㈠ 互聯網金融的風險，可以利用大數據的優勢來控制嗎
面對互聯網金融的風險，可以利用大數據優勢來規避風險，但是不能完全依據它，還是要做到有抵押有擔保……
㈡ 互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
互聯網金融借力大數據玩轉風險控制
近兩年，金融行業內競爭在網路平台上全面展開。大數據時代，這種競爭說到底就是「數據為王」。為什麼大數據在互聯網金融領域扮演著如此重要的角色？業內人士認為，「互聯網+金融」具有共享性，提供了「大數據」和更充分的信息，即通過更完善的價格信號，幫助協調不同經濟部門非集中化決策。
信息占據核心地位
信息占金融市場核心地位。金融市場是進行資本配置和監管的一種制度安排，而資本配置及其監管從本質上來說是信息問題。因此，金融市場即進行信息的生產、傳遞、擴散和利用的市場。
在「互聯網+金融」時代，信息的傳遞和擴散更加便捷，信息的生產成本更為低廉，信息的利用渠道和方式也愈發多元化，從而越來越容易實現信息共享。這種共享不僅包含著各類不同金融機構之間的信息共享，而且包含著金融機構與其他行業之間的信息共享、金融機構和監管機構及企業間的共享等。
信息共享並由此形成的「大數據」，降低了單個金融機構獲得信息、甄別信息的成本，提高了信息利用的效率，使信息的生產和傳播充分而順暢，從而極大地降低了信息的不完備和不對稱程度。「大數據」不僅使投資者可以獲取各種投資品種的價格及影響這些價格的因素的信息，而且籌資者也能獲取不同的融資方式的成本的信息，管理部門能夠獲取金融交易是否正常進行、各種規則是否得到遵守的信息，使金融體系的不同參與者都能作出各自的決策。
正確看待大數據徵信
互聯網金融的發展帶火了P2P市場，也折射出風控體系建設的缺失。P2P跑路現象主要原因就是風控缺失，體現在「重擔保、輕風控」和「重線上風控、輕線下調查」。
當前，多數P2P平台「重擔保、輕風控」的思路是不正確的，擔保是外界因素，風控是內在因素，一味強調用外在的因素而不解決自身的問題，不可能實現良好運轉。互聯網金融的風險管理不在規則之中，而在互聯網和金融雙重疊加的對象之中，其最基本的風險邊界應是保證投資者的資產安全。守住了安全底線，這些平台才能健康成長。所以，P2P平台根本的安全底線還在於加強自身對象的風控。
另一方面，風控分為貸前、貸中、貸後風控。目前有些P2P平台從最開始的貸前風控就缺失，貸前風控最重要的是要實現「線下調查」，即通過線下實地走訪和考察，對客戶信息進行交叉驗證和真實性驗證，包括對借款人銀行流水、徵信報告、財產證明、工作證明等的審查，通過審查評估借款人還款能力。這些線下風控是不可或缺的，不能迷信或過分誇大「互聯網+」的效率和普惠，線上的大數據和線下的實地考察必須結合。
基於大數據、個人徵信的風控手段已有很多，大數據徵信是實現P2P風控的創新路徑。但是也需要正確看待，既不能要求大數據徵信一步登天，一下子帶來質的改變；也不能風聲鶴唳，一有創新就以各種名義圍追堵截，而需要給予更多理性的包容和試錯的空間，在漸進創新中不斷完善大數據徵信體系。
目前存在的困難：
一是數據的虛擬性和「信息噪音」。雖然大數據及其分析提高了信息獲取的數量和精度，但由於虛擬世界中信息大爆炸造成的「信息噪音」，導致交易者身份、交易真實性、信用評價的驗證難度更大，反而可能在另一層面更強化信息不對稱程度，也更容易存在信息壟斷。
二是信用數據關聯的不確定性。信用數據是多樣化的，包括朋友信用、愛情信用、事業信用等。所謂忠孝不能兩全，一個對朋友忠誠的人不一定對事業忠誠。對事業或工作忠誠，也不一定能說明他的金融信用好。大數據通過日常信用來判斷金融信用會出現偏差。
三是「數據孤島」不能實現數據共享。互聯網平台具有強烈的規模效應，平台越大越容易產生數據，越容易使用數據。例如，阿里小貸主要通過賣家累計的海量交易信息及資金流水，也可通過大數據的分析在幾秒內完成對商家的授信。但是，阿里小貸的數據，不可能提供給其他公司使用。因此，下一步應推動數據的整合和共享。
玩轉大數據風控系統
傳統的風控模式更多關注的是靜態風險，對風險進行預判。而P2P市場讓越來越多的傳統金融企業轉型互聯網金融，大數據技術要對風險進行實時把握，要做到兩點：大數據和雲計算結合以及大數據的流處理模式。
大數據和雲計算結合，實現了實時監控。雲計算為大數據實時把握提供了硬體基礎，可以實現秒級的數據採集、分析和挖掘。流處理模式實現了靜態風險和動態風險的有效結合。一種人習慣先把信息存下來，然後一次性地處理掉，也叫批處理，如定期處理過期郵件；另一種人喜歡信息來一點處理一點，無用信息直接過濾掉，有用的存起來。後者就是流處理的基本範式，實現了實時監控。
怎樣才能針對企業自身的發展和業務方向，玩轉大數據風控系統，使其發揮到最大作用？我認為，要關注「大眾數據」。要意識到互聯網「長尾效應」的作用，互聯網環境下「得大眾者得天下」，關注大眾數據，要了解大眾心態，在歸屬感、成就感和參與感上下功夫。
還要將業務驅動轉向數據驅動。理解數據的價值，通過數據處理創造商業價值，看似零散的數據背後尋找消費邏輯。此外，還應改造公司數據相關的IT部門，將其從「成本中心」轉化為「利潤中心」，充分認識大數據是核心競爭力，重視其挖掘和預測的能力。
當然，實時大數據風控還需要很多方面的探索，如何藉助大數據建立全生命風控體系，形成貸前、貸中、貸後流程管理系統和決策系統。另外，還需加強信用數據相關性研究和量化模型的開發，金融信用（主要指借貸數據）可獲得性比日常信用數據難，以金融信用為中心，通過日常信用，構建個人信用評估體系。
㈢ 互聯網金融的風險，可以利用大數據的優勢來控制嗎
互聯網金融（ITFIN）是指傳統金融機構與互聯網企業利用互聯網技術和信息通信技術實現資金融通、支付、投資和信息中介服務的新型金融業務模式。
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合。
任何投資都具備風險，不僅是在互聯網的金融領域里存在。大數據的主要作用，是針對以往及現在的金融情況，進行數據分析，得出結果，預測未來金融方向的走向。
但是，金融除了受到經濟發展的影響之外，也受到政治的影響。因此，只是靠大數據是無法對互聯網金融進行控制，只能是最大化的規避風險，最小化的降低損失，獲得高回報的收益。
㈣ 金融大數據應用面臨哪些風險
1.金融科技巨頭可能產生數據壟斷
一些金融科技巨頭憑借其在互聯網領域的固有優勢，掌握了大量數據，客觀上可能會產生數據寡頭的現象，可能會帶來數據壟斷。一些機構掌握了核心的信用數據資源，由於缺乏分享的激勵機制，導致與徵信的共享理念存在沖突。
2.存在數據孤島現象，數據融合困難
政府和企業都面臨數據孤島難題。大數據時代，數據已經成為核心資源，企業出於保護商業機密或者節約數據整理成本的考慮而不願意共享自身數據，一些政府部門也缺乏數據公開的動力。數據孤島現象的存在，將導致大數據信用評估模型採用的數據維度和演算法的不同，大數據徵信模型的公信力和可比性容易遭到質疑。
3.數據安全和個人隱私保護難度升級
目前，大數據的獲取大致有四種方法：自有平台積累、通過交易或合作獲取、通過技術手段獲取、用戶自己提交的數據等。但是由於相關的法律法規體系尚不健全，數據交易存在許多不規范的地方，甚至出現數據非法交易和盜取信息的現象。大數據來源復雜多樣加大了用戶隱私泄露的風險，其一，我國金融大數據行業的發展乃至Fintech行業的發展，在很大程度上得益於互聯網應用場景的發展，而大數據從互聯網應用場景向金融領域的轉移往往發生在一些金融科技企業的集團內部，這個過程缺乏監管和規范，可能會侵犯到用戶的知情權、選擇權和隱私權。其二，應用數據存在多重交易和多方接入的可能性，隱私數據保護的邊界不清晰；其三，技術手段的加入，加大了信息獲取的隱蔽性，一旦出現隱私泄露糾紛，用戶將面臨取證難、訴訟難的問題；其四，大數據採集數據的標准不一，用戶的知情權、隱私權可能受到侵犯。可見，在大數據環境下，個人數據應用的隱私保護是一個復雜的消費者權益保護問題，涉及到道德、法律、技術等諸多領域。
㈤ 做互聯網金融的潛在風險有哪些
第一是流動性風險。近年來，「第三方支付加基金類」的產品不斷涌現，比如余額寶，回但當中也蘊藏著期限錯答配的風險，也蘊藏著貨幣市場波動、出現投資者大量贖回的風險。
第二是信用風險。由於網上「刷信用」、「改評價」的行為仍然存在，網路數據的真實性、可靠性會受到影響。另外，部門互聯網平台缺乏長期的數據積累，風險計量模型的科學性也有待驗證。所以，在互聯網金融領域，信息不對稱依舊存在。2013年，活躍的P2P平台超過350家，全年累計交易額超過600億元，但也發生了部分平台捲款跑路的風險事件。
第三，聲譽風險。部分互聯網機構用所謂的「預期高收益」來吸引消費者，推出高收益、實則也有風險的產品，但卻不如實揭露風險，甚至誤導消費者。
第四是信息泄露風險。閻慶民表示，互聯網金融的一大基礎，是在大數據基礎上進行數據挖掘和分析，對客戶行為進行分析，但同時也對客戶信息和交易記錄的保護提出了巨大的挑戰。一些交易平台並未建立保護客戶信息的完善機制。
第五是技術安全風險，即IT系統安全風險。由於互聯網金融依託的是計算機網路，網路系統自身的缺陷、管理漏洞、計算機病毒、黑客攻擊等都會引起技術安全風險。
㈥ 互聯網金融大數據風控到底怎麼玩
互聯網金融是指以依託於支付、雲計算、社交網路已及搜索引擎等互聯網工具，實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融。做好互聯網金融，要立足於三個基本點:平台、數據、金融。而在這其中，大數據，作為連接平台、用戶、金融等方面的工具，有著舉足輕重的意義。
由於互聯網金融涉及廣泛、囊括多個領域，各領域的風控策略也不盡相同，不能一概而論，下面就大數據風控在互聯網金融領域的運用做一個大致的分類和解析。
首先，如何理解大數據風控
大數據風控的有效性除了強調數據的海量外，更重要的在於用於風控的數據的廣度和深度。其中：
數據的廣度：指用於風控的數據源多樣化，任何互聯網金融企業並不能指望依據單一的海量數據就解決風控問題，正如在傳統金融風控中強調的「交叉驗證」的原則一樣，應當通過多樣化的數據來交叉驗證風險模型。互聯網金融的風控策略也如此，可能對同一風險事件採用了多種策略。
數據的深度：指用於風控的數據應當基於某個垂直領域真實業務場景及過程完整記錄，從而保證數據能夠還原真實的業務過程邏輯。例如，很多第三方支付平台有豐富的真實交易記錄，但由於大部分場景下無法獲取交易商品的詳細信息及用戶身份，在用於風控時候價值大打折扣，因而數據的完整性和垂直深度很重要。
互聯網金融產品如何利用大數據做風控，大致有以下一些分類和方向：
1、基於某類特定目標人群、特定行業、商圈等做風控。由於針對特定人員、行業、商圈等垂直目標做深耕，較為容易建對應的風險點及風控策略。
例如： 針對大學生的消費貸，主要針對大學生人群的特徵
針對農業機具行業的融資擔保。
針對批發市場商圈的信貸。
2、基於自有平台身份數據、歷史交易數據、支付數據、信用數據、行為數據、黑名單/白名單等數據做風控。
>>>>身份數據：實名認證信息（姓名、身份證號、手機號、銀行卡、單位、職位）、行業、家庭住址、單位地址、關系圈等等。
>>>>交易數據/支付數據：例如B2C/B2B/C2C電商平台的交易數據，P2P平台的借款、投資的交易數據等。
>>>>信用數據：例如P2P平台借款、還款等行為累積形成的信用數據，電商平台根據交易行為形成的信用數據及信用分（京東白條、支付寶花唄），SNS平台的信用數據。
>>>>行為數據：例如電商的購買行為、互動行為、實名認證行為（例如類似新浪微博單位認證及好友認證）、修改資料（例如修改家庭及單位住址，通過更換頻率來確認職業穩定性）。
>>>>黑名單/白名單：信用卡黑名單、賬戶白名單等。
3、基於第三方平台服務及數據做風控 互聯網徵信平台（非人行徵信）、行業聯盟共享數據（例如小貸聯盟、P2P聯盟） FICO服務、Retail Decisions(ReD)、Maxmind服務。
>>>>IP地址庫、代理伺服器、盜卡/偽卡資料庫、惡意網址庫等；
>>>>輿情監控及趨勢、口碑服務。諸如宏觀政策、行業趨勢及個體案例的分析等等
4、基於傳統行業數據做風控 人行徵信、工商、稅務、房管、法院、公安、金融機構、車管所、電信、公共事業（水電煤）等傳統行業數據。
5、線下實地盡職調查數據
包括自建風控團隊做線下盡職調查模式以及與小貸公司、典當、第三方信用管理公司等傳統線下企業合作做風控的模式。線下風控數據也是大數據風控的重要數據來源和手段。
希望能幫助到你，如想了解更多，可以關注微信號「大數據風控圈"哦~,很多互聯網行業資訊分享。
㈦ 互聯網金融可能存在哪些風險呢
第一，法律和監管套利風險。互聯網金融在中國的發展創新之所以能夠呈現如此迅猛態勢，重要原因之一在於法律和監管體系尚不完善，大量的互聯網金融產品創新、交易方式創新遊走於「灰色」地帶，監管套利空間廣闊。
第二，更加隱蔽的信用風險。互聯網金融的本質是依託網路平台和大數據技術降低信息形成、傳遞和利用成本，理論上能夠有效提高信用風險跨主體、跨時空配置、轉移和定價的成本。但實踐中由於網路信息甄別能力差、徵信體系不健全、投資者教育不足等問題，信息失真、「逆向選擇」等問題事實上可能變得更加隱蔽、影響更加廣泛。
第三，更高的流動性風險。期限配置和缺口管理是商業銀行基本盈利機制之一，但由於遵循存款准備金、風險撥備、資本充足率、存款保險等審慎監管規定，風險緩釋空間較大，流動性風險不可控的幾率很小。比較而言，互聯網企業不受上述制度約束，實質性流動性風險也就更大。
第四，非合規運營風險。由於進入門檻低，缺乏嚴格監管，互聯網金融機構數量迅速膨脹，其中大部分機構並不具有規范的治理架構和運營機制，嚴重背離金融業審慎經營的理念和文化，風險隱患普遍存在於業務流程各個環節。最典型的例子就是關聯交易普遍存在，一些網貸、眾籌平台事實上是機構自融的利器；各種形式的加盟門店層級蔓延，不具備金融從業能力的工作人員違規招攬業務；一些機構「委託」商業銀行網點代售產品，假借商業銀行「背書」兜售產品，使得上述風險呈現向傳統金融體系蔓延的態勢。
第五，伴生的技術風險。技術風險是金融與信息技術結合的必然產物，與傳統金融機構相比，互聯網金融由於更加依託於計算機和網路技術，天然就具有更高的技術風險。參考銀監會《電子銀行業務管理辦法》，互聯網金融業務的IT技術衍生操作風險至少包括設施設備運營中斷風險、互聯網惡意入侵風險、交易數據傳輸泄密風險、員工不當操作風險、客戶信息安全經驗不足等風險。
第六，輿論單向引導風險。互聯網金融在中國的迅猛發展獲得了「普惠金融」、「草根金融」等諸多美譽，潛在風險鮮少提及。在投資者教育不足的市場環境中，傾向性、單一性輿論氛圍更容易激發盲目的「羊群效應」，使得理性預期得不到正確引導。