李 静，曹 烨

（华信咨询设计研究院有限公司，浙江 杭州 310051）

0 引言

互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式[1]。我国互联网金融自从2013年以来得到了迅猛发展，呈现出多种多样的业务模式和运行机制，如P2P网贷（注：P2P网贷机构已全部停止运营）、众筹、第三方支付、数字货币等发展模式，已经渗透到人民群众生产生活的每一个角落，影响改变着人们的生产生活方式，也为“大众创业、万众创新”打开了新的大门、提供了新的途径，对我国经济快速发展有着重要推动作用。

但由于我国互联网金融发展过于迅猛，且现阶段信用体系和法律法规制度尚不完善，缺乏行业自律和有效监管的互联网金融带来的新问题与新风险已经开始显露，出现了网络非法集资、网络金融诈骗等一系列问题，典型的如e租宝、泛亚、e速贷等事件，给人民群众的切身利益造成了损害，而滞后的问题处理又使得受害者的权益无法得到充分保障。因此，在目前金融监管部门不断加强对互联网金融监管以及制定完善相关法律法规等基础上，还迫切需要建立运用现代信息与通信技术（Information and Communications Technology，ICT）解决互联网金融监管的一些技术手段，及早对互联网金融可能出现的问题进行相关行为监测、数据采集、对比分析、事件研判、风险预警等，防范和化解互联网金融重大风险，对促进和提高我国互联网金融健康发展有着重要的意义。

1 互联网金融发展带来的问题

1.1 给人民群众利益带来损失

互联网金融得益于互联网信息技术不断提高与社会经济快速发展，迅速成为近年来金融领域的一种新业态，它如雨后春笋般蓬勃发展，给人民群众日常的生产生活带来极大便利，成为必不可少的重要组成部分。但是在互联网金融领域尚存在监管技术不成熟、监管规则不完善、监管体制不健全等问题，某些不法分子趁机建立多种多样的“金融平台”捞取不义之财，如一些网络非法集资平台或网络金融诈骗平台等戴着“普惠金融”的帽子，披着“金融创新”的外衣，通过庞大的线上线下营销队伍搞地毯式推广，而部分群众由于缺乏对相关互联网金融领域风险隐患的认知和防患，不明真相地纷纷投资或参与各种“高收益、低风险”互联网金融产品，或投资理财、借贷消费等，结果就是互联网金融平台一旦资金链断裂或出现其他风险，随之而来的便是卷款跑路让投资者血本无归，或是让借贷者无法偿还高额本息而陷入绝境，或是造成对个人信息泄露和隐私保护的威胁、资金财产安全的威胁等，最终给人民群众的利益带来巨大损失。

因此，需要运用ICT建设互联网金融监管相关技术手段，通过对互联网金融平台的开办情况、运行状态、网络数据分析、网络行为研判等全面研究，加强对互联网金融平台的监测分析预警，为互联网金融监管部门监管决策提供技术支撑，预防并减少互联网金融风险给人民群众带来的损失，维护互联网金融健康发展。

1.2 给经济发展与社会稳定带来风险

互联网金融对社会企业提高生产效率、降低成本和改善服务发挥了不可替代的积极作用，且其行业规模将不断扩大，且面临广阔的市场空间，各级政府和相关职能部门也为其创造了相对宽松的发展环境，出台了一系列政策措施，以促进互联网金融稳定健康持续发展，如国务院网站发布的《国务院关于印发推进普惠金融发展规划（2016—2020年）的通知》指出：大力发展普惠金融，是我国全面建成小康社会的必然要求，有利于促进金融业可持续均衡发展，推动大众创业、万众创新，助推经济发展方式转型升级，增进社会公平和社会和谐[2]。

虽然现阶段我国的经济发展已经离不开互联网金融，互联网金融也成为推动我国经济持续稳定发展的重要因素，但是前些年频繁发生的互联网金融平台风险事件，如2015年e租宝500多亿元的案子震惊了全国、钱宝网平台涉嫌非法集资事件等，在一定程度上造成风险溢出，给经济发展与社会稳定带来了风险，严重的系统性风险甚至可能会影响到一个地区的社会稳定。因此，不仅需要完善法律制度、加强监管体系等，更需要运用ICT建设互联网金融监管技术能力，通过对各互联网金融平台的运行情况监测、网络数据收集和采集、大数据对比分析等，形成互联网金融平台态势报告，为金融监管部门决策提供平台技术支持，为我国互联网金融促进经济社会稳定健康发展提供能力支持。

2 基于ICT的互联网金融监管技术

大数据是未来最重要的资产，对于互联网金融尤其如此，针对互联网金融快速发展带来的诸多问题，可以通过对ICT中大数据、云计算、数据挖掘、区块链等技术的应用，对互联网金融相关数据进行监测采集，建立互联网金融平台数据库，构建基于互联网金融风险分析和预警的目标模型，并运用大数据技术进行分析研究，强化对互联网金融的技术监管，提高行业整体风险控制的能力，防范和化解互联网金融重大风险，促进我国互联网金融的持续健康稳定发展。基于ICT的互联网金融监管技术逻辑架构如图1所示。

图1 基于ICT的互联网金融监管技术逻辑架构

2.1 建立互联网金融平台数据库

互联网金融是互联网技术和金融功能的有机结合，依托大数据和云计算在开放的互联网平台上形成的功能化金融业态及其服务体系[3]。相对于传统金融具有成本低、效率高、覆盖广、发展快、管理弱、风险大等特点，而现有的监管手段已不能很好地服务于互联网金融的发展，也无法从根本上解决互联网金融跨市场、跨业务、跨区域等监管难题，在缺少有效监管的情况下频繁发生的互联网金融公司风险事件，给经济发展与社会稳定带来了风险。由于国内监管技术手段开始向大数据的获得和深度分析的融合方向发展，所以迫切需要运用ICT不断提升对互联网金融平台，以及与之相关的网上虚拟部落、虚拟社区、社交媒体及粉丝群体等海量互联网金融相关数据的采集、分析、加工与存储，融合建设国家级/省级的互联网金融平台数据库，强化互联网金融数据收集治理协同，为我国互联网金融的高效治理奠定大数据基础。

建设基于国家级/省级的互联网金融平台数据库，依据《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》《中华人民共和国个人信息保护法》等国家法律法规和有关部门要求，建立互联网金融平台数据库的采集标准，优化完善互联网金融平台数据库的范围、种类、类型、数据量等，在此基础上按照标准规范对元数据进行聚类分析、相关分析等预处理，满足数据存储和管理要求，为后续对互联网金融平台数据库应用大数据技术奠定基础。

一是建立互联网金融数据采集标准规范，运用多种技术手段采集互联网金融数据。目前互联网金融参与人员众多、涉及平台多样、牵涉数据种类繁杂，且互联网金融相关数据呈指数级增长，因此需要革新传统数据采集获取方法和标准，采用ICT中多种技术手段获取数据，并打通数据平台壁垒，实现互联网金融相关数据的互联互通、共用共享，成为互联网金融技术监管的第一要务。根据数据采集权限、范围、类型等要求，运用离线采集（ETL等工具）、实时采集（Flume、Kafka等工具）、互联网采集（Crawler、DPI等工具）等多种技术进行互联网金融数据采集，如运用爬虫技术从Internet上抓取网页内容并提取目标数据，按照一定规则和筛选标准方法进行数据归类形成目标数据库；或根据国家有关法律法规，督促互联网金融平台根据不断完善规范的互联网金融数据采集方法和标准，通过系统接口等相关方式完成上报数据的更新迭代，达到不断丰富和扩展互联网金融平台数据库的目的。

二是建立互联网金融数据库存储和管理标准规范，并对元数据进行预处理以满足数据监管要求。面对海量的场景多样和汇聚复杂的互联网金融数据，根据互联网金融数据呈现出的结构化、半结构化和非结构化特征，建立互联网金融数据库存储和管理标准规范，运用大数据存储技术及数据库技术等，按照互联网金融数据的分级分类、数据敏感程度、数据管理等要求，建立面向互联网金融的平台基础数据、人员金融数据、社交数据、关联关系数据等多种形式的关系型数据库、分布式数据库、云数据库、NoSQL数据库、面向对象的数据库、图形数据库等，按照监管需求进行相关数据的预处理和存储，积累形成不同层次的数据知识库，完成建立覆盖所有互联网金融平台的大数据库。

2.2 对互联网金融平台数据库进行大数据技术分析

大数据环境下互联网金融数据来源非常丰富且数据类型多种多样，存储和分析挖掘的数据量庞大，大数据技术处理分析的高效性和可用性对互联网金融平台监测分析预警的准确性和及时性起着决定性作用，因此，需要云计算、数据挖掘、区块链等多种技术协同操作，加强对互联网金融平台数据库的技术协同分析，为防范和化解互联网金融重大风险提供技术能力支撑，提高互联网金融监管的科学性。

一是运用云计算技术建立基础计算资源，为互联网金融平台数据库进行数据挖掘分析奠定算力基础。针对互联网金融平台数据库中的平台、人员、社交、产品、信息和服务等各类型大规模海量数据的处理需求，传统计算和存储已不能满足需求，可以运用不断提升数据分析与存储技术的云计算技术，建设以计算和数据存储处理兼顾的综合云计算平台，对互联网金融平台数据库进行集分布式计算、负载均衡、并行计算、网络存储、虚拟化等多种技术于一体的、具有超强计算能力的数据挖掘分析，如运用Hadoop大数据处理平台的分布式文件系统HDFS解决互联网金融海量数据的存储问题，利用MapReduce解决互联网金融大规模数据处理的并行计算问题，利用Hive解决互联网金融数据提取转化加载等，为互联网金融平台模型、市场发展模型、信用评级模型、风险控制模型等模型分析提供基础数据计算和存储支撑，为互联网金融平台数据库进行数据挖掘分析奠定算力基础。

二是构建基于互联网金融数据的监管目标模型，运用数据挖掘等技术进行大数据分析。根据监管部门对互联网金融监管具体目标的实际需求，基于国家级/省级的互联网金融平台数据库的数据，采用数据建模等理论方法算法，运用数据库、统计学、机器学习、模式识别、可视化技术等构建基于互联网金融数据的多种监管目标模型，以及在挖掘时用决策树、粗糙算法、关联规则挖掘算法、神经网络等算法进行数据挖掘[4]，自动化分析互联网金融有关数据，完成对互联网金融数据的归纳推理，并使用数据可视化技术将大数据分析处理结果数据以图形化的报表等形式呈现出来，帮助金融监管部门决策者随时掌握互联网金融现状和发展变化情况，调整相应的监管策略并做出正确的决策，有效地建立风险预警机制。

三是加强区块链等新技术在互联网金融领域应用的应对举措，不断提高互联网金融监管技术能力。区块链技术本质是维护一个可靠的数据库的技术，可将数据信息组合成不同类型的数据库，将来在进行查找时，能够随时获取数据信息的储存记录[5]。区块链技术在互联网金融领域的发展应用是当前极为重要的一种新型科技金融模式——区块链金融，其在一定程度上虽然有效推动了我国金融领域的改革，但是也给互联网金融监管带来了巨大的挑战，给整个金融市场带来了不小的风险。因此，需要金融监管部门根据区块链等新技术的最新发展应用，研究部署应对可能出现互联网金融风险的措施，统筹互联网金融监管技术方面的布局，不断提高互联网金融监管技术能力，完善区块链金融风险防范监管体系，推动互联网金融更好、更快、更强地向前发展。

3 不断完善互联网金融监管手段

3.1 完善互联网金融监管机制

由于现有金融监管手段无法从根本上解决互联网金融跨市场、跨业务、跨区域的监管难题，需要金融监管部门发挥主导和组织作用，做好机构职责分工以及对接协调合作，针对互联网金融领域完善相关法律法规、健全监管体系、强化监管协同，严格管理规范互联网金融有关机构平台，严格限定其所开展业务范围及商业模式，加强对互联网金融产品的备案登记检查，督促相关部门定时完成相关数据的上报，并综合基于ICT的互联网金融平台大数据分析和其他监管数据，不断完善科学的互联网金融监管机制，为防范和化解互联网金融重大风险建立法制基础。

3.2 建立互联网金融问题反馈窗口

为有效防范和化解互联网金融重大风险，需要多渠道及时收集掌握有关互联网金融重大风险的信息，而建立国家级/省级的互联网金融问题的网上反馈窗口，可以及时有效地从互联网金融直接利益攸关者（如互联网金融用户等）获取有关风险反馈线索信息，通过运用基于ICT对上报的反馈数据进行分类、存储、挖掘与分析，在此基础上对互联网金融平台进行全方面的技术监测，并与互联网金融平台数据库的大数据技术分析进行联动，建立综合的互联网金融风控模型，对有效防范和化解互联网金融重大风险具有重要的作用和价值。

4 结束语

互联网金融是信息时代下互联网技术与金融业融合发展的必然产物，是一把双刃剑，它能给广大人民群众日常的生产生活带来便利，促进经济与社会进一步发展，但也能给人民群众的利益带来巨大损失，给经济发展与社会稳定带来了风险。因此，需要不断完善互联网金融法律体系，加强金融监管部门监管和建立互联网金融信用体系，同时还需要加强对基于ICT的互联网金融监管技术的研究，通过大数据、云计算、区块链、人工智能等技术的应用，建立覆盖国家级/省级的互联网金融平台数据库，运用大数据技术对其分析研究，为金融监管部门提供技术支撑，防范和化解互联网金融重大风险，促进我国互联网金融的持续健康稳定发展。■