿，提高竞争力，淘汰一些实力弱、风险高的P2P借贷平台。一些P2P平台因适应中国金融环境而衍生出了不同于纯中介P2P平台的模式，如宜信的债权转让模式，这种模式可能会涉及到非法集资的风险，但是不能严厉的监管或打压，应该鼓励在监管红线的边框内进行创新。

2.加强P2P网络借贷行业自律组织的建设

建立P2P网络借贷行业自律组织对于规范行业行为、维护行业发展的公平竞争有非常重要的作用。在监管细则尚未明确的情况下，行业组织可以加强规范业务运营、企业自律方面起到重要推动作用。行业组织建立同业资信服务平台，共享逾期借款人的名单等，可以降低不良借款的风险。

3.P2P借贷平台加强对自身风险的控制

（1）通过第三方评分机构或自身的风控系统度量并防范风险

P2P借贷平台可以委托第三方评分机构对自身进行评级。设立相应的评级指标（如衡量风险的指标），对这些指标进行评分。如果评级的分数如果较低，可以给与适当的提醒，平台可以解决自身出现的问题，如果平台长时间评级分数都很低，并且持续恶化，评级机构可以相应的信息，提醒投资者。为应对借款人风险，P2P借贷平台可以与权威的信用机构合作。例如，好贷网与全球最大的信用评分公司FICO合作，帮助P2P借贷平台交叉检验借款人的信贷资质和潜在的风险状况。

（2）建立风险准备金制度

P2P借贷平台的流动性风险是非常值得重视的，不少问题平台倒闭或跑路的原因便是因为发生了流动性风险。一旦投资人大规模提现，P2P借贷平台就会陷入流动性危机，P2P借贷平台可以学银行，建立风险准备金制度。同时P2P借贷平台要对风险准备金的管理保持透明，定期要公布其使用情况。

（3）建立第三方资金托管机制

2013年年底，央行建议应当建立P2P借贷平台的第三方托管机制，风险准备金的托管需要保证对其专款专用。风险准备金的托管一般由银行进行，平台需要定期公布风险准备金的使用和剩余情况，保证其公开与透明。银行也要出具资金托管报告，并履行办理资金清算、安全保管客户资金、监督资金使用情况、披露资金保管等职责，保证风险准备金专款专用，以更好的发挥其作用。

4.完善信息披露制度

完善信息披露制度，让关联人能更好的了解P2P网络借贷的运营情况和其他信息。公开信息可以更好的对P2P借贷平台进行监督，平台需要披露自身的资质信息，包括公司的证照、组织架构、团队介绍等。平台也要公开其运营数据如成交额、收益率、坏账率等。平台需要向公众做好风险提示说明，让投资者更好的了解P2P借贷平台的风险。

5.投资者教育

P2P平台借贷行业积极对投资者的教育，充分进行风险提示，避免误导性乃至虚假性宣传，给与投资者充分的知情权，平台也可以对投资者风险偏好进行测试，对于风险承受能力差的投资者给予投资风险的提醒。

四、结论

通过P2P网络借贷在各个环节可能发生的风险进行分析，各个环节包括P2P所处环境的法律与政策风险、P2P借贷平台的风险及借款者风险。提出了制定和完善相关P2P法律法规、加强P2P行业自律组织的建设、P2P借贷平台加强对自身风险的控制、投资者教育等对策，以此更好地解决风险。

参考文献：

[1]杨中民.P2P借贷行业调研报告[D].四川.西南财经大学，2013.

篇（11）

谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。主要特点为服务于长尾市场；具有海量用户；关注个性化需求；重视创新；正视风险；重视用户体验；重视开放性；重视社会化营销。

所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联网金融平台特征导致的信用风险。

1.1 互联网金融的用户特征导致的信用风险

一方面，互联网金融服务的客户对象往往是传统银行信用体系未能覆盖的群体，对这些群体的信用风险的度量往往需要更为专业的手段。以P2P网贷平台的鼻祖，成立于2005年3月英国的Zopa（Zone of Possible Agreement）为例，他们发现存在着“自由组织者”的群体，即自雇、从事项目的或者自由职业的非“全职”就业者，如顾问和企业主等，他们的收入和生活方式很不规律，尽管具有信用能力，却由于不符合传统金融信用要求中稳定收入证明等要求，无法得到传统金融机构充足的信贷服务。Zopa的团队估计在英国约6000万总人口中有600万的“自由组织者”，并且预测在未来的10到15年，选择这种生活方式的人会越来越多，传统金融机构只重视客户生活和收入的稳定性而忽视了这一趋势。针对这一目标群体提供互联网金融服务，Zopa发展迅速，从诞生时只有300个用户，几个月内用户量就超过了25000人，2012年注册用户超过90万，2014年末累计发放贷款超过7亿英镑（约10.55亿美元），一举成为英国最大的P2P网贷平台之一。

另一方面，国内互联网金融的借贷主体是资金规模小、很难在统金融机构获得贷款的小微企业以及工薪阶层甚至学生群体等。从银行服务的企业客户来看，银行对公司贷款中80%左右的贷款投放给大型国有企业和中型企业，贷款额度一般在500 万以上，小企业贷款和个人消费经营贷款仅占20%左右，额度一般也在50 万以上，平均200-300万左右。而互联网金融主要服务小微企业，贷款金额远远不能达到银行的贷款金额标准。以阿里小微信贷为例，截至2013年二季度末，阿里小微信贷累计发放贷款超过1000亿元，户均贷款仅仅4万元。阿里小贷最大的特点是“金额小，期限短，随借随还”。订单贷款作为淘宝、天猫卖家使用最频繁的信贷产品，要求支付万分之五的日利率。2012年，所有客户年均使用30次订单贷款，平均每笔贷款周期为4天，全年实际融资成本为6%。阿里小贷单笔贷款的操作成本极低，仅为2.3元，与银行2000元左右的单笔信贷操作成本形成巨大对比。

互联网金融服务的个人客户也同样具有资金规模较小的特征。以蚂蚁金服的个人客户为例，由于蚂蚁金服的大部分个人客户都开设余额宝账户，所以旗下各种产品的用户基本都是余额宝的一个子集。根据天弘基金的年报数据，截至2014年底余额宝开户数1.84亿户，户均账户余额3，133.47元。而截止2014年12月，工商银行开户数4.65亿，招商银行开户数5600万，北京银行开户数1137万；工商银行、招商银行和北京银行的个人存款总额分别为71，886.07亿元、10，930.27亿元和1，851.29亿元，可以算得户均存款余额分别为15，459.37元、19，518.34元和16，282.23元，银行体系内客户平均存款余额为余额宝客户平均余额的5倍。这一方面反映了传统银行业依然是个人存款的主要方式，另一方面也反映了互联网金融面对的客户群体总体来说金额较低，风险更大。

1.2 互联网金融的平台特征导致的信用风险

根据网贷之家的数据，截止2015年5月底，正常运营的P2P平台有1946家，累计问题平台数量661家，占全部平台总数的四分之一。P2P网贷行业贷款余额达1932.14亿元，历史累计成交量已突破6000亿元。（表1）

从网贷平台的市场份额来看，各网贷平台竞争激烈，彼此差异不大，排名前十的网贷平台贷款余额合计仅占市场总份额的1/3左右，这与国外成熟市场形成鲜明对比。以英国P2P平台为例，排名居前的ZOPA、RateSetter、Funding Circle、MarketInvoice这四家P2P平台的市场份额就占行业份额的70%左右。美国P2P行业基本为Lending Club和Prosper两家平台所垄断，合计占有96%的市场份额。

不仅网贷平台尚处于群雄争霸，一片混战之中。网贷平台良莠不齐，问题平台频频出现。根据网贷之家的数据，截止2015年6月，已经320家网贷平台跑路，336家网贷平台出现提现困难，73家网贷平台停业，另外7家网贷平台由刑侦介入。

除了网贷平台自身恶意欺诈投资者出现信用风险之外，网站自身由于技术问题也会发生信用风险。互联网金融依托计算机、互联网、各类移动终端、数据库以及各类软件系统而运行，互联网的开放性使得互联网金融高度暴露在系统性故障以及网络黑客、计算机病毒、恶意代码等的攻击之下。利用系统漏洞和平台设计缺陷，黑客可以通过侵入核心信息系统来获取客户信息乃至盗用客户资金；而计算机病毒、恶意代码等的扩散，也可能引发系统性崩溃。传统金融中只会导致局部损失的技术风险在互联网金融中会威力倍增，一旦发生安全事故，极容易引发声誉风险和挤兑等连锁反应，甚至可能由于信任危机和流动性风险，导致风险从互联网金融向传统金融扩散。由于中国互联网金融普遍未能掌握具有自主知识产权的芯片制造和操作系统开发技术，因此对于引进的国外技术是否存在后门、漏洞等情况并不了解，只有通过增强相关软硬件设备的自主研发设计以及制造水平，才有可能解除对国外技术的依赖。通过建立行业内的沟通和协调机制，制定具有国际领先性的行业技术标准，有助于预防选择性技术风险的一再重演；从长远来看，还应积极参与制定国际新型金融技术标准，因为只有拥有制定标准的发言权，才能在未来国际金融业务中掌握主动权。

2 互联网金融信用风险的成因

2.1 缺乏完善的征信体系

由于中国人民银行对股份制商业银行和地方银行的强势控制，2004年成立的中国人民银行征信中心的个人征信数据库建设工作采取自上而下的模式，经过10年时间实现了8亿人口的覆盖，但是截止到2013年底，央行银行个人征信系统中有信贷记录的自然人仅为3.2亿，占13.5亿人口中的23.7%。央行征信数据搜集的信息维度比较少，主要包括个人基本信息（身份证号），以及所持有的信用卡、银行卡消费、取现、转账等记录等。仅仅依靠这些信息无法全面反映一个人的信用状况，远远未能满足借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人群很难获得信贷服务。而在美国，征信体系的覆盖率已经达到了85%。

中国互联网金融行业面临的数据不充分、信息不真实挑战，使得人力采集数据仍然是主要方法之一，国内大多数P2P公司都主要是线下模式，千人员工以上的P2P平台不在少数，有些知名平台员工总数甚至超过了万人。对于用户信用审核的风控偏重于银行卡交易等流水的审核，国内整个P2P行业中信审人员所占比重非常大，使得国内P2P平台的成本控制很困难，线下销售和进行尽职调查的成本（包括对应的人员工资）要占到整体成本一半以上。预先批准、自动决策、风险定价等定量技术在中国尚属稀缺，由此导致的客户获取成本居高不下。美国信贷业的获客成本约为200-300美元（购买一条征信数据、加一个信封邮票、加人工处理费大约每个邀请函成本1-2美元，除以低于1%的响应率），而中国信贷业面临的线下获客成本高达上千美元，这是导致借款人融资成本高、风险质量低的主要原因。

P2P借贷高度依赖线下团队进行征信，这一现状存在严重的弊端。

第一，线下征信属于劳动密集型工作，对人力、物力投入需求极高，提高了整体信贷成本，造成不经济性。对于额度较小的信用借款来说，其高昂的征信和审贷成本给借贷双方造成巨大压力，迫使借贷平台更倾向单笔金额高的借款，长此以往，P2P借贷的普惠价值和补充作用将被逐渐损蚀。

第二，线下征信具有较强的主观性，不利于形成标准化的征信技术。不同平台的征信流程、资料搜集重点不尽相同；即使在同一平台，采用了标准化的线上评估方式，不同信贷员、审贷员的风格、特点也导致信贷报告千差万别。这种差异导致征信标准的割裂，不利于信用资源的互通互享。

第三，线下征信的高成本阻碍了征信数据的共享。由于各个平台花费了大量人力、物力进行线下征信，这些征信数据被视为核心资源乃至核心竞争力，与其他平台、征信组织的共享意愿大大减弱，导致重复征信和征信资源的浪费。

第四，线下征信的高昂边际成本还妨碍了行业的高质量扩张。尽管近几年的国内P2P借贷行业发展迅猛，但主要依靠人力、资金等非技术要素的投入增加来支撑，这使得P2P借贷日益成为劳动密集型、资金密集型行业，体现的是粗放式增长，未能发挥其技术创新优势，常常招致批评。

缺乏社会化征信体系，还导致另一弊端。国内大多数P2P平台申请借款人的数据由用户自行提交，在真实度上会大打折扣，存在很大的漏洞和风险；而国外的做法则多是通过大数据的采集和购买第三方数据等方式获取，能够保证信用资料的客观性和真实性，以及效率。

2.2 缺乏严格的信息披露机制

目前普遍的情况是：P2P网贷平台、专业放贷人账户、信用评估机构、投资者（理财）服务机构、借款人服务机构都属于同一控制人，具有极高关联性。债权的评级方和出售方具有极高关联性，投资人服务机构和借款人服务机构具有极高关联性，负责为资金交易和信息交易提供服务的机构也具有极高关联性。这些具有极高关联性的企业缺乏相互之间信息披露的监督动力，很难保持其公正性、独立性和客观性。在客户筛选、信用评估、贷款发放、资金结算、债权转让、逾期贷款追讨等关键环节的操作都依托关联性极强的机构完成；即使在真实债权信息的前提下，缺乏第三方监督和严格的信息披露，由高关联性引发的种种道德风险，如虚假增信等的可能性普遍存在。

而且，国内P2P平台的出借人和借款人之间信息是不完全透明的。虽然国内众多P2P平台都在强调信息透明、充分披露，但是能够做到这一点的寥寥无几。绝大部分平台出于不同的目的，针对每笔交易的信息披露都十分有限，有些甚至连借款人的基本信息都写得十分模糊。但是国外P2P平台会让所有的借款客户知晓出借人是谁，其经营理念是，平台需要让出借人充分知道借款人情况，信息越清晰、越透明，违约率越低。目前国内P2P行业从来未曾公开过任何形式的资产质量报告，即使有坏账率也都是自己报的，缺乏公信力。在贷后催收部分，国外更多采取外包催收，运用多种信息科技手段，黑名单共享；而国内主要做法还是雇佣大量催收人员，黑名单也完全不共享。

2.3 缺乏全面的风险控制体系

目前，国内P2P平台普遍采用资金托管和第三方担保作为风险控制的主要措施。所谓资金托管，就是资金流运行在第三方托管公司，不通过P2P平台的银行账户。在实际操作中，贷款人和借款人分别通过第三方支付开通自己的账户，贷款人可以实时了解信贷资金的准确去向；平台也在第三方支付开通商户账号，但仅限于进行资金解冻和退款这两种操作，没有转账与提现操作的权限。如果贷款招标顺利完成，资金会从贷款人账户进入借款人账户；如果贷款招标失败，资金会被退回贷款人账户。理论上来说，开通了第三方资金托管的平台无法直接接触投资人的资金，可以避免平台因为经营不善挪用交易资金而给交易双方带来风险。正因如此，目前许多P2P网贷平台将第三方资金托管作为标配，将其奉若提升信誉的“法宝”，投资者对此也颇为认可。据网贷平台账户最大的资金托管机构汇付天下的《汇付天下P2P行业发展报告》，近八成投资人重视平台是否有第三方托管。

除了第三方托管之外，第三方担保也是P2P平台采取的主要风控措施。在《融资性担保公司暂行管理办法》中规定，担保公司的杠杆不得超过10倍。但P2P平台的担保公司净资产一般只有百万甚至数十万，而平台上却可能有上千万的贷款余额，这就大大超过10倍杠杆的要求。其后果是一旦P2P借贷平台出现10%的坏账风险，在10倍杠杆下就超过了担保公司的支付能力，P2P平台就只能破产了。

2.4 缺乏明确的金融监管机制

我国整体法制建设处于逐步完善和健全的过程中，关于互联网金融方面的法律法规更是寥寥无几。除中国人民银行的《网上银行业务管理暂行办法》、银行业监督管理委员会了一些管理规定与操作指引外，《商业银行法》、《中国人民银行法》中仅仅针对互联网金融业务进行了少量规定。2014年8月上海公布了《关于促进本市互联网金融产业健康发展的若干意见》，成为全国首个省级地方政府促进互联网金融的发展意见。

目前中国的金融监管实行分业监管模式，但在实践中越来越多的金融机构持有多种金融业务的牌照进行混业经营，互联网金融的兴起对于分业监管还是混业监管提出新的挑战。从经营模式来看，网络金融超市属于典型的混业经营模式，金融机构不仅在网站上推出投资储蓄、贷款、证券、保险、基金、外汇、结算、托管、理财等一站式金融服务，设立网上商城为广大企业和个人提供专业化的电子商务和金融支持服务，并且加强与电子商务平台之间的合作，远远超越了在传统金融运行模式下所能经营的业务品种和模式。相对于传统金融，互联网金融刚刚兴起，既没有明确的法律依据，也缺乏有效的外部监管，平台发起人还往往缺乏金融背景和经验，因此互联网金融的发展将对监管法规、监管能力等方面提出全新的挑战。

P2P网络借贷在国外经过将近十年的发展，已经比较成熟，监管法规体系也比较完善。美国将P2P网络借贷纳入民间借贷的范畴，在《消费者信用保护法》和《诚实信贷法》等有关法律的监管下运行。而我国的P2P网络借贷由于还没有规定明确的监管部门，P2P网络借贷大多由缺乏金融监管经验的工商部门负责监管，极大增加了平台发生信用风险的可能性。因而需要及时完善相关法律法规，理清监管职责，加强督管力度，以防止平台信用风险的发生。

3 我国互联网金融大数据征信体系的构建

大数据的介入，正改变着征信行业。大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信使用的数据包括传统的银行业信贷记录、消费记录、身份数据、社交数据、经营数据，以及日常活动和偏好数据、特定场景下的行为特征数据等。大数据不仅为征信业发展提供了广泛的数据信息来源，同时也改变了征信产品的生产流程，成为了我国征信业发展的重要助力。

目前，可以用来支持互联网征信模型的大数据具有六大来源。

第一是电商大数据，比如阿里巴巴提供的芝麻信用分。阿里旗下的支付宝实名用户超过了3亿，日数据处理量在30PB以上，相当于5000个国家图书馆的数据总量，涵盖支付、投资、消费、社交、公益、交通等多种消费场景，芝麻信用采用国际上通行的信用评分方法，最低350分最高950分，这与美国FICO分（300至850）相似，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。芝麻信用的评分模型主要包括信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。人们在日常生活中点点滴滴的行为，通过长期积累，这些行为轨迹和细节，可以全面判断其信用状况。

第二是信用卡类大数据，根据信用卡申请年份、授信额度、消费金额、消费次数、消费种类、消费场所、卡片等级、还款记录等作为信用评级的参考数据。代表性企业是成立于2005年的“我爱卡”，依据自身积累的数据利用FICO信用评分模型来发放互联网金融小额信贷。

第三是社交网站大数据，代表性企业为腾讯公司，腾讯拥有最多的社交用户，包涵最复杂的人际社交关系，旗下QQ的月活跃用户8亿多，微信用户接近5亿。腾讯征信的评分模型主要包括四大因子：安全指数（是否实名认证、是否开通数字证书、过去一段时间更换手机号码的次数等）；消费指数（过去一段时间内腾讯业务、游戏、生活服务类消费次数等）；财富指数（财付通账户余额、理财通财富、QQ号价值等）；社交指数（QQ登陆场所、微信有红包及资金往来的好友占比）。腾讯征信采用七级信用评级法，分别用不同的星级代表信用等级。五星代表较高的信用评级，六至七星代表特高信用评级。

第四是小额贷款类大数据，包括信贷额度、违约记录等。由于单一企业信贷数据的量级较低、地域性较强，业内共享数据的模式正被逐步认可。

第五是第三方支付大数据，根据用户消费数据进行信用分析，支付方向、月支付额度、消费品牌都可以作为信用评级数据。比如考拉信用评分主要依托拉卡拉的支付数据，利用FICO评分法、回归、分类、Web挖掘和神经网络技术，主要按照五个维度：履约能力、身份属性、信用记录、社交关系和交易行为进行信用评估。