近年来，以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注，该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术，有效降低了市场信息不对称程度，大幅节省了信息处理的成本，让支付结算变得更便捷，达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。
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近年来,以第三方支付、P2P平台、众筹为代表的互联网金融模式引起了人们的广泛关注,该模式大量运用了搜索引擎、大数据、社交网络和云计算等技术,有效降低了市场信息不对称程度,大幅节省了信息处理的成本,让支付结算变得更便捷,达到了同资本市场直接融资、银行间接融资一样高的资源配置效率。但由于我国互联网金融出现的时间短,发展快,目前还没有形成完善的监控机制和信用体系,一旦现有互联网金融体系失控,将存在着巨大的风险。
互联网金融
首先是信用风险大。目前我国信用体系尚不完善,互联网金融的相关法律还有待配套,互联网金融违约成本较低,容易诱发恶意骗贷、卷款跑路等风险问题。特别是P2P网贷平台由于准入门槛低和缺乏监管,成为不法分子从事非法集资和诈骗等犯罪活动的温床。
其次是网络安全风险大。我国互联网安全问题突出,网络金融犯罪问题不容忽视。一旦遭遇黑客攻击,互联网金融的正常运作会受到影响。
互联网金融企业通过获得多渠道的大数据原料,利用数学运算和统计学的模型进行分析,从而评估出借款者的信用风险,典型的企业是美国的Zest Finance。其通过分析模型对每位信贷申请人的上万条原始信息数据进行分析,并得出超过数万个可对其行为做出测量的指标,而这一过程在5秒钟内就能全部完成。在进行数据处理之前,对业务的理解、对数据的理解非常重要,这决定了要选取哪些数据原料进行数据挖掘,在进入“数据工厂”之前的工作量通常要占到整个过程的60%以上。
目前,可被用于助力互联网金融风险控制的数据存在多个来源。
