張智超 中國人民大學(xué)財(cái)政金融學(xué)院

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)金融市場中存在著比傳統(tǒng)金融市場更嚴(yán)重、更復(fù)雜的信息不對稱問題，如果以傳統(tǒng)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系去治理，不僅交易成本高，還會導(dǎo)致信息不對稱問題更加嚴(yán)重。因此，控制信用風(fēng)險(xiǎn)是互聯(lián)網(wǎng)金融必須要解決好的核心問題。

構(gòu)建完善的互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系，要從完善法制體系和監(jiān)管創(chuàng)新兩方面共同推進(jìn)。在完善法制體系方面，需要根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)的特點(diǎn)，修改和完善互聯(lián)網(wǎng)金融征信相關(guān)的法律法規(guī)，提升相關(guān)法律制度層級，為互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系提供法律依據(jù)。在監(jiān)管創(chuàng)新方面，要發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融創(chuàng)新的平臺信息功能，突破信息離散性，將大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)應(yīng)用到信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系中，有效解決平臺信息不對稱的信用風(fēng)險(xiǎn)問題。

二、互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)分類

(一)來自資金需求方的信用風(fēng)險(xiǎn)

資金需求方和互聯(lián)網(wǎng)金融平臺之間存在信息不對稱現(xiàn)象。誠信文化不足，缺乏完善的制度懲戒借款者的失信行為，導(dǎo)致在互聯(lián)網(wǎng)金融中資金需求方的失信成本很低，資金需求方更傾向于選擇對自己更有利的失信行為。同時(shí)，資金需求方也可能利用各平臺之間的分割性，重復(fù)借貸，無限制地提高借貸杠桿，最終導(dǎo)致更嚴(yán)重的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。為了防止此類信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，需要在制定完善的失信懲罰制度的同時(shí)，提高互聯(lián)網(wǎng)金融平臺信用數(shù)據(jù)的完備性，以解決信息不對稱的問題。

(二)來自互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用風(fēng)險(xiǎn)

信息不對稱問題也存在于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺和投資者之間?；ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺經(jīng)營者可能利用虛假信息騙取投資人的資金，并隱瞞資金用途，進(jìn)行不正當(dāng)經(jīng)營，最終導(dǎo)致投資人利益受損。為了防止此類信用風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生，需要加快社會信用體系建設(shè)，推動政府部門、金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)及個(gè)人的征信系統(tǒng)整合，實(shí)現(xiàn)資源共享。完善互聯(lián)網(wǎng)金融平臺準(zhǔn)入和運(yùn)營等方面的法律制度，提高互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)經(jīng)營者的道德素養(yǎng)和經(jīng)營能力。

(三)信用信息風(fēng)險(xiǎn)

互聯(lián)網(wǎng)金融平臺也存在著數(shù)據(jù)安全及隱私保護(hù)的問題?；ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺會記錄用戶及企業(yè)在平臺上的一切行為，通過數(shù)據(jù)挖掘獲取個(gè)人及企業(yè)的信用數(shù)據(jù)，并將其作為信用評級的主要依據(jù)。和傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)平臺相比，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺中的用戶和企業(yè)數(shù)據(jù)更加敏感，在數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)上有更高的要求，需要構(gòu)建完善的數(shù)據(jù)安全及用戶隱私保護(hù)體系以預(yù)防信用信息風(fēng)險(xiǎn)。

三、我國互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系構(gòu)建

(一)構(gòu)建完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理法制體系

針對互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)，我國已經(jīng)出臺了《個(gè)人信用信息基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫管理暫行辦法》《電子銀行業(yè)務(wù)管理辦法》等相關(guān)法律法規(guī)?；诨ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺形式和業(yè)態(tài)的創(chuàng)新復(fù)雜性和發(fā)展快速性，需要建立起一套與時(shí)俱進(jìn)不斷完善的互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理法制體系。首先，對于現(xiàn)有的涉及金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理法律法規(guī)，根據(jù)互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行修改和完善；其次，加快設(shè)立專門針對互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理的法律法規(guī)，并提升相關(guān)法律制度的層級，為互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的建立提供堅(jiān)實(shí)的法律基礎(chǔ)。

針對互聯(lián)網(wǎng)金融中來自資金需求方的信用風(fēng)險(xiǎn)，需要在法律和制度兩方面進(jìn)行完善。

1.法律方面

《民法通則》中明確指出公民具有個(gè)人隱私權(quán)和個(gè)人信用權(quán)，為了強(qiáng)化公民的個(gè)人信用觀念，促進(jìn)社會形成良好的信用氛圍，需要在此基礎(chǔ)上制定嚴(yán)格的關(guān)于個(gè)人信用信息濫用和惡意信用違約的處罰機(jī)制。

2.制度方面

第一，要通過建立互聯(lián)網(wǎng)金融失信懲戒機(jī)制，增強(qiáng)信用交易者之間的硬約束力和軟約束力，推動社會信任機(jī)制的建立，提高互聯(lián)網(wǎng)金融中資金需求方的失信成本，形成對失信者的社會威懾力，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融信用交易行為的普遍化、正規(guī)化和秩序化；第二，加強(qiáng)社會信用文化建設(shè)，加強(qiáng)對信用行為人信用理念的培養(yǎng)，加強(qiáng)對信用自律的引導(dǎo)，促使信用行為人自覺遵守誠實(shí)守信的社會價(jià)值理念；第三，建立關(guān)于失信行為的黑名單制度和失信修復(fù)制度，激勵那些有失信行為者對于過去的失信行為進(jìn)行修復(fù)，走上守信的道路。

針對來自互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用風(fēng)險(xiǎn)，要加強(qiáng)對互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的立法建設(shè)。第一，應(yīng)以互聯(lián)網(wǎng)金融平臺出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)案例為依據(jù)，及時(shí)制定規(guī)范平臺行為的相關(guān)法律；第二，完善關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺經(jīng)營商品監(jiān)管的相關(guān)法律，對于互聯(lián)網(wǎng)金融平臺為了經(jīng)營相關(guān)商品而引入的第三方擔(dān)保機(jī)構(gòu)，需通過法律建立嚴(yán)格的準(zhǔn)入機(jī)制及權(quán)威的評級制度，明確二者的權(quán)利和義務(wù)，并向投資者披露完整和真實(shí)的相關(guān)信息；第三，加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融平臺危機(jī)管理相關(guān)的立法建設(shè)。平臺信息是互聯(lián)網(wǎng)金融的基礎(chǔ)，一旦平臺大數(shù)據(jù)信息遭到破壞，將給互聯(lián)網(wǎng)金融平臺帶來致命的打擊，因此為了規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融平臺在面對互聯(lián)網(wǎng)金融危機(jī)時(shí)的行為，需要建設(shè)并完善相關(guān)的法律體系。

針對互聯(lián)網(wǎng)金融平臺的信用信息風(fēng)險(xiǎn)，第一，要健全關(guān)于隱私和個(gè)人信息保護(hù)的法規(guī)，保護(hù)在互聯(lián)網(wǎng)金融平臺中的個(gè)人隱私不受侵害；第二，要完善關(guān)于政府和企業(yè)信息披露的法律法規(guī)，避免虛假信息的傳播，增加互聯(lián)網(wǎng)金融市場信用信息的透明度，保護(hù)政府機(jī)密和企業(yè)的商業(yè)機(jī)密不受損害；第三，要完善互聯(lián)網(wǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理中征信業(yè)管理的法律體系，規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融征信業(yè)務(wù)的運(yùn)營管理，確保征信產(chǎn)品的權(quán)威性、準(zhǔn)確性，促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融征信行業(yè)的健康發(fā)展。

(二)大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)助力互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系構(gòu)建

互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)是互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)管理體系的核心組成部分，是協(xié)助授信者判別和控制金融風(fēng)險(xiǎn)、提高信用風(fēng)險(xiǎn)管理效率的重要手段，具有降低信息不對稱程度、促進(jìn)信用交易、懲罰失信、規(guī)范信貸規(guī)模等功能。

央行征信管理局建立的個(gè)人信用信息數(shù)據(jù)庫是我國傳統(tǒng)征信系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其數(shù)據(jù)來源以商業(yè)銀行的報(bào)送的授信者歷史貸款信用記錄為主，覆蓋范圍有限。在中小型企業(yè)信貸領(lǐng)域，授信機(jī)構(gòu)和中小型企業(yè)間存在著嚴(yán)重的信息不對稱問題，造成了中小型企業(yè)“征信難”的問題?；ヂ?lián)網(wǎng)金融與大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的結(jié)合，有效地彌補(bǔ)了傳統(tǒng)征信業(yè)在個(gè)人和中小型企業(yè)征信上的不足，促進(jìn)我國征信行業(yè)產(chǎn)生了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人及企業(yè)征信中的應(yīng)用

互聯(lián)網(wǎng)金融信用數(shù)據(jù)具有來源廣泛、數(shù)據(jù)量巨大、更新頻繁以及結(jié)構(gòu)復(fù)雜等特點(diǎn)。其數(shù)據(jù)源主要分為三個(gè)部分：第一是來自第三方合作機(jī)構(gòu)的信用數(shù)據(jù)，包含傳統(tǒng)的結(jié)構(gòu)化的信貸信息，也包含法律記錄等非結(jié)構(gòu)化信息；第二是來自互聯(lián)網(wǎng)平臺的個(gè)人行為數(shù)據(jù)，包括在電商平臺的瀏覽及購買行為、搜索引擎的搜索行為等；第三是用戶申請授信的授權(quán)征信機(jī)構(gòu)信息，主要包括電話賬單、水電煤氣等生活賬單，學(xué)歷、收入及社保繳納記錄等信息。大數(shù)據(jù)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融的結(jié)合，為海量互聯(lián)網(wǎng)金融數(shù)據(jù)的采集、存儲以及快速的信息提取提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

基于以上闡述的互聯(lián)網(wǎng)金融信用數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，可以借鑒當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)普遍采用的“流批一體”的大數(shù)據(jù)建模理念，以央行為主導(dǎo)建立互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人及企業(yè)征信數(shù)據(jù)倉庫。該數(shù)據(jù)倉庫可以分為離線和實(shí)時(shí)兩部分，其中離線數(shù)據(jù)倉負(fù)責(zé)存儲全量的信用數(shù)據(jù)，保證了數(shù)據(jù)的完整性。實(shí)時(shí)數(shù)倉負(fù)責(zé)對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的收集和計(jì)算，保證了數(shù)據(jù)的實(shí)效性。在互聯(lián)網(wǎng)平臺服務(wù)端，采用Flume構(gòu)建日志收集系統(tǒng)，它是一種高可用的，分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，可以高效率的將多個(gè)服務(wù)器中收集的日志信息存入HDFS(Hadoop分布式文件系統(tǒng))，并建立離線數(shù)據(jù)倉庫。同時(shí)可以使用Hive、Spark等技術(shù)對離線數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行批量處理，將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)倉庫中，供后續(xù)分析使用。數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性對于互聯(lián)網(wǎng)征信體系來說也是至關(guān)重要的，可以使用以Kafka及Flink為基礎(chǔ)的流計(jì)算平臺體系進(jìn)行實(shí)時(shí)用戶行為收集及聚合計(jì)算，構(gòu)成實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)倉庫。來自各互聯(lián)網(wǎng)平臺的離線和實(shí)時(shí)信用數(shù)據(jù)由央行匯總并進(jìn)行后續(xù)處理，形成完善且權(quán)威的互聯(lián)網(wǎng)金融征信數(shù)據(jù)體系。

數(shù)據(jù)安全和數(shù)據(jù)隱私是數(shù)據(jù)共享融合過程中遇到的嚴(yán)峻問題，為了解決這一問題，除了設(shè)立相關(guān)的法律制度之外，可以采用隱私計(jì)算技術(shù)對敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算和信息提取。隱私計(jì)算可以在不暴露隱私數(shù)據(jù)的前提下實(shí)現(xiàn)對于數(shù)據(jù)的分析和計(jì)算，在充分保護(hù)數(shù)據(jù)和隱私安全的前提下，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的轉(zhuǎn)化和釋放。

2.人工智能技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人及企業(yè)征信中的應(yīng)用

在大數(shù)據(jù)技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系融合的基礎(chǔ)上，應(yīng)用人工智能技術(shù)，可以讓更多的信用信息數(shù)據(jù)被更充分的利用。

個(gè)人信用評分的計(jì)算是人工智能在互聯(lián)網(wǎng)金融征信體系建設(shè)中的一項(xiàng)重要應(yīng)用，它是互聯(lián)網(wǎng)金融信貸業(yè)務(wù)的重要組成部分，是貸款平臺向金融消費(fèi)者提供信貸的基本決策因素。傳統(tǒng)的個(gè)人信用評分需要人工檢查申請人的信用報(bào)告和信貸歷史等信息，按照業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行評估，效率較低且難以保證客觀性。人工智能技術(shù)的使用，使互聯(lián)網(wǎng)金融實(shí)現(xiàn)了個(gè)人信用自動評分的自動化流程，該流程和傳統(tǒng)方法相比，具有成本更低、過程更高效以及信用評分結(jié)果更客觀的特點(diǎn)。

傳統(tǒng)的信用評分包括了消費(fèi)者的5個(gè)方面(5C)，即品質(zhì)、能力、資本、資產(chǎn)抵押情況和經(jīng)濟(jì)環(huán)境，一般包括收入、信貸歷史、銀行賬戶信息、個(gè)人房產(chǎn)等因素。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用，互聯(lián)網(wǎng)金融平臺獲取和存儲數(shù)據(jù)的能力得到了顯著的提升，互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人征信體系可以應(yīng)用更全面的用戶屬性建立信用評分模型。常用的信用評分模型一般包含邏輯回歸模型、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些模型雖然原理不同，但在結(jié)果可解釋性和學(xué)習(xí)精度上各有所長，可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景的需要選擇合適的模型進(jìn)行建模。

社交媒體的日益普及為互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系提供了一個(gè)全新的發(fā)展契機(jī)。社交媒體上的信息是用戶生成內(nèi)容，因此可以用來深度挖掘用戶信息，作為互聯(lián)網(wǎng)金融信用體系評分模型的有效補(bǔ)充。一般采用自然語言處理技術(shù)，通過用戶發(fā)布的文本分析用戶的情感傾向、注意焦點(diǎn)以及社會關(guān)系等個(gè)人屬性。例如，可以應(yīng)用BERT模型，對社交平臺文本信息進(jìn)行建模，從中檢測用戶的人格特質(zhì)，如外向性、盡責(zé)性和開放性等補(bǔ)充到信用評分模型中，以提高模型準(zhǔn)確度。

當(dāng)信用評分的主體為企業(yè)時(shí)，評分結(jié)果被稱為針對企業(yè)的信用評級。在金融市場上，信用評級機(jī)構(gòu)提供的評級結(jié)果是投資者選擇優(yōu)質(zhì)的企業(yè)進(jìn)行投資的重要依據(jù)?；ヂ?lián)網(wǎng)金融體系也應(yīng)用人工智能技術(shù)對于企業(yè)進(jìn)行自動化信用評級。模型引入負(fù)債、現(xiàn)金資產(chǎn)、銷售額、利潤、盈余、固定成本等企業(yè)特征，輸出客觀、準(zhǔn)確的企業(yè)信用評級結(jié)果。關(guān)于企業(yè)的社交媒體大數(shù)據(jù)體現(xiàn)了專業(yè)機(jī)構(gòu)和公眾對企業(yè)的整體評價(jià)，反映了企業(yè)未來的經(jīng)營價(jià)值。社交媒體中企業(yè)相關(guān)的信息包括文本、圖像等，可以應(yīng)用多模態(tài)分析技術(shù)從中捕捉投資者情緒與企業(yè)信用價(jià)值之間的關(guān)系。多模態(tài)分析是從不同類型數(shù)據(jù)的融合數(shù)據(jù)集中提取有價(jià)值信息的方法，對于文本數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用自然語言處理模型提取投資者的情緒傾向，如應(yīng)用ELDA(情感潛在狄利克雷分布模型)；對于圖像數(shù)據(jù)，可以應(yīng)用MVSO(多語言視覺情感)框架提取隱含在圖像中的投資者情感傾向。應(yīng)用多模態(tài)技術(shù)從社交媒體數(shù)據(jù)中提取的投資者對于企業(yè)的情感傾向等特征，有效的補(bǔ)充了互聯(lián)網(wǎng)金融中的企業(yè)信用評級體系，提升了評級結(jié)果的權(quán)威性、準(zhǔn)確性以及客觀性。

四、結(jié)語

互聯(lián)網(wǎng)金融與傳統(tǒng)金融市場相比容易產(chǎn)生更嚴(yán)重的信用信息風(fēng)險(xiǎn)，為了規(guī)避此類風(fēng)險(xiǎn)帶來的沖擊，需要建立一個(gè)完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系。建立完善的互聯(lián)網(wǎng)金融信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系需要從以下兩方面入手：第一，應(yīng)用大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)建設(shè)完善的互聯(lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)；第二，健全相關(guān)法律制度?；ヂ?lián)網(wǎng)金融征信系統(tǒng)建設(shè)工作主要包含互聯(lián)網(wǎng)金融個(gè)人信用評分和企業(yè)信用評級兩個(gè)方面，大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)的引入構(gòu)建完善的信用信息數(shù)據(jù)管理體系，提升了征信數(shù)據(jù)的權(quán)威性和客觀性。因此，大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)金融的不斷融合，互聯(lián)網(wǎng)金融法律體系的不斷完善，是推動社會形成良好的信用風(fēng)氣，構(gòu)建完善的互聯(lián)網(wǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系的基礎(chǔ)。