互聯網風險分析大全11篇

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此外，微信理財通、百度理財都是等同于余額寶一樣的互聯網金融理財產品，均具有高收益、靈活轉賬的特點。它們憑著“互聯網平臺+大數據”的模式，充分發揮著便利性、低成本的優勢，對傳統銀行活期存款業務造成了巨大的威脅，在服務中小微企業和個人用戶方面更具優勢。 

同時，互聯網金融理財產品也存在一定的流動性風險。眾多的理財產品勢必造成資金的競爭。如果處于經濟不穩定的情形下用戶大規模贖回資金，勢必造成擠兌風險，類同于商業銀行的流動性風險問題。流動性風險即當一家銀行缺乏流動性時，它就不能依靠負債增長或者以合理的成本迅速變現資產來獲得充裕的資金，極端情況下，流動性不足將導致銀行清算倒閉。本文以余額寶為例，對互聯網金融產品的流動性風險進行分析研究。以下文中出現的“余額寶”，均代表余額寶之類的互聯網金融理財產品。 

二、 互聯網金融產品流動性風險分析模型 

Diamond與Dybvig于1983年提出了著名的銀行擠兌模型（DD模型）。該模型從銀行活期存款的功能、缺陷和優化角度，證明銀行因其特有的流動性特征而不會被其他機構或市場取代；同時證明了防止銀行發生擠兌風險的兩個措施：暫停取款和政府存款保險制度，這兩者均可實現最優化的納什均衡。本文運用DD模型對互聯網用戶、互聯網金融平臺之間的動態行為進行分析，研究其流動性風險和策略調整的機制。 

1. 研究假設。 

基本假設一：經濟體系由N個用戶和互聯網金融論文產品組成。用戶是理性人且厭惡風險，每個人選擇要么存余額寶，要么不存，兩者選擇其一。 

基本假設二：模型為三期模型，T=0，T=1和T=2。余額寶為引入資金，在T=0時向存款人提供理財契約，承諾在T=0存入“1”單位貨幣的存款人，在T=1時期支取時按r1計息，而在T=2支取或還在賬面上，則按r2計息。r2>r1。 

基本假設三：存款人分為兩類：第一類存款人偏好提前消費，選擇在T=1時期取款；第二類存款人偏好延期消費，選擇在T=2時期取款。所有的存款人在T=0時期是同質的，即每個人不知道自己在T=1時期的類型。 

2. 理財契約。根據假設1，經濟體系存在于互聯網金融產品市場。因此，對于有初始財富的用戶，面臨兩種選擇，一是全部存入余額寶，二是不存余額寶。理財契約表示為： 

T=0 T=1 T=2 

1 r1 0 

0 r2 

其中“1”代表在T=0時期每個用戶得到了“1”單位的初始貨幣。T=2為一個確定的時點（如年底或者存款到期時點），T=1并非T=0和T=2的“中間點”，它可以是其中時期內的任意時點。 

3. 行為描述。表1為兩類存款人在T=1，2期的收益表。 

在T=0時期，每個人獲贈“1”單位的初始資金，由于互聯網金融產品的高收益低風險特征，每個人都會選擇將“1”單位貨幣，要么全部存入余額寶，要么全部不存。 

在T=1時期，出現θ狀態。這里的θ狀態指發生意外沖擊，出現流動性需求，比如雙十一的網絡購物狂歡，大量資金將從余額寶中取出進行購物消費。存款人面臨兩種選擇，一是取出資金進行消費，我們記這一部分存款人所占比例為t；二是繼續持有，我們記這一部分存款人所占比例為1-t。第一類存款人取出初始資金，得到的收益為1*（1+r1）=1+r1，而第二類存款人沒有取出初始資金，得到的收益為0。 

在T=2時期，由于第一類存款人已經取出全部資金，所以得到的收益為0。第二類存款人因長期持有，得到的收益為1*（1+r2）=1+r2。 

4. 理財契約的一般均衡。存款人取出余額寶資金的目的是為了消費，所以假設第一類存款人在T=1時期取款進行消費的數量為c1，其消費效用為u（c1）；第二類存款人持有資金至T=2時期，取款進行消費的數量為c2，其消費效用為u（c2）。 

u（c1，c2；？茲）= 

u（c1），？茲狀態下的第一類存款人的消費效用ρu（c2），？茲狀態下的第二類存款人的消費效用 

其中，u（c1）是二次連續可微、遞增、嚴格凹的函數，并且滿足u′（0）=∞，u′（∞）=0。ρ為消費時間偏好，0<ρ<1。 

所有存款人的總預期消費效用為： 

EU（c1，c2；？茲）=tu（c1）+（1-t）ρu（c2）（1） 

由假設一可知經濟體系中存在N個存款人，T=0時期，每個人獲贈“1”單位的初始資金，因此消費預算總額為N個單位。t比例的第一類存款人消費數量為c1，余下的1-t比例的第二類存款人消費數量為c2。由此可見，N個用戶的總消費預算約束為： 

■+■=N（2） 

在（2）式約束下，求解EU（c1，c2；θ）的最大值。 

首先，由（1）式和（2）式構造拉格朗日函數L 

L=tu（c1）+（1-t）ρu（c2）+？姿[N-■-■]（3） 

其中λ為拉格朗日系數。然后對（3）式中的c1，c2求偏導， 

通過計算，（4）式與（5）式可聯合得出（6）式： 

u′（c1*）=？籽×■×u′（c2*）（6） 

將（6）式變形，得到λ的值為： 

？姿=■=■（7） 

（6）式為理財契約達到均衡時應滿足的條件，c1*和c2*為帕累托均衡解。（7）式為等邊際法則，意味著c1*和c2*為均衡時，存款人無論何時取款，其消費都是無差異的。 

由于u（c1）是二次連續可微、遞增、嚴格凹的函數，所以其均衡解c1*>c1，c2*>c2。 

5. 理財契約的納什均衡。由前面的假設，我們用一個有同時選擇的兩階段博弈模型，對互聯網金融的擠兌風險做進一步討論。用客戶1和客戶2分別代表兩種類型的存款人。第一階段為T=1時期選擇是否取款，第二階段為T=2時期選擇是否取款。分別用圖1和圖2的兩個得益矩陣表示。 

與前面的假設類似，假設存款人在T=1時期取款資金為c1，存款人持有資金至T=2時期取款資金為c2，1+r2為存款人一直持有的收益。顯然可以看出，1+r2>c2。以下是兩階段的博弈模型分析。 

用逆推歸納法來分析，由劃線法可以得出，圖2中標有下劃線的策略為納什均衡策略。兩個納什均衡（取款，取款）和（不取，不取）分別對應得益（c2，c2）和（1+r2，1+r2）。由于1+r2>c2，可以看出，后一個帕累托均衡（不取，不取）明顯優于前一個均衡（取款，取款）。 

當第二階段的博弈是比較理想的納什均衡（不取，不取），則第一階段的博弈為圖3的得益矩陣。 

圖3可以看出，第一階段的等價博弈也存在兩個純策略納什均衡，一個是（取款，取款），另一個是（不取，不取）。可以看出，后一個帕累托均衡（不取，不取）明顯優于前一個（取款，取款），同時也是上策均衡和風險上策均衡。因此兩客戶都會選擇后一個均衡（不取，不取），即在T=1時期都不會從余額寶中取款出來，余額寶不會發生擠兌風險。 

如果第二階段的博弈結果是較不理想的納什均衡（取款，取款），那么第一階段的博弈可以用圖4的得益矩陣所示。此時也存在兩個純策略納什均衡，一個是（取款，取款），另一個是（不取，不取），分別對應于得益（c1，c1）和（c2， c2）。但是由于c1，c2的大小無法確定，也就是說上策均衡可以是（取款，取款），也可以是（不取，不取）。如果c1>c2，則可以確定出上策均衡是（取款，取款），下策均衡是（不取，不取）。這也就是說，在T=1時期，由于上策均衡（取款，取款）的存在，大多數存款人選擇的是從余額寶中提取資金，市場中出現擠兌提現，導致互聯網金融系統崩潰。 

三、 互聯網金融產品流動性風險管理措施 

以上的模型分析可以看出，由于納什均衡的存在，余額寶之類的互聯網金融產品存在流動性風險。那么如何防范這樣的擠兌風險，業界已有一定的管理措施。 

1. 根據“大數定律”對資金賬戶做出額度限制。大量的實驗證明，當重復試驗的次數n增大時，隨機事件A的頻率總呈現出穩定狀態。在余額寶中運用大數定理，其成立的基本條件為：（1）資金池樣本量要足夠大，即n→∞，參與的用戶越多越好；（2）單筆取款金額要小，單筆取款產生的風險對總體流動性風險不會產生顯著影響；（3）各資產賬戶的離散度要大，即每資產賬戶在整個資金池中的比例不能過大；（4）各用戶的風險相關性較弱，風險實現分散化，即用戶取款事件都是獨立同分布的事件。 

從第三方支付界的鼻祖Paypal，我們可以得到一些關于資金額度限制的啟示。Paypal在1999年11月創立了世界第一支貨幣市場基金MMF，申購起點0.01美元，最高賬戶余額為10萬美元。 

余額寶對用戶的資金賬戶也有相應的額度限制。比如，單用戶的賬戶資金上限為100萬元，用戶每月轉入資金上限為20萬元。微信理財通也對每個賬戶的資金上限作出了100萬元的規定。這樣的資金額度限制符合大數定理成立基本條件中的第2條，體現了阿里集團與騰訊集團對大數定理的敬畏。實際上，對于任何貨幣基金管理者心里都存在一個隱患，比如這些資金大量涌入互聯網金融體系，是否又會短期撤離，從而發生類似銀行擠兌的流動性風險。 

2. 根據“大數定律”對用戶行為做出預測，提早作好資金準備。社會學者認為在一個群體中，個體的行為動機無法掌握，但是當群體中的個體達到一定數量時，群體特征就會出現一定的共同規律和趨向。如網購個體的消費行為具有隨機性，但幾千萬總體用戶的消費行為卻服從大數定律。根據以往“雙十一”網購的數據，結合余額寶的有效用戶數量、訂單價格等指標，可以預測出“雙十一”網購節可能的贖回金額。互聯網金融公司可提前存儲一定的準備資金防患于未然，不至于出現大規模擠兌現象而造成支付困難。 

3. 加強監管。互聯網金融業務可分為三大塊：第三方支付、P2P網貸和網上金融超市，涉及的監管部門分布于中國人民銀行、銀監會、證監會等權威機構之中。為余額寶提供資金支付渠道的支付寶，具有第三方支付牌照，由中國人民銀行頒布監管。其次，余額寶本質上質上是投資于貨幣基金，而貨幣基金領域由證監會監管，需警惕基金可能出現的大幅縮水或大規模擠兌導致的流動性風險。最后，互聯網上的信息安全、黑客攻擊等風險，由工信部協調監管，需防范由于網絡安全漏洞而出現的賬戶被盜之類的各種風險。針對互聯網金融新興事物，各監管部門需嚴密分工、協調運作，嚴格管控流動性風險，保護消費者權益。 

4. 加強立法。互聯網金融產品是新生事物，立法相對滯后，這也是互聯網金融出現問題的根源。《余額寶用戶服務協定》中提出：“支付寶僅向投資者提供資金支付渠道，不保證投資者所購買的理財產品盈利或保本”。這就為將來的虧損埋下了隱患，法律糾紛難以避免。為避免流動性風險出現帶來的巨大影響，國家立法部門需充分考慮互聯網金融產品的特點，加快相關立法建設，在現有金融法律體系中作修正與補充。如現有的《商業銀行法》、《證券法》、《保險法》的修訂，以適應互聯網金融的發展特征，有效控制風險。同時，還需加強互聯網金融消費者的權益保護。互聯網金融用戶眾多，如果消費者的權益保護得不到及時妥善處理，將對金融市場和經濟環境造成較大沖擊，影響社會和諧穩定。各立法部門需根據互聯網金融產品的獨特性量身制定出合理的法律法規，促進互聯網金融健康有序發展。

四、 結語 

隨著互聯網金融的發展，越來越多的網民參與了互聯網金融產品的購買，但對其流動性風險認識不足。余額寶本質上是貨幣基金產品，其收益率并非百分百穩定與持續。加上目前類似余額寶的產品眾多，競爭激烈，互聯網網民更換金融產品的頻率也日益頻繁。在這種情況下，余額寶為實現T+0策略，其資金池更容易遭到擠兌，流動性風險防范呼之欲出。本文運用DD模型和博弈論，論證了互聯網金融產品存在的流動性風險。若對其流動性風險置之不理，擠兌行為可能演化成均衡策略，損害廣大投資者利益，甚至危害金融穩定。因此，本文建議盡快完善對互聯網金融的監管與立法，采取更加有效的風險控制措施，使其健康有序的發展，成為金融普惠的新渠道。 

參考文獻： 

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一、“京東白條”的法律關系分析

艾瑞咨詢《2016年京東消費金融研究報告》指出，“白條”業務根據其適用場景的不同，其業務性質在法律定性上有所區別：用于京東商城的“白條”屬于賒購服務，而用于京東商城外消費場景的“白條”則屬于消費貸款。下文將對這兩類業務模式的法律關系進行梳理，以明確不同主體的法律地位及其相互間的權利義務關系。

第一種，針對京東商城內自營的商品或服務，京東采取信用賒購的業務模式。即京東與商品、服務消費者之間通過賒購行為形成了債權債務的法律關系。京東作為債權人，而消費者作為債務人。

第二種，針對非京東自營的商品或服務，即在京東商城、京東金融以及其他歸屬于京東的消費平臺上推送的非京東自營的商品或服務，京東通過自建小額貸款公司或者引入第三方放款機構開展在相關領域的京東白條業務。在此領域的京東白條業務中，京東的小額貸款公司1與第三方放款機構2和消費者之間亦形成債權債務的法律關系。

二、“京東白條”的法律風險分析及其防控現狀

“京東白條”作為消費信貸業務在互聯網領域的創新模式，其獨特的發展路徑與豐富的消費場景為“白條”業務的高速發展奠定了基礎，但同時也為“白條”業務的長期發展留下了隱患。本文僅對“白條”業務的法律風險進行分析，至于信用風險、流動性風險以及操作風險等不在此贅述。

法律風險，在通常意義上是指沒有任何法律調整，或者使用現有法律不明確造成的風險3。鑒于我國在消費金融領域的立法較少且大量以政策精神傳達，故“白條”業務的法律風險宜界定為：“白條”業務開展過程中因相關法律規定缺失或不明確而產生的風險。基于對我國相關法律及政策的分析，筆者總結“白條”業務的法律風險主要包括以下四個方面：第一，主體資格遭受質疑；第二，業務模式合規性存疑；第三，非法交易活動監管乏力；第四，消費者權益保護機制缺失。

（一）主體資格遭受質疑

消費金融業務是傳統信貸業務在消費領域中的創新產物。基于我國對金融業嚴格監管的態勢，消費金融業務應當由經銀監會審批的非銀行金融機構――消費金融公司依法開展并接受銀監會的監管。未經銀監會審批取得消費金融公司主體資格、被行政許可開展消費金融業務的市場主體，是否有資格開展消費金融業務，是懸掛于“白條”業務頭頂的達摩克利斯之劍。

鑒于金融體系的脆弱性，相對于其他領域，我國對金融領域實施了更為嚴格的監管。在市場準入方面，我國實行金融牌照制度。根據1994年的《金融機構管理規定》第六條的規定：“中國人民銀行對金融機構實行許可證制度。對具有法人資格的金融機構頒發《金融機構法人許可證》，對不具備法人資格的金融機構頒發《金融機構營業許可證》。未取得許可證者，一律不得經營金融業務。” 2007年7月3日中國銀監會在《中國銀監會關于制定、修改、廢止、不適用部分規章和規范性文件的公告》中宣布，銀行業監管機構在履行監管職責和行使監管職權時，不再適用前述《金融機構管理規定》。筆者認為，這是銀監會對原本“無牌照，不經營”絕對的市場準入制度的適度松綁，為了更好地激發市場活力，為金融創新留出足夠的空間。但這樣的“適度松綁”是否能夠為以京東白條為代表的非消費金融公司從事消費金融業務提供充分的適法性依據，仍值得我們進一步觀察與關注。

（二）業務模式適法性存疑

對于“白條”業務是否具備適法性的判斷應基于對“白條”業務范圍的界定與業務性質的明確。隨著“白條”業務的不斷延伸，其適用范圍已超出京東商城自營商品的范疇。如前所述，在京東商城自營商品的界限內，京東白條的適用可以被視為商業賒購行為。但是當京東白條的業務已經拓展到京東商城的非自營商品，如旅游、租房、裝修等服務時，甚至包括房屋抵押貸款和車貸等非傳統消費金融領域的范疇時，此時的“京東白條”已然超越了《消費金融公司試點管理辦法》中“本辦法所稱消費貸款是指消費金融公司向借款人發放的以消費（不包括購買房屋和汽車）為目的的貸款”對消費金融業務的界定，而是一種更廣泛意義上的消費信貸業務。

基于京東白條在本質上是一種消費信貸業務的判斷，那么前述并不具備消費金融公司主體資格的京東（包括與之關聯的各個公司，下同）是否存在在現行法律范圍內開展消費金融業務的適法途徑呢？“白條”業務的實質是京東憑借其經營電商平臺所積累的巨量客戶數據對其消費者的信用狀況進行分析，在此基礎上，對消費者的后續消費行為（不限于其自有商品）進行商業授信。其行為本質即是京東對個人或中小企業（京東金采業務）的信用賒購行為。

京東金融自2013年10月獨立運營以來，已建立七大業務板塊，分別是供應鏈金融、消費金融、眾籌、財富管理、支付、保險、證券，并未涉足銀行類金融領域。京東在北京、上海、重慶等地先后設立了多家小額貸款公司。根據《關于小額貸款公司試點的指導意見》規定，小額貸款公司可自主選擇貸款對象，堅持“小額、分散”的原則發放貸款，這完全契合消費金融業務的要求。但小額貸款公司在開展業務時存在著“小額貸款公司業務范圍為發放貸款及相關的咨詢活動，必須在所在區（縣）經營”的法律限制。

其次是小額貸款公司的資金來源和股權結構。根據《指導意見》的要求：“小額貸款公司資金來源為股東繳納的資本金、捐贈資金，以及來自不超過兩個銀行業金融機構的融入資金，融入資金余額不超過資本凈額的50%。”《指導意見》還要求“單一自然人、企業法人、其他社會組織及其關聯方持有的股份，不得超過小額貸款公司注冊資本總額的10%。”京東通過自設小貸公司發放消費貸款的模式雖然可以通過引入其他投資者分擔資金壓力。但限于小貸公司自身所能承載的放貸限度，難以滿足京東白條業務發展的規模需要，且小貸公司相對分散的股權結構亦可能產生小貸公司控制權糾紛。

（三）非法交易活動監管乏力

“白條”業務運行過程中存在著傳統信貸業務或信用卡業務中存在的借款人欺詐以及套現等問題。鑒于借款人的欺詐行為宜歸于信用風險，故此處僅對“白條”業務中的套現行為進行分析。

京東白條作為與商業銀行信用卡業務相類似的消費信貸產品，其亦存在著困擾信用卡業務的套現漏洞。京東白條業務中的套現模式主要表現為以下兩類：基礎的套現模式是套取資金方作為買家與從事套現服務的賣家經協商一致，由買家在京東商城等平臺上購入賣方出售的某類虛構商品，然后選擇使用京東白條付款。賣家在收到貨款后，將相應貨款扣除一定比例的“手續費”返還給買家，從而實現利用京東白條的套現。

由于套現市場上信息的不對稱，以及為了逃避京東方面對套現行為的規制，套現雙方往往通過套現中介完成套現交易，由此衍生出結構更為復雜的套現模式。

套現交易鏈條的延伸，加劇了交易各方的信息不對稱，從而為欺詐行為的產生提供了溫床。發生于套現交易中的欺詐行為主要包括套現中介在收到套現款后不再返還給買方而是直接私吞或是擅自提高中介提成以及套現中介與賣方合謀，指示買方在購買高價商品時將收貨地址留成中介要求的地址，而賣方在收到貨款后不予以返還等。

套現交易以及由套現交易引發的欺詐行為不利于消費金融市場長期的健康有序發展，而且由于套現引發的制度套利還會損害市場上原有的公平競爭，既違背了發展消費金融的初衷，又增大市場上的信用風險。故應加強對消費金融市場的套現監管與控制。

京東白條作為一款基于京東網上商城的網絡信貸產品，其信用的發放、使用以及商品的購銷、遞送都會在系統中留下痕跡。因此，雖然京東白條業務中的套現交易多數是利用互聯網絡的“虛擬性”和“匿名性”來實施非法套現甚至是欺詐行為，但在看似虛無縹緲的互聯網世界中，任何蛛絲馬跡都有跡可循。正如京東金融風險管理部總監肖波所言，借助于平臺的數據分析和特殊的技術手段，套現交易以及與之相關的欺詐行為是能夠得到有效的識別和規制的。

伴隨著消費金融業務與互聯網結合的行業趨勢愈發明顯，互聯網的虛擬性和匿名性被惡意利用。但隨著監測技術、監控手段的不斷升級與完善，筆者認為，借助于互聯網而實施的以非法套現為代表的非法交易行為能夠得到有效的監控與遏制。

（四）消費者權益保護機制缺失

消費金融業務在為廣大消費者帶來便利的同時，也為消費者的權益安全埋下隱患。在消費金融市場不斷發展的過程中，消費者作為推動市場前進的根本力量，只有充分保障他們的合法權益，才能充分激發他們的消費熱情，推動市場進一步發展并反向倒逼服務提供商不斷優化服務質量、豐富服務種類并促進市場內各項機制逐步走向完善。因此，消費者的合法權益應當得到充分有力的保障，但這恰恰正是我國現階段消費金融市場發展中最易被忽視、也是最為薄弱的一個環節。

以京東白條為例，就目前階段來看，消費者權益可能遭受的損害主要來源于兩個方面：其一是消費金融賬戶盜刷的問題；其二是個人身份及征信信息的泄露問題。

2015年11月23日的《中國經營報》就曾報道過京東白條用戶遭遇白條賬戶被盜刷的問題4。文章指出用戶的白條賬戶在被盜刷后，相關用戶往往沒有收到消費的短信提醒，也不能在發現被盜刷時及時取消未完成的交易，且在用戶個人界面無法查詢到盜刷者的個人信息和收貨地址。多次發生的盜刷事件引起消費者對京東金融賬戶的安全性以及風險甄別能力的質疑。而盜刷事件發生后，遭受侵害的消費者往往求助無門，甚至有部分被盜刷的消費者因難以證明是被盜刷還是惡意套現而遭遇被京東金融方面催促還款的尷尬境地。而消費者的權益保護

對于白條賬戶被盜刷的問題，京東金融風險管理部總監肖波表示：對于白條賬戶的盜刷和惡意套現，普通人難以區分，但公司通過后臺的數據分析和相關的技術手段完全可以有效區分。不過，對于如何區分盜刷和惡意套現的標準，京東方面表示有詳細的流程，但是不方便透露。

關于消費者個人身份信息與征信信息的保護，由于涉及個人隱私權，在信息采集和信息使用過程中應堅持適度性原則，避免過度使用造成對消費者隱私權的侵犯。除此之外，還應著重關注對客戶信息的儲存與保護，避免因儲存不善而導致消費者身份信息與征信信息的泄露。

注：

1、如北京京匯小額貸款公司、上海京匯小額貸款公司等。

篇（3）

傳統企業一般是通過渠道經銷商模式銷售產品的，經銷商又分國家級、省級、

地市級、縣鄉級等幾級經銷商，層層控制、層層加價。因此價格虛高、消費者承

擔過多和過高的銷售流通環節成本。互聯網企業的有形產品借助于網絡的便利性、平臺的智能化、網上支付手續的創新以及物流企業的迅速發展，產品可直接由提供商向終端客戶銷售。如2012年11月11日的光棍節，淘寶加上天貓的日銷售額達到191億元，產品從幾十元到上萬元不等，成交量上億筆，消費者數量也達到了百萬人之巨。

另外，有些互聯網企業的產品是無形的，如萬網、新網等企業提供的域名產品、網頁制作服務，以及蘋果提供的第三方應用軟件產品，可直接通過網絡進行產品的購買和使用，直達最終消費者。這些產品均具有產品單價低、消費者群體大、銷售量大等特點。

互聯網企業因產品是無形的或無形產品附加值較高，因而主營業務成本占收入比例較小，人工成本費用是費用支出的重要構成，銷售費用比例也相應較高。如阿里巴巴、騰訊、360等互聯網公司，過高薪來吸引年輕數字精英的加入，企業員工規模在數萬人以上，人工成本是成本費用支出的重要組成部分。在以吸引眼球為目的的現代營銷，不同于傳統的電視、報紙等銷售推廣模式，互聯網企業往往通過搜索、廣告聯盟、熱點營銷和SNS營銷等新型網絡營銷方式推廣產品或服務，營銷成本支出巨大。

一、盈利模式風險

傳統企業的盈利模式為低成本的規模化經營或差異化的競爭盈利模式，據此能生存上百年之久。如傳統的汽車生產廠商，以及微軟等軟件企業與英特爾等硬件企業相結合的利益群體。

互聯網時代的盈利模式往往是不斷創新和顛覆性的盈利模式，新的盈利模式往往能在幾個月內快速打敗舊模式。免費是互聯網時代的顯著特征，同時免費也是新互聯網企業擊敗原互聯網巨頭的法寶。如：瑞星、江民等依靠殺毒軟件銷售為生的網絡安全工具提供商，在面臨360公司殺毒軟件永久免費的競爭時，快速潰敗，失去盈利來源。淘寶推出的免費電商平臺，直接擊敗國際巨頭易趣（Ebay）并不斷創新造就了現在阿里巴巴淘寶系（包括淘寶、天貓、聚劃算、一淘和支付寶等）的輝煌。同時互聯網企業從一個領域進入另一個領域時，為迅速占領市場，也往往使用免費手段。

在不斷出現的跨界經營、搶占互聯網入口競爭環境下，互聯網企業可通過多元化經營、建立上下游生態系統來降低此風險。企業經營的目標是持續經營，免費無疑會影響到企業的現金流，進而影響到企業的生存。但如果企業能在一個領域具有不可替代的優勢的同時，不斷培養新的利潤增長點，占領市場先機和競爭優勢情況下，可減輕或化解盈利模式風險。建立上下游生態系統、綜合和協調整個產業鏈資源也是減輕盈利模式岡：險的方法之一。

二、現金流風險

傳統企業收入相對較穩定、客戶忠誠度較高，企業的現金流往往比較穩定和較容易預測；而互聯網企業搶占市場率的主要手續之一就是“燒錢”。2010年的團購網站“燒錢”熱潮，全國各地幾千家團購網站上演了短暫的瘋狂。當因盲目擴張、惡性競爭、同質化嚴重引起經營現金流不暢通、風投退出的背景下，倒閉潮也在當年涌現。

企業為避免此類現金流風險，應差異化發展、減少同質化、避免惡性競爭，更好的切入細分市場，更好的了解客戶需求和融合社會資源。另外，要不斷提高企業戰略管理水平，積累經驗，強練內功，及時更新盈利模式，從而保證現金流的平穩和順暢。

三、籌資風險

互聯網企業初期，風險較大，往往不能取得銀行貸款，風險投資成了企業的主要資金來源。往往風險投資能以較少資金投入，取得較大的股票比例。但隨著企業的發展和壯大，經營者和投資者因出發點不同，往往會出現控制權之爭。如阿里巴巴在初創期出讓40%股權獲得雅虎的10億美元風險投資和中國雅虎經營權，但隨著阿里巴巴的崛起和雅虎的衰敗，阿里巴巴成了雅虎最重要的核心資產，對阿里巴巴的控制權之爭成了一場戰爭。最終控制權之爭以雅虎CEO巴茨的下臺，阿里巴巴出資76億美元代價回購20%股份收場。如果控制權處理不當，阿里巴巴的命運有可能重寫。

對企業而言，在發展時期應考慮股權籌資和債權籌資的優缺點，選擇適合企業長期發展的融資方式，以減少未來的控制權風險。

四、投資風險

與傳統企業的穩健經營不同，新型互聯網企業應突出競爭優勢，搶占互聯網領域和提前布局。微博的迅速崛起，使新浪網擁有超過S億用戶，一度成為新興傳媒的領軍人物。但隨著騰訊微博的追趕，特別是微信的快速崛起，新浪微博的未來發展受到了嚴重挑戰。加上未找到合適盈利模式，新浪微博一直處于虧損狀態，企業的巨額投資一直未能收回，更談不上該項目的盈利。

互聯網企業巨大風險和收益并存，如何能控制投資風險成為企業的財務管理的挑戰。首先企業為避免投資風險，可使用多個團隊同時開發同一產品以保證成功率，并通過內部員工創業支持分享投資帶來的收益；另外應盡早更新盈利模式，盡量收回投資并實現盈利。

篇（4）

中圖分類號：F276.3；F830 文獻標識碼：A

文章編號：1004-4914（2016）08-083-04

一、中小企業的基本概念

中小企業，又稱為中小型企業或中小企業。它是與所處行業范圍內的大企業相比，在人員、資產數量規模與經營內容規模上都相對較小的經濟單位。

湖南省近期調查顯示：2016年，中小企業實現增加值4279.34億元，占全部企業增加值的68.4%，占全省GDP總量的38.4%，對全省GDP增長的貢獻率約為40%。中小企業也是湖南省地方財政收入的重要來源，其共完成利稅總額2718.62億元，占全部企業利稅總額的77.5%。而且中小企業占據了城鎮就業崗位的半壁江山，共提供就業崗位609.22萬個，占全部企業從業人數的89%，占全省城鎮就業年平均人數的53.7%。由此說明，經濟的發展離不開中小企業的發展，經濟的發展不僅需要頂梁柱般的大型企業，更需要遍地開花的中小微型企業。

二、中小企業傳統融資發展

中小企業融資是其發展的必經之路，然而目前，這條傳統的道路上仍是困境重重。

1.中小企業難以滿足傳統融資條件。中小企業中大多是私營企業，發展時間短、自有資產少、抗風險能力弱而且資信水平低，財務制度不健全、運作不規范，難以達到金融機構貸款的基本要求。

2.中小企業融資成本相對高。由于企業自身運營仍處于不穩定狀態，金融機構為降低自身承擔的風險，通常會提高貸款利率，導致企業還款利息增加，貸款成本上升。渣打中國表示：2016年4月中小企業信用狀況分項指標由56.4略升至56.7，標明市場信貸環境稍稍好轉。但中小企業融資成本仍在不斷提高。銀行對中小企業放貸意愿指標由59.7降至58.3。

3.中小企業融資渠道單一。在發行股票及債券方面，中小企業大部分因規模小、知名度不高、信用等級低等限制，難以達到上市要求，導致中小企業的資金來源很大程度上依賴銀行貸款。而它們中真正有資格且實際貸款的比例更是少之又少。

4.社會支持力度不足。近幾年，我國雖出臺了一系列政策。但是目前來看，執行效果不是很樂觀，很多金融機構是被迫提高對中小企業的貸款支持，還有很多機構仍然“歧視”中小企業，不積極支持其發展，沒能給予更多的信任和幫助。

然而隨著國家對中小企業的逐漸重視，中小企業融資之路的障礙也被慢慢清除。近期，為積極配合江蘇省政府落實“智慧江蘇、綠色江蘇”的產業升級目標，中國建設銀行江蘇分行開發“助保貸”的創新服務模式，積極搭建中小企業融資增信平臺、配套區域經濟解決方案，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風險補償資金平臺19個，風險補償資金1.5億元，累計服務中小企業200多戶，共投放貸款近9億元。

三、中小企業互聯網融資發展

“互聯網+”是目前流行的一個詞語，有關的國家戰略的四項內容之一就是大力推進“互聯網+中小企業”。利用互聯網的大數據以及透明、低成本的特點，幫助中小企業能夠拓展營業范圍、運營操作模式以及融資渠道等等。“互聯網+金融”也是日漸流行的一類技術融合。互聯網金融利用不同媒介、互聯網數據廣泛性以及智能運算等信息技術服務于金融行業，具有低成本、高效率、發展快等特點。

2016年4月21日互聯網金融峰會在北京舉行。91金融聯合創始人吳文雄指出，當前，互聯網金融服務的主要對象是中小型企業，而它們面臨的諸多發展困境，本質上都是融資問題。他表示，“大企業正在消亡，而中小企業正在崛起，由此將引發一系列連鎖反應，包括互聯網金融走向規范，社交眾籌的興起以及以社群為主的場景經濟的爆發等，這種反應一旦開始，便會一直持續下去。”

至此，中小企業互聯網融資已經逐漸邁入正軌。其創新的信用模式和融資形式，全面降低了信用風險保障資金安全，將傳統的融資步驟網絡化，減少中小企業融資項目的沉沒成本與時間成本以及信息壁壘，降低信息不對稱風險。而且，互聯網融資的資金來源廣泛且多樣，從而擺脫了傳統融資模式的資金供求雙方只能一對一的特征，利用互聯網搭建的平臺，開拓了一對多甚至多對多的融資形式。

基于互聯網強大的云計算與大數據等技術，互聯網融資渠道能夠有效地解決傳統融資模式下的許多關鍵問題及障礙。

1.解決資金信息不對稱問題。互聯網融資模式能夠全面及時地展示投資、融資雙方企業及負責人的相關信息，同時大數據與云計算技術保證了信息的全面處理與分析功能，使信息不對稱問題得到很好的解決。

2.降低融資難度。隨著互聯網技術與“互聯網+金融”模式的迅速發展，更多的企業加入其中，網絡信貸機構大力發展互聯網融資模式，一些傳統的商業銀行也紛紛拓展自身的互聯網金融業務，加入時代潮流，增強市場競爭力。因此，中小企業融資的難度便有了顯著的降低。

3.降低融資成本。與傳統的投融資媒介，例如商業銀行、基金信托機構以及中小貸款公司相比，互聯網融資平臺可以幫助進行融資項目的中小企業節省大部分的額外費用，例如資料費、手續費、交通費、甚至灰色費用等。并且通過互聯網的特點節省融資的時間和精力。同時，利用大數據的優勢，存儲大量融資信息，通過云計算技術進行分析，免去了實地調查工作，降低了一定融資成本。

4.避免信貸配給。所謂的市場信貸配給就是商業銀行和金融機構為減小自身風險，實施緊縮信貸供給、提高貸款利率等措施，由此帶來嚴重的道德風險和逆向選擇，惡化了中小企業的融資環境。而隨著貸款利率上升以及社會投資的減少，中小企業發展更為不足，相對信用不足的危機持續增加，加重信貸配給，形成惡性循環。而在互聯網融資模式下，融資平臺的數據分析與信用等級評定成為了貸款決定的重要指標與準則，也提供資金供求雙方公開透明的信息渠道。

四、中小企業互聯網融資中眾籌與P2P平臺

互聯網金融的兩個最主要模式是眾籌和P2P。二者都是利用互聯網構造金融平臺來支持投融資者進行交易，本質上相似且都具有互聯網金融成本低、便捷高效、發展迅速等特點。

眾籌（Crowd funding）的含義是融資者提供融資信息，借助于互聯網上的眾籌融資平臺向廣泛的投資者進行融資。在項目籌資期間，如平臺發現融資項目本身或融資企業或個人信息存在問題，將停止項目的融資并進行調查。投資者投入的資金將保存在第三方金融機構。若在預設時間內達到或超過目標金額，企業可獲得全部資金，否則將返還已籌資金。若項目實施成功，融資者按照先前的約定的實物、期權或股權回報于投資者。目前較為成功的有天使匯、大家投、創投圈、眾籌網等等。

P2P（Peer-to-Peer），與眾籌平臺類似，是指融資者利用互聯網通過P2P網站平臺進行項目融資，網站收取一定手續中介費。目前國內較為火熱的P2P平臺有陸金所，人人貸，拍拍貸以及宜信等等。

P2P與眾籌的流行與吸引力在于：其一，收益率遠高于銀行；其二，是大部分平臺推出了擔保模式，保證本息；其三，平臺門檻低，參與者眾多，而且期限靈活，運營成本低廉；四是P2P平臺通過網絡突破地域局限性，使借貸雙方范圍更廣；五是由于國內投資手段有限，而借貸雙方需求通過P2P平臺能夠得到互補。

總的來說，眾籌和P2P平臺的共同特點可概括為“三有三無四集聚”。“三有”即有供給、有需求、有中間服務商；“三無”即無門檻、無標準、無監管；“四集聚”則是海量資金與人才匯聚于P2P平臺，與此同時也增加了風險的匯聚。

五、中小企業面臨的互聯網融資風險

互聯網新型融資模式雖然能在很大程度上規避傳統融資模式的缺點以及部分風險，但其本身存在的風險不容忽視。正如上文提到的眾籌和P2P平臺帶來了風險的聚集。中小型企業作為互聯網融資活動的項目發起方，是籌融資項目實施過程中存在風險的一個重要方面。下文我們將根據籌資項目進行的過程，討論并分析其中潛在的風險。

1.互聯網自身不穩定與信息安全性風險。新型融資模式的一大關鍵點在于互聯網，無論是籌資者籌資項目信息的集中展示，投資者自身信用信息的透明化，還是雙方資金交易的全過程，都暴露在互聯網大數據下并且通過互聯網完成相應操作。因此，一旦互聯網的安全性出了問題或是黑客出現并攻擊互聯網金融平臺，投融資雙方的重要信息都有可能被非法人員獲取并利用，導致信息安全性極大降低，甚至雙方在交易平臺上綁定的賬戶上面或是未達賬戶的資金也有通過計算機操作被竊取的可能。因此互聯網自身的安全性不得不被納入風險考慮范圍。

2.互聯網平臺信用性風險。根據《支付結算辦法》的相關規定，未經中國人民銀行批準，任何單位不得作為中介機構經營支付結算業務。互聯網融資平臺在注冊形式上并不具備這種資格，然而實際上，融資平臺卻充當支付中介的角色，管理著投資者已投、融資者賬戶未收的資金。一些平臺以更高的投資回報以及更便捷的手續等吸引投資者，然后卷走沉淀資金。若有中小企業進入這種虛假平臺進行融資，則間接充當了平臺違法竊取資金的“幫兇”，由此面臨著承擔一系列的法律風險。

3.項目決策風險。所謂中小型企業的項目決策是指中小型企業進行的融資項目類型的選擇，融資金額的設定，還款時間的預估以及還款形式的計劃等一系列決策。中小型企業作為融資項目的發起人，需要對企業自身的經營環境，在所處行業中的生存狀況以及未來戰略發展目標有著全面且正確地把握，對互聯網融資模式有清晰的認識，對即將使用的融資平臺的相關規則以及安全可靠性有著足夠的了解，并且結合自身的實際對融資項目做出主觀決策。企業管理者需要盡早意識到項目決策中蘊藏的風險對與后續過程中融資活動的順利開展來說是非常有必要的。有關數據顯示，2014年我國各類型互聯網籌資項目中，文化類募集資金占總融資額度的65%，公益類占27%，科技類占6%。國內融資項目類型集中程度高，文化科技類項目目前處于主導地位。因此，選擇成功率高、前景廣闊的項目進行互聯網融資，有利于促進融資的成功。如果前期決策分析工作不夠全面或是對自身企業認識不夠徹底，失誤的決策將會導致未來面臨經營還款危機，甚至是企業生存危機等等更大的風險。

4.投資者審核以及網絡洗錢風險。投資者是互聯網融資的重要組成者之一。普通理性的投資者能夠幫助融資企業獲得資金并快速成長，同時自己得到相應的物質或資金回報。然而帶有不良目的的投資者將會對融資者造成巨大威脅。因此不完善的投資者審核就有可能放過漏網之魚，并對初期中小創業企業帶來風險與打擊。

一方面，如果允許任何人查閱初期創業融資企業的項目計劃和創意構想以及商業企劃書和企業運營狀況，就更有可能造成商業秘密的泄露， 使創業融資者的知識產權權益受到侵犯，影響了對其創意創新產品的保護， 從而變相地將初創新中小型企業扼殺于搖籃之中。

另一方面，無論是眾籌還是P2P網貸平臺在目前監管機構及法律法規缺失的情況下，很難對投資人的資金來源和使用情況進行核實或是實地查看，平臺只關注其個人信息、賬戶余額以及能否按時支付款項。此時不法分子容易利用這一監管漏洞以及互聯網的隱蔽性，將不法途徑得來的贓款分批次地投資給平臺上的融資者，或者利用自行注冊登錄的籌資者和投資者的雙重身份，將不法資金進行交易，通過自借自貸的方式使贓款迅速合法化。若中小融資企業不小心接受了這樣的贓款，一旦監管部門進行調查，則該筆款項將被強制收回，因此可能會導致企業融資甚至是經營狀況出現問題。

5.被認為非法集資及代持股風險。互聯網融資平臺這一運營模式在形式上一直未獲得法律上的認可，其通過互聯網向社會公開推廣，并且承諾在一定期限內給予一定的回報（募捐眾籌除外），其中股權眾籌平臺以股權方式回報出資者，債券眾籌平臺以資金回饋方式回報出資者，且均公開面對大眾投資者，其實質上就是借助互聯網融資平臺通過買賣股份或債券的方式實現投融資的過程。根據《最高人民法院關于非法集資刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》中有關非法集資的形式界定，以及《證券法》中有關非法公開發行證券的相關規定，互聯網融資模式，無論是眾籌還是P2P都與非法公開發行證券及非法集資形式類似。因此為規避被動踩紅線的危險，籌資者必須謹慎查閱相關法律條文，避免身陷困境。

另一方面，根據《公司法》的相關規定，有限責任公司必須有50個以下股東出資設立，而互聯網融資的投資者一般人數可達上百乃至上千上萬，那么企業融資項目所吸收的公眾股東人數不得超過50人，因此許多小企業普遍采取代持股的方式來規避《公司法》中關于股東人數的限定，這種方式雖然不違反法律規定，但并不鼓勵。

6.籌集資金額度不適風險。互聯網融資籌集的資金數額以籌資者最初設定標準為依據。若企業管理者未能設置足夠的金額導致項目資金籌集成功后，在實施過程中，資金運轉出現問題，將會導致項目無法順利完成，還款困難甚至經營危機的出現。

有的籌資平臺不會限制籌集資金的最高限度，只以籌資的時間限制為標準。因此可能會出現籌集資金超出或遠遠高于所需項目資金的情況。這樣一來，中小型企業得到了意料之外更多的資金，不僅能否正確使用是一個問題，還款利息無端增加也是一個問題，因此籌資者應當考慮好所需資金數額，選擇適當的籌資模式，避免不必要的風險。

7.項目執行及經營風險。中小型企業在既定的時間內籌集到目標資金，并不意味著互聯網融資項目的結束。資金到達融資者賬戶之后項目如何實施，企業如何經營并兌現對大眾投資者的承諾都是重要的問題。項目執行風險是指由于經營管理不善或企業技術水平的限制，使中小型企業無法按時完成融資項目，導致項目延誤或失敗。這種情況下，中小型企業將會蒙受很大的經濟損失，導致融資項目失敗甚至企業面臨生存危機。

8.還款時間限制導致的信用風險。有些中小型企業發起的融資項目有很大的潛力，但由于企業自身狀況和外界經濟條件及行業形式不斷的變化，中小型企業有能力完成項目卻不能按時完成，這將導致企業的信用風險加大。投資者們只能通過融資平臺了解到企業執行項目的目前狀況，不能準確判斷其能力與潛力，因此，一旦項目未按時完成，投資者就會給融資企業扣上無信用的帽子，導致初期創業人士深受打擊，難以繼續發展。

六、中小企業互聯網融資風險規避

面對互聯網融資的諸多的風險，中小企業為了自身的發展考慮，必然還是會迎浪而上的。因為互聯網融資作為一種新型融資模式，主要為中小企業發展提供基石，幫助其籌集初期項目基金。因此，互聯網融資過程中如何就上述風險進行合理有效的規避至關重要。

從中小企業內部發展來說，融資過程中需要注意以下幾點：

1.理性客觀地進行企業分析及項目決策。中小企業進行融資首先就是要對企業自身進行分析，明確企業目前資金及運營狀況，以及未來還款能力或經營發展趨勢，以便進行融資項目的抉擇，進行此過程時，企業管理者應當理性而且客觀，不可高估企業能力，也不能低估融資風險。企業自身分析后，便需進行項目決策。決策過程中，項目類型的選擇，融資額度的設置，融資時間的設定、項目的展示方式、項目最終回報方式的設計等等都是至關重要的。合理的選擇和設定，才能保證融資過程順利進行，融資項目成功完成。

2.理性選擇融資平臺。由于有關互聯網融資平臺的法律并不健全，因此對平臺的錯誤選擇很有可能導致企業融資的失敗、經營的危機，甚至牽連投資者的命運。選擇融資平臺過程中，要注重其合法性、執照完備性、信用程度等等關鍵點。盡量選擇目前較為成熟可靠的大型融資平臺，并根據自己設定的融資項目選擇眾籌模式或是P2P模式。可靠的融資平臺才能保證企業自身運營資金狀況、項目創新等機密性信息以及相關企業賬戶資金的安全性。

3.加強法律意識，避免被動違法違規。目前的中小企業經營者由于剛剛涉足這一行業，對于融資知識并不太了解，相關的法律更沒有提前瀏覽過，這就有可能導致自己的被動違規，或者是相關“法盲”現象。由于互聯網融資沒有得到法律的準確認可，其形式上與諸多違法違規行為類似，難以界定是否違規，因此進行互聯網融資之前，管理者應當首先熟悉相關法律，例如《最高人民法院關于非法集資刑事案件具體應用法律若干問題的解釋》、《公司法》、《證券法》、《關于取締非法金融機構和非法金融業務中有關活動的通知》、《關于審理非法集資刑事案件具體運用法律若干問題的解釋》等等。有效避免被動踩紅線的情況。

篇（5）

一、眾籌模式存在的法律風險分析

當前我國的眾籌模式主要有兩種，即實物回報類眾籌和股票回收類眾籌，雖然這兩種眾籌模式都能為企業或者發起人籌集資金，幫助其發展，但這兩種眾籌模式也存在一定的法律風險，具體表現為：

1.實物回報類的眾籌

實物回報類的眾籌主要存在的法律風險是非法集資。為了避免觸及法律風險，吸引各方人士進行投資，眾籌網站通常都會對自身的性質進行解釋說明[1]。例如，有的人就會對自己眾籌的時間進行說明，告知大家他們的這種籌資方法不是非法集資，這主要是因為他們的籌資方式與傳統方式不同，出資人不能得到利潤、股權等好處，而大家的行為是購買成品而非投資某個項目。但這種行為有偷換概念的嫌疑，仍存在非法集資的嫌疑。

2.股票回收類的眾籌

股票回收類的眾籌是投資人通過持有創業公司股票的形式進行的籌資。例如，具有典型性的大家投、天使匯都是通過這種形式的眾籌而實現的。雖然這種方式的眾籌是當前互聯網金融非常重要的籌資方式，但卻也存在一定的法律風險，主要涉及的法律刑法主要有：企業債券罪、擅自發行股票、集資詐騙罪、非法吸收公共存款等罪名。我國法律在《公司法》中，對該類眾籌進行嚴格且明確的規定，要求企業在向公眾募集股份前，需要先向相關部門申請，待審核通過以后方可實施[2]。

二、眾籌模式的風險防范

1.保護投資者權益

眾籌模式存在一定的法律風險，需要投資人擁有一定的風險防范意識，從而保障自身的合法權益，具體可以從以下三個方面著手：第一，加強對互聯網眾籌的管理。一旦出現籌資人不兌現投資人承諾的情況，投資人則無法尋求法律的援助，因為在法律上尚無對該方面內容的說明。因此，可以讓籌資人在網絡開設風險資金，在籌資成功以后，籌資人沒有兌現諾言的情況下，將其作為補償投資人的資金;第二，建立第三方資金管理。在對資金進行管理時，第三方需要將籌資人籌集到資金、扣除管理費等進行詳細的記錄，從而保證資金的安全、公正管理，并且這種方式的管理，還有助于降低風險;第三，加強信息的公示。將信息進行公示適用于整個金融行業，由于投資人處于眾籌的不利位置，因此將信息進行公示，有助于投資人掌握資金的去向的同時，還可以對籌資人的行為進行一定的約束。這種方式有助于增強投資人與籌資人的信任感，促進眾籌模式的規范發展[3]。

2.規范眾籌模式的運轉

篇（6）

[中圖分類號] F270 [文獻標識碼] B

[文章編號] 1009-6043（2017）02-0082-03

一、互聯網企業的概念及特征

（一）互聯網企業的概念

互聯網企業，是指借助互聯網平臺提供服務并獲得收入的企業。國外比較著名的互聯網企業有蘋果、谷歌、Facebook、亞馬遜等，國內比較著名的有阿里巴巴、騰訊、網易、百度、新浪等。

（二）互聯網企業的特征

互聯網企業的特征很多，我們著重選擇其幾個重要的特征來分析。

一是依賴于互聯網平臺。互聯網企業最大的特征就是完全依賴于互聯網平臺，離開了這個平臺，互聯網企業就徹底失去了意義，很難存活下來。試想，假如谷歌離開了電腦搜索，阿里巴巴離開了淘寶網、支付寶，必然寸步難行。

二是服務對象眾多。同樣是因為依賴于互聯網平臺，互聯網企業的直接服務對象是數以億計的廣大網民，而“互聯網+”模式的間接服務幾乎可以覆蓋全社會每個領域、每個角落。

三是財富積累速度快。互聯網企業財富積累速度驚人，很多默默無聞的小企業，一夜之間可能暴富起來。一年財富翻個幾番、幾十番對于互聯網企業來說，已不是什么新聞。

四是注重客戶體驗。互聯網市場競爭激烈，用戶接觸新產品的范圍廣，可選擇的替代品很多，再加上服務對象廣泛，這就注定了互聯網企業要注重客戶體驗，千方百計留住客戶。

五是創新力強。互聯網更新換代速度實在太快，一種新生事物問世不久，很快就被另一種新生事物所代替。這種特性倒逼著互聯網企業不斷加強創新，提高市場競爭力。華為手機正是憑借著持續的創新，贏得了用戶的尊重與喜愛，成為媲美蘋果、三星等的國內品牌。

六是效率高。由于互聯網這個平臺，很多事情變得極其高效。如餓了么的即時配送模式，從客戶下單到配送完畢，45分鐘內全部完成。京東自營物流可以實現頭一天下單，當天或第二天到達。這些是傳統企業無法比擬的。

七是互動性強。借助于互聯網，企業和客戶很容易實現實時對話，互聯網企業可以根據客戶的需求來隨時完善服務。

二、互聯網企業財務風險概述

（一）互聯網企業財務風險的概念

要想了解什么是互聯網企業財務風險，先要了解財務風險的概念。所謂財務風險，就是指因公司財務不規范、財務意識不強、經營模式不合理、資本結構不合理，或者其他方面的原因，使得財務狀況具有不確定性，導致企業存在財務危機的可能。互聯網企業財務風險，顧名思義，就是互聯網企業在經營過程中產生的財務風險。

（二）互聯網企業財務風險的分類

互聯網企業財務風險，大致可分為盈利模式風險、籌資風險、投資風險、政府監管風險四種。企業應針對每一種類型的風險，都進行正確分析預估并做好應對準備。值得注意的是，財務風險是普遍存在的，即使一家企業財務再規范、防護措施再到位，也不可能完全沒有財務風險，而只能說財務風險很低。

三、互聯網企業財務風險分析

（一）盈利模式風險

互聯網企業盈利模式有收費和免費兩種，其中收費又分為直接收費和間接收費，直接收費如電腦游戲、手機游戲等，通過游戲點卡、虛擬道具收費，間接收費如愛奇藝會員、騰訊會員等，基本的服務是免費的，如果享受更高層次的服務再另行收費。免費的如360殺毒軟件、各種門戶網站和新浪、騰訊微博等。收費模式的風險在于一旦客戶體驗度下降，雖然付費了但是沒有享受到與之對等的服務，便會導致客戶大量流失。而免費盈利模式的風險在于，互聯網企業一般是靠前期免費來吸引大量客戶，以廣告費來獲取收入，后期需要找到一種盈利方式，要么在原來基礎上進行收費，要么開發其他系列產品進行收費，由收費轉為免費更容易被人接受，而由免費轉入收費必然會給互聯網企業帶來影響。

（二）籌資風險

互聯網企業不同于傳統意義的企業，其資產更多地是體現在無形資產上，如果互聯網企業為上市公司還好，可以通過股價來估算，但很多互聯網企業處于發展初期，規模較小，固定資產少，也沒有股權，雖然有一定的技術創新、科技研發和專利，但這些有時很難估量，也很難獲得銀行等金融機構認可，這就注定了互聯網企業的融資渠道相對較少，只能通過風投或者眾籌等模式來融資，而這種模式對互聯網企業的要求比較高，且不夠穩定，更不利的是，這種模式有可能稀釋自身股權，甚至喪失對于企業的控制力。此外，由于有形資產較少，有的甚至不需要辦公場所和其他固定資產，互聯網的資產負債比率通常比傳統企業要高，難以獲得投資者的信賴，這種情況下，互聯網企業容易出現資金鏈斷裂，難以繼續運營下去。

（三）投資風險

客戶對于互聯網企業來說尤為重要。要想占有更多的市場份額，擁有更多的客戶，互聯網企業必須舍得投資，即所謂的“燒錢”。即使前期造成大量的虧損，但只要成功搶占了足夠的市場份額，后期還是能夠彌補回來的。例如，滴滴打車和快的打車為了搶占客戶源而開展的“燒錢大戰”，便是其中的一個案例，一直被人們所津津樂道。目前滴滴已與快的正式合并，牢牢占據打車市場份額，并成功將國際打車軟件巨頭uber擠出中國市場。然而很多情況下，互聯網企業大手筆的投資與取得的回報不成正比，造成虧損現象，這便是投資的風險。

（四）政府監管風險

互聯網企業成立時間普遍較晚，很多是近幾年伴隨著互聯網產業的蓬勃發展而興起的，一方面，政府在互聯網監管方面缺乏成熟的經驗，很多領域還需要繼續完善和探索；另一方面，雖然制定了一系列政策措施，明確了互聯網企業監管單位和具體監管職責，但日常仍然存在監管不到位的現象，存在一定的監管盲區。由于缺乏必要的監管，互聯網企業在規范性和成長性上相對較差，企業管理者意識不到自身存在的問題，或者樂于不被監管，放松了各方面的要求，以致在健康發展的道路上越走越遠。

四、互聯網企業財務風險產生的主要因素

（一）對于宏觀環境變化的不適應

宏觀環境是互聯網企業財務風險產生的外部因素。互聯網企業所服務的范圍涵蓋社會方方面面，受宏觀環境影響很大。宏觀環境主要來源于政策環境、經濟環境、社會環境等。政策環境方面的影響主要表現在國家出臺了相關政策措施，對于某個領域進行規范限制后，對互聯網企業造成的影響。例如，受部分P2P公司跑路惡劣影響，國家出臺了相關政策對P2P公司進行整治，從而引起更多的不合規P2P公司退出。經濟環境方面的影響是國家采取的經濟手段，比如收縮銀根、減少信貸投放等，對互聯網企業融資帶來更大難度。而社會環境方面的影響主要是當前的社會氛圍是如何的，如國民旅游熱發展起來后，催生了途牛網、去哪兒網、驢媽媽等一批知名的互聯網旅游企業。事實上，宏觀環境對于互聯網企業來說，很難把握準確，宏觀環境一旦發生變化，很容易對企業產生重大影響，引發財務風險。

（二）管理者對于財務風險的認識不夠全面

互聯網企業管理者的思想理念決定著企業的防范財務風險水平。然而很多企業管理者對財務風險認識不夠清楚和全面，片面的認為互聯網企業財務風險較低，只要制定了相關財務制度，把住了財務人員的關口，管理好了資金問題，就不會發生財務風險。因此沒有將防范財務風險納入企業發展規劃，沒有加強日常的管理教育工作，也沒有建立防范風險的完整預案和預警系統。此外，企業管理者對于財務人員的重視程度不足，沒有充分發揮財務人員的監督作用，也會導致財務風險的發生。

（三）內部制度建設不夠完善

很多互聯網企業沒有建立專門的會計機構，也沒有建立完整的內部控制制度。有的雖然成立了專門的會計機構，但是人員配備嚴重不足，財務人員之間缺乏有效的相互監督。有的雖然建立了內部控制制度，有一整套的工作流程，但是執行力不夠，沒有形成約束和懲戒機制，財務規章制度形容虛設。有的企業財務人員基本素質不高，沒有嚴格按照會計相關法律法規進行會計處理，對于不符合規定的把控不嚴，資金使用混亂，也缺乏風險防范意識，企業資金的安全性不高。

五、互聯網企業財務風險的防范措施

（一）制定合理的風險控制目標

對于互聯網企業來說，互聯網信息瞬息萬變，有時一條重要信息捕捉不到，就足以擴大企業風險，因此制定合理的風險控制目標顯得尤為重要。為此，互聯網企業應高度重視風險控制目標的制定工作，把風險控制作為企業一項發展戰略來對待，針對不同的風險，制定出相應的風險控制目標。對于盈利模式風險，風險控制目標應著眼于實現企業擁有固定的客戶群體，保持一定的市場份額，不發生客戶大量流失導致收入銳減的現象。對于籌資風險，應著眼于企業不發生資金鏈斷裂，保持經營活動的穩定性，同時確保企業的控制權牢牢掌握在自己手中。對于投資風險，總體上著眼于長久盈利，但也應制定止損額度，不能為了搶占市場而大打價格戰，超出自身承受范圍，最終得不償失。對于政府監管風險，企業應著眼于自身入手，加強財務制度建設，確保規范健康運行。當然，風險控制目標不是一成不變的，因為風險是在不斷變化中的，風險控制目標也要隨著變化相應地完善調整。

（二）建立有效的財務預警體系

即使風險控制目標制定的再完善，考慮的再周到，仍有一些風險是難以估料到的，這時就需要互聯網企業建立有效的財務預警體系。首先，互聯網企業應制定完善的風險防范預案，針對每一項風險列出相應的風險預案，并會同員工定期加強模擬演練，確保真正發生風險時，能夠從容應對，不慌不亂。其次，互聯網企業應從自身入手，加強內控制度建設。要建立健全財務規章制度，嚴格按財務制度辦事，嚴格財務審批流程，盡可能減少財務方面的不規范、不透明現象。第三，互聯網企業要進一步優化公司治理結構，設置專門的會計機構，配齊配強財務人員，明確財務人員職責和工作權限，形成相互制約、相互監督的工作機制。具有一定規模的互聯網企業還應設立風險控制部門，招聘引進專門人才，專門負責企業風險控制工作。

（三）建設財務風險管理制度文化

企業文化是企業增強凝聚力和核心競爭力的關鍵所在。很多知名企業都有著獨特的企業文化，如海爾的質量、創新，華為的狼文化等。不難發現，這些企業文化基本上都與企業生產經營或者塑造品牌等相關。事實上，企業文化還應該包括建設財務風險管理制度的文化。互聯網企業應將財務風險防范作為日常工作的一部分，加強員工特別是財務人員的教育培訓，使每個人都充分認識到財務風險防范的重要性和必要性，從而嚴格遵守財務規章制度，降低財務風險。要在企業內部樹立良好的導向，對于風險防范意識強、沒有發生問題的部門和個人進行表彰和必要的物質獎勵，對于風險防范措施落實不到位、引發財務風險的，給予處罰，從管理者到員工都樹立起財務風險意識。

（四）加強籌資風險的管理

因為互聯網企業的特殊性，使得籌資風險防范對于互聯網企業來說更為重要。互聯網企業要加強對籌資風險的管理。首先，在籌資渠道上，要謹慎選擇投資方。互聯網企業融資難度較大，特別是在創業初期，很難獲得銀行的支持。盡管如此，在投資方選擇上，互聯網企業一定要謹慎，一方面要滿足自身發展資金需要，另一方面要提高警惕力和辨別力，不能過多地出售自己的股權，以免喪失了對企業的控制權，為他人作嫁衣裳。其次，在資產結構上，要注重控制負債，使得資產負債率處于一個合理水平，這也有助于金融機構更加認可互聯網企業，增加自身籌資砝碼，從而實現健康穩定發展。第三，在保障措施上，互聯網企業也可以設立一部分籌資風險損失準備金，增強企業抵御風險的能力。一旦發生風險，可以在一定程度上減少企業損失。

結語

互聯網企業作為一個新生事物，在外人看來，這個行業充滿了生機和希望。然而由于財務風險防范意識不強，很多原本穩定發展的互聯網企業出現財務危機，最終走向破產。因此，對于財務風險，互聯網企業必須引起足夠的重視。本文首先對互聯網企業的概念及特征進行了分析，接著對互聯網企業財務風險進行了概述，隨后又對互聯網企業財務風險進行了逐一分析，然后又分析了互聯網企業財務風險產生的主要因素，最后提出了互聯網企業防范財務風險的具體措施，期望能為研究相關此類課題者以啟發。

[參 考 文 獻]

篇（7）

在2014年，互聯網金融首次被寫入政府報告中，為保障金融創新，政府部門提出完善金融監管協調機制的要求。在2014-2018的五年間，互聯網金融在政府報告中從未“缺席”，充分體現出互聯網金融監管的重要性。

一、互聯網金融法律風險的內涵

互聯網金融是指將互聯網、計算機等技術與傳統金融機構配合應用，共同開展融資、投資與支付等金融業務。我國互聯網金融概念最早出現于2012年，經過數年發展，已經形成相對規范的產品類型，包括支付結算類、投資理財類與融資類三種；推出的互聯網金融產品包括第三方支付、理財產品、融資平臺等，如余額寶、阿里小貸。互聯網金融具有顯著的成本低、效率高、多元化與高風險等特征，各類風險嚴重阻礙行業發展。在互聯網金融領域，由于其發展迅猛，相關立法存在滯后性，集資詐騙及洗錢等違法現象頻發，法律風險較突出，需受到立法機關與行政機關的重視，并采取有效措施來防范風險。在互聯網金融風險中，有一般風險、安全風險、特殊風險與法律風險等多種類型。法律風險可以看作是其他風險的關鍵點，法律法規的不完善，是引發其他風險的主要原因，其關鍵點體現在以下三方面：

(一)落腳點在互聯網金融監管領域，一般風險、安全風險與特殊風險的有效防范措施均是保障政策法規的實施，通過對違法犯罪行為的大力懲處，來約束行業行為，保障消費者的合法權益。可見，法律風險為其他風險的落腳點，政府部門需從法律風險入手，明確法律風險的產生原因與解決措施，完善政策法規，強化互聯網金融的監管，規避其他風險的出現，促進互聯網金融市場的健康發展。

(二)隱患點目前我國互聯網金融正處于發展階段，配套法律法規不夠完善，存在空白區域。互聯網金融業屬于金融行業的一部分，具備金融行業的風險連鎖效應，極易出現多種風險爆發的現象，從而引發嚴重的經濟損失。在法律風險出現后，連鎖效應會引發其他風險隱患。如果法律風險爆發的領域涉及到境外業務，可能會對其他國家的金融市場產生影響，因此需加強對法律風險的管控。

(三)爆發點在互聯網金融交易中，各類風險均通過法律風險呈現，法律法規是保障互聯網金融交易雙方合法權益的關鍵，風險的出現會引發利益失衡，從而觸犯法律法規，導致法律風險。例如，在互聯網金融交易中，金融機構出現的消費者信息泄露問題，可稱之為操作風險。而站在消費者角度，個人信息泄露表示自身的隱私權被侵害，涉及《消費者權益保護法》的條例，可將其歸納到法律風險的范疇[1]。

二、互聯網金融法律風險管控中的不足

(一)互聯網金融法律監管不到位互聯網金融行業的發展，遠快于我國金融法律的出臺效率，這使得互聯網金融的某些領域存在法律空白，影響了行業的健康發展。結合我國互聯網金融發展現狀，法律監管不到位主要體現在以下兩點：1.市場監管不到位。在互聯網金融平臺，消費者對金融產品與金融業務的了解，均來自于金融機構提供的信息，交易雙方存在嚴重的信息不對稱問題。例如，在我國大部分支付寶與余額寶用戶中，很少有人了解其擔保公司；且政府部門在擔保公司的監管方面存在缺位問題，一旦擔保公司出現問題，將會影響金融產品的正常使用，嚴重時會對消費者造成經濟損失。2.缺乏市場準入機制。互聯網金融平臺的股權眾籌業務較受歡迎，但我國法律法規并未認可該模式，可將其認定為非法集資。同時，網絡銀行的開通是否需營業執照、網絡銀行的監管等工作，均缺乏法律法規的明確規定，極易導致行業亂象。由此可見，在互聯網金融領域，存在嚴重的市場中準入機制缺位問題，極易引發法律風險。

(二)現有法律法規與互聯網金融業務存在矛盾互聯網金融屬于新興產業，與傳統金融存在差異，所以適用于傳統金融的相關法律法規，很多與互聯網金融業務存在矛盾。在《商業銀行法》方面，其與互聯網金融中的第三方支付存在矛盾。該法律指出，只有商業銀行可以經營證券、信托與保險等行業的服務項目，且上述三個領域需分行經營管理。在第三方支付出現后，其業務涉及到證券、信托與保險，這與《商業銀行法》相悖。同時，在“一行兩會”管理模式下，第三方支付存在缺少行業標準與準入機制等問題，影響互聯網金融交易的安全。在《擔保法》方面，其與互聯網金融中的融資理財存在矛盾。該法律涉及的擔保方式包括買賣、貨物運輸等傳統形式，雖然融資理財也屬于網絡買賣服務，但《擔保法》中并未提及服務雙方的擔保責任與義務，易引發融資風險。例如，在P2P業務中，某平臺提出會為融資人提供本金保障，但在互聯網金融交易中，該平臺的風險備用金出現問題，則融資人的損失找不到承擔主體[2]。在《證券法》方面，其與互聯網金融中的眾籌資金存在矛盾。該法律涉及的證券包括債券、股票、投資基金等類型。互聯網金融的發展，出現了并未納入《證券法》中的眾籌資金，極易引發非法集資案件。

(三)消費者合法權益難以保障雖然政府部門根據互聯網金融市場現狀，修訂了《消費者權益保護法》，但其關于互聯網金融服務的具體司法解釋與操作細則，并未涉及；針對互聯網用戶面臨的隱私權與肖像權等合法權益侵害問題，政府部門出臺了網絡侵害人身權益的相關法規，但并未涉及消費者的財產權；針對互聯網刑事案件，政府部門修訂了《民事訴訟法》，但由于互聯網交易的電子證據具有易改性與易刪性，刑事案件中的電子證據收集與應用難度較大，不利于消費者合法權益的保障。

三、完善互聯網金融法律的建議

(一)營造健康的互聯網金融環境針對互聯網金融面臨的法律風險，政府部門需加強監管，創設健康互聯網金融環境，保障該行業的健康可持續發展。在互聯網金融監管方面，歐美國家的成效顯著，可借鑒其成功經驗，結合我國國情及互聯網金融市場現狀，創新監管法律與監管模式。歐美國家主要采用分類監管模式，制定市場準入制度與信息強制披露制度，保障互聯網金融環境的健康。例如，在第三方支付方面，美國會對金融機構開展資質審查，向符合要求的機構發放相應的牌照，明確其責任義務及享有的權利；歐盟出臺的相關法律明確指出，只有金融類企業才可成為第三方支付平臺。在網絡信貸方面，通過政策法規的引導及互聯網金融行業的自律約束，實現市場監管，美國設立金融監管局專門負責P2P的管理；歐盟出臺消費者權益保護法律，約束互聯網金融交易。參考歐美國家的經驗，我國可從以下三方面開展行業監管：第一，制定分類監管制度，根據互聯網金融業務的類型，將其劃分到不同部門，分別負責支付結算類、投資理財類、融資類金融業務的相關工作，避免多頭監管或推諉責任現象的出現；第二，制定市場準入與強制信息披露制度，如第三方支付機構、銷售基金等機構的許可制度等，結合金融機構信用制度，提升互聯網金融行業自律水平；第三，開展專項立法，根據我國互聯網金融發展現狀，結合現有政策法規與指導意見，構建專門的互聯網金融行業規范法規，為互聯網金融行業的健康發展提供法律支持[3]。

篇（8）

隨著P2P網貸行業的興起，P2P在我國得到了較快的發展，但隨著而來的風險問題逐漸引起了政府管理部門、企業和國內外學者的高度重視。

在金融危機爆發之前，對于系統性風險的度量主要沿著綜合指數法和早期預警方法兩條技術路線展開。在指標構建適當的前提下，早期預警方法預測系統性危機的效果較好。但是，其實現準確預警的前提條件是基于歷史上的金融危機能夠實現對系統性風險觸警事件的準確定義。這使得該方法在尚未發生過真正意義上金融危機的發展中國家的應用受到限制。金融危機爆發之后，隨著宏觀審慎監管理念的提出，對于系統性風險的識別和評估方法的探討也逐漸深入。一方面，對于系統性風險評估的數據不僅基于資產負債表的數據，而且針對債券市場和股票市場上高頻和時效性較強的數據開發了一系列度量模型。另一方面，針對金融危機前較多圍繞著宏觀經濟對金融體系影響的局限性，度量系統性風險的視角逐漸放開，更多地考慮金融體系內部關聯性和傳染性度量。

本文提出了一個針對互聯網金融系統性風險的度量模型，該模型結合了綜合指標法，以及壓力測試法，通過構建指標體系來全面考察P2P網貸行業系統性風險的影響因素，并根據不同狀態下的宏觀因素來分別考慮在各種壓力下P2P行業系統的穩定性，對互聯網金融系統性風險管理具有重要的理論意義和實踐價值。

2 文獻綜述

國內外許多學者對金融風險管理已經進行了深入研究，取得了一批重要的研究成果。Akerlof （1970）、Stiglitz和 Weiss（1981）認為由于信息的不對稱性導致借貸市場的危機，從而引發逆向選擇和道德風險的問題，如2008年美國金融次貸危機。Sunday Telegraph（2006）認為最大的問題是：不能有足夠的資金去滿足眾多借款人與貸款人的要求及管理層的指責，有些網絡借貸實行“零利率”，但這勢必會引發平臺的經營問題，成本無法得到補償。同時，有些學者發覺了信息在風險把控問題上體現的尤為突出，Stiglitz（1981）出現代經濟理論認為信息決定了借貸市場的成敗，由于在進行借款人開發的過程中需要這些個人信息，甚至這些信息成為貸款人十分關心的問題，雖然這些信息的部門僅限于可信度高的部門如銀行和信用管理機構，但問題是使個人隱私曝露在每一個可能的貸款人甚至是整個網絡的使用者下，勢必會產生信息暴露的風險，為不法分子供鉆空子的可能。以上這些金融風險管理傳統研究對互聯網金融風險管理具有重要的借鑒意義。

在互聯網金融風險管理方面，王艷、陳小輝、邢增藝（2009）認為網絡融資存在放貸資金安全難以保證，利率水平超法律保護范圍以及容易危及社會穩定等諸多問題。陳初（2010）、陳靜俊（2011）認為網絡借貸風險及對其的監管與引導，可能出現重要信息泄露的情況，貸款用途難以核實，不排除有借款者將借入資金進行高風險投資的可能。官大飚（2012）分析了我國 P2P 網絡借貸運營過程中存在的諸如貸款資金鏈斷裂引發信用風險、挪用第三方賬戶資金造成操作風險、資金詐騙導致聲譽風險，以及可能弱化政府宏觀調控政策效果等風險問題，并提出建立聯席會議制度共同監管、建立網絡借貸信用評價體系、建立 P2P 借貸資金第三方存管制度、建立P2P網絡借貸資金監管體系和探索區域發展模式等P2P 網絡借貸監管對策。張昭，朱峻萱，李安渝（2015）基于層次分析法構建了我國P2P 網貸行業綜合評價體系，并在此基礎上對網貸行業發展較快的的企業進行了實證分析，為該領域定量化指標體系的研究中打下了基礎。

綜上所述，現有的研究對互聯網金融網貸的研究視角各異，不同國家的研究也反應出各國發展的特色。而針對互聯網金融中P2P網貸行業系統性風險研究卻很少，由于P2P 網貸行業系統性風險對整個行業有著至關重要的作用，并且是一個較為復雜的度量過程，涉及的影響因素較多，以上研究正是為 P2P 網貸行業系統性風險分析研究奠定了一定的基礎。

3 P2P行業系統性風險模型構建

本部分通過指標體系的構建，并結合著回歸預測測度了整個行業系統性風險，同時，在測度風險的基礎上，為行業的風險指數進行預警。模型充分結合了宏觀因素，以及個體經營狀況的影響，全面細致的剖析了整個行業的狀況。

該模型從具體對象出發，考慮行業整體，從投資人群體，P2P網貸行業，借款方群體，風險投資方這四方面的資金流向來測量P2P網貸行業的整體系統性風險。由于P2P網貸行業最重要的就是平臺流動性資產，這包括平臺通過利差獲得的利潤，以及平臺通過風險投資獲得的資金。這些資金一方面要補貼平臺的運營成本，主要包括獲客成本，人力成本，日常開銷等，另一方面將作為借款人違約而造成的壞賬并對于出資人的墊付，通過模型計算，一旦資金出現短時間內的大量減少，那么就有理由認為P2P行業可能存在一定程度的系統性風險。

3.1 基本假設

由于不同平臺經營模式各異，有些具有第三方資金托管平臺，第三方擔保機構等，但是這些做法并沒有從根源上消除流動性風險，只是將風險進行轉移，比如資金托管，這種說法通常只是一個噱頭，實際的資金賬戶只不過是由平臺在其他公司開設了第三方賬戶，仍對資金擁有控制權；而對于第三方擔保，由于這些有資質的擔保公司擁有較全用戶信用數據，由其進行擔保可以在一定程度上降低壞賬率，減弱流動性風險，但是對于雇傭第三方擔保需要支付一定的費用，所以從整體上看，平臺并沒有因此獲益更多，所以在此模型中，可以簡化考慮，把P2P網貸平臺的定義擴大化，忽略第三方模式，將資金的中間過程全部當成P2P平臺之間的流轉，因此風險也就全部作用于之上P2P網貸平臺之上。

由于要從某一天為基準來預測未來三十日的資金狀況，包括未來三十日的投資量，實際還款量，運營成本，模型中需要確定宏觀經濟因子和加權后整個系統的經營因子，由于這些指標每天都會發生變化，應當選取當天的值來作為未來三十日的特征值，之所以這樣做，一方面是因為對于特征量而言未來的情況是不可預知的，因而不能從當天既定的數值來預測后三十天的情況；其次，由于市場的滯后性，比如，當前一階段的股票市場利好，往往會在下一階段反映出P2P網貸行業的蕭條，資金周轉是需要時間的。基于此，我們選取時間周期始點的特征量的值是合意的。

在迭代過程中，每個周期的成交量，風投量，運營成本均與第一個周期的預測值相同。由于為了將風險效應放大，單純的看三十天的效果并不明顯，雖然有可能出現損失，但效果或許是微小的，因而增加迭代周期，也就是為了把這種可能存在的風險放大化。同時，預測模型只能預測一個周期，后續迭代周期的成交量等仍是未知的，但由于不能利用預測的結果再次進行預測，所以本研究粗略的將未來的迭代周期的未知資金量等同于第一個周期的估計值，因為該模型只要在數據充足的情況下，每天都可以執行一次，預測的結果也會隨之更新，前一天的操作只是對該天的風險狀況的度量，目的也就是為了將當天的風險效應放大，并不會影響到后一天的結果，因而，可以對周期資金狀況進行復制。

3.2 模型建立

P2P網貸平臺系統性風險建模分為以下九個步驟。

3.2.1確定整個P2P網貸平臺體系經營狀況加權值

在確定經營狀況加權值的時候，需要對選定多家的平臺，分別確定其個體經營風險值以及相應的平臺體量（平臺的歷史成交量總和）。該數值在后續投資量的預測中頻繁用到。具體計算公式如下：

3.2.2預測未來三十日成交總量

成交量指的是投資人向平臺投入的資金，在預測后三十天的資金投入總量時我們選用計量中的多元線性回歸模型進行預測。如上文所說，選取三年期存款利率，宏觀經濟一致性指數，上證股票指數，上證基金指數，上證企債指數，上證國債指數和經營狀況加權值作為回歸模型中的指標。利用測度日前T個時間周期（30天）作為模型的訓練，并根據假設5.3.2，將當天的指標數值作為預測的輸入來對未來三十日的投資量進行預測。通過訓練可得如下線性模型。

3.2.3預測未來三十日的風險投資量

由于風險投資也具有一定的時間序列的特性，同樣按照上文闡述，直接影響風險投資量主要是平臺的經營狀況以及宏觀經濟的大形勢，同時隨著P2P網貸行業的走紅，越來越多的風投開始青睞這個行業，所以看高整個行業的風投量是很合理的，在預測模型中，依然選用計量中的回歸模型，原理同上，因而對于未來三十天風投量可得如下模型。

3.2.4計算未來三十日的運營成本

根據上文描述，可以根據歷史的運營成本和平臺總的流動性資產的對應情況采用指數小于1的冪函數進行擬合，同時，為了計算未來三十日成交量的總和，用月初的總流動性資產來估計這一個月的運營成本，所以有如下關系。

3.2.5壞賬率的度量

經調研，以及查閱書籍文獻資料，目前P2P網貸平臺并沒有一個壞賬率的精確統計，各家平臺只能給出一個的值，而且在統計的手段上也存在著真實性問題，所以當考慮整個體系時，先有一個行業基準的壞賬率的估計值，并通過個體經營風險值對該參考值進行修正，得到每個平臺相對準確的估計值。我們可以按照成交量的不同對個體壞賬率進行加權，從而得到綜合壞賬率br。

對整個系統中不同平臺的壞賬率進行修正：

計算某一時間周期系統的整體修正值：

3.2.6計算三十日應歸還量

由于壞賬率的大小直接導致歸還資金的數量，可以根據平臺對于投資人群體累計待還金額與平均還款期限，算出平均每日待還，再用平均每日待還*30得到30日累計待還，即R30。根據平臺的平均利率得到投資人群體投入的初始資金，再利用平臺獲得的利差，計算可以得到借款人三十日內應歸還平臺的款項數量，而實際的歸還受限于平均壞賬率，因而可以得到借款人群體三十日應歸還金額。

3.2.7根據上述變量的確定，計算三十日后的流動性資產

由上文中的計算規則，以P2P網貸平臺系統為中心，流入的資金流為正，流出的資金流為負，計算三十日后的平臺系統總的流動性資金。

3.2.8多輪迭代放大風險效應

根據上文假設，迭代n個周期，每次迭代都會對值進行更新，最后計算出n次迭代后的平臺當前的流動性資產。

3.2.9根據預警信號定級

通過n個時間周期（30天）的迭代，得到未來一段時間的流動性資產的預后，需要與當前的流動性進行對比。采取比值的方法，并對最終的結果進行風險定級，定級的結果如表1所示。

在數據充分的情況下，通過該模型的測算可以得到整個P2P網貸行業在某一個時間點的風險效應，風險值越高就越需要提高警惕，越有可能在短期內造成系統性風險的爆發。根據測算結果，政府可以出臺具有針對性的應對措施，盡可能的將系統性風險的爆發遏制在搖籃之中。

4 情景模擬

本研究主要考慮兩個因素的兩種情況，對于宏觀狀況，分為良好和低迷；對于行業整體經營狀況，分為良好與低迷。通過宏觀情況及行業經營性情況等兩個因素的兩種情況，可以將實際情況劃分為四種：

情景A：宏觀狀況良好，行業整體經營性情況良好；

情景B：宏觀狀況良好，行業整體經營性情況較差；

情景C：宏觀狀況低迷，行業整體經營性情況良好；

情景D：宏觀狀況低迷，行業整體經營性情況較差。

在情景模擬之前，根據參考資料和業內人士訪談得出各定量數據指標在現有宏觀經濟條件下所可能具備的最大值與最小值，在此基礎上，按照現有指標下的實際數據最大值放大到；最小值縮小到；分別計算出放大比例與縮小比例。將兩個比例分別于當下該指標實際數據相乘即得到在當前宏觀經濟條件下的行業最優仿真數據與最差仿真數據。經過該種處理方法，可以確保數據均為正數，且體現出了因為企業自身差異導致的排序，屬于在現實條件下的合理仿真結果。

依據前節提出的模型進行情景模擬，模擬的結果如圖1-4所示。

通過上圖所示，當某一種情形確定的情況下，可以發現當前的流動性資產雖然在一定程度上影響了系統性風險的程度，但大體上變化趨勢比較平緩，并不會導致系統發生驟變。同時很有趣的一點在于經營狀況良好的時候整個系統是不存在風險的，且預警信號值呈下降趨勢，反之，當經營性風險較大時，預警信號呈上升趨勢，這個原因主要在于，運營成本是流動性資產的指數函數，所以在流動性資產的迭代過程中，并不是呈線性變化的。

從具體數據的角度來看，當其它指標值不變，當前行業總流動性資產在100-160億元間波動時，發現A條件下，行業系統性風險最低，其次是C、B、D。并且可以看出即使在宏觀情況不樂觀的情況下，由于經營狀況良好，P2P網貸行業處于無風險的狀態，而經營不好的情況下，P2P網貸行業會處于高風險區域。同時，A和C情境下，在經營樂觀的情況下，由于流動性資產的增大導致系統運營成本的大規模增加，導致系統性風險隨著流動資產增多反而增加。

未來三十日待還金額反應了P2P網貸系統的負債能力，金額越高伴隨著系統性風險也就越高，反之同理。從上圖也可以很好地看出，每一條線都隨著待還金額的增長，風險預警信號值越低，從而風險度也就越高。同時，藍色與紅色兩條直線的間距反應了經營狀況的差異，藍色與綠色直線反應了宏觀狀況的不同，所以很明顯的發現經營狀況的影響程度遠大于宏觀狀況對于系統性風險的影響的，而且當經營狀況不佳的時候，系統性風險就會處于一個十分高的狀態，因而為了有效降低系統性風險最根本的還是應該從控制經營風險上做文章，盡可能削弱個體經營風險的影響力度。

從數據上來看，累計待還金額在160-220億元之間波動時，四種情景下系統性風險都隨著待還金額的增加而增大，其中同樣的，在累計待還金額增加的過程中，整體系統性風險情況是A情境下最小，其次是C、B、D。

綜合利率反應了P2P網貸平臺的平均借款成本，綜合利率越高，伴隨著借款人的信用違約風險就會越高，當出現大量借款人因為過高的貸款利率而無力償還時，就會出現大面積的違約現象，造成平臺流動性問題，從而引發系統性風險。從上圖幾條曲線的趨勢上看，風險預警信號都隨著綜合利率的提升而減小，也就是說風險在逐漸變大。與前兩種情況不同的是，幾條線的位置發生了改變，紅色與綠色的相對位置進行了交替，所以對于綜合利率的變化而言，宏觀狀況要比行業整體的經營性的影響力度更大。其次，之所以是曲線，主要是由于在計算過程中綜合利率作為一個比例式導致其與風險預警信號為非線性關系。

壞賬率是P2P網貸平臺最為機密的數據，由于當下的P2P網貸行業存在信息不披露的問題，導致外界很難了解到真正的經營狀況。但經專業人士透露，行業壞賬率平均也要到十幾個百分點，所以將壞賬率控制在12%到24%變動是合理的。由上圖可以看出，隨著壞賬率的提高風險預警信號下降，系統性風險升高，而且根據不同顏色線之間的間距可以看出經營性風險的影響機制同樣要高于宏觀狀況的影響力度的。

根據具體數據來講，壞賬率在12%至24%范圍內波動時，同樣是宏觀情況好時風險越小，最好的情景為A，其次為C、B、D。

5 結論與展望

本文從P2P行業的實際情況出發，提出了一個針對互聯網金融系統性風險的度量模型，該模型結合了綜合指標法，以及壓力測試法，通過構建指標體系來全面考察P2P網貸行業系統性風險的影響因素，并根據不同狀態下的宏觀因素來分別考慮在各種壓力下P2P行業系統的穩定性，對互聯網金融系統性風險管理具有重要的理論意義和實踐價值。

參考文獻

[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）

此次并購，爭議最大的地方在于1號店價值到底是多少？也就是說財務估值問題成為該并購事件的焦點。按照京東當天股價，并購交易額大約相當于95億元人民幣。電商分析師普遍認為，收購價格過高。導致估值過高的原因，本文認為有如下兩點：1.外在壓力層面，除了京東，阿里和海航集團也有意收購1號店。對于京東，拿下1號店似乎是志在必得。因為京東急需的百貨品類恰好是1號店的優勢所在，同時京東也希望借助1號店對抗阿里；2.內部趨勢層面，所謂“醉翁之意不在酒”，京東更看中的是1號店背后的附加值沃爾瑪在全球零售層面的強勢地位以及未來的戰略合作：這些原因無疑對價值高估起到了推波助瀾的作用。

從表1可以看出，京東2014、2015、2016連續三年的投資活動所產生現金均是負數，與京東近幾年的投資擴張不無關系：2014 年投資的京東金融，2015年的天天果園、永輝超市、金蝶軟件等，再到2016 年的1 號店，這些大規模的投資并購活動使得其融資風險迅速增加。這一點也可以通過其資產負債率這一指標得到印證。京東的資產負債率明顯高于其他同類公司，反映了京東通過舉債籌資的資產過多；而且京東連續幾年的資產負債率從2014年的43.61%迅速增長到2016年的74.3%，融資風險增大。加之，京東連年虧損，在巨額虧損下，它還在不斷擴大企業規模，搶占新領域，無疑又加大了融資難度。通過上述分析，我們知道，要降低其估值風險，必須充分發揮投資銀行、咨詢公司、電商分析師等專業機構的作用。同時，進一步公開信息披露，實現并購雙方對對方信息的充分了解，降低信息不對稱帶來的風險，促成并購雙方達到預期目標，順利完成并購。

篇（10）

中圖分類號：F832.5 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）012-000-02

一、國內P2P網絡借貸的基本情況

從表2看出，2009～2014年的平臺數量分別為9家，12家、36家、110家、627家和1575家，增長率分別達到了33.3%、200%、205.6%、470%和151.2%。其中，2013年P2P借貸平臺數量增長率在這期間達到最大。

為了更加具體的研究國內P2P平臺的借款名義利率和平均借款期限，選取2012～2013年成交規模靠前、活躍程度較高的10家P2P借貸平臺進行研究。

由表3可知，不同平臺之間的借款名義利率相差比較大。2012～2013年，溫州貸平均借款期限最短，陸金所借款期限最長。剩下的P2P平臺的平均借款期限均在1～7月之間，P2P網絡借貸的借款期限整體比銀行的借款期限短。

二、P2P網絡借貸的風險

1.法律與政策風險

有一些P2P打法律的“球”，例如P2P平臺的貸款利率通常比銀行高，為避免高利貸發生，利率也不會超過金融機構同期貸款利率的4倍。但是平臺同時也會向借款人收取管理費用或服務費用，加之有時給投資人投標獎勵，利率均由借款人承擔，最后的結果可能已經超過了四倍，這種打“球”的行為沒有得到監管。

2.P2P借貸平臺風險

（1）征信體系不完善所的引發的風險

在國內由于缺乏完善的征信體系，P2P借貸平臺為了對自身業務以及投資人負責，需要親自承擔征信職責，通過大量的盡職調查對借款人的信用信息進行整理和評估。征信工作導致了P2P借貸平臺的運營成本上升，據2014年行業白皮書研究，運營成本的比例一般僅次于銷售成本，給P2P借貸平臺造成了較大的成本負擔。

（2）資金安全風險

用戶資金風險表現在與 P2P合作的第三方支付機構一般只承擔通道作用，不對賬戶的資金用途做出限制或管理。這種情況下平臺對賬戶擁有事實上的支配權，支付機構并不承擔監管責任，結果可能給不法P2P借貸平臺“挪作他用”或“攜款跑路”的機會，導致客戶資金的不安全

（3）流動性風險

流動性風險主要涉及到債權轉讓模式（如宜信公司），先以自有資金放貸，然后把債權打包，以理財產品的形式轉讓出去，利用收回的資金重新進行放貸，快速循環，使得業務高速擴張。產品的期限錯配和金額錯配的情況下，個人賬戶的流動性壓力很大，一旦后續其它出借人接盤不足，出借人的投資就無法按時收回。一旦出現風險事件，投資者可能會大量拋售手中的信貸產品從而引發類似于銀行擠兌風險。

（4）信息披露風險

不同的P2P借貸平臺信息披露程度大相徑庭，有的平臺會公布每一筆借款，有的平臺則只顯示未成交項目，且只公布以投標的總額度。大部分平臺無定期公布制度。信息披露的不全面、不及時，使得借貸雙方很難對P2P借貸平臺產生全面、客觀的了解。一些線下的平臺情況更加嚴重，局外人無法了解其運作流程，難以對其業務的合規性和風險做出評價，容易使投資者滋生出不信任和不安全感。

3.借款人風險

P2P網絡借貸的借款對象主要是中低工薪階層、個體工商戶和中小微企業，他們在向平臺提供自己的信息資料時，為了能更順利的進行借款，借款人可能會隱藏一些不利于自身的信息，甚至提供虛假信息。即使有些P2P借貸平臺有自己的一套關于借款人信用評估的機制，但這種機制尚未成熟的情況下，但仍還是無法避免借款人的隱瞞與造假，而這樣會產生信息不對稱與道德風險。

三、我國P2P網絡借貸的風險解決措施

1.制定和完善相關P2P法律法規

法律的出臺對P2P網絡借貸行業至關重要，因為現在需要確定P2P網絡借貸存在的合理性。通過規定的一些監管的指標如準入門檻、注冊資本等，P2P借貸平臺可以對自身進行整頓，提高競爭力，淘汰一些實力弱、風險高的P2P借貸平臺。一些P2P平臺因適應中國金融環境而衍生出了不同于純中介P2P平臺的模式，如宜信的債權轉讓模式，這種模式可能會涉及到非法集資的風險，但是不能嚴厲的監管或打壓，應該鼓勵在監管紅線的邊框內進行創新。

2.加強P2P網絡借貸行業自律組織的建設

建立P2P網絡借貸行業自律組織對于規范行業行為、維護行業發展的公平競爭有非常重要的作用。在監管細則尚未明確的情況下，行業組織可以加強規范業務運營、企業自律方面起到重要推動作用。行業組織建立同業資信服務平臺，共享逾期借款人的名單等，可以降低不良借款的風險。

3.P2P借貸平臺加強對自身風險的控制

（1）通過第三方評分機構或自身的風控系統度量并防范風險

P2P借貸平臺可以委托第三方評分機構對自身進行評級。設立相應的評級指標（如衡量風險的指標），對這些指標進行評分。如果評級的分數如果較低，可以給與適當的提醒，平臺可以解決自身出現的問題，如果平臺長時間評級分數都很低，并且持續惡化，評級機構可以相應的信息，提醒投資者。為應對借款人風險，P2P借貸平臺可以與權威的信用機構合作。例如，好貸網與全球最大的信用評分公司FICO合作，幫助P2P借貸平臺交叉檢驗借款人的信貸資質和潛在的風險狀況。

（2）建立風險準備金制度

P2P借貸平臺的流動性風險是非常值得重視的，不少問題平臺倒閉或跑路的原因便是因為發生了流動性風險。一旦投資人大規模提現，P2P借貸平臺就會陷入流動性危機，P2P借貸平臺可以學銀行，建立風險準備金制度。同時P2P借貸平臺要對風險準備金的管理保持透明，定期要公布其使用情況。

（3）建立第三方資金托管機制

2013年年底，央行建議應當建立P2P借貸平臺的第三方托管機制，風險準備金的托管需要保證對其專款專用。風險準備金的托管一般由銀行進行，平臺需要定期公布風險準備金的使用和剩余情況，保證其公開與透明。銀行也要出具資金托管報告，并履行辦理資金清算、安全保管客戶資金、監督資金使用情況、披露資金保管等職責，保證風險準備金專款專用，以更好的發揮其作用。

4.完善信息披露制度

完善信息披露制度，讓關聯人能更好的了解P2P網絡借貸的運營情況和其他信息。公開信息可以更好的對P2P借貸平臺進行監督，平臺需要披露自身的資質信息，包括公司的證照、組織架構、團隊介紹等。平臺也要公開其運營數據如成交額、收益率、壞賬率等。平臺需要向公眾做好風險提示說明，讓投資者更好的了解P2P借貸平臺的風險。

5.投資者教育

P2P平臺借貸行業積極對投資者的教育，充分進行風險提示，避免誤導性乃至虛假性宣傳，給與投資者充分的知情權，平臺也可以對投資者風險偏好進行測試，對于風險承受能力差的投資者給予投資風險的提醒。

四、結論

通過P2P網絡借貸在各個環節可能發生的風險進行分析，各個環節包括P2P所處環境的法律與政策風險、P2P借貸平臺的風險及借款者風險。提出了制定和完善相關P2P法律法規、加強P2P行業自律組織的建設、P2P借貸平臺加強對自身風險的控制、投資者教育等對策，以此更好地解決風險。

參考文獻：

[1]楊中民.P2P借貸行業調研報告[D].四川.西南財經大學，2013.

篇（11）

謝平和鄒傳偉將互聯網金融定義為以互聯網為代表的現代信息科技，特別是移動支付、社交網絡、搜索引擎和云計算與金融相結合的，既不同于商業銀行間接融資、也不同于資本市場直接融資的第三種金融融資模式。2014年謝平、鄒傳偉和劉海二撰寫的《互聯網金融手冊》中，互聯網金融被定義為一個譜系概念，涵蓋因為互聯網技術和互聯網精神的影響，從傳統銀行、證券、保險、交易所等金融中介和市場，到瓦爾拉斯一般均衡對應的無金融中介或市場情形之間的所有金融交易和組織形式。李耀東和李鈞則認為，互聯網金融并不簡單是具有互聯網技術的金融，而應該是基于互聯網思想的金融，即服務長尾市場、普惠和去中心化的金融。主要特點為服務于長尾市場；具有海量用戶；關注個性化需求；重視創新；正視風險；重視用戶體驗；重視開放性；重視社會化營銷。

所謂信用風險即客戶未能按期還本付息，或者說債務違約導致的風險。互聯網金融中，信用風險主要表現為兩種類型：互聯網金融中客戶特征導致的信用風險，以及互聯網金融平臺特征導致的信用風險。

1.1 互聯網金融的用戶特征導致的信用風險

一方面，互聯網金融服務的客戶對象往往是傳統銀行信用體系未能覆蓋的群體，對這些群體的信用風險的度量往往需要更為專業的手段。以P2P網貸平臺的鼻祖，成立于2005年3月英國的Zopa（Zone of Possible Agreement）為例，他們發現存在著“自由組織者”的群體，即自雇、從事項目的或者自由職業的非“全職”就業者，如顧問和企業主等，他們的收入和生活方式很不規律，盡管具有信用能力，卻由于不符合傳統金融信用要求中穩定收入證明等要求，無法得到傳統金融機構充足的信貸服務。Zopa的團隊估計在英國約6000萬總人口中有600萬的“自由組織者”，并且預測在未來的10到15年，選擇這種生活方式的人會越來越多，傳統金融機構只重視客戶生活和收入的穩定性而忽視了這一趨勢。針對這一目標群體提供互聯網金融服務，Zopa發展迅速，從誕生時只有300個用戶，幾個月內用戶量就超過了25000人，2012年注冊用戶超過90萬，2014年末累計發放貸款超過7億英鎊（約10.55億美元），一舉成為英國最大的P2P網貸平臺之一。

另一方面，國內互聯網金融的借貸主體是資金規模小、很難在統金融機構獲得貸款的小微企業以及工薪階層甚至學生群體等。從銀行服務的企業客戶來看，銀行對公司貸款中80%左右的貸款投放給大型國有企業和中型企業，貸款額度一般在500 萬以上，小企業貸款和個人消費經營貸款僅占20%左右，額度一般也在50 萬以上，平均200-300萬左右。而互聯網金融主要服務小微企業，貸款金額遠遠不能達到銀行的貸款金額標準。以阿里小微信貸為例，截至2013年二季度末，阿里小微信貸累計發放貸款超過1000億元，戶均貸款僅僅4萬元。阿里小貸最大的特點是“金額小，期限短，隨借隨還”。訂單貸款作為淘寶、天貓賣家使用最頻繁的信貸產品，要求支付萬分之五的日利率。2012年，所有客戶年均使用30次訂單貸款，平均每筆貸款周期為4天，全年實際融資成本為6%。阿里小貸單筆貸款的操作成本極低，僅為2.3元，與銀行2000元左右的單筆信貸操作成本形成巨大對比。

互聯網金融服務的個人客戶也同樣具有資金規模較小的特征。以螞蟻金服的個人客戶為例，由于螞蟻金服的大部分個人客戶都開設余額寶賬戶，所以旗下各種產品的用戶基本都是余額寶的一個子集。根據天弘基金的年報數據，截至2014年底余額寶開戶數1.84億戶，戶均賬戶余額3，133.47元。而截止2014年12月，工商銀行開戶數4.65億，招商銀行開戶數5600萬，北京銀行開戶數1137萬；工商銀行、招商銀行和北京銀行的個人存款總額分別為71，886.07億元、10，930.27億元和1，851.29億元，可以算得戶均存款余額分別為15，459.37元、19，518.34元和16，282.23元，銀行體系內客戶平均存款余額為余額寶客戶平均余額的5倍。這一方面反映了傳統銀行業依然是個人存款的主要方式，另一方面也反映了互聯網金融面對的客戶群體總體來說金額較低，風險更大。

1.2 互聯網金融的平臺特征導致的信用風險

根據網貸之家的數據，截止2015年5月底，正常運營的P2P平臺有1946家，累計問題平臺數量661家，占全部平臺總數的四分之一。P2P網貸行業貸款余額達1932.14億元，歷史累計成交量已突破6000億元。（表1）

從網貸平臺的市場份額來看，各網貸平臺競爭激烈，彼此差異不大，排名前十的網貸平臺貸款余額合計僅占市場總份額的1/3左右，這與國外成熟市場形成鮮明對比。以英國P2P平臺為例，排名居前的ZOPA、RateSetter、Funding Circle、MarketInvoice這四家P2P平臺的市場份額就占行業份額的70%左右。美國P2P行業基本為Lending Club和Prosper兩家平臺所壟斷，合計占有96%的市場份額。

不僅網貸平臺尚處于群雄爭霸，一片混戰之中。網貸平臺良莠不齊，問題平臺頻頻出現。根據網貸之家的數據，截止2015年6月，已經320家網貸平臺跑路，336家網貸平臺出現提現困難，73家網貸平臺停業，另外7家網貸平臺由刑偵介入。

除了網貸平臺自身惡意欺詐投資者出現信用風險之外，網站自身由于技術問題也會發生信用風險。互聯網金融依托計算機、互聯網、各類移動終端、數據庫以及各類軟件系統而運行，互聯網的開放性使得互聯網金融高度暴露在系統性故障以及網絡黑客、計算機病毒、惡意代碼等的攻擊之下。利用系統漏洞和平臺設計缺陷，黑客可以通過侵入核心信息系統來獲取客戶信息乃至盜用客戶資金；而計算機病毒、惡意代碼等的擴散，也可能引發系統性崩潰。傳統金融中只會導致局部損失的技術風險在互聯網金融中會威力倍增，一旦發生安全事故，極容易引發聲譽風險和擠兌等連鎖反應，甚至可能由于信任危機和流動性風險，導致風險從互聯網金融向傳統金融擴散。由于中國互聯網金融普遍未能掌握具有自主知識產權的芯片制造和操作系統開發技術，因此對于引進的國外技術是否存在后門、漏洞等情況并不了解，只有通過增強相關軟硬件設備的自主研發設計以及制造水平，才有可能解除對國外技術的依賴。通過建立行業內的溝通和協調機制，制定具有國際領先性的行業技術標準，有助于預防選擇性技術風險的一再重演；從長遠來看，還應積極參與制定國際新型金融技術標準，因為只有擁有制定標準的發言權，才能在未來國際金融業務中掌握主動權。

2 互聯網金融信用風險的成因

2.1 缺乏完善的征信體系

由于中國人民銀行對股份制商業銀行和地方銀行的強勢控制，2004年成立的中國人民銀行征信中心的個人征信數據庫建設工作采取自上而下的模式，經過10年時間實現了8億人口的覆蓋，但是截止到2013年底，央行銀行個人征信系統中有信貸記錄的自然人僅為3.2億，占13.5億人口中的23.7%。央行征信數據搜集的信息維度比較少，主要包括個人基本信息（身份證號），以及所持有的信用卡、銀行卡消費、取現、轉賬等記錄等。僅僅依靠這些信息無法全面反映一個人的信用狀況，遠遠未能滿足借貸市場的需求，很多沒有信用卡或從未跟銀行發生借貸關系的人群很難獲得信貸服務。而在美國，征信體系的覆蓋率已經達到了85%。

中國互聯網金融行業面臨的數據不充分、信息不真實挑戰，使得人力采集數據仍然是主要方法之一，國內大多數P2P公司都主要是線下模式，千人員工以上的P2P平臺不在少數，有些知名平臺員工總數甚至超過了萬人。對于用戶信用審核的風控偏重于銀行卡交易等流水的審核，國內整個P2P行業中信審人員所占比重非常大，使得國內P2P平臺的成本控制很困難，線下銷售和進行盡職調查的成本（包括對應的人員工資）要占到整體成本一半以上。預先批準、自動決策、風險定價等定量技術在中國尚屬稀缺，由此導致的客戶獲取成本居高不下。美國信貸業的獲客成本約為200-300美元（購買一條征信數據、加一個信封郵票、加人工處理費大約每個邀請函成本1-2美元，除以低于1%的響應率），而中國信貸業面臨的線下獲客成本高達上千美元，這是導致借款人融資成本高、風險質量低的主要原因。

P2P借貸高度依賴線下團隊進行征信，這一現狀存在嚴重的弊端。

第一，線下征信屬于勞動密集型工作，對人力、物力投入需求極高，提高了整體信貸成本，造成不經濟性。對于額度較小的信用借款來說，其高昂的征信和審貸成本給借貸雙方造成巨大壓力，迫使借貸平臺更傾向單筆金額高的借款，長此以往，P2P借貸的普惠價值和補充作用將被逐漸損蝕。

第二，線下征信具有較強的主觀性，不利于形成標準化的征信技術。不同平臺的征信流程、資料搜集重點不盡相同；即使在同一平臺，采用了標準化的線上評估方式，不同信貸員、審貸員的風格、特點也導致信貸報告千差萬別。這種差異導致征信標準的割裂，不利于信用資源的互通互享。

第三，線下征信的高成本阻礙了征信數據的共享。由于各個平臺花費了大量人力、物力進行線下征信，這些征信數據被視為核心資源乃至核心競爭力，與其他平臺、征信組織的共享意愿大大減弱，導致重復征信和征信資源的浪費。

第四，線下征信的高昂邊際成本還妨礙了行業的高質量擴張。盡管近幾年的國內P2P借貸行業發展迅猛，但主要依靠人力、資金等非技術要素的投入增加來支撐，這使得P2P借貸日益成為勞動密集型、資金密集型行業，體現的是粗放式增長，未能發揮其技術創新優勢，常常招致批評。

缺乏社會化征信體系，還導致另一弊端。國內大多數P2P平臺申請借款人的數據由用戶自行提交，在真實度上會大打折扣，存在很大的漏洞和風險；而國外的做法則多是通過大數據的采集和購買第三方數據等方式獲取，能夠保證信用資料的客觀性和真實性，以及效率。

2.2 缺乏嚴格的信息披露機制

目前普遍的情況是：P2P網貸平臺、專業放貸人賬戶、信用評估機構、投資者（理財）服務機構、借款人服務機構都屬于同一控制人，具有極高關聯性。債權的評級方和出售方具有極高關聯性，投資人服務機構和借款人服務機構具有極高關聯性，負責為資金交易和信息交易提供服務的機構也具有極高關聯性。這些具有極高關聯性的企業缺乏相互之間信息披露的監督動力，很難保持其公正性、獨立性和客觀性。在客戶篩選、信用評估、貸款發放、資金結算、債權轉讓、逾期貸款追討等關鍵環節的操作都依托關聯性極強的機構完成；即使在真實債權信息的前提下，缺乏第三方監督和嚴格的信息披露，由高關聯性引發的種種道德風險，如虛假增信等的可能性普遍存在。

而且，國內P2P平臺的出借人和借款人之間信息是不完全透明的。雖然國內眾多P2P平臺都在強調信息透明、充分披露，但是能夠做到這一點的寥寥無幾。絕大部分平臺出于不同的目的，針對每筆交易的信息披露都十分有限，有些甚至連借款人的基本信息都寫得十分模糊。但是國外P2P平臺會讓所有的借款客戶知曉出借人是誰，其經營理念是，平臺需要讓出借人充分知道借款人情況，信息越清晰、越透明，違約率越低。目前國內P2P行業從來未曾公開過任何形式的資產質量報告，即使有壞賬率也都是自己報的，缺乏公信力。在貸后催收部分，國外更多采取外包催收，運用多種信息科技手段，黑名單共享；而國內主要做法還是雇傭大量催收人員，黑名單也完全不共享。

2.3 缺乏全面的風險控制體系

目前，國內P2P平臺普遍采用資金托管和第三方擔保作為風險控制的主要措施。所謂資金托管，就是資金流運行在第三方托管公司，不通過P2P平臺的銀行賬戶。在實際操作中，貸款人和借款人分別通過第三方支付開通自己的賬戶，貸款人可以實時了解信貸資金的準確去向；平臺也在第三方支付開通商戶賬號，但僅限于進行資金解凍和退款這兩種操作，沒有轉賬與提現操作的權限。如果貸款招標順利完成，資金會從貸款人賬戶進入借款人賬戶；如果貸款招標失敗，資金會被退回貸款人賬戶。理論上來說，開通了第三方資金托管的平臺無法直接接觸投資人的資金，可以避免平臺因為經營不善挪用交易資金而給交易雙方帶來風險。正因如此，目前許多P2P網貸平臺將第三方資金托管作為標配，將其奉若提升信譽的“法寶”，投資者對此也頗為認可。據網貸平臺賬戶最大的資金托管機構匯付天下的《匯付天下P2P行業發展報告》，近八成投資人重視平臺是否有第三方托管。

除了第三方托管之外，第三方擔保也是P2P平臺采取的主要風控措施。在《融資性擔保公司暫行管理辦法》中規定，擔保公司的杠桿不得超過10倍。但P2P平臺的擔保公司凈資產一般只有百萬甚至數十萬，而平臺上卻可能有上千萬的貸款余額，這就大大超過10倍杠桿的要求。其后果是一旦P2P借貸平臺出現10%的壞賬風險，在10倍杠桿下就超過了擔保公司的支付能力，P2P平臺就只能破產了。

2.4 缺乏明確的金融監管機制

我國整體法制建設處于逐步完善和健全的過程中，關于互聯網金融方面的法律法規更是寥寥無幾。除中國人民銀行的《網上銀行業務管理暫行辦法》、銀行業監督管理委員會了一些管理規定與操作指引外，《商業銀行法》、《中國人民銀行法》中僅僅針對互聯網金融業務進行了少量規定。2014年8月上海公布了《關于促進本市互聯網金融產業健康發展的若干意見》，成為全國首個省級地方政府促進互聯網金融的發展意見。

目前中國的金融監管實行分業監管模式，但在實踐中越來越多的金融機構持有多種金融業務的牌照進行混業經營，互聯網金融的興起對于分業監管還是混業監管提出新的挑戰。從經營模式來看，網絡金融超市屬于典型的混業經營模式，金融機構不僅在網站上推出投資儲蓄、貸款、證券、保險、基金、外匯、結算、托管、理財等一站式金融服務，設立網上商城為廣大企業和個人提供專業化的電子商務和金融支持服務，并且加強與電子商務平臺之間的合作，遠遠超越了在傳統金融運行模式下所能經營的業務品種和模式。相對于傳統金融，互聯網金融剛剛興起，既沒有明確的法律依據，也缺乏有效的外部監管，平臺發起人還往往缺乏金融背景和經驗，因此互聯網金融的發展將對監管法規、監管能力等方面提出全新的挑戰。

P2P網絡借貸在國外經過將近十年的發展，已經比較成熟，監管法規體系也比較完善。美國將P2P網絡借貸納入民間借貸的范疇，在《消費者信用保護法》和《誠實信貸法》等有關法律的監管下運行。而我國的P2P網絡借貸由于還沒有規定明確的監管部門，P2P網絡借貸大多由缺乏金融監管經驗的工商部門負責監管，極大增加了平臺發生信用風險的可能性。因而需要及時完善相關法律法規，理清監管職責，加強督管力度，以防止平臺信用風險的發生。

3 我國互聯網金融大數據征信體系的構建

大數據的介入，正改變著征信行業。大數據征信依托多樣化、高頻率和高體量的非結構化數據，通過搜集和處理能夠反映主題行為習慣的全方位、多維度信息，構建反映其性格特征、身份特質、履約能力等多維度的定量模型，利用各種算法推斷其信用特征，并獲得量化信用評估結果。大數據征信使用的數據包括傳統的銀行業信貸記錄、消費記錄、身份數據、社交數據、經營數據，以及日常活動和偏好數據、特定場景下的行為特征數據等。大數據不僅為征信業發展提供了廣泛的數據信息來源，同時也改變了征信產品的生產流程，成為了我國征信業發展的重要助力。

目前，可以用來支持互聯網征信模型的大數據具有六大來源。

第一是電商大數據，比如阿里巴巴提供的芝麻信用分。阿里旗下的支付寶實名用戶超過了3億，日數據處理量在30PB以上，相當于5000個國家圖書館的數據總量，涵蓋支付、投資、消費、社交、公益、交通等多種消費場景，芝麻信用采用國際上通行的信用評分方法，最低350分最高950分，這與美國FICO分（300至850）相似，分數越高代表信用程度越好，違約可能性越低。芝麻信用的評分模型主要包括信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。人們在日常生活中點點滴滴的行為，通過長期積累，這些行為軌跡和細節，可以全面判斷其信用狀況。

第二是信用卡類大數據，根據信用卡申請年份、授信額度、消費金額、消費次數、消費種類、消費場所、卡片等級、還款記錄等作為信用評級的參考數據。代表性企業是成立于2005年的“我愛卡”，依據自身積累的數據利用FICO信用評分模型來發放互聯網金融小額信貸。

第三是社交網站大數據，代表性企業為騰訊公司，騰訊擁有最多的社交用戶，包涵最復雜的人際社交關系，旗下QQ的月活躍用戶8億多，微信用戶接近5億。騰訊征信的評分模型主要包括四大因子：安全指數（是否實名認證、是否開通數字證書、過去一段時間更換手機號碼的次數等）；消費指數（過去一段時間內騰訊業務、游戲、生活服務類消費次數等）；財富指數（財付通賬戶余額、理財通財富、QQ號價值等）；社交指數（QQ登陸場所、微信有紅包及資金往來的好友占比）。騰訊征信采用七級信用評級法，分別用不同的星級代表信用等級。五星代表較高的信用評級，六至七星代表特高信用評級。

第四是小額貸款類大數據，包括信貸額度、違約記錄等。由于單一企業信貸數據的量級較低、地域性較強，業內共享數據的模式正被逐步認可。

第五是第三方支付大數據，根據用戶消費數據進行信用分析，支付方向、月支付額度、消費品牌都可以作為信用評級數據。比如考拉信用評分主要依托拉卡拉的支付數據，利用FICO評分法、回歸、分類、Web挖掘和神經網絡技術，主要按照五個維度：履約能力、身份屬性、信用記錄、社交關系和交易行為進行信用評估。