大数据背景下互联网金融企业风险监管探究——从某金融科技企业被暂缓上市切入

金香爱， 王曼迪

（郑州大学法学院，郑州 450001）

1 问题的提出

互联网金融是互联网经济与金融创新合力下的新型金融业务模式，随着近年来网商平台的迅速发展，互联网金融呈现繁荣景象，但繁荣表象的背后实则暗流涌动，引发多方关注的某金融科技企业暂缓上市事件，暴露出互联网金融企业现存的诸多问题。2020年11月，中国人民银行和中国银保监会共同发布《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》，并对某金融科技企业提出整改要求。2021年4月12日，人民银行、银保监会、证监会、外汇局等金融管理部门再次联合约谈，要求其从纠正不正当竞争行为、打破信息垄断、纳入金融监管、落实审慎监管、管控基金产品流动风险等方面提出整改措施。这一系列连续的金融监管操作，形成了对以网络小额借贷为代表的互联网金融利弊的大讨论，民众和业界深感互联网金融“严格监管”的时代已经到来。互联网金融行业信息高度密集的特点决定了其务必走在大数据改革浪潮的前沿，仅仅在传统金融监管模式基础上进行调整已经不能适应当下互联网金融发展的脚步，收集分析繁琐庞杂的金融数据，利用大数据技术建立金融监管平台已经成为大势所趋。本文意从某金融科技企业被暂缓上市的背景案例出发，在利用大数据技术背景下，通过分析和梳理互联网金融行业现存的巨大安全隐患和风险，提出完善互联网金融监管的一些思考和建议，使得金融监管中的大数据监管真正转变为金融业的效益优势和竞争优势，助力金融强国梦的实现[1]。

2 互联网金融行业潜在风险分析

2.1 潜藏的系统风险

2.1.1 极少的自有资金 截止至2020年6月，某金融科技企业累计向市场投放贷款2.1万亿元，其中针对个人消费者发放的消费贷款达到1.7万亿元，放贷规模位居国内第一。然而，在其作为主要营收项目的小微贷款的资金中，企业自有资金占比不到2%，其余98%的资金都来自其他金融机构的再贷款或者证券化的融资。这种行为违反了《巴塞尔协议》关于资本充足率的规定，存在极大的风险。

2.1.2 资产证券化次数过多 以该金融科技企业的一次资产证券化发行为例，集团通常将数亿的债权设计为三个层级，即最优质资产层级、中等优质资产层级和最高风险资产层级。其中，最优质资产层级资金占比最高，利率最低，最高风险资产层级资金最少，利率最高。由最高风险资产给中等优质资产做担保，再由中等优质资产给最优质资产做担保，在这样的层级设计下，倘若集团经营不善发生亏损，也是由最高风险资产层级优先承担损失。企业将证券化操作后的债券投入市场，绝大部分被银行或其他金融机构购买，剩余小部分未被购买的最高风险资产债券，再由集团下属的众多子公司在彼此之间交叉购买。其中，最高风险资产都是集团以上一次资产证券化募集到的本金在不同子公司间交叉购买，这样循环往复的操作下来，风险被转嫁在社会投资者身上。一旦贷款收不回来或经营状况恶化，该企业最多赔光三十多亿资本金，剩下的损失需要由银行和其他金融机构来承担，但是银行作为传统金融机构并不具备生产能力，最终承担风险的仍是储户[2]。

2.1.3 高杠杆 某金融科技企业通过不间断的资产证券化，将自身杠杆做大到120倍，然而越高的杠杆意味着越差的风险承受力。为了规避高杠杆给企业带来的风险，该企业选择将部分贷款业务包装成金融产品卖给其他金融机构，让出部分利润。从企业内部来看，这一操作虽然提高了现有资金的安全性，但风险并没有消失，只是转移到了外部，如果该种类型的金融产品在社会上销量达到一定规模，那么整个社会都会和金融系统风险捆绑在一起，企业一旦操作不当或者金融整体运势下行，就会在行业内引发连锁反应，给全国乃至全球经济带来不利影响。

2.2 征信体制不健全造成的信用风险

以某金融企业为代表的网络小额贷款主要依靠信用开展，并不需要借款人任何财产的抵押担保，由于网络小额贷款本身具有极强的虚拟性，因此需要有一套完善的社会征信体制来保障互联网金融的正常经营。我国现阶段，行业内主要依靠以央行为主导的征信体制，但央行征信体制的覆盖率不高，仅占市场份额的三分之一，对网络小额贷款活动中借款人的征信覆盖率较小，征信行业发展良莠不齐。虽然以某金融企业为代表的行业巨头利用自身优势依托大数据技术，通过某信用对借款人进行信用评估，但由于不同互联网金融企业间沟通存在问题，获取的个人信用数据十分有限，数据来源单一，无法对借款人的信用状况做出精准评价，因此部分网贷的借款人为了获取贷款资格故意隐瞒真实信息，骗取贷款。虽然目前很多互联网金融企业已经具备事前审核机制和事后保障机制，但保障手段十分单一，获取信用信息渠道狭窄，事中监管缺位，面对突发事件，无法及时采取保障措施，十分被动[3]。

2.3 金融监管缺失带来的监管风险

我国现阶段实行以机构监管为基础的中央、地方双规并行的监管模式，很容易因为监管职权划分不清出现监管盲区。像某金融企业这样的小额贷款公司，由银保监会和央行监管，但资产证券化业务是在证监会的监管范围内，由此就产生了一个监管漏洞，银保监会不能对资产证券化业务履行监管手段，而证监会又无法对某金融企业进行监管。针对这一问题，证监会出台政策限制ABS循环次数，银保监会和央行着手对某金融企业实施监管，强制降杠杆，然而这样的事后监管措施十分被动，可能会给金融市场带来意料之外的风险[4]。

2.4 金融法制建设落后带来的法律风险

由于互联网金融兼具互联网的技术性与金融的虚拟性，全新的金融业态催生了新的金融产品、交易模式，在现有的金融法律制度下对上述新鲜事物进行规制，明显“水土不服”。虽然近年来伴随着互联网金融的发展，我国出台了一系列的规制性文件，但这些文件规制范围窄，仅针对某一类的互联网金融产品，具有很大的局限性，并且现有文件往往仅从法学视角展开，无法体现互联网金融技术性的特点，也无法及时反映技术变化，规制性文件欠缺技术规范，对互联网金融的规制就无法全面进行。

3 大数据与互联网金融监管的融合

互联网金融发展速度快，方式多元化，面临的风险不断加大，只有综合运用大数据技术，构建大数据金融监管平台，从机构、功能、业务等方面对大数据进行深入挖掘，建立行业动态监管体系，才能将现有金融监管模式进化到大数据驱动下的全景式管理模式，提高金融机构监管水平。当前，发展大数据金融已经成为塑造国家竞争力的重要举措，构建大数据金融监管平台对深化供给侧结构性改革，推进现代化经济体系建设进程意义非凡。大数据的理念和技术手段能够帮助金融监管当局从体量庞杂、关联密切的微观金融数据当中分析凝练出系统性金融风险信息，将未来金融发展面临的诸多不确定因素变为确定，从而实现对金融系统性风险的预测和审慎监管，在风险产生的源头进行管理，大大降低金融风险带来的危害[5]。

4 复归互联网金融监管

4.1 限制经营范围，降低杠杆倍数，规定资产证券化次数

《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》针对业内常见的高杠杆、无限制资产证券化等问题做出了详细规定。其第四条规定，“小额贷款公司开展跨省业务需获得银保监会批准”。此条严格限制了网络小额贷款公司的经营范围，避免了金融风险的扩散[6]。第十二条对自有杠杆和资产证券化做出明确要求，其中第一款明确规定“资金杠杆不得高于净资产的一倍”。企业自有资金是有限的，在这样的情况下，某金融企业通过贷款获得的资金最多就是净资产的一倍，可以说很好的降低了资产的部分杠杆。第二款规定“资产证券化不得超过四次”，以前该金融企业获得大量资金的原因就是依靠资产证券化，可以说高杠杆就来自于此。文件对资产证券化的次数进行了规定，也可以理解为通过资产证券化可以实现的杠杆只能是四倍，这就意味着类似的互联网金融企业想要通过资产证券化放大杠杆，撬动大量社会资本已经不再可能，在源头上对此类风险进行了限制。第十五条对小额贷款公司开展联合贷款业务做出限制，其第一款规定“不得将授信审查，风险控制等核心业务外包”，此条有助于大幅度降低互联网金融企业的坏账风险，提高网络小额贷款用户质量，防止金融风险的扩大与转移。第三款对小额贷款公司的出资比例做出限制，“单笔联合贷款中，小额贷款公司出资不得低于30%”，这意味着同样需要撬动1.8万亿联合贷款，某金融企业至少需要5400亿的出资，而该企业的初始资本金仅有350亿元，这一规定大大降低了杠杆倍数，避免了因为一个企业的决策失误而导致整个社会处在金融风险之中，这种风险正是央行一贯以来竭力禁止的系统性风险。只有严守系统性风险的底线，才能真正实现金融的普与惠[7]。

4.2 严格把控基础资产违约风险，建立大数据信息库，加强全过程监管

基础资产所带来的稳定的现金流为整个资产证券化业务提供了资金来源，因此把控基础资产违约是资产证券化风险管控的重中之重，面对庞大的的互联网金融参与群体，只有通过大数据技术对其信息进行整合分析，从贷前、贷中、贷后三个环节加强对资金安全的管理，构建满足金融监管者需求的企业级大数据信息数据库，才能使得金融监管过程全覆盖成为金融领域监管常态。

首先，建立贷前信用评级制度。借款人失信对互联网金融企业来说是各种风险产生的源头，要最大限度上降低金融风险，就要从源头上加以遏制，利用大数据技术，对借款人信用信息进行全面体系化的分析，控制失信行为给互联网金融企业带来的不利影响。因此，制定一个由政府主导、面向全国、覆盖领域广的大数据信用评级制度十分必要。严格统一的信用采集标准，能够最大程度上减轻互联网金融企业获取信用数据的成本，同时也能避免数据资源浪费。鉴于不同企业之间由于利益竞争等原因存在沟通壁垒，建议由政府主导，建立全国范围内的金融信息大数据库，以该数据库为基础衍生出实名制个人信用评级机制，及时收录个人信用数据。互联网金融企业可根据数据库内收录的借款人日常消费、出行等记录，利用大数据评级系统进行综合分析评估，得出借款人信用分数。评估结果在固定周期内动态更新，以保障数据新鲜度与完整度。企业可支付一定的费用来获得借款人的信用信息，从而对借款人偿还能力做出合理评价，及时有效防范金融风险。

其次，加强贷中资金动态管理。运用大数据技术保障资金流动的安全性，将不同金融监管机构纳入大数据信息库的管理主体序列，通过联合银行等传统金融机构，对借款人的账户资金的流入、流出情况进行监控，及早排除账户异常客户，保障借款人质量，了解每笔借款的实际用途，保障每笔借出资金按照借款用途落在实处。

最后，强化贷后风险防范。利用大数据技术进行贷后风险防范，通过对借款人资金流向、业务往来等信息的收集分析，深入了解借款人真实财务状况，预判可能面临的风险，便于及时采取防范措施，从而强化金融风险管理效力，降低基础资产违约风险。

4.3 建立大数据金融监管平台，完善金融监管体制

我国现阶段实行以机构监管为基础的中央地方双规并行的监管模式，很容易由于不同金融监管机构监管职权划分不清出现监管真空。某金融企业在短短几年内完成上百次的资产证券化，一部分原因是由于现有金融监管体制存在监管漏洞，资产证券化业务在证监会的监管职能之中，但证监会的监管职权限制其不能对某金融企业采取措施，而央行和银保监会作为监管部门又无权规制资产证券化业务，不能仅依靠不同部门之间联合约谈的方式履行监管职能，事后监管模式不仅十分被动而且人为加大了监管机构的工作量，不利于金融行业监管稳定业态的形成，因此，运用大数据技术与理念建立一体化的金融监管平台是大势所趋。笔者建议转变现有监管模式，由过去按照行业划分的机构性监管转变为基于金融产品功能划分的功能性监管，从中央到地方，进一步细化权力，最大程度上避免监管真空。根据不同金融产品的功能特性，构建不同的监管模型，通过大数据技术与监管模型的组合形成管理一体化 、决策一体化、数据一体化的大数据金融监管平台。管理一体化是指通过大数据技术整合不同金融行业中的各项金融业务，根据不同层级、不同行业的经营特点，构建满足不同监管需要的金融联动管理体系，避免类似于该公司的监管漏洞再次发生。决策一体化是指在利用大数据技术与理念的基础上，对不同监管机构的决策信息进行汇总，既可以提高金融监管效率，又可以避免监管资源的浪费，从源头上杜绝多头监管、重复监管现象发生。数据一体化是指不同领域、层级的金融监管机构将自己监管职权范围内所掌握的金融数据，依托大数据技术在整个金融监管机构内部实现资源共享，从而实现监管数据从局部向全局的转变，以往的金融监管机构由于数据信息掌握的不全面，不同监管机构之间沟通匮乏，导致对金融行业的监管始终落后于金融产品的发展，通过不同监管数据信息在行业内的流通，实现大数据与金融监管的有效耦合，切实提升金融监管效能[8]。

4.4 加强互联网金融法制建设

金融监管机构在履行监管职责时必须要有相应的法律法规予以支撑，互联网金融法制建设必须及时准确的反映金融创新，否则金融机构以此为根据开展的监管行为必然是不合时宜的。在互联网金融立法层面，相应的规制性文件必须要体现“技术化”的特性，不能仅从法学角度提出规制建议，相应的监管法规务必要准确反映互联网技术创新。在现有的互联网金融规制文件当中，根据现阶段互联网金融的发展特点，增加相应的技术性规范，完善互联网金融法制体系。在金融监管机构的执法过程中，要结合不同金融产品的大数据监管模型，建立互联网金融行业风险预警机制，以高效、低成本的方式开展互联网金融监管，使金融监管机构的监管行为产生更高的公共效能。

5 结语

伴随着互联网技术的发展，金融领域的边界被打破，但要明确的是无论互联网金融如何发展，都不能掩盖金融本质，互联网金融本是对传统金融的突破与创新，是一件益事，可以成为传统金融的有益补充。运用大数据技术，构建互联网金融监管平台，才能助力金融行业稳健发展。互联网金融是未来金融的发展方向，也充满着机遇与挑战[9]。