乔鹏程

摘 要：互联网金融创新是“双创”的重要领域，“e租宝”案例表明：互联网金融平台爆发式增长的同时积累了各类风险。互联网金融创新应回归金融本质，应用市场链理论可将互联网金融风险模块化为管理与技术的内控风险、超高利息承诺信用风险、低资产客户评估风险、监管生态风险、原始资本薄弱风险和模块间信息传递风险六个模块。互联网技术只是解决金融业务信息不对称的手段，应从金融本质视角出发结构化地防范互联网金融风险。

关键词： 互联网金融；e租宝；金融风险；金融创新；知识图谱；内部控制；区块链

中图分类号：F832.5 文献标识码： A 文章编号：1003.7217（2018）01.0019.08

一、引 言

2017年4月26日北京市第一中院对安徽钰诚控股集团（e租宝）非法吸收公众存款案开庭审理，互联网金融创新与风险管理再次成为焦点问题。根据长尾理论，互联网金融通过技术创新有效地为“尾”部巨量零散客户提供供给[1]，在渠道、效率和成本等方面的创新冲击了传统银行模式[2]。在互联网金融参与人数持续快速增长的同时，近年的互联网金融行业平均收益率一路走低，投资风险累积爆发。这一背景下，互联网金融野蛮生长的三年（2014-2016年）最终催生出“e租宝”非法吸收90万公众的598亿元存款，成为了中国金融史上最大的金融诈骗案。

2014年以后互联网金融创新是双创的重要领域，但是2015年末以“e租宝”为代表的部分互联网金融平台发生涉案、非法集资、倒闭、资金链断裂和兑付困难等案件，让市场对互联网金融创新产生质疑和担心。有学者认为互联网金融本质上是传统民间借贷通过互联网技术实现的升级版[3]；根据长尾理论和中国金融供给排斥现状，互联网金融未来将对普惠金融发挥无可替代的作用[4]。2016年12月《网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法》出台，标志着中国互联网金融进入规范发展时期，如何使之后的互联网金融从“e租宝”案中吸取教训，让互联网金融创新回归金融本质，模块化地识别和有效应对风险，在金融创新和规范运行中服务实体经济，值得深入研究。

为此，本文通过 WoS数据库2017年5月25日模糊检索主题词“Internet financial”+“Risk”，共得到（1996-2017年）499篇国际研究文献。CNKI数据库2017年5月25日模糊检索主题词“互联网金融”+“风险”的CSSCI期刊来源文献534篇，人工删除会议通知、新书推荐等非学术内容，共获得（2013-2017年）499篇文献。

Citespace知识图谱可以对文献大数据计量出“研究热点、演进路径、观点聚类、前沿热点”等整体情况[5]，本文应用CitespaceV软件进行“关键词”科学知识图谱挖掘，设置年切片为1、TOP20、TOP1%；另外，通过Links选择Cosine算法，将Links值都标准化成0～1的数值。结果显示：国际互联网金融和风险研究（括号中为中心性值）主要集中在“信用（0.39）、技术（0.3）、风险识别（0.27）、信息（0.14）”等聚类，特别是“互联网金融”burst值为3.35（突现时间为2014年，与国内研究相近）；关键词发生频次（括号中为频次值）：“风险识别（27）、信用（25）、安全（19）、网上银行（19）、信息（18）”等；国内互联网金融和风险研究热点是：“信息不对称（0.49）、金融创新（0.39）、P2P（Peer to Peer）（0.32）、法律风险（0.31）、风险控制（0.30）、风险管理（0.25）、信息披露（0.24）、第三方支付（0.22）、网络借贷（0.18）、风险管理能力（0.15）”等；国内研究关键词是“P2P（49）、风险管理（32）、金融监督（31）、第三方支付（26）、金融风险（20）”等。

可见，国内外互联网金融与风险研究的主要理论基础是信息不对称，研究热点分布在14个中心，其中以金融创新、信用、P2P及相关风险、技术、信息和风险管控为最主要研究聚类中心。

根据科学知识图谱计量结果，互联网金融与风险研究还很少涉及“非法集资”“e租宝案”“金融本质”等关键词研究。2015年12月“e租宝”案爆发后，互联网金融爆发式增长过程中的弊端和风险真实地呈现出来，为本文的案例研究提供了条件。现有研究认為，风险爆发的原因是：互联网金融创新和风险宏观层面，M Yandiev（2015）认为除了表面的经济原因外，还有深层的经济和文化环境因素[6]；在中观金融行业层面，X Hou（2016）认为互联网金融改变了存款增长率对某些银行风险措施的敏感性，对银行资本市场纪律的衰减影响相对增加[7]；互联网金融自身发展方面，冯乾（2017）认为互联网金融存在不当夸大产品宣传、高息诱惑、资金投向不明、卷款潜逃等问题[8]。此外，以“e租宝”为代表的互联网平台的信息、技术和内部管理，以及互联网金融的监管问题同样值得关注。

洪娟（2014）认为互联网金融相比传统金融具有“鲶鱼效应”，同时存在虚拟化、信息技术和装备过度依赖、行业自律缺失等风险[9]；卢馨（2015）认为互联网金融面临九种风险[1]； H Liu（2015）认为互联网金融及其特殊风险给金融监管带来了匿名性、虚拟性及财务和非财务因素混合的新问题[10]；J An和B Zhao（2015）认为互联网金融对中国金融监管组织设计提出挑战，互联网金融普遍的混业经营与分业监管出现矛盾[11]。为此，本文在以上研究基础上，将风险研究进一步模块化，并应用市场链理论结合“e租宝”具体案件，对互联网金融风险点进行模块化归类，试图通过“e租宝”案例证明除了监管机构外，还需要从行业自律、平台自身定位和内部管理等视角应对监管挑战。

二、互联网金融的特征、趋势和风险

（一）互联网金融的产生和特征

根据长尾理论，低收入居民存款理财、中小企业筹资和低资产担保贷款者的需要最为旺盛且多样化，传统金融存在低存款利率、金融排斥和贷款难等积弊。互联网技术引领下的金融创新破除了诸多经济与非经济障碍。互联网金融包括互联网保险、P2P、第三方支付、金融门户、众筹、机构联网化、互联网信托、基金销售、虚拟货币、互联网消费金融等[12]。虽然互联网金融仍属于广义金融的范畴，但它具有交易成本降低、交易去中介化、信息不对称程度降低、交易可能性集合拓展等方面的比较优势[13]。根据非对称信息博弈理论，互联网金融具有以下优势特征：第一，交易门槛低。相较于传统银行理财高门槛（一般为20万以上），参与公众更加广泛。第二，网络平台运行效率更高，交易数量大且程序运行成本低。第三，交易方式简便快捷。相较于传统金融的排队等待、审查繁琐、手续复杂、服务态度恶劣等问题，互联网金融交易自主，手续简化，无纸化办公，具有简便快捷优势。第四，互联网金融高回报性，互联网金融具有遵从麦特卡夫定律的外部经济效应[14]，客户群广泛程度与客户受益程度正相关。第五，互联网金融信息传输放射状。媒体是互联网金融业绩爆发的助推神器[15]，互联网金融通过网络广告、自媒体宣传、娱乐综艺等新媒体方式制造金融事件舆情。endprint

（二）互联网金融发展趋势与现状

国外传统金融体系发达，并未在金融服务积弊和互联网技术诱发下产生互联网金融的爆发性增长。中国随着金融改革深化、信息技术发展、客户群体持续变化等诸多因素的共同作用，互联网金融促进了普惠金融发展[16]。对服务普通客户，提升金融服务质量和运行效率、满足市场多元化投融资需求等方面发挥了不可替代的作用，未来仍然有巨大的市场空间和发展潜力。

据网贷之家数据显示，从2014年到2017年3月平台已达到10000家，每年以翻倍的速度在增长。2017年4月互联网金融交易量最大的上海、广东、北京三地区合计占全国总交易量的73.64%，可见发达地区集聚效应明显。累计投资人数和借款人数是互联网金融平台社会参与度的重要指标。 图1显示：参与公众总体呈快速上升趋势，只有2015年12月到2016年2月有下降波动，即2015年12月“e租宝”案爆发期间，证明“e租宝”事件对参与者信心存在显著影响。2016年2月以后仍呈显著增长，但2016年12月国家出台互联网管理办法后，到2017年3月参与人数再次出现震荡调整，证明互联网金融参与者渐趋理性。以上趋势在图2全行业综合参考收益率的滚动变化中同样得到印证。另外图2显示：“e租宝”案期间累计投资人数向下拐点出现时间是2015年11月1日，比累计借款人数向下拐点出现在2015年12月1日早，证明在信息实时传播的互联网金融中，投资人比借款人对金融风险变化更加敏感，且在总体趋势上投资人的增长速度和敏感度都高于借款人。

（三）互联网金融创新中累积的风险

信息经济学理论认为，信息对经济运行和社会生产资源配置具有重要价值。在网络虚拟环境中，信息传递加快解决了信息不对称的同时，信息识别成本也在增加，互联网金融创新中出现了另一种虚假信息识别困难的新不对称性现象，导致新的逆向选择[17]。互联网金融创新的优势特征吸引着参与者不断增加（图1），但不成熟的监管机制和不清晰风险防范导致互联网金融创新中伴随新风险的累积。

图2显示：2015年12月到2016年2月“e租宝”案爆发期间全行业综合参考收益率的滚动增幅（上期收益率-当前收益率）出现最大下跌，此后一路走低，给投资者带来损失。

图3显示，截至2017年4月累计出现共有问题和停业互联网金融平台3646家。据中国互联网金融协会数据显示，截止2017年5月19日加入互联网金融流动监测的平台达210家。“高出生，高死亡”的互联网金融停业和问题平台数量与金融创新同步增加（见图3），其主要原因为自然停业、投资者提现困难、经侦部门介入调查、直接跑路四类（见图4）。直接跑路是较为恶性的金融信用违约，排第二原因，提现困难排第三，经侦介入調查情况最少。2015-2017年直接跑路和经侦介入的比重在下降，但提现困难比重上升。

互联网金融风险产生根源是交易双方信息不对称、违约成本较低、交易地位不平等、投资者存在羊群行为等[8]。经济与非经济因素参杂导致互联网金融各业务环节风险点不断累积。

三、互联网金融创新与“e租宝”案例分析

2013年安徽钰诚集团以注册资本1亿元成立的全资子公司“e租宝”，主营业务是“P2P”，2014年7月至2015年11月对外宣称预期年化收益率在9.0%

～14.2%。可见，“e租宝”与国内最主要平台相比存在异常高承诺，见表1①。

表2显示②，“金融风险、信用风险、法律风险、信息安全风险、操作风险、逆向选择风险”是高频风险类型。其中，中心性0.1以上的是“金融风险”“信用风险”“法律风险”三个中心聚类。“e租宝”案是互联网金融非法集资的第一大典型案件，案件细节反映出互联网金融创新的典型风险。结合共现关键词综合分析如下：

1.民间非法集资被互联网金融创新包装风险。

受严格管制的传统金融有不可触碰的非法集资红线，而原来的民间非法集资可能通过互联网包装混入了金融创新。“e租宝”之类的平台在设立之初便没有明确的资金投向，易存在高息吸储非法占有，容易掩盖非法集资的灰色内幕。事实证明，“e租宝”的大部分网络平台集资未用于真实的生产经营投资活动，投资者的识别难度较高。

互联网金融全行业平均收益率明显高于传统金融（见图5），由表1可以看到，“e租宝”成立之初承诺了异常于同业的高回报，并通过初期利息实时进账和自由提现，诱使投资者放松警惕。基于庞氏骗局的超高收益率无法持续，后期“e租宝”为获得超高收益将部分平台集资款用于违法犯罪活动，涉及非法走私。最终调查介入，资金链断裂导致平台倒闭，投资者难以提现。“e租宝”涉案人员丁宁等36名高管制造的非法集资案，根本风险是投资项目和第三方担保人都是虚构的，投资者面对高息回报放松了对平台的全面客观判断。

2.信息披露透明度不足风险。

“e租宝”实际运营面临严峻生存危机时，仍然用虚假信息轰炸式宣传。在投资者的信息通路中，“e租宝”特意掩盖部分贷款违约和不良信用事实，伪造虚假的融资租赁债权和个人债权项目。由于缺乏强制披露约束，面对平台有选择披露的虚假信息，不具备金融专业素养的投资者无法对信息和风险进行综合识别。

3.信贷技术风险。

“e租宝”金融运营经验不足，最重要的技术控制体系未形成闭合环。技术安全链被不断突破，后期的交易信用监测、交易方式多层保障和技术内部控制等都处于失控状态。“e租宝”后期运营失控资金最终流出到钰诚系的其它互联网平台，为资金违法和投向失控埋下技术隐患。“e租宝”案实际控制人挥霍资金的事实证明其信贷技术内部控制不完善，对交易项目、时间和内容安全影响严重。

4.平台内部公司治理风险。

“e租宝”内部公司治理混乱，公司治理各方力量未能形成有效制约。“e租宝”在2015年12月平台资金链随时可能断裂时，实际控制人未得到有效内部权力和公司治理制约，很早就开始资金非法转移和有组织地销毁会计证据，同时数名高管意欲潜逃。事后查明，“e租宝”平台的部分管理人身份存在虚构，实际控制人绕过公司治理幕后操纵着资金池流向。endprint

四、市场链理论下互联网金融的高风险点模块

化分析

“e租宝”典型案例证明互联网金融的产生先行于金融监管，该案除具有典型金融风险特征外，还具有其特有的风险特征。互联网金融创新的参照物是传统金融，其诞生之初就必然与传统金融业务存在竞争和差异，竞争处于劣势处也就是风险高发处。根据市场链理论（Market Chain）对“e租宝”案例反映出的互联网金融业务流程中的高风险点进行模块化分析，结果见图6。

图6显示：第一模块是初创期互联网金融平台的内部管理、公司治理和信贷技术风险。创业初期的互联网金融平台的内部控制体系尚不规范，以“e租宝”案为代表的部分平台正是由于缺乏成熟的金融业务运营经验和制度性安全保障。第二模块是信用、违约、财务风险和营利压力，超高息吸引资金与传统金融机构竞争产生的超高息承诺信用风险。另外，互联网金融平台业务同质化严重，同类型平台井喷式出现，高息承诺是最直接有力的竞争手段，但超常收益承诺对平台产生了巨大财务压力。第三模块是借款者低资产抵押、贷款信用评估、贷款投向控制不足等风险。互联网金融的服务对象是长尾理论的“尾”部需求者，是被传统金融“挑剩下”的客户，贷款保障程度低。低资产或无资产抵押客户信用评价的在线远程审核体系尚未有效建立，“e租宝”资金流向违法犯罪的事实也证明网络技术的复杂性增加了资金真实流向的隐蔽性。另外，由于贷款额度较小和业务的虚拟远程性，贷款投向难以控制或控制成本过高，这对新生的互联网金融平台的贷款监控形成严峻挑战。第四模块是金融监管技术、机构、制度、经验等全面生态风险。由于金融监管存在经验不足和制度尚不明晰，互联网金融特别存在实时性、开放性、虚拟性、无边界性。“e租宝”案反映出监管不及时，金融风险瞬时几何级扩散危险和追责困难的特点，“e租宝”案对中国分业监管体制的有效性提出质疑[18]。第五模块是原始资本属性和实力强弱导致的资本风险。低自有资本在激烈的市场竞争中极易诱发非法集资风险。据网贷之家数据，2017年4月103家问题平台的资本属性为：民营系70%、国有企业系21.35%、上市公司系3.88%、银行系2.91%。资本实力较弱的民营平台风险最高。第六模块是各业务链间的信息传递风险。根据信号传递模型（Signaling model）显示，发送信号的成本费用大小是判断信号的真实性、内在价值和信息质量的充要条件。“e租宝”有选择地屏蔽平台运行的真实信息，平台内部运行不透明，而对外披露数据不完整，使投资者增加信息判断成本，形成信息风险。

五、回归金融本质与互联网金融风险防范

表3显示③：综合分析與风险应对相关的共现关键词是“风险管理、风险控制、风险监管、风险管理能力、风险防范、感知风险、风险防控、监管框架”等，而其它应对措施中频次和中心性较高的关键词是“征信系统、法律监管、监管协调、审慎监管、金融改革、客户身份识别”等。另外，从时间区分布来看，2017年研究风险应对主要是“分业监管”体系反思。

知识图谱提示了互联网金融风险应对的研究规律。但现有研究缺乏结构化的风险分析，互联网金融野蛮生长后应回归金融本质。金融本质是“理财、融资、信用、杠杆、风险和为实体经济服务”。互联网金融本质是用信息技术去中介化，实现金融更高效运行。互联网金融在短期内会增加金融的系统性风险，但长期将与传统金融体系形成互利共生的新生态[19]。

下面，应用金融本质的视角结构化地分析互联网金融的风险防范，为保障互联网金融未来向普惠金融、消费金融、精准金融、跨界金融和安全金融方向发展提供思路。

1.规范互联网融资，划清非法集资红线。

合法理财、融资是金融本质之一，因此，要对互联网金融的不合理超高息进行界定，以杜绝超高息公开劝诱投资者参与互联网金融。加强互联网金融平台投资项目真实性和技术包装民间非法集资的审查。对投资项目虚构、非法、资金失控，脱离法律保障的集资、没有明确投资去向及迷失为实体经济服务方向的非法平台加强网络监察。对投资者负责，保障资产安全是金融的立足点，为此，要对互联网金融的非理性投资者适时预警，强制推行互联网平台对投资者“信息获得与识别、投资知识及专业性、高风险投资强制预警、经济和抗风险能力评估”等的义务服务制度。另外，要加强互联网金融损失维权通道建设，丁晓蔚（2016）根据“微舆情”与网贷之家的大数据对“e租宝”非法集资案的舆情研究发现，投资者受到损失后，主要通过网络集群的方式进行维权，显现出了当前自媒体时代金融事件舆情的网络特点[15]。因此，针对自媒体时代线上投资者沟通特征，可以相应地建立线上多层次实时维权通道。

2.强制信息公开披露，增强平台运营透明度。

信用是金融最重要本质之一，信息透明是信用维系的基础，互联网金融比传统金融具有更大信息传递即时性技术优势，信息披露与传递是监察核心。因此，制度性强制平台运营过程实时透明化，就是需要对互联网金融平台信息透明度设置第三方实时评估；制定对外信息披露标准，实时向投资者公开借贷者和项目的真实信息，以便投资者及时掌握资金流向；对运营不透明和信息评估不合格平台停止运行，取消平台营业资格。同时，要完善全国征信系统，建立信息互信[1]。平台引入区块链技术能保证交易数据不被篡改，分步式账本技术有利于非信任双方的信息传递和平台运营的透明化。

3.保障理财安全，完善风险内部控制。

根据信用等级设定借贷额度、期限、资金流监控措施等，建立投资收益和损失平衡计算模型，形成一体化的理财安全和风险内部控制体系。深入平台操作各环节，通过测试和评估借贷交易时间、额度及利率，保证监控系统深入每一环节，保障平台在有序的环境下运行，引入第三方审计，完善系统运营。网络技术方面，使用私有云（Private Clouds）、防火墙加密、非法入侵平台，可以有效地保护交易者信息，防范个人信息泄漏和被倒卖。endprint

4.坚持服务实体经济，调整监管机制设置。

互联网金融的虚拟性不是脱离服务实体经济这一金融宗旨的借口，互联网金融平台应回归金融本质的职能定位，为中小民营实体经济融资服务。互联网金融资金投向上的脱实向虚倾向需要关注，监管机关应引导互联网金融始终坚持为实体经济服务。

自2016年以后国家加大了对互联网金融的监管力度，互联网金融的健康发展需要有为政策和有效市场的共同协调。对互联网金融应实行差异化的监管措施，事实上，“e租宝”案证明当前的“一行三会”监管机制设置需要重新统筹，即中央金融应增加对地方金融的监管，监管机关间的网络综合监管需要各部门的配合和职能协调。

注释：

①据艾瑞咨询数据显示，“e租宝”从2014年7月上线到2015年6月（上线11个月）以40600万成交额居行业第一。根据企业生命周期理论分析业务增长趋势，公开数据显示，“e租宝”到2015年12月案发前仍处于极速扩张期。2015年的12月3日“e租宝”深圳分公司被调查，12月4日网贷之家发布“e租宝”深度研究报告，至此“e租宝”平台事件全面爆发。12月8日“e租宝”公开承认存在违法经营。2016年12月7日“e租宝”非法集资案定性。2017年4月26日北京第一中级人民法院对“e租宝”非法吸收公众存款案开庭审理。

② 应用CitespaceV对CSSCI的499篇文献“Keyword”提取到167个共现关键词，手工选择与“风险”相关的聚类词。

③ 应用CitespaceV对CSSCI来源的499篇文献中提取到167个共现关键词，手工选择与“风险应对”措施相关的聚类词。

参考文献：

[1] 卢馨，李慧敏.P2P网络借贷的运行模式与风险管控[J].改革，2015（2）：60-68.

[2] 李克穆.互联网金融的创新与风险[J].管理世界，2016（2）：1-2.

[3] 赵建良.P2P互联网金融的现状与前景——信息流理论模型的分析与应用[J].人民论坛·学术前沿，2017（3）：61-68.

[4] 粟芳，方蕾.中国农村金融排斥的区域的差异：是供给不足还是需求不足——银行、保险和互联网金融比较分析[J].管理世界，2016（9）：70-83.

[5] 陈悦，陈超美，刘则渊，等. CiteSpace知识图谱的方法论功能[J].科学学研究，2015（2）：242-253.

[6] Yandiev M. The Theory of finance：a novel finance model being formed on the internet[J]. Social Science Electronic Publishing， 2015， 10 （1） ： 46-67.

[7] Hou X，Gao Z，Wang Q. Internet finance development and banking market discipline：evidence from China[J]. Journal of Financial Stability， 2016（22）：88-100.

[8] 冯乾，王海军.互联网金融不当行为风险及其规制政策研究——以市场诚信、公平竞争与消费者保护为核心[J].中央财经大学学报，2017（2）：24-31+51.

[9] 洪娟，曹彬，李鑫.互联网金融风险的特殊性及其监管策略研究[J].中央财经大学学报，2014（9）：42-46.

[10]Liu H . The risk and regulation of the internet finance[J]. Research on Economics & Management， 2015， 93 （4） ：590-596.

[11]An J，Zhao B， Li J，et al. The internet finance in China： the living space and the regulations[J]. Indian Journal of Science & Technology， 2015，8（4）：106.

[12]左美云.互联网金融的未来：四个重要发展方向[J].人民论坛·学术前沿，2017（3）：52-60.

[13]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融的基础理论[J].金融研究，2015（8）：1-12.

[14]王馨.互聯网金融助解“长尾”小微企业融资难问题研究[J].金融研究，2015（9）：128-139.

[15]丁晓蔚，高淑萍.互联网金融典型事件舆情研究——基于对e租宝、中晋系等事件舆情大数据的分析[J].编辑之友，2016（12）：36-42.

[16]周斌，毛德勇，朱桂宾.“互联网+”、普惠金融与经济增长——基于面板数据的PVAR模型实证检验[J].财经理论与实践，2017（2）：9-16.

[17]廖愉平.我国互联网金融发展及其风险监管研究——以P2P平台、余额宝、第三方支付为例[J].经济与管理，2015（2）：51-57.

[18]陈振云.我国金融监管体制改革的法律考量[J].学术研究，2016（9）：80-84.

[19]邹静，王洪卫.互联网金融对中国商业银行系统性风险的影响——基于SVAR模型的实证研究[J].财经理论与实践，2017（1）：17-23.

（责任编辑：宁晓青）endprint