【摘要】2015年末到2016年初，中國互聯網金融進入了政府監管的時代。在此期間，政府查封了幾個大型的冒牌互聯網金融公司，并且公布了它們的非法經營手段和其他違法行徑。悲觀的人們感覺互聯網金融進入了一個長期的寒冬。相反地，樂觀的人們感覺互聯網金融的真正春天就要到來了。無論如何，人們希望更多地了解互聯網金融的行業特性和風險管理。因此，本文從信息經濟學出發來分析P2P互聯網金融風險的本質內容，同時提出一個P2P互聯網金融的信息流風險控制理論模型，以此分析今天的P2P貸款行業的現狀。最后，本文指出互聯網金融的發展前景和基本趨勢，希望可以對關心互聯網金融風險管理的各界人士有所啟發。
【關鍵詞】互聯網金融 行業特性 風險管理 理論模型
【中圖分類號】F830.39 【文獻標識碼】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2017.03.007
趙建良，香港城市大學信息系講座教授，清華大學“長江學者”講座教授。研究方向為信息技術管理及在商務、教育和金融等領域的信息技術與服務研究。主要著作有《Business Enterprise, Process, and Technology Management: Models and Applications》《Big data commerce》等。
P2P貸款的風險問題與信息經濟學理論
在互聯網產生之前，P2P貸款的前身被稱為民間借貸。其主要功能是家庭內部和家庭之間在發生資金短缺時互相借貸，這可以視為P2P貸款的純線下模式。民間借貸存在的基礎，是由于銀行的業務范圍往往不能夠涵蓋某些個人的貸款需求。當然P2P貸款和傳統的民間借貸有很大的不同。許多民間借貸并不一定通過合法的公司來進行，可能主要是發生在個人之間，或者通過地下公司來進行。P2P貸款的純線上模式，最初產生于電子商務條件下的借貸環境。比如，阿里巴巴開發了P2P貸款來資助它的小微淘寶網商。因為阿里巴巴非常了解淘寶網商的現金流和經營情況，所以這種純線上的貸款模式，其風險也是相對可控的。然而對于其他的P2P貸款公司而言，由于缺乏對貸款人償還能力的了解，純線上模式就不太行得通。因此，大部分P2P貸款公司采取線上出借流程與線下貸款流程相結合的模式，也就是所謂的O2O模式。此模式的特點，就是利用線上出借流程來降低管理成本，同時線下貸款的管理流程又可以最大限度地降低壞賬風險。
和其他信貸業務的風險一樣，P2P貸款風險可以用經濟學的信息不對稱理論和代理人道德風險理論來分析①。信息不對稱理論是說，交易的雙方對風險的認識程度是不同的。比如，對于借款方的償還能力，借款方本身一定比出借方知道的多些。而且，借款方常常有意識地隱瞞或無意識地忽略一些相關信息?？赡軙е鲁鼋璺綄J款的風險估計不足。代理人道德風險理論，是指貸款公司內部的某些個人為了促成貸款交易而有意無意地忽視出借方的利益。特別是在大型的P2P貸款公司，其雇員、派出單位或分公司，都有可能為了短期利益而放棄或削弱風險控制。
盡管所有的金融公司的核心問題是如何控制風險，P2P貸款業務的風險比傳統的金融企業還要大些。這是因為銀行往往已經掌握了風險比較小的貸款業務，而不能從銀行獲得貸款的業務，才會進入P2P貸款的業務范疇。因此，P2P貸款的風險管理有很多傳統銀行的風險管理中沒有涉及到的復雜性。因此，本文會重點探討P2P貸款風險的特殊性問題。另外一個和風險控制相關的新興經濟學研究是源于生態學研究的信號學理論。信號學理論主要研究信號傳遞和信號甄別的特征。信號傳遞模型（Signaling model）指出通過可觀察的行為，市場的各個主體可以傳遞商品價值或質量的確切信息，信號甄別模型（Screening model）指出市場的各個主體可以通過不同的方法來甄別信息的真實性。
值得指出的是，本文的目的不是探討信息經濟學，而是運用信息經濟學的現有概念來理解P2P互聯網金融中的現象。比如，信息不對稱理論和代理人風險理論讓我們更加容易地理解各種金融風險的必然性，信號學理論讓我們更加容易地理解大數據征信的價值。
P2P貸款體系中的經濟關系
P2P貸款體系的基本模式其實十分簡單易懂。它包括三個基本部分：出借方、中介公司和借款方。出借方的經濟目的是通過貸款來獲得收益。借款方的目的是通過借款取得資本來完成自己的經濟行為。中介的功能是幫助出借方和借款方取得聯系并建立合同，通過收取手續費來獲得收益。對于出借方，中介具有獲取高質借款方的功能，甚至包括追債功能。因此，中介需要對借款方的還債能力及各種相關信息作深入了解。但是，由于出借方、中介、和借款方的種類不同，特別是中介的服務內容和功能不同，就產生了形形色色的商務模式。出借方的種類，包括個人出借方和實體出借方。不同種類的出借方的風險承受能力會有所不同，同時對出借利率的追求也有所不同。因此，不同出借方對借款方的要求和對中介的要求也會有很大的不同。
中介的種類可以根據功能來進行劃分。首先，商務流程可以分為線上、線下和線上線下的融合。其次，它的服務內容可以分為客戶推薦、客戶對接、風險保障及催款服務，等等。而且，中介的種類理論上又可以分為有資金池和無資金池兩類。（當然，從2016年起，政府已經規定P2P貸款公司不得設資金池。）最后，貸款公司內部的結構，也很值得關注。因為這些因素對公司的運作效率、運作成本、和運營風險都有很大關系。
借款方的種類首先可以分為個人家庭用款和小公司經營資本借款。同時，還可以分為有擔保借款和無擔保借款。其次，借款的多少可以分為小額、中額和大額。最后，借款的時間可以分為短期、中期和長期。諸如此類，不同借款方的種類會導致借款風險的不同和借款利率的不同。了解這些因素就可以知道為什么貸款公司的種類會變化多端。對于出借方來說，其目的是要選擇一個比較好的貸款中介，獲得風險比較小的借款人。對于平臺監管單位來講，不同中介所產生的風險不同，因此風險監管的策略和方式也就有所不同。
P2P貸款的風險來源分析
P2P貸款的風險來源分為以下四大類。第一類是由于出借方的貪心與無知所導致的受騙上當。比如，已經被封閉的易租寶竟然可以從幾萬人手里騙取幾百億人民幣的出借款。易租寶只是打著P2P貸款的幌子，干得卻是龐氏騙局的把戲。如今，政府已經整治了易租寶之類的假P2P貸款公司。此類風險已經大大減少。另外一個也已經被查封的中晉系案例，雖低于易租寶的融資總量，但與其龐氏騙局的手法如出一轍。為了擺脫融資客戶數量的限制，中晉系竟然成立了200多家分公司來實現總融資量。
從信息經濟學來講，這屬于出借人和中介中間的信息不對稱所導致的風險。從理論上來說，降低此類風險的辦法，就是要想辦法降低此類信息不對稱的程度。其中一個方法就是要求大宗貸款一定要有金融律師的參與。但是，這會增加出借人和中介的成本。另外一個方法，就是由監管機構了解和掌控中介公司的業務流程，從而讓龐氏騙局或者其他違法業務不能夠產生和存在。
P2P貸款的第二類風險來源于中介的風險。如上所述，易租寶屬于惡性中介風險。假中介在欺詐方面是無所不用其極，包括成立多個公司來運作假項目以制造假現金流。其目的是為了掩蓋公司的龐氏騙局真相。此類公司的社會風險巨大，因為它會導致成千上萬的出借方血本無歸。另外一種短期中介風險，是因為經營不善，入不敷出，所以只好關門了事。這類中介公司的跑路，一般是因為無法償還債務，或者開不出工資，只好逃之夭夭。此類中介風險對出借方來講，也是非常慘痛的。還有一種長期中介風險是由于其風險控制能力不強，從而導致壞賬率過高，引起出借方的經濟損失。此類中介的長期生存能力是值得懷疑的。許多目前存在的P2P貸款公司將會消失的主要原因正在于此。一旦發生重大的經濟波動，這類公司就會倒臺。
在今天的大數據時代，政府完全有能力通過觀察中介公司的數據流來監管中介公司風險。因為中介公司不能擁有資金池，他們的借貸流程必須通過銀行來實現。政府監管機構完全可以通過觀察中介公司和銀行之間的資金流動來測定中介公司是否有違法經營的嫌疑。也就是說，對金融信息流的掌控，可以降低出借方和中介公司之間的信息不對稱程度，從而大幅度降低惡性、短期和長期中介風險的程度。因為監察數據流的成本遠遠低于人工監察風險的成本，利用大數據來監查中介風險可以大幅度降低全社會的風險管理成本，從而產生一個新興政府業務。這可以說是深化政府改革的一個新機遇。
第三類風險主要和借款方有關。正常的P2P貸款的安全性，最終取決于借款方的誠信和償還能力。如果借款方缺乏誠信，有可能借款方根本就沒有打算償還借款。規避這種風險的辦法，就是要通過對借款方償還借款的歷史情況進行深入了解來搞清楚借款方的誠信情況。這就是我們常說的征信問題。征信問題的部分信息，可以通過線上手段解決，但不是全部信息都可以通過線上進行了解。另外一種借款方風險就是償還能力不足。此種風險的規避方法，就需要了解借款方借款原因以及目前的經營狀況。和信譽歷史相比，具體的償還能力很難通過線上的手段來了解。這就需要貸款公司對借款方的家庭背景、經營狀況和當地的經濟情況進行深入的實地了解。
相對于借款方風險，中介公司可以通過多種渠道來降低信息不對稱性。除了從銀行和政府機構獲得征信資料，某些擁有大量客戶數據的中介公司，比如阿里巴巴下屬的螞蟻金服，可以進行大數據征信分析和償還能力分析。通過對借款客戶的淘寶購物及其他行為進行分析，以判斷客戶的誠信程度、借款理由和償還能力。當然，和傳統的銀行借貸一樣，P2P貸款公司也可以通過資產擔保來降低借款方風險。
第四類貸款風險和監管人或監管機構有關。此類風險屬于政府對中介的監管功能。它屬于間接功能，但也是非常重要的功能。政府的功能有兩種，一是甄別出非法的中介公司并消除害群之馬，二是協助正規的中介公司提高抗風險能力。政府各相關部門可以提出P2P貸款公司的條例，以及懲辦和關閉易租寶和中晉系的做法就屬于第一種功能。而協助P2P貸款公司提高抗風險能力的功能，應該是一個長期的過程。第二種功能可以由政府直接進行，也可以通過P2P貸款業行會來激勵企業進行自律，這屬于間接協調的過程。
和政府監管相關的風險，一是監管不力，二是同流合污。此類風險屬于政府的廉政問題和效率問題的范疇，和政府進行的打擊貪腐和簡政放權活動有直接的關聯。從某種意義上講，這和電子政務有關系，也可以考慮通過信息手段來解決。上面所提到的運用大數據技術來監管中介公司和銀行之間的信息流就是其中的一個例子。打擊貪腐可以防止監管機構和非法公司同流合污。監管不力，也可能與政府的辦事能力薄弱和監察資源不足有關系。
圖
識別與監管風險的方法
上面所述的四類貸款風險，除了傳統手段以外，還可以采用各種現代方法和技術來進行監管。這包括大數據征信、大數據監管、行業自律和輿情監督。大數據征信是最新的信息技術。他的主要方法是從各個信息源收集有關個人的多種信息來進行各種計算和評分。目前在中國，除了上面提到的螞蟻金服，還有中國人民銀行提供的傳統個人信用檔案和包括芝麻信用、騰訊征信在內的八個個人征信業務提供商。大數據征信可以彌補傳統的銀行和政府的征信的不足。它的主要功能是讓那些沒有銀行借貸歷史的人可以有自己的征信資料。大數據征信的結果是讓借款方和中介有更多關于出借方信譽的信息，從而提高出借決策的正確性。
大數據監管是指政府通過從中介獲取相關數據來對中介公司的運營情況進行監督。這個方法應該屬于電子政務的擴展和創新，目前還屬于研究和實驗階段。它的功能主要有兩個方面。一是政府可以及時發現公司的非正常運營行為，讓龐氏騙局或其他的非法運營不能繼續。二是可以協助正規公司的合法運營，以便進行引導和支持。
行業自律是指同行業公司之間的互相監督和幫助。中國互聯網金融協會已于2016年3月25日在上海正式掛牌成立。協會的主要職能為按業務類型制訂經營管理規則和行業標準，作為全國性互聯網金融行業自律組織②。互聯網金融協會將會逐步實現這個功能。比如，行會可以制定行業內部的運營標準和行為規則，同時可以加強行業內部的交流和培訓。另外，同行業的企業可以聯合開發征信系統以及共享借款方黑名單。這樣就可以增加借款方的賴賬成本，達到提升整個社會道德水準的目的。在2016年國際大數據博覽會的“云計算與大數據融合發展”論壇上，融友財富提到，大數據與云計算可以“在借款客戶的篩選、額度的設定、審批效率、貸中管理、貸后管理都起到很大的作用”③，但是，不能唯數據論。互聯網金融安全的實現，必須同時依靠大數據和地面風控體系兩個相輔相成的手段。大數據可以提高放貸決策的質量④，而地面風控體系才是降低壞賬比例的要點。
互聯網金融風險輿情分析與監督，是一個新興的金融現象。一般來講，輿情分析需要搜集來自各類新聞媒體及微博、博客、論壇等社會化媒體的相關數據，包括監管類信息、引導類信息、投訴類信息等。通過對大量信息的統計分析，得出互聯網金融風險的走向，為政府、企業和個人提供相關決策依據。
P2P貸款的信息流模型
為了提升P2P貸款風險的管控能力，本文基于信息經濟學中的信息不對稱理論和代理人道德風險理論提出一個P2P模型（貸款信息流風險控制模型如下）。本模型的目的是：（1）讓出借方不容易受騙上當，（2）讓中介不能經營龐氏騙局，（3）幫助中介提高經營水平，（4）讓借款方合理借款，（5）讓壞賬率最小化，（6）支持監管機構的高效率工作。
圖中的P2P貸款的信息流風險控制模型包括了九項主要實體：出借方，中介公司、借款方、征信公司、風控機構、銀行、律師、監管機構、行業協會。圖中的粗箭頭標志了目前大部分P2P公司已經實現了的信息鏈，細箭頭標志了目前僅有少部分P2P公司已經實現了的信息鏈，虛箭頭標志了目前大部分P2P公司還沒有實現的信息鏈。下面是圖中主要信息鏈的基本情況：
（1）征信公司向中介提供個人征信資料。征信公司可以包括傳統的征信公司，比如銀行，同時包括新型的大數據征信公司。
（2）風控機構向中介提供財務擔保信息。風控機構可以是中介的子公司（如宜人貸），也可以是中介的加盟公司（如融友財富）。無論如何，中介必須和風控機構有一致的經濟利益，以避免或減弱代理人道德風險。比如，融友網的風控機構就是它的加盟店。每一個加盟店，必須交納一定量的加盟費和保證金。
（3）中介公司向出借方推薦合格的借款方信息。而借款方的選擇，是依據了征信公司提供的個人信譽資料和風控機構提供的財務擔保信息。同時中介公司還可能通過非常手段來掌握獨特的借款人信息。比如，中介公司可以和借款人同時到銀行去打印個人銀行信息。
（4）一旦出現借款方拖延付款的情況，風控機構必須及時進入追討程序。同時把追討信息及時傳遞給中介公司和出借方。
（5）中介公司及時向監管機構提供報備信息，包括資金流動信息和壞賬率信息。
（6）中介公司要向行業協會及時提供行業標準信息（簡稱行標信息），包括借款方黑名單和其他相關信息。
（7）銀行和有關實體之間的財務信息鏈，主要包括貸款往來信息。此類信息可以有效地反映互聯網金融公司的業務情況。
（8）律師和有關實體之間的法務信息鏈，主要是貸款合同信息。此類信息可以有效地映射互聯網金融中心的新業務開展情況。
上述信息流模型是一個理論模型，目的是集中展示P2P貸款的風險及管控手段。從技術角度講，行業內已經有個別公司實現了某些部分的功能。也就是說已經具備了實現的可能性。但是，它的貫徹和落實還需要技術和管理上的磨合，以及政府機構和行業協會的深入改革。無論如何，該模型可以用來展示和探討互聯網金融，特別是P2P金融風險控制的問題現狀和解決路徑，從而幫助管控前面本文中所提到的四類風險。
首先，上述的中介公司的跑路風險和經營不善風險，可以通過中介和監察機構之間的信息鏈來解決。有了這個信息鏈，監察機構就可以用人工智能的方法把中介公司的非法經營如龐氏騙局顯示出來。在國際上，審計公司用人工智能方法來監察公司的經營狀況，已經成為常規做法。這一點，應該是目前對政府監察功能深化改革的一個重要方面。中介公司的經營不善風險，也可以通過本信息鏈來顯示。具體方法，可以參照中國人民銀行對下屬銀行的監管辦法，同時加入人工智能的手段來降低操作成本。
對中介跑路風險和經營不善風險的有效規管，就會從實際上降低或消除出借方由于對金融市場的無知和追求高利率所造成的金融投資風險。同時，政府監察機構還可以規定，當投資數目超過一定數額的時候，必須經過投資律師的參與，以避免上當受騙。政府還可以進一步間接或直接提供專業投資服務，讓民眾能夠選擇較好的P2P貸款公司，以取得比較合理的投資收益。
征信公司和風控機構與中介公司之間的信息鏈，可以分別用來降低”選擇借款方”和“管控借款方”的雙重風險。解決了這兩個風險，好的中介公司就可以吸引更多的出借方和借款方，從而進一步提升規模效益，增強抗風險能力。因此，政府的監管機構也可以在這個信息鏈上做文章。通過掌控信息鏈的帶寬和質量，來降低中介公司的運營風險，從而穩定中國的金融市場，為中小企業提供充裕的資金。這對萬眾創業和全民創新有十分重要的社會意義。
P2P互聯網金融信息流和大數據征信技術
互聯網金融在2013年以來的迅猛發展對金融機構的風險控制產生了新的趨勢。傳統金融機構如商業銀行的風控是以央行征信報告為主要依據，通過專業經理人的評判，采用定性的風控方法來降低壞賬率。其弱點是容易錯失很多客戶，而且服務的分類與定制化程度不足。同時，新興的互聯網金融機構所掌握的客戶信息有限，風控經驗和風控手段都比較薄弱，其逾期率和壞賬率都比較差。新的商業機會是，移動互聯網通過電子商務和互聯網金融，導致人們大量的數據“足跡”，使大數據已經成為傳統和新興金融機構風險控制的重要手段。
上面的P2P互聯網金融信息流展示了互聯網金融生態體系中，各個相關人員和組織之間的潛在的信息流動鏈條。利用這些信息鏈中所包含的各種有關個人行為的信號，通過人工智能分析，就可以得到個人的征信評價。這就在傳統的銀行個人征信方法之外，產生了一個稱為大數據征信的新方法。大數據征信與傳統征信有很大不同。首先，傳統征信主要從銀行和政府掌握的交易數據計算出來的，而大數據征信是從非傳統數據中推導出來的。其二，傳統征信主要服務于信用比較好的人群，而大數據征信主要服務于信用偏低或者尚未建立信用的人群。其三，傳統征信技術已經相對成熟，而大數據征信技術正在發展中。
另一方面，大數據征信可以至少在三個方面彌補傳統征信之不足。首先，通過使用數以千計的參數，大數據征信的數理模型使得信用評價更加精準。這是因為大數據比傳統征信涵蓋了更多的行為信號，同時提高了信號學中提到的信號傳遞和信號甄別的能力。其次，因為納入了更為多樣性的行為信號使得大數據征信對借款人行為的來龍去脈，了解得更為深入。最后，由于大數據征信的數理模型可以納入時間參數并區分大量參數的時間效益，大數據征信產生了更具時效性的信用評判標準。
在金融創新方面，成立于2009年的ZestFinance已經籌集了超過250億美金。該公司的一組前谷歌工程師，利用谷歌的機器學習和數據的科學技術，已經創造了兩個新的互聯網金融服務，ZestCash和BASIX，前者是針對次級借款人的緊急貸款服務，BASIX是為新的人群提供貸款服務，旨在為信用分數略低于理想水平，并且幾乎要符合正規銀行貸款標準的人。據businessinsider.com報道，在這個區間的美國人有數百萬之多。特別是自2008年金融危機以來，這部分人很難得到銀行的貸款服務，因此被稱為銀行的“近貸人”。意思是說，他們常常被分析，卻總是和得到貸款失之交臂。BASIX的產生，使這部分借款人更容易地找到價格實惠的貸款。在服務推出后的前三個月，BASIX已經獲得相當快速的成長。擁有約$70億美元資產的全球最大的投資公司之一Fortress投資集團，和BASIX簽定了1億5千萬元的融資協議，主要用于BASIX的貸款業務提供新的資金。這個案例，充分說明了大數據征信帶來的社會效益。盡管直接受益者只有幾百萬人，BASIX讓投資集團利用人工智能能夠準確地找到他們，為其量身定做新的服務模式，這就是大數據征信的意義所在。
P2P互聯網金融信息流和區塊鏈技術
P2P互聯網金融信息流的局部或整體實現，需要大量的管理和技術方面的努力。金融信息流的經濟價值，有賴于跨公司以及跨行業信息流工程的可靠性和廉價性。同時，此類系統需要跨越大量的數據庫和管理體系。因此，金融信息流的實現必然是去中心化的分布式體系。這是對傳統的集中管理的信息技術和管理體制的重大挑戰。幸運的是，派生于比特幣的區塊鏈技術為解決這個問題提供了可能的發展方向⑤。
區塊鏈技術于2016年6月27日被世界經濟論壇選入了2016年度十大新興技術。該榜單由論壇的新興技術理事會編譯，與《科學美國人》雜志合作出版。入選十大新興技術的標準是必須可以改善人們生活、推動行業變革和維護地球生態等領域。此前，記錄比特幣的分布式電子交易賬本，使用了區塊鏈技術。比特幣在世界范圍內的推廣，展示了區塊鏈技術支持無中心分布式商業網絡的功能，從而引起了風險投資對區塊鏈技術的熱捧。2015年，風險投資企業對區塊鏈行業投資金額突破了十億美元。區塊鏈技術的戰略意義在于，它可以改變市場及政府的工作方式，從而產生深遠的經濟和社會影響。
在技術層面，區塊鏈可以化身為一個無中心的全分布式數據庫。在這個系統中的用戶，每個人都可以看到任何一個交易的產生和存在，但是交易的內容經過加密，只有相關人員才可以解讀交易的細節。同時，該系統中所有人都可以證明該交易的存在，且交易內容沒有經過篡改。通過加密、分布式計算等關鍵技術，區塊鏈保證了數據的安全，解決了不可信任網絡上節點之間的信任問題。另外，區塊鏈沒有中心節點，只要有大部分服務器不中斷，這個系統就會持續運轉。由于區塊鏈擁有這些特色，越來越多的公司正在嘗試運用區塊鏈技術來打造安全高效的商務系統，同時避免比特幣的某些弊病，如高能耗和低計算能力。比如，總部位于紐約的納斯達克交易所清算所已經推出了一個基于區塊鏈的納斯達克私慕股票交易市場來連接機構投資者與尚未上市的公司。該系統提供的服務包括發放、轉讓和管理私募公司證券。除了金融應用，區塊鏈還被應用于健康、保險和娛樂。
本文的金融信息流的運營環境，和區塊鏈的特征完全匹配。首先，P2P互聯網金融信息流涵蓋很多相對獨立的信息系統，是一個不具備管理中心的信息網絡。因此，金融信息流的管理體系，必須是分布式的。同時，因為金融信息流融合了大量的個人信息和企業信息，相關信息必須使用加密技術，同時又要支持監管機構的合理功能。當然，金融信息流的具體實現技術，必定要二次開發，不可能照搬。
從歷史觀點來看，P2P網貸可以說是傳統的民間借貸在互聯網時代的升級版。盡管在發展初期，魚龍混雜，泥沙倶下，但P2P網貸對于中小企業的發展，有著不可磨滅和無可替代的貢獻。因此，對于涵蓋了P2P網貸的互聯網金融來說，爭論的焦點不應該是互聯網金融能否存在，而應該是政府如何允許和協助互聯網金融健康地發展壯大。正如歷朝歷代的銀行和民間借貸一直是相輔相承的，互聯網時代的銀行和網貸一定是應該和平共處，共同發展，成為未來中國金融的兩個方面。銀行采用的是蓄水池模式，集融資和放貸兩大功能于一體。而互聯網金融采用的是紅娘模式，其主要功能是提高民間借貸的效率和安全性。互聯網金融的特點是高效率和靈活性。因此，互聯網金融可以用來提供更多個性化和特殊化金融服務。另外，互聯網金融還可以用來提供慈善服務和普惠金融服務。
注釋
①MBA智庫，信息經濟學，http://wiki.mbalib.com/wiki。
②新浪網，中國互聯網金融協會于2016年3月25日在上海正式掛牌成立，其主要職能為按業務類型制訂經營管理規則和行業標準，http://finance.sina.com.cn/zt_d/nifac。
③人民網，云計算與大數據融合發展論壇（文字實錄），http://dfzb.people.com.cn/note.php?id=120160525214029_ctdzb_001。
④Jiaqi Yan,Wayne Yu,and J. Leon Zhao (2015),How signaling and search costs affect information asymmetry in P2P lending: The economics of big data, Financial Innovation. https://jfin-swufe.springeropen.com/about/editorial-board.
⑤Marc Pilkington, Blockchain Technology: Principles and Applications, Research Handbook on Digital Transformations, edited by F.Xavier Olleros and Majlinda Zhegu.Edward Elgar, 2016.
Current Situation and Prospect of P2P Internet Finance
—Analysis and Application of Information Flow Theory Model
Zhao Jianliang
Abstract: From late 2015 to early 2016, China's Internet finance has entered the era of government regulation. In the meantime, the government closed several large phony Internet finance companies and published their illegal business practices. Pessimistic people feel that Internet finance has entered a long winter. However, optimistic people feel the real spring of Internet finance is coming. In any case, people want to learn more about the characteristics of the Internet finance industry and its risk management. Therefore, this paper analyzes the essence of the risks of the P2P Internet finance from the perspective of information economics. At the same time, it puts forward a theoretical model of information flow risk control for P2P Internet finance, in order to analyze the current situation of the P2P loan industry. Finally, this paper points out the development prospect and the basic trend of Internet finance, hoping to be helpful to the people who care about the risk management of Internet finance.
Keywords: Internet finance industry, characteristics, risk management, theoretical model
責 編∕楊昀赟
