近年来，伴随着互联网金融快速发展，风险也快速积累，特别是在信息披露方面存在诸多问题，使得欺诈犯罪很难被及时发现，直接推高了互联网金融行业整体风险。
8月1日，互联网金融行业的重磅消息莫过于中国互联网金融协会就起草的《互联网金融信息披露标准——个体网络借贷（征求意见稿）》和《中国互联网金融协会互联网金融信息披露自律管理规范（征求意见稿）》正式对外征求意见，这标志着以往“信马由缰”的互联网金融行业戴上了“紧箍咒”，开始学着“带着镣铐跳舞”。
监管脚步已临近
自从公布以上两份征求意见稿后，就不断有消息爆出，银监会已向各家银行征求意见。其中最引人注目的是关于P2P平台的“严格信息披露”的指标，有说法称指标多达65项，还首次明确禁止“联合存管”等所谓的“擦边球”形式。这表明，今后与银行合作存管也要取得工商注册登记、营业执照、完成金融监管备案等级、拥有完善风控和管理制度等五大认证，以往“没人管”的灰色地带也纳入监管视线之中。
“这意味着，大多数互联网金融平台将不合格，银监会借银行对不规范平台大开杀戒。”业内人士坦言，提高监管标准和力度后，我国符合监管要求的规范平台可以说是寥寥无几。
监管条例的推出并不是“捕风捉影”，纵观我国互联网金融市场，可以看到在蓬勃发展的同时也不断出现种种非法行为和损害行业发展的现象，这些问题如同“蛀虫”一般蚕食着互联网金融行业，如不加以管制，未来必定后患无穷。在众多问题中，最常见、最突出的是失信行为带来的金融诈骗问题。
互联网金融中的平台可以充当信息中介和信用中介，凭借互联网大数据和直接对接的优势，可以高效建立信息平台，这是互联网金融优于传统平台的最大优势。但在信用中介方面，由于风险识别和风险管控能力较差，所以很多平台累积了信用风险和挤兑风险，不仅导致很多平台倒闭，也发生了众多的金融诈骗案件。
因此，在此背景下推出互联网金融监管条例十分及时，不仅彻底清除相关隐患，而且能规范整个行业的操作手段，让互联网金融的发展回到正轨。
归根结底，出现以上问题是由于信息披露尚不完善，从而造成外界对平台的信用能力和信用评价不了解，无法评估平台的风险管控能力和偿债能力。比如，某些平台刻意隐瞒真实信息、捏造虚假信息来迷惑投资，又或者冒用正规金融机构名义或谎称合作关系等。即使部分主动信息披露的平台，也存在内容不规范、覆盖面较窄，如淡化或忽略投资风险，与银行存款利率进行不恰当比较等。
业内专家表示，当前信息披露存在的诸多问题使得欺诈犯罪很难被及时发现，同时客观上也造成投资者“看收益、不看风险”、“买平台、不买产品”，进而要求“刚性兑付”的问题，直接推高了互联网金融行业整体风险。
也正因如此，监管条例中大篇幅、重笔墨地规定了信息披露的各项标准，做到对金融信息的全面公开，让金融平台的信用等级公之于众，再也不是“蒙着眼”做金融。
大数据给金融诈骗带上“紧箍咒”
在互联网金融中，任何金融行为会带来大量相关数据，也可以说不论是个人还是金融平台，随时都在生产金融数据。看似毫无关联的行为留下的数据，在仔细分析后都可以分析用户信息，从信用评价和信息是否真实的角度探查金融主体的能力，在大数据的“火眼金睛”下，不可能隐瞒任何信息，从而做到信息的公开透明。
金融大数据是金融监管的一把利器，只要用心打磨一定会在关键时刻发挥重要作用。这其中离不开相关研究机构和学术专家的鼎力支持，只有将实际应用和技术研发相结合才能充分挖掘大数据的潜力。作为长期关注大数据研究的机构，中国电信北京研究院的灯塔大数据中心结合互联网金融需求，推出了多种金融大数据解决方案，在大数据助力金融监管的实操层面具有一定经验。对金融大数据的技术优势，中国电信北京研究院的金融大数据专家杨哲超为我们做了详细解读。
中国电信北京研究院的金融大数据专家：杨哲超
他说，传统征信业务要求数据必须是结构化的，才能加以利用分析。大数据征信以大数据技术为基础采集多源数据，依赖于结构化数据的同时也导入了大量的非结构化数据。
例如美国金融科技公司Zest Finance利用大量非结构化数据，进行风险控制。一方面继承了传统征信体系的决策变量，挖掘授信对象的历史。另一方面，将能够影响用户水平的其他因素也考虑在内，如社交网络信息、用户申请信息等。
由此可见，金融大数据可以通过大量各行业的结构化、非结构化数据，打破传统金融领域的信息不对称，对研究主体进行更全面客观的评价。
除了技术手段上的优势之外，大数据背后的“隐含信息”也是互联网金融监管中可以利用的另一“利器”。
杨哲超对此表示，大数据除了揭示信息主体的历史数据和行为之间的因果逻辑关系外，还努力发现事物之间的相关性、关联性，并对其加以利用。一些信息表面上看似乎与个人信用没有关系，在深入归纳分析后，能够 “描绘”出用户的行为和消费习惯，以及收入、工作和教育情况，从而为判定个人信用状况提供了新视角。
他举例说道，比如在贷前阶段，我们可以对进行在线审核，还可以进行借贷人背景。通过取得借款人授权，以个人信息报告、网络数据报告、线下报告三种方式，为金融机构提供借款人的详细背景信息，作为借贷参考依据。
大数据对于当前金融行业的“贷后失信”等问题可以达到“药到病除”的效果。更神奇的是，在失信行为发生后也能通过多维度的大数据对失联信息进行有效修复。比如，识别失联用户在管道现的号码信息后，以共同出现、共享设备的号码等信息作为桥梁可以定位该用户的最新号码。这样就可以快速获取失联信息和催收情报，从而有效提高资金追回率。
