互联网金融风险论文

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互联网金融风险论文范文第1篇

信用风险。互联网金融双方有一方在合同到期时不履行其义务就会导致信用风险。互联网金融的一切业务都是在虚拟的网络世界中开展的。这种虚拟性的服务方式使得业务开展的双方可以在不同地点不见面就能发声联系，这使双方的身份以及业务开展的真实性的验证难度增加了很多。增大了在身份确认、信用评级方面的信息不对称，从而增加了信用风险。流动性风险。流动性风险是互联网金融机构因没有足额的流动资金满足客户随时随地对现金的需求而导致的风险。风险的测量主要考虑电子货币的规模和余额。因为电子货币是在现有实际货币的前提下发行的，是一种虚拟的数字化了的交易媒介。客户在收到这种虚拟的货币后，并没有完成最终的支付，还要等收到等额的在现实社会中流通的实际货币才称得上完成了交易。这就需要电子货币的发行机构即互联网金融机构满足流动性要求。支付和结算风险。互联网的快速发展使得互联网金融机构的经营活动都在网络上进行成为可能，甚至产生了国际化的支付和结算系统，突破了传统金融的地点限制；随着上网人数的增加，互联网金融的客户群体也逐步扩大，这也使得其经营业务环境具有很大的地域开放性，从而大大增加了支付和结算风险。法律风险。互联网金融发展迅猛，各种产品层出不穷，因此总是缺少对其的监管或监管立法模糊不清。目前的相关立法也主要聚焦于传统金融业务，缺乏有关互联网和金融业相结合的配套法律法规。因此，如果签订了互联网金融方面的合同就很可能陷入不必要的纠纷，增加了交易成本，甚至会影响该行业的持续发展。

二、互联网金融风险特点

一是并存性。即传统金融风险与新兴金融风险并存，互联网金融的出现甚至能改变金融的功能和本质，传统金融的系统性风险流动性风险仍然存在。同时，互联网金融又有可能有新的风险相伴而生，这样互联网金融风险是传统风险与新兴风险并存。二是多样性。因为互联网金融内涵丰富类型较多，而且呈现不断成长发展新兴业态，其风险的类别和内含也呈多样性的特点，随着互联网金融的不断创新和反风险的增强，还可能会出现新的风险。三是虚拟性。网络经济互联网金融都有虚拟性的特点，金融业本来就具有虚拟经济的特点，互联网金融交易又几乎全部在网上进行，交易的虚拟化更加突出，其风险也在虚拟化中发生，因此互联网金融风险具有很强的隐含性，这也给治理增加了难度。四是速发性。互联网金融风险可能会迅速发生，其业务具有远程快速发生完成的特点，资金运转速度更快范围更广，支付结算更加快捷，因而其风险事故的可能性也越大，一旦出现了失误，回旋余地很小，补救成本却相当大。

三、互联网金融的风险控制

这里讨论的是互联网金融所特有的风险控制方法：技术性风险、信用风险、法律风险和系统性风险。

（一）互联网金融技术性风险的控制方法

一是改进互联网金融业务开展环境。加大对计算机硬件设施的安全保障投入，提高整个计算机系统的防入侵、防病毒能力；在网络方面应用身份验证和分级授权等安全注册登录方式，并且对非法用户加以限制以实现对互联网金融的门户网站的安全访问。二是加强数据管理。将互联网金融的发展纳入到整个金融体系发展规划中，视其为金融体系中重要的一部分，制定统一的技术标准，使互联网金融系统内相互协调，提升对各项风险的检测水平；通过数字证书的办法为其业务主体提供最基本的安全保障。三是开发具有自主知识产权的信息技术。信息技术在互联网金融的有序开展过程中有着十分重要的作用，为降低技术风险，应着力开发一些新型的防攻击防病毒能力强的技术手段。

（二）互联网金融信用风险的控制方法

充分利用互联网时代大数据建立征信平台。想要从根本上解决互联网金融模式下的信用风险，第一要务是大力推动以大数据为基础的征信平台，实现全社会信用信息，比如主体的履约能力，交易记录等的收集、匹配和数据化。建立一个全社会通用的信用查询和调用体系。做到互联网金融机构能根据该征信平台进行信用风险评估，并通过一定的专业化征信数据降低信用违约风险。创新监管体系。互联网金融是金融体系的重要组成部分，所以监管方法和力度应适应它的发展，针对它与传统金融的区别对现有法规进行完善、创新。形成既有专业分工又能够统一治理的机制。培育信息公开透明，保护以消费者利益为核心的金融市场环境。提高互联网金融行业的信息透明度主要在于实现财务数据和风险信息的强制披露。另外，向消费者进行知识教育，使消费者能充分认识到互联网金融与传统金融的不同之处，增强其对新兴金融模式的风险认识。

（三）互联网金融法律风险的控制方法

首先，正当收集和保护信息。互联网金融行业的从业人员在收集客户信息时应严格遵守相关法律法规，得到客户信息后要给予适当保护。根据2007年公安部颁发的《信息安全等级保护管理办法》，按照信息系统破坏后所造成的损失程度分成五个等级，并对信息系统的不同安全等级进行分级保护管理。从业人员应熟知相关法律法规，在安全程度达标的平台上操作。只有这样，当计算机网络系统被破坏导致信息泄露时，才能在一定程度上减免违法责任。其次，要强制规范互联网金融行业的自律规章适度。面对正在飞速发展的互联网金融各产品领域，国家法律制定显然不能紧跟其步伐。因此，将行业章程对该行业的有效规范强制起来就显得尤为重要，自律规章制度作为社会自生规则也应该发挥其规范价值。此外，监管机构应适当的宽容。中国近几十年来长期压制民间的金融发展，如果继续之前的政策，互联网金融会发展的很缓慢。监管者应在金融创新和金融监管间找到平衡点。以前中国金融业依靠政策保护现象严重，形成了高度垄断的金融市场环境，行业内竞争不充分，传统金融机构获取了暴利，这些问题并没有促使法律得到有效调整。垄断带来的负面结果之一就是能够给小微企业和普通人提供的金融产品及金融服务的水准都很低端。不可否认，互联网金融以其普惠、分享、便捷等不同于传统金融的特点，在整个金融系统内获得了巨大的发展空间。所以，监管机构在打击那些触犯法律法规的从业机构或从业者时，也应鼓励和支持金融行业的创新以维持积极正当的竞争秩序。

（四）互联网金融系统性风险控制的方法

互联网金融风险论文范文第2篇

>> 互联网上的供应链金融 供应链金融的互联网机遇 互联网+带动的供应链金融发展 互联网供应链金融的风险管理对策 论我国互联网金融的风险控制 论我国供应链贸易融资发展及其风险管理 互联网金融与供应链金融辨析 论我国增值税纳税主体规制的违法性及其改进措施 我国互联网金融的风险 互联网供应链金融发展现状及风险监管 群星：用互联网改造供应链金融 互联网供应链金融发展与措施 “互联网+”供应链金融发展浅议 论我国互联网金融市场信用风险管理体系的构建 供应链金融与互联网金融的比较研究 我国互联网金融监管的法律规制研究 探索互联网时代的供应链金融发展之路 互联网思维下的供应链金融模式探讨 互联网金融模式下的供应链融资发展探究 互联网时代下商业银行供应链金融的发展研究 常见问题解答 当前所在位置：l，2015-10-01.

[12]工信部、公安部、国家互信办. 网络借贷信息中介机构业务活动管理暂行办法[EB/OL]. http：///a/20151229/41531191_0.shtml.

[13]李有星，陈飞，金幼芳.互联网金融监管的探析[J].浙江大学学报（人文社会科学版），2014（4）：95-96.

[14]易燕，徐会志.网络借贷监管法律比较研究[J].河北法学，2015（3）：82-92.

互联网金融风险论文范文第3篇

关键词：银行系统性风险；互联网金融；突变分析； SVAR模型；实证研究

一、引言

2013年以来，移动互联网、大数据等现代信息技术在金融领域成“井喷”式发展，以阿里巴巴为代表的互联网公司全面进入传统金融领域，传统银行业受到第三方支付、P2P、众筹等金融服务的全面挑战。据专业报告显示，2014年，支付机构共处理数额高达17万亿元的互联网支付业务。在巨大的支付业务量下隐藏着潜在风险。2015年5月，支付宝因发生了危机导致全国一部分用户大约有2小时无法使用。第二天，黑客对携程网站进行了攻击，致使客户端和网站也无法登陆。这两家翘楚企业均出现问题，引起用户对账户资金安全的担忧，不利于网络的安全稳定。与此同时，《中国金融稳定报告（2015）》提出，随着我国银行业资产负债规模的继续扩大，部分行业、领域和地区的风险已显现出来，需要关注部分表外业务和影子银行潜在风险，加强监测分析重点领域的金融风险，动态防范存在的风险隐患。互联网金融其实质也是影子银行的一种，它的大肆发展，其本身的风险会不会传染至商业银行，使商业银行的系统性风险增大呢？ 随着科技的不断发展，金融市场的持续完善，尤其像在我国这样的银行主导型金融体系中，互联网金融对商业银行的传统业务形成严峻挑战，严重威胁其霸主地位。故研究互联网金融对我国商业银行系统性风险影响的内在机制，可为相关政府部门制定决策提供建议。

二、文献综述与理论构建

（一）文献综述

学术界对互联网金融的界定看法各一，比较有代表性的观点认为互联网金融是不同于资本市场、直接融资和商业银行间接融资的第三种融资方式，以互联网信息技术为代表，包括云计算、搜索引擎、移动支付和社交网络等多种形式[1]。它以支付、信息处理和资源配置为三大支柱，既包括了传统银行、交易所、证券、保险等金融中介和市场，也涵盖了无金融中介或市场情形之间的金融交易与组织模式。

关于互联网金融对商业银行的影响，各学者有不同观点。一些学者认为互联网金融的发展可为商业银行带来正面影响。Berger指出互联网金融提高了银行等金融机构的运行效率并促进了其内部部门的整合，对美国的金融市场产生了明显的溢出效应[2]。互联网技术的普及一方面打破了区域和地理距离对开展金融业务的限制，使得美国银行等通过并购方式扩大其规模经济变得可行；另一方面，它降低了获取、处理和传播信息的成本，使资产证券化和各种衍生金融交易成为可能，进而提高了美国金融市场的流动性（Economides，2001）[3]。DeYoung（2007）将采用互联网技术与不采用互联网技术的美国社区银行进行分析比较，发现互联网金融模式有利于商业银行的存款结构发生变化从而提高银行的盈利能力 [4]。蔚赵春和凌鸿（2013）认为应用大数据可使商业银行提高客户服务水平和核心竞争优势等[5]。李淑锦，毛小婷（2014）则指出电子货币的使用与商业银行的系统性风险呈显著负相关[6]。另一些学者则认为互联网金融的发展会对银行产生负面效应。Arnold &Ewijk（2011）重点分析了荷兰国际集团在美国等主要发达国家的网络银行模式的优劣势，认为这种模式虽可依托成本优势获得规模经济，但随着存款规模的扩大，它将面临更加集中的市场风险和其他更严峻的挑战[7]。袁博等（2013）[8]、宫晓林等（2013）[9]J为互联网金融有利于从多个角度加速金融脱媒。戴国强（2014）通过数值模拟和模型分析，从互联网金融、影子银行的角度研究商业银行的风险演变，发现互联网金融会增加银行风险[10]。牛华勇（2015）从新实证产业组织视角验证互联网金融对商业银行市场势力的影响，结果发现互联网支付通过降低商业银行的中间业务收入，进而降低商业银行的市场势力 [11]。

综合国内外研究，学者们主要是从理论视角来定性分析互联网金融对商业银行的影响，且结论不一，较少运用定量的实证分析方法。研究内容也较少涉及互联网金融对商业银行系统性风险的影响。

（二）理论构建

文献主要谈及互联网金融对商业银行的正面或者负面影响，此处则进一步分析互联网金融对商业银行系统性风险的影响机理，并构建相应的理论架构（见图1）。

一是在资产端，包括P2P网贷平台、中小企业在线融资及众筹融资在内的互联网金融模式对银行的替代性融资影响较小。银行和互联网金融面向中小企业、零售贷款市场中的不同受众群，二者在业务上属于互补关系，两者之间竞争较弱。故互联网金融对银行的资产端影响并不明显，不会造成较为严重的系统性风险。二是在负债端，互联网金融发展会吸收银行的一部分存款，对商业银行存款的分流影响银行的存贷比，会引起银行流动性的增强，进而加大了银行系统性风险。三是随着利率市场化的推进，互联网金融纠偏了存款利率，银行为了与其他企业竞争，争取更多利润，会适当降低贷款利率，吸引更多的贷款申请者，他们也会倾向于选择更高风险的投资项目进而增加了银行风险。四是在利润来源方面，在线第三方支付、理财产品在线销售等剥夺了银行的一部分中间业务，因其手续费及佣金收入减少而降低了银行利润，打破了银行交易和结算上的垄断地位。即互联网金融改变了银行与支付平台之间的利润分配方式，影响了银行的利润收入，故对银行系统性风险会产生一定的影响。

三、银行系统性风险的测算与突变分析

（一）银行系统性风险的测算

本部分将首先测算出银行系统性风险，为后面分析互联网金融对银行系统性风险的影响提供数据支持。

对于系统性风险的度量，主要有两种研究方法：一是用资产负债表和宏观经济变量来度量。如Goodhart（2006）选择流动性、违约率、资本充足率等数据来衡量系统性风险[12]。Illing 等（2003）则运用宏观数据建立金融压力指数的办法来测度系统性风险[13]。中国学者杨敏等（2013）[14]、解晓洋等（2013）[15]选取主成分分析法来测度银行系统性风险。另一种是对市场数据的度量，包括资产收益相关性、在险价值（VaR）及宏观压力测试等。Lehar（2005）[16]、高国华等（2011）[17]采用多元Garch-Bekk 模型，测度银行股票收益率的动态相关性来构建系统性风险指标。李守伟等（2014）利用金融机构同业拆借数据建立机构间关联网络模型来研究银行业系统性风险 [20]。Acharya 等（2009）[18]、郭卫东（2013）[19]计算单个银行风险对系统性风险的贡献率为依据来测量银行系统性风险。综上，可知对银行系统性风险的度量主要包括静态指标法和计量经济模型法等。计量模型法因数据限制，主要从国外借鉴过来，不太适用；相比而言，静态指标法更为适用。IMF 全球金融稳定报告指出，发展中国家金融市场衡量系统性风险可以宏观经济指标和银行资产负债表指标为依据。故指标的选取尽可能包含这些变量，使得出的结论更具说服力。但因所选用的指标较多，学者们的观点也不一致，为避免因指标选择造成测量偏差，本文沿用杨敏等（2013）[14]、解晓洋等（2013）[15]提出的指标，包括外部冲击指标与银行内部经营指标，运用主成分分析法来测出整体银行系统性风险，具体指标体系与数据来源见表1。

由表2可知，前四个主成分的累计贡献率达到87.052%（标准为不少于85%），应保留它们。进一步计算各指标在主成分上的加权系数，四个主成分加权系数最大的指标依次为资本充足率、超额备付金率、存贷比和财政赤字/GDP。可知，影响商业银行系统性风险的关键因素是结构性因素。

进一步计算其主成分值，然后用主成分乘以各自权重值，得到银行系统性风险加权指数。图2显示的是2009年第三季度至2015年第一季度我国商业银行系统性风险的变动趋势，其中加权银行系统性风险用实线表示，虚线显示该指标变化的趋势。可看出，我国主要商业银行的系统性风险不断增大，特别是从2009年第4季度开始直到2012年第二季度，我国主要商业银行的系统性风险一直在增加；2012年下半年开始，我国主要商业银行的系统性风险反而下降，至2014年开始，呈现小幅度上下波动。

（二）银行系统性风险的突变分析

进一步对其进行突变分析，依据 =0.05，可分别得出银行系统性风险指数的UF和UB曲线（如图3所示），从图中可看出，UF和UB曲线在2010年第二季度出现相交，且2011年第一季度以后这种增加的趋势明显超过0.05，甚至超过0.01，这表明我国商业银行的系统性风险指数自2010年第二季度开始突变，呈现上升趋势，且2011年第二季度以后这种增加的趋势十分显著。为了进一步验证这种方法的准确性，将原始时间序列分为2009Q3 -2010Q1和2010Q2-2015Q1两段子序列，并分别求其平均值，结果如图2中虚线所示。可以看出，2009Q3-2010Q1子序列的均值为-1.0757，2010Q2-2015Q1子序列的均值为0.1614。显然，这两者之间存在明显的突变。因此，可以确定2010年第二季度为银行系统性风险指数的突变点。以上趋势及突变可能与我国互联网金融的兴起与发展有关。互联网金融兴起于1999年，从框架的初步确立，从原有技术的简单运用到2013年发展到巅峰，影响并改变着传统金融业态。当互联网金融发展从未成熟走向成熟，很多规范尚未确立，它会涉猎银行的业务范围，对银行造成一定的影，使其风险增大；当逐步规范化之后，互联网金融与银行传统金融相互协调发展，反而降低了银行系统性风险。

四、实证研究设计及结果

（一）模型构建

VAR模型仅从数据上反映各变量之间动态统计关系，在一定程度上忽视了变量之间隐含的经济结构以及变量同期影响关系。为克服该缺点，本文运用结构向量自回归模型（SVAR），构建互联网金融与银行系统性风险之间的动态关系，并通过脉冲响应函数进一步刻画这种关系。根据AIC和SC准则，选择包含所有变量滞后2期的SVAR模型：

如果矩阵B可逆，可将SVAR转化为非限制性VAR：Yt=B-1Γ0+ B-1Γ1Yt-1+ B-1Γ2Yt-2+ B-1εt，根据等式μt= B-1εt，可利用简化的VAR估计结构VAR，但对m元p阶SVAR模型，需施加m（m-1）/2个限制。模型中包含了7个变量，则需要21个约束条件。

（二）变量选择与数据来源

1. 变量选取

（1）互联网支付的发展程度（Internet Paying）。本文采用互联网支付金额的变化来代表互联网金融的发展程度。

（2）银行系统性风险指数（RISK）。根据第三部分的主成分分析得出的结果作为银行系统性风险指数的衡量标准。

（3）银行的资产（ASSET）和负债（LIABILITIY）。用每季度的主要商业银行的资产负债的变化来表示该指标，数据来源于中国银监会网站，中国金融统计年鉴等。

（4）银行的贷款利率（LR）。选择转换为季度数据的一年期贷款利率，数据来源于和讯网。

（5）利润来源。包括净利息收入、手续费和佣金收入。考虑到数据的可获得性，选择成本收入比（PTI）与非利息收入占比（NII）作为替代变量。

2. 数据来源

考虑到数据的可获得性，兼顾样本选取的合理性，选择2009年第三季度到2015年第一季度的主要商业银行 的数据作为样本。银行系统性风险数据主要源于中经网产业数据库、wind资讯、历年金融年鉴和银监会网站等。互联网支付的官方统计数据在2013年第三季度之前并无，中国人民银行 曾引用艾瑞咨询公司的相关数据，故本文的互联网支付数据源自艾瑞咨询公司的中国第三方支付行业年度监督测评报告。

（三）模型估计结果及分析

1. 单位根检验

无论是SVAR还是VAR，各时间序列变量必须平稳，否则会陷入“伪回归”。本文采用单位根检验各变量的平稳性。检验结果如表3。

检验结果可知成本收入比和非利息收入占比变量经过一阶差分之后变为平稳序列，剩余变量经过二阶差分之后变为平稳序列。

2. 稳定性检验

进行脉冲响应函数分析的前提是进行SVAR模型的稳定性检验，据分析发现该模型的单位根的倒数都在单位圆之内（如图4所示），表明SVAR模型是稳定的，故可运用脉冲响应函数做进一步的动态冲击分析。

3. 格兰杰因果检验

格兰杰检验可以验证互联网金融发展与银行系统性风险之间是否存在显著的因果关系。对各变量进行检验得到的结果见表4，从表中可看出，互联网支付发展程度是银行资产与负债变化的格兰杰原因，但并不与银行贷款利率变化互为格兰杰原因。银行资产与负债变化是银行成本收入比和银行非利息收入占比变化的格兰杰原因，且互联网支付发展程度是银行系统性风险的格兰杰原因。故综合Granger检验的结果，可知互联网金融发展能够Granger引起银行资产与负债变化，进一步引起银行成本收入比与银行非利息收入变化，最终Granger引起银行系统性风险的变化。另外，还可知互联网金融发展对银行系统性风险的影响并没有通过银行贷款利率这个途径来实现，银行贷款利率的变化对银行系统性风险也没有产生影响，这可能与我国利率市场化有关，也可能因为仅仅只选取了一年期贷款利率作为变量。非利息收入占比对银行系统性风险的影响也不大，可能是因为银行获利主要来源于利差收入而不是非利息收入。

4. 脉冲响应函数分析

脉冲响应可以对变量间的动态特性进行分析。图5显示的是互联网金融发展程度一个标准单位的正向冲击对银行系统性风险的影响结果。从图中可以看出，从第1期到第1.5期互联网金融发展对银行系统性风险的影响呈现出增强的正向效应；从第1.5期开始，这种正向影响陡增，到2.5期达到最大，之后一直到第5期，对银行系统性风险的影响趋于缓解，但总体还是正向效应，从第5期到第10.5期，互联网金融发展对银行系统性风险的影响体现为逐渐减弱的负向效应。之后又呈现出增强的正向效应，但总体来说波动性较小。这种脉冲响应的轨迹显示，互联网金融发展在短期内会增加我国银行系统性风险，但从中长期来看，对我国银行系统性风险的影响并不大。说明互联网对商业银行产生的影响并不是彻底的颠覆，在业务和功能上无法全面替代商业银行，两者可作为互利共生的事物共同发展，互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用，能在一定程度上优化中国金融业，促进金融监管的创新。

5. 方差分解分析

方差分解可用来分析各变量对银行系统性风险的贡献度，结果如图6所示，可知对银行系统性风险贡献最大的是成本收入比，但其贡献度随着时间的推移在逐渐减小。成本收入比的高低指标被认为是银行成本控制水平和经营效率的表现。成本收入比越低，其成本控制能力越高，发生银行系统性风险的可能性会越小。其次贡献度次之的是银行的负债变化。银行体系的非核心债务与核心债务的比率本就能反映银行体系的风险承担情况，故负债变化对银行系统性风险的影响较大。第三是互联网金融的发展，随着时间的推移对其影响有所增加，贡献度大概在15%-16%左右。这进一步证明了互联网金融发展对银行系统性风险存在较大的影响，可直接影响商业银行的存款、贷款、汇款和销售业务等。而银行资产与非利息收入占比对其贡献度较低。多数学者研究表明非利息收入的增长具有风险分散效应，在业务发展之初，非利息收入对宏观经济的依赖性较低，银行经营收入不太会受到宏观经济周期性波动的影，可减少银行系统性风险的发生（张羽，2010[21]；钟诚，2012[22]）。

五、结论与建议

在界定互联网金融基本内涵和综述相关文献的基础上，本文首先阐述了互联网金融发展影响银行系统性风险的作用机理，并运用主成分分析法构建了我国商业银行的系统性风险指数。接着，运用突变分析、SVAR模型实证研究了互联网金融发展对我国商业银行系统性风险的影响。结果表明：互联网金融发展主要通过影响银行的资产负债结构，进一步影响银行的成本收入比，进而对我国商业银行系统性风险产生影响。且它对银行系统性风险的影响存在“期限结构效应”，即互联网金融发展在短期内会增加我国商业银行系统性风险，但从中长期来看，对我国商业银行系统性风险的影响并不大，两者可作为互利共生的事物而共同发展。互联网金融的存在对我国金融改革有很好的倒逼作用，能在一定程度上优化中国金融业，促进金融监管的创新。根据上述结论，本文提出如下启示：

一是传统商业银行应当进一步增加资金来源，开拓销售渠道，有针对性地开发适应互联网金融的存款产品，运用、借助互联网技术平台适当改进原有的运营模式，与互联网金融互利共生。

互联网金融风险论文范文第4篇

关键词：互联网金融；风险；防范

一、引言

随着我国金融的改革和发展，以及互联网技术的兴起，使得互联网技术与金融产品结合在一起而形成互联网金融，然而在互联网金融发展过程中由于制度、业务以及技术方面的问题而导致互联网金融存在一定的风险，必须要加强互联网金融风险防范工作。本文对有关互联网金融风险与其防范进行研究和探讨，不足之处，敬请指正。

二、互联网金融概述

1.互联网金融的定义。现阶段，对于互联网金融尚未有一个准确的定义，一般认为互联网金融是基于互联网技术的金融活动，带有“互联网+金融”的双重特性，和传统金融相比较而言，互联网在一定程度上弥补其不足，并且在传统金融的前提下进行创新，对于我国金融行业可以迅速发展而言是有所帮助的。互联网金融注重开放、平等、普惠、协助以及分享的特点，使得互联网金融产品具有较为广泛的参与度，操作较为便利，交易成本更低，产生更大的规模效果。现阶段，互联网金融业务发展类型包括支付类、融资类、虚拟货币类等。

2.互联网金融的特点

（1）成本低。互联网金融模式中资金交易双方利用互联网平台了解信息，按照需求对交易定价、交易内容进行制定，从而促进双方资金交易，通过网络平台金融交易节省了营业网点资金占用，减少金融交易成本。

（2）效率高。互联网金融业务是基于计算机技术、信息技术等，实现高效办理金融产品、金融业务，使得金融交易更加便捷。

（3）覆盖范围广。现阶段网络技术覆盖范围比较广泛，互联网金融可以让用户不再受到时间、地域的束缚，可以随时随地进行查询、购买、交易等。

（4）互联网金融风险大。互联网金融风险大是由于现阶段我国信用体系有待完善，相关法律制度也有待健全，因此网络诈骗、金融违约等情况比比皆是，以及我国互联网安全水平也有待提升，使得互联网金融在发展过程中存在较大风险。

三、互联网金融风险类型

1.技术风险。由于互联网金融是基于计算机技术、信息技术、网络技术的金融产品，在开展业务过程中必须要确保各项技术能够有序、合理以及快速执行，但是实际情况却是不可避免产生各种各样技术问题，导致互联网金融正常运作产生一定影响。一般而言，我国互联网金融技术风险包括三种类型：

（1）系统安全风险，主要是因为加密技术有待完善、TCP/IP协议的安全性能比较差等原因。

（2）技术选择风险，主要是因为互联网金融技术设计方面存在一定程度的缺陷，或者是操作失误。

（3）技术支持风险，因为互联网技术的专业性非常强，互联网金融业务机构在技术更新换代方面存在严重不足，互联网技术支持不到位。

2.业务风险。互联网金融的业务风险包括以下三个方面：

（1）操作风险。从安全系统角度分析，互联网账户授权使用、风险管理系统、业务机构和信息交流等都和互联网安全操作有直接关系，如果互联网操作时交易主体出现操作失误的情况则会产生操作风险。

（2）市场选择风险。互联网金融的市场选择风险主要来自业务信息不对称而导致“柠檬市场”，业务主体存在一定市场选择欺骗性，为主体用户提供的是不准确或者不恰当的信息。

（3）法律风险。互联网金融的法律风险是指相关法律法规方面还存在不完善、相对模糊、监管空白等问题。

四、互联网金融风险防范对策

1.建立和完善互联网金融安全体系。构建一个完善的互联网金融安全体系，能够大幅度提升互联网金融业务的安全性，从而减少互联网金融风险，具体可以采取以下两个对策：一方面，要改善运行环境，加强对计算机系统防火墙、密银等安全保护功能，不断强化计算机系统安全性能，防止受到黑客、病毒等侵入，确保互联网金融运行环境的安全；另一方面，加强对数据信息的管理，制定科学合理、统一有效的标准和规范，根据规范对互联网金融技术进行选择，制定科学合理的技术应用方案，减少互联网金融技术风险。

2.完善互联网金融风险管理体系。风险管理对策制定和实施，对互联网金融业务进行科学合理的监督和管控，从而提升互联网金融业务实施安全性，同时要建立和完善互联网金融业务风险管理体系。具体而言，包括对风险管理制度、风险约束制度、风险优化等进行调整，配套监督风险机制。除此之外，需要注意强化金融机构对业务的控制，以及从政策方面加快社会信用体系的建设，包括企业信用评估和个人信用评估两个方面。

五、结语

总而言之，互联网金融尚处于初步阶段，其发展过程中必须要针对互联网金融技术风险、业务风险、法律风险等进行监督和管控，利用建立完善互联网金融安全体系和业务风险管理体系，提高互联网金融风险的防范能力。

参考文献：

[1]赵紫剑.化解互联网金融风险的有效方式[J].经济经纬，2011（04）.

[2]郭林田，杨芙蓉，张书良.强化金融监管、防范金融风险[J].经济师，2012（08）.

[3]李定，郭建强.我国银行金融风险的定位与制度性成因[J].山西财政税务专科学校学报，2013（05）.

[4]石士钧.发展中经济与金融风险――论我国防治金融风险的分析思路[J].杭州金融研修学院学报，2012（04）.

互联网金融风险论文范文第5篇

【关键词】互联网金融 众筹模式 金融风险 监管路径

何为“众筹”？众筹翻译自国外一词“crowd funding”，即大众筹资或群众筹资，具有门槛低、多样性、依靠大众力量、注重创意的特征，是指一种向群众募资，以支持发起的个人或组织的行为。本文就围绕“众筹”这个关键，来讨论一下当前我国互联网金融视域下众筹模式所存在的一些风险以及如何监管的问题。

一、互联网金融视域下众筹模式

互联网金融是信息技术与金融行业的深度融合。“互联网+”是创新2.0下互联网发展的新业态，是知识社会创新2.0推动下的互联网发展催生的经济社会发展的新形态。而“众筹模式”就是在互联网金融的大发展中出现的一种新事物新方向，其主要是指企业和个人通过特定的互联网为媒介，以筹集资金为目的融投资方式。在现在中国金融领域管制比较严格但又提倡“大众创业，万众创新”的新形式下，众筹模式有可能会成为解决中小微企业以及个人创业融投资困难的重要方式。但是相对于银行、股票、债券等传统的融投方式，互联网出现的时间比较短，互联网金融视域下众筹模式的发展的确面临着更多新的风险，这就需要我们政府制定出更加完善的相关政策与法律法规，进一步保护中小微企业以及个人创业的权益，从而使中国的互联网金融正常模式良好的发展开来。

二、互联网金融视域下众筹模式面临的金融风险

众筹模式作为互联网金融发展中的新事物，新事物必然面临着诸多新型的风险。在此，我们将这些不同于传统风险的新型风险分为以下几类：技术与操作风险、法律风险、非法集资以及筹资人出资人风险意识缺失等相关问题。

首先，是互联网金融视域下众筹模式面临的技术与操作风险。一方面，互联网金融中存在最突出的是技术风险。由于互联网金融是在互联网的基础上发展起来的，这就决定其必然离不开计算机网络系统，因此计算机网络系统安全问题就是最直接的互联网金融问题。在传统的金融模式下，安全风险影响的范围比较小，但是在互联网时代，一旦一处出现安全问题，必然引发整个网络的瘫痪。比如，类似的金融木马盗窃天天都在发生，给互联网金融造成极大危害。由此，对互联网技术的要求需要更高更精准。另一方面，互联网金融众筹模式下的操作风险也不容小觑，其主要是指对计算机系统操作产生的风险。比如，计算机自身系统的操作缺陷引起的金融账户安全问题、计算机管理系统问题引起的交易者之间的信息交流泄露以及操作者自身操作失误而导致的经济损失等一系列问题。

其次，是互联网金融视域下众筹模式的法律风险。一方面，互联网金融众筹模式本身处在发展的起步阶段，与之相适应的法律监管不够完善，没有一个稳定健全的法律监管体系。另一方面，我国现存的法律法规对发展迅速的互联网金融在一定程度上有些过时可，使得很多金融模式没有合适的法律规制甚至无法可依。因此，国家制定合适的法律法规迫在眉睫。

最后，是互联网金融视域下众筹模式的非法集资与筹资人出资人风险意识缺失。我国互联网金融视域下众筹模式最严重的问题就是非法集资，而非法集资不仅与筹资人自身的素质有关，更与出资人自身风险意识息息相关。中国现在的互联网金融众筹行业依然处于初始阶段，整个行业风险大小可控性不强，而进入行业的投资人多而杂，对于众筹的可能项目存在如非法集资等风险了解不多。

三、互联网金融视域下众筹模式的风险监管路径

针对上述互联网金融视域下众筹模式的风险分析，寻找并建立众筹模式的风险监管路径刻不容缓。

首先，加强互联网金融众筹模式依附的互联网网络的技术与操作安全系数。国家相关部门应加大计算机安全保障力度，制定严格的技术操作规定，尽量减少计算机等硬件系统对互联网金融造成的不利。另外，国家的互联网技术部门应与时俱进，时时创新，研究出更高标准的互联网安全系统，把黑客、木马等非法金融盗窃杜绝在安全的墙壁之外。

其次，加强法律监管以及相关政策对互联网金融众筹模式的支持。法律监管是国家对互联网金融最直接最有效的监管途径，而且互联网金融众筹模式的发展必须依赖于有效的健全的法律保障。2016是互联网金融的法律元年，相信会有更多的互联网金融法律出台，国家必须根据互联网金融的发展，与时俱进，出台类似于“互联网金融法”、“互联网金融众筹法”等相关法律，使得互联网金融众筹模式的发展欣欣向荣、蒸蒸日上。

最后，加强筹资人出资人的法律意识、风险意识。国家相关部门以及行业自律协会都应该承担起对筹资人出资人教育责任，进一步提高筹资人出资人的自身素质，尤其加强对投资人的风险意识教育，引导其更合理有效的投资众筹项目。另外，国家相关部门应以明确方式向投资人介绍众筹项目的风险等问题，必须做到对投资人如实告知相关事项。

参考文献：