互聯網金融特征精選(五篇)

序言：作為思想的載體和知識的探索者，寫作是一種獨特的藝術，我們為您準備了不同風格的5篇互聯網金融特征，期待它們能激發您的靈感。

篇1

 (一)金融屬性特征  

與傳統金融相比，互聯網金融主要表現出長尾、金融脫媒以及低交易成本特征。

長尾特征。互聯網金融模式覆蓋了大量不被傳統金融所覆蓋的人群，該群體在傳統“二八定律”中體現為僅能提供少部分利潤的“長尾群體”，因此具有長尾特征。網絡銷售模式中眾多客戶的異質化需求使得通常被忽略的長尾產品可以與主流產品相匹敵。通過覆蓋“長尾群體”，互聯網金融模式極大地拓展了金融交易的可能性邊界，被認為是推動我國普惠金融發展的重要手段。  

 金融脫媒。金融脫媒又稱金融非中介化，指資金供給雙方不通過傳統的商業銀行等金融中介，而是借助互聯網虛擬媒介直接進行資金融通。有學者認為互聯網金融簡化了資金流轉過程，實現了脫媒，也有部分學者認為互聯網金融實現的是“換媒”而非“脫媒”，多數學者持第一種觀點。我國《網絡借貸信息中介機構業務活動管理暫行辦法(征求意見稿)》明確了P2P網絡借貸的信息中介定位，該定位也意味著中國情境下的互聯網金融脫媒特征將日益明顯。   

低交易成本。互聯網金融的運營模式決定了其能夠跨越時間、空間的限制為用戶提供服務，在此過程中極大地提高了零散資金的整合，優化了資源配置，從而降低了互聯網金融的交易成本。由于我國小微企業數量眾多，并長期被傳統金融機構忽略，互聯網金融的出現促使這些“長尾”群體打破地域限制，以線上代替線下的方式縮短交易時間、提升融資成功率，實現優化資源配置的目的。    

 (二)互聯網屬性特征  

 互聯網金融離不開互聯網技術的參與，因而互聯網金融也具備網絡外部性、廣泛鏈接性以及信息對稱性互聯網屬性特征。

網絡外部性。網絡外部性意味著網絡價值取決于該網絡所能連接的人數。出于降低交易成本和個人效用最大化的考慮，消費者往往會選擇多數人選擇的產品提供商。受我國消費者從眾心理的影響，小規模的第三方平臺很難與支付寶、財付通等類似的大平臺進行競爭，最后形成我國互聯網金融市場“贏家通吃”的局面。 

篇2

一、相關文獻回顧

互聯網金融在國內是近期快速興起的一個領域，而在國外其發展則早于我國較長時間，研究成果也較豐富。在如何保持網上銀行客戶忠誠度的研究中，有學者考慮了信任、網站質量、服務質量、滿意度等因素構建的分析框架。另有學者則基于信任和滿意度建立了電子商務客戶忠誠度模型。

國內學者借鑒國外模型進行了改進，喬均等（2007）在研究商業銀行個人客戶忠誠度時構建了滿意度、關系信任、轉換成本與客戶忠誠度的關系模型。鄧朝華等（2010）在對移動即時通訊服務的研究基礎上則構建了滿意度、信任和轉移成本與用戶忠誠度的關聯模型。

本文將在已有文獻的基礎之上，把忠誠度模型應用到互聯網金融消費領域，研究互聯網金融消費者的忠誠度，并對影響忠誠度的因素進行分析。本次調研采用問卷調查法，對消費群體進行調查。問卷的發放采用網上問卷和紙質問卷相結合的方式進行。通過問卷調查獲取數據后，可采用信度分析和效度分析檢驗數據可靠性，進而采用結構方程模型擬對潛在內生變量忠誠度、滿意度、信任和潛在外生變量感知有用性和服務質量等進行路徑分析，探討其相互作用關系。

二、互聯網金融消費忠誠度相關理論概述

1、消費者忠誠度的相關理論

早期對于顧客忠誠度的理解主要是對產品或服務的重復購買。20世紀90年代初，態度忠誠理論被提出。該理論認為忠誠的消費者不僅長期接受企業的產品或服務，同時有向他人推薦該產品或服務的強烈意愿。之后，有較多的學者進行了進一步的研究。

學術界對于忠誠度的研究主要涉及行為忠誠和態度忠誠。行為忠誠表現為顧客的重復購買行為，態度忠誠來源于顧客對產品的喜愛和依賴，表現于口碑宣傳、推薦意向和未來持續購買意向。本文中互聯網金融消費者的行為忠誠是指用戶的重復使用行為和優先選擇，態度忠誠指用戶的未來持續使用意愿、口碑宣傳和向他人推薦的意向。

用戶忠誠度的驅動模型歸納起來主要有三種：顧客滿意驅動模型，具有代表性的此類模型有ACSI模型、McDougall模型等；價值―滿意雙因素驅動模型，具有代表性的模型有Ryan模型；多因素驅動復雜模型，適用于不同行業的忠誠度影響因素及其作用機制解釋。

結合對互聯網金融消費相關領域（如電子商務、網上銀行、手機銀行）忠誠度的研究，本文所構建的忠誠度模型是基于滿意和信任兩個維度，認為滿意度和信任對忠誠度有直接的影響，而感知有用性、網絡服務質量通過對滿意度和信任的影響來間接影響忠誠度。

2、互聯網金融消費用戶忠誠度的決定因素分析

（1）滿意度。顧客滿意度指顧客在使用某種產品或享受某種服務后，形成的滿意或不滿意的態度，態度的形成通常取決于顧客在某一消費過程中的實際經歷是否與期望相符。如果顧客的需求得到滿足，其產品和服務讓人滿意，并且顧客銘記了積極的消費體驗，顧客就會滿意。本文基于上述意義上使用滿意度。

（2）信任。研究表明，缺乏信任是客戶不在網上購買物品的主要原因。不同學者對于信任有不同的定義。本文將信任定義為用戶對互聯網金融可靠性的信心，包括對互聯網金融企業可靠性、誠實、企業能力以及對網絡與軟件技術安全性的信任。

（3）感知有用性。感知有用性是技術接受模型（TAM）中的一個變量。本文中互聯網金融消費感知有用性指的是互聯網金融消費能夠提升用戶交易效率的程度，如節省時間、適時完成交易等。

（4）服務質量。互聯網金融的服務質量主要體現在網站質量及其響應性上。網站質量（或網站設計）是衡量網絡服務質量的一個維度，涵蓋網站的美觀和內容清晰度。網站質量實際上是一種技術因素，包括系統、硬件和軟件的特點和能力。本文用網頁界面是否清晰美觀，功能是否容易找到，操作是否簡便，運行是否穩定等來衡量網站質量的好壞。

服務質量評價還包括網絡技術與專門軟件的響應性，體現了企業旨在幫助顧客快速實現目標，進而迅速提升其服務水平的意愿。由于互聯網金融消費的間接性和自，本文中的響應性更強調了解用戶需求，并及時解答用戶的問題。

三、研究設計、分析模型及假設

1、研究設計

本文研究的目標是構建互聯網金融消費忠誠度分析模型，探索影響互聯網金融消費忠誠度的因素，以及影響因素與忠誠度之間的相互關系，為提升消費者忠誠度提供建議。

在大量相關文獻研究的基礎之上，本文構建了一個基于滿意度、信任、感知有用性、服務質量四維分析框架的忠誠度模型。問卷內容包括了被調查者個人基本信息、互聯網金融消費情況和互聯網金融消費忠誠度量表。其中，互聯網金融消費忠誠度量表采用5分李克特量表。

考慮到調研經費的限制和調查的便利性，本次調研選擇的抽樣方案為非隨機抽樣法，抽樣方法為滾雪球抽樣和網上調查相結合。本次調查對象為具有金融產品消費能力的中國公民。通過回收調查問卷采集相關數據。在問卷設計、修改、發放和回收的各環節都做好控制數據質量的工作。

2、互聯網金融消費忠誠度模型選擇――SEM

忠誠度模型常采用結構方程模型。本文根據相關文獻和理論基礎構建的潛變量關系模型如圖1所示。

其中，感知有用性（ξ1）和服務質量（ξ2）是外生潛變量，即在模型中，它們只起解釋作用。滿意度（η1）、信任（η2）和忠誠度（η3）是內生潛變量，即在模型中，它們會受到其他變量的影響。圖中單向直線箭頭表示假定變量之間有因果關系，箭頭由原因變量指向結果變量，雙向弧形箭頭表示兩個變量之間有相關關系。

結構方程模型包括結構模型和測量模型兩部分，用方程表示：

結構模型：？濁=B？濁+？祝？孜+？灼

測量模型：X=？撰x？孜+？著 Y=？撰y？濁+？著

其中，？濁是指滿意度、信任和忠誠度三個內生潛變量， ？濁=？濁1？濁2？濁3；？孜是感知有用性和服務質量兩個外生潛變量，？孜=？孜1？孜2。

B是內生潛變量系數陣，描述內生潛變量？濁間的相互影響。

B=0 ？茁12 00 0 0？茁31 ？茁32 0

？茁ij表示？濁j到？濁i的路徑系數，兩個下標中的第一個下標表示所指向的結果變量，第二個下標表示原因變量。

？祝是外生潛變量系數陣，描述外生潛變量？孜對內生潛變量？濁的影響。

？祝=？酌11 ？酌12？酌21 ？酌22 0 0

？酌ij表示由？孜j到？濁i的路徑系數，？濁i是結果變量，？孜j是原因變量。

？灼是隨機干擾項，反映了結構模型中未能被解釋的部分。

X是？孜的觀測指標，？撰x是X在？孜上的因子載荷矩陣， ？啄是X的測量誤差。Y是？濁的觀測指標，？撰y是Y在？濁上的因子載荷矩陣，？著是Y的測量誤差。X和Y是顯變量，？孜和？濁是潛變量。

X=x1x2…x9，？撰x=？姿1 0？姿2 0？姿3 0？姿4 00 ？姿50 ？姿60 ？姿70 ？姿80 ？姿9 ；Y=y1y2…y12，？撰y=？姿10 0 0？姿11 0 0？姿12 0 00 ？姿13 00 ？姿14 00 ？姿15 00 ？姿16 00 ？姿17 00 0 ？姿180 0 ？姿190 0 ？姿200 0 ？姿21

3、研究假設

根據理論分析滿意度與忠誠度的關系，信任與忠誠度、滿意度的關系，感知有用性與滿意度、信任的關系，服務質量與滿意度和信任的關系，得到以下需要檢驗的7個假設。

H1：互聯網金融消費滿意度對忠誠度有直接的正向的影響；

H2：互聯網金融消費者的信任對忠誠度有直接正向的影響；

H3：互聯網金融消費者的信任對滿意度有直接的正向的影響；

H4：互聯網金融消費用戶感知有用性對滿意度有直接的正向的影響；

H5：互聯網金融消費用戶感知有用性對信任有直接的正向的影響；

H6：互聯網金融消費服務質量對滿意度有直接的正向的影響；

H7：互聯網金融消費服務質量對信任有直接的正向的影響。

四、基于調查數據的互聯網金融消費特征分析

1、數據信度與可靠性分析

本次調研共發放了440份問卷，回收有效問卷388份。通過直接問卷調查得到的調查數據能否說明調查的結論，則需要對數據的可信程度、有效程度進行分析。

（1）信度檢驗。本文采用Cronbach’s ？琢系數來測量問卷的內部一致性。正式調查問卷中的量表共包括21個題項，Cronbach's ？琢值為0.928，表明量表整體信度好。各個分量表的Cronbach's ？琢值見表1。由表1可以看出，各個分量表信度都較好。

（2）效度檢驗。本文首先對問卷的內容效度進行評估，在參閱多人研究成果的基礎上設計出問卷，然后請擅長問卷調查的專家對問卷內容進行評估并提出修改意見。同時，采用主成分分析法來評估結構效度，并運用SPSS19.0得到各個潛變量第一主成分的方差貢獻率，由表2可以看出，各潛變量第一主成分方差貢獻率都在0.6以上，說明問卷的結構效度較好。

表3給出了各潛變量的平均方差抽取量都在0.5以上，表明問卷具有較好的聚合效度。

綜上所述，本問卷的內容效度、結構效度、收斂效度都較好，可以做進一步的分析。

2、互聯網金融消費者特征分析

（1）受訪者基本特征分析。本次調查的受訪者分布情況見表4。受訪者男性占51.8%。受訪者平均年齡為31.8歲，主要分布在19～30歲之間，占比達到58.0%。受訪者受教育程度以本科為主，占比為51.8%。受訪者居住地主要分布在城市，占比達到74%。受訪者職業分布中，學生占比最大，達到45.4%。熟悉金融專業知識的受訪者占比不到15%。

（2）互聯網金融消費使用情況分析。互聯網金融消費使用情況主要包括使用的互聯網金融模式和通過互聯網交易的資金比例兩個方面。表5表明受訪者主要參與的互聯網金融模式為金融業務電子化和第三方支付，比重高達80%以上，其次為大數據金融，新興的P2P信貸和眾籌模式也有一定的參與比例。受訪者通過互聯網交易的資金比例達到50%以上的不到10%，但是參與過互聯網交易的受訪者達到90%以上。

五、互聯網金融消費忠誠度影響因素分析

1、模型擬合

本文使用Amos軟件，采用極大似然法估計模型參數。經過初次估計和模型修正，得到結果見圖2和表6。

修正后的模型，路徑系數的P值均小于0.05，在0.05的顯著性水平下通過檢驗。

從表6可以看到，各項擬合指數基本達到了擬合標準，表明模型修正后擬合效果較好。

2、模型結果解釋

綜上分析，在最終得到的模型中刪掉了“感知有用性信任”和“服務質量滿意度”兩條路徑，即假設5、假設6在本調查群體中不成立，其他5條假設都成立。表明對于互聯網業務而言，有用的感知并不需要信任通道，而服務質量必須建立在信任通道上才會形成滿意。

圖2給出了修正后結構方程的標準路徑系數，由這些路徑系數可以得到各個影響因素對忠誠度的直接效應、間接效應以及總效應（見表7）。

表7表明，“滿意度”對忠誠度的影響最大，總效應為0.788；其次是“感知有用性”和“信任”，總效應分別為0.474和0.438，其中“信任”對忠誠度的直接效應為0.142，間接效應為0.296，“感知有用性”對忠誠度只有間接效應；“服務質量”對忠誠度也只有間接效應，為0.206。

六、結論與建議

1、結論

本文根據調查數據，檢驗了影響互聯網金融消費用戶忠誠度的四維因素分析框架。得到的結論：一是四個因素對忠誠度的影響大小有別。滿意度對忠誠度的影響最大，其次是感知有用性、信任，最后是服務質量。二是四個因素間的作用關系不同。滿意度直接作用于忠誠度；信任通過直接作用和通過滿意度的間接作用從兩條路徑影響忠誠度，且間接影響程度高于直接影響程度；感知有用性通過提升滿意度間接影響忠誠度；服務質量通過信任通道間接影響忠誠度。

2、建議

篇3

關鍵詞：互聯網 金融風險 特征 防范對策

近年來，互聯網金融發展迅速，大量的資本涌入互聯網金融領域，使得互聯網金融的關注度空前。然而，在互聯網金融飛速發展的背景下，存在一系列互聯網金融風險事件，如在2013年，“眾貸網”在上線不到半月就關閉了營業網站，緊接著P2P“城鄉貸”也停業了。上述兩個網站的關閉，是我國互聯網金融快速發展背景下的一個縮影。一方面是互聯網金融的快速發展，另一方面是互聯網金融蘊藏著的風險。本文將研究在互聯網背景下金融風險的特征，并希冀提出切實的有效地防范對策。

一、互聯網背景下金融風險的特征

互聯網金融由于增加了互聯網這一要素，而互聯網的虛擬性使得互聯網金融的風險特征具有獨特性。

（一）操作風險

操作風險是由互聯網金融的高技術性決定的，具體是指由于互聯網金融系統的整體性、安全性存在缺陷所帶來的操作上的風險。操作風險主要和互聯網金融系統軟硬件的可靠性相關聯。如：互聯網金融企業為了節約運營成本，會采用外部技術，但由于外部技術并無可靠地監管，一旦外部支持出現風險，會導致互聯網金融不能提供良好的在線金融服務，從而增加了運營風險，另外就是安全性風險，互聯網金融具有開放性，這種開放性容易由以下幾個方面導致風險：一是用戶賬號的安全性；二是黑客侵入互聯網金融系統內部，盜取機密資料、篡改信息等。

（二）傳染風險

所謂傳染風險是指由于互聯網金融的高度虛擬性和開放性，使得互聯網金融網絡節點互聯緊密，任意一個網絡節點出現了風險，就會波及到整個網絡，嚴重者甚至會導致整個網絡的崩潰。并且，由于互聯金融具有十分發達的處理系統，這雖然為互聯網金融的快速發展提供了有力的技術支持，但也應該看到，一旦微小的風險未能有效管控，可能會使風險快速累積，導致金融風險集聚爆發。

（三）法律風險

互聯網金融的法律風險主要是由于我國法律尚未對互聯網金融出臺相關的法律。我國互聯網金融雖然處于快速發展過程中，但互聯網金融的立法還在醞釀當中，使得互聯網金融在法律定位上不明確：第一，互聯網金融是否合法尚不明確，我國的民法雖然有“法不禁止即自由”的原則，但如果法律不賦予互聯網金融具體明確的合法地位，就很難完全樹立投資者信心；第二，法律法規對網購中的權力義務沒有具體明確的規定，導致侵犯消費者權益的事件時有發生；第三，法律法規未有關于保護互聯網隱私的具體規定，比較模糊，不夠清晰；第五，我國現行的反洗錢制度中規范的領域比較狹窄，約束犯罪分子利用互聯網金融洗錢的規章制度還未出臺。

（四）聲譽風險

傳統金融機構一般以國家為后盾，實力雄厚，互聯網金融由于更多地吸引了民營資本的進入，而民營資本大多規模較小，抗風險能力弱。互聯網金融企業一旦出現突發事件，如大規模違約、技術故障的情況，將會大大降低互聯網金融企業的聲譽。

當然，互聯網金融同樣具有市場風險、信用風險及流動性風險等傳統金融的風險。市場風險是指基礎金融變量的市場價值因變化而不確定，導致市場價格波動，從而會讓互聯網金融企業因為資產負債表項目頭寸不一樣而遭受損失。信用風險指的是互聯網金融企業在交易中因為相對方違約，導致信用評級降低，使得互聯網金融資產持有者損失不確定的一種風險。流動性風險指的是互聯網金融企業以合理的價格銷售資產或者借入資金滿足流動性供給的不確定性。由于互聯網金融是一種瞬時交易，一旦錯誤產生，沒有機會進行糾正，而且錯誤會進一步快速擴散。

二、防范互聯網金融風險的對策

（一）建立健全綜合監管體系

互聯網金融相較于傳統金融更加復雜，傳統分業監管模式已經不能形成對互聯網金融的有效監管。在對互聯網金融進行監管時，應當將分業監管模式和混業監管模式結合起來，形成綜合統一的監督體系。首先，確定監管主體。監管主體應當對不同的互聯網金融業務范圍進行監管，劃分監管范圍，明確監管責任；其次，以監管主體為中心，其他部門協同監管的模式。最后，利用互聯網對互聯網金融進行監管。

（二）構建完善的互聯網金融法律制度框架

首先，應當完善互聯網基本法律制度建設。如對個人隱私的保護、網絡征信平臺的構建，以及電子簽章的法律效力及其認定等。其次，制定互聯網金融技術標準。目前互聯網金融的網絡技術應用未形成一致的標準，導致各個互聯網金融企業各自為戰。最后，建立完善的互聯網金融法律體系，應當加快相應立法步伐，將P2P、第三方支付平臺等互聯網金融模式納入到法律監管的范圍中來，加快規范互聯網金融運營。

（三）嚴格互聯網金融準入制度，加強網貸資金管理

第一，嚴格互聯網金融準入制度。當前，互聯網金融的準入門檻過低，導致資金實力弱、信譽差的企業混入進來，形成了互聯網金融圈良莠不齊，魚龍混雜的局面。因此，要提高準入標準，防止劣質企業進入。第二，加強網貸資金管理。規定網貸企業的資金應當由銀行進行管理，將網貸資金全部納入到國家的信貸管理體系中來，實現對網貸資金的監控，防范金融風險。

三、結束語

綜上所述，可以預見，未來一段時間內，將會有越來越多的互聯網企業涉足金融領域，而金融界也將會越來越多地利用互聯網謀求發展。互聯網金融是一把雙刃劍，一方面其能夠為中國金融領域的發展帶來更多的機遇，為金融的發展提供了更多的選擇和可能性，另一方面，互聯網金融存在著多種風險，如對這些風險監管不力、控制不當，將會給經濟帶來非常嚴重的后果。

參考文獻：

[1]陳紀國，黃誠.網絡金融及發展趨勢研究[J].信息與電腦，2011

篇4

互聯網金融風險現狀

0引言

互聯網金融的發展在近些年有了很大進步，在各種形式的金融模式應用下，受到各方面因素的影響，就存在著各種各樣的風險，這些風險對互聯網金融的良好發展就有著很大阻礙。通過從理論層面加強互聯網金融風險的控制研究，就能為互聯網金融風險控制提供理論支持。

1互聯網金融的發展特征以及發展現狀分析

1.1互聯網金融的發展特征體現分析

互聯網金融的發展過程中，形成了比較鮮明的特征，其中在互聯網金融的效率高特征上表現的比較突出。互聯網金融的發展需要計算機技術以及網絡技術進行支持，對金融產品的計算效率就能有效提高，方便金融信息的查詢以及搜索。這就使得互聯網金融的高效率的特征比較突出的展現。

再者，互聯網金融的成本低特征也比較突出。互聯網金融的發展是通過虛擬網絡實現的，能夠通過互聯網就對方的信息全面性的了解，對各利益間的需求也能得到有效滿足從而就能在交易的定價方面有效的制定，在網絡技術的應用下進行交易，能夠節省大量大時間以及資金，在交易的整體成本上能大大的降低。

另外，互聯網金融的風險性特征也比較突出。互聯網金融的風險性特征，主要是由于網絡是開放性的，比較容易受到外部的攻擊造成信息丟失和損壞。在受到操作方面的失誤也會存在著相應風險問題。還有就是在相關的法律上沒有針對性完善化的制定，這就會影響互聯網金融的良好發展，在金融風險的防范上沒有法律保障。

1.2互聯網金融的發展現狀分析

互聯網金融的逐步發展中，在勢頭上有著加強。銀行業務中的支付業務規模在逐步的擴大化，對余額寶等理財業的發展也有著促進作用。互聯網貨幣的雛形在當前已經逐步的形成。互聯網技術支持下的金融領域的發展，在業務產品方面有著種類的多樣化，網絡市場和實體經濟市場的結合發展趨勢愈來愈明顯化，在互聯網的貨幣雛形也已經形成。互聯網貨幣作為重要的支付內容，對互聯網金融的發展也有著很大促進作用。在網絡銀行的業務發展方面，也逐漸的對傳統銀行的發展起到很大促進作用，對其核心競爭力的提高有著顯著成效。

通過互聯網金融自身的優勢利用，在網絡平臺基礎上和傳統金融業務緊密結合，這就能有效形成全新的發展模式，對金融機構的戰略發展模式的調整有著促進作用。在發展過程中的管理理念方面的發展也有著促進作用。在當前各銀行的門戶網站業務已經逐步開展，在網絡銀行的業務量方面也有著很大增多，這對傳統銀行業務的發展就能形成積極促進作用。互聯網金融的發展對我國的當前信用稀缺空白也進行了有效填補。

2互聯網金融風險以及風險控制策略探究

2.1互聯網金融風險分析

互聯網金融風險的類型比較多，其中在技術風險方面，由于互聯網金融是通過對計算機技術以及網絡技術進行的應用，在互聯網金融經營中，由于受到技術層面的因素影響，就會帶來相應的風險。在這些技術的應用時，能對金融業務的有序進行有著促進作用，但是技術應用過程中，也會出現技術問題從而對互聯網金融的運作產生很大影響。具體來說，互聯網金融風險中的技術性風險，主要就是在系統性的安全風險上以及技術選擇風險和技術支持風險幾個重要層面。從技術選擇風險上來說，互聯網金融技術在設計中存在著不足，就比較容易出現信息傳輸效率低以及技術使用效果不佳的問題。

互聯網金融風險中的法律風險類型也是比較突出的。在法律風險方面，主要就是由于沒有結合實際的互聯網金融的發展，制定相應的法律風險防范制度等，這就造成了互聯網金融的風險問題不能收到法律的保障。在互聯網金融的立法層面相對比較滯后，在風險的法律監管方面沒有得到加強，這就造成了一些不法人員鉆法律的空子，對互聯網金融的進一步發展就形成了很大阻礙。

再者，互聯網金融風險中的市場選擇風險也是比較突出的。市場選擇風險是和互聯網金融的業務信息沒有對稱下出現的檸檬市場。信息的不對稱就會使得市場選擇欺騙性，對用戶的資金就會丟失。這樣在風險問題上就表現的比較突出。

互聯網金融的風險中操作風險也是比較突出的。互聯網金融的交易是通過網絡進行的，所以互聯網金融的安全在操作過程中就要能規范化實施。但是受到各種因素的影響，由于在實際的操作中沒有按照規定操作，這就造成了互聯網金融操作風險的發生，對互聯網金融的安全性就不能有效保障，從而帶來風險。

2.2互聯網金融風險控制策略探究

加強對互聯網金融風險的有效控制，就要能注重相應策略的科學實施，筆者結合實際對互聯網金融風險的控制策略進行了探究，在這些策略的科學實施下，就能促進互聯網金融的良好發展。

第一，加強對互聯網金融的法律層面的保障。要想互聯網金融風險有效控制和降低發生率，在法律層面進行完善就比較關鍵。對互聯網金融風險監管法律加以完善實施，將其納入到社會主義法律體系中，對互聯網金融風險的監管原則要嚴格遵循。結合互聯網金融的特征，針對性的加強監管，按照綜合監管的原則，將功能性監管的作用充分發揮，對互聯網金融機構以及服務平臺綜合性監管，這對互聯網金融風險的防范就有著促進作用。還要注重聯合監管原則的遵循，構建完善的監管機構，以及在監管的制度方面能完善建立。只有這樣才能保障互聯網金融風險的有效防治。

第二，對互聯網金融的風險防范，就要注重互聯網金融的準入以及退出的監管強化。要能針對性的對互聯網金融參與主體機構，在資產以及規模和網絡安全的要求上進行提高。注重財務的良好運營以及服務模式的優化實施。在對違反準入資格的要求的，就要加大懲處的力度，對參與到互聯網金融的監管標準統一性以及公平性能充分重視。在對模式監管以及功能監管的作用上也要充分發揮，將功能性的監管作為主要的發展方式，對不同經營模式科學化應用，避免出現互聯網金融監管盲區出現。

第三，加強互聯網金融的安全體系完善建立。對互聯網金融的風險有效防范，就要能充分注重安全體系的優化。要充分重視對當前的互聯網金融運行環境進行優化，將計算機系統的防火墻技術科學實施，對密鑰的安全防護技術要積極有效的應用，將計算機的安全性得以保障。從技術手段上有效實施，保障互聯網金融的經營運行中的安全性，避免受到病毒以及黑客的攻擊。在數據管理工作方面也要能加強，按照技術標準規范來進行選擇網絡金融技術加以科學化的應用，對互聯網金融技術的風險要能積極有效的降低。

第四，互聯網金融風險的有效防范，要能充分重視社會信用體系的完善建立。對征信手段的應用要注重創新，對互聯網金融平臺的信息能全面采集，將覆蓋面能夠全面真實系統化的呈現。對互聯網平臺的實時運營數據以及個人信用卡的使用等信息，都要能歸入到數據庫管理，在信息庫的信息共享目標加以實現。這樣就能有助于對個人的以及企業的信用進行綜合性評價，這對互聯網金融風險的降低就能起到保障作用。還要注重線上線下的方法應用，對客戶的身份驗證以及信用進行評估，對客戶的信用評價機制進行完善化制定，這些都能有助于互聯網金融風險的有效控制。

第五，注重互聯網金融行業自律，對潛在的風險隱患加強防范。互聯網金融從業人員，要注重職業道德的遵守，相關企業要注重對從業人員的專業化培訓，使其能在技術水平上以及理論水平上和職業道德等層面獲得綜合性的提高。在行業自律組織的建立方面也要加強，對一些違反互聯網金融準則的要能加強懲處，在行業保護以及行業的協助方面發揮自身的作用價值。

3結語

綜上所述，互聯網金融的發展在當前比較迅速，保障互聯網金融的風險控制措施的科學化實施，對風險控制效率的提高就能起到保障作用。面對當前日益復雜的經濟環境，互聯網金融的風險控制工作就要能從多方面充分重視，在技術手段的應用上以及理論層面的完善化都要注重。只有在這些基礎層面得到了加強，才能有助于互聯網金融健康發展。參考文獻：

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篇5

生態位理論為互聯網金融發展提供了堅實的理論基礎，兩者的發展呈現出高度的理論契合性。（1）從整體來看兩者之間在理論上存在高度契合。生態位理論本質上通過強化生態因子增強環境適應性和資源獲取能力來實現自身發展；而要實現這個目標，生態因子就必須不斷通過環境選擇機制進行變異，從某種程度看，生態因子不斷發展的過程也是不斷變異的結果。如果把金融系統視為生態系統，那么互聯網金融則是金融系統內部各個生態因子在不斷競合和環境選擇過程中，依靠不斷創新發展而變異的情況；從單獨依靠信息技術發展網絡金融服務到建立專門的網絡金融服務平臺和模式，互聯網金融經歷了從無到有、由小變大的曲折歷程，這個歷程從本質上可以用生態位理論給予完全的解釋和描述。（2）生態位理論適應性和資源獲取能力有效解釋了互聯網金融的發展，適應性是生態因子在系統內占據有利生態位置的基礎。（3）衡量互聯網金融生態位適應性有兩個重要指標：適應深度和適應寬度。適應深度和適應寬度呈負相關關系，即生態位適應深度越小則更傾向泛化類；相反生態位越窄，而適應深度就越強，更傾向特化類。從目前金融系統態勢來看，傳統金融屬于泛化類，具有很寬的生態位，未來一段時間內，傳統金融還會以消釋狹窄范圍內的資源利用效率（即適應深度）來換取對較大范圍內資源的利用能力。比如，在傳統金融上大力發展網上支付、網絡銀行、網絡理財與互聯網金融不斷合作等，就全面地印證了這一思維。綜合來看，環境的變遷將對互聯網金融的產生與發展發揮重要的影響，而金融生態系統內生態因子，為了增強自身適應性和資源獲取能力，通過不斷變革為互聯網金融的形成與發展提供根本動力。

二、互聯網金融生態位的提升與運行模式

互聯網金融作為金融系統新的生態因子，應通過提升生態位實現可持續發展，有三種運行方式可供選擇：（1）向上運動方式。向上運動方式是互聯網金融通過自身規模的擴大，沿著金融生態系統不斷變革的需要，通過自身創新和資源整合而提高其生態位的方式。例如互聯網金融結合信息技術發展和顧客需要開展的移動支付業務、自金融的P2P信貸公司模式以及眾籌資模式等。通過開展移動支付業務、構建網絡貸款平臺及創新融資新模式，互聯網金融服務范圍和對象得到極大提升，進一步夯實了在金融生態系統的位置。（2）橫向運動方式。橫向運動方式是指跨越職能邊界橫向運動的方式，是互聯網金融通過與其他產業尤其是同傳統金融的合作來實現自身發展。根據長尾理論，將零散的碎片式的需求綜合起來就會形成一個比較大的市場。互聯網金融通過與傳統金融密切合作，實現橫向運動，提升生態位。（3）中心培育方式。中心培育方式是互聯網金融通過充分發揮自身特征和不斷改變經營策略來實現。中心培育方式主要是通過產品創新、服務創新、盈利模式創新等不斷發揮互聯網金融優勢，達到提高自身適應度和獲取資源的能力，從而提升其生態位。中心培育方式最典型的例子是互聯網金融的業務整合和分化。業務整合是互聯網金融企業將零散的業務通過整合形成規模市場。業務分化是互聯網金融企業將凸顯自身優勢的業務保留，進行橫向發展，而不具競爭優勢的業務則拋棄。這種方式能盡可能地發揮技術和資源優勢，聚核式的發展更好地彌補了市場空缺，從整體上提高了互聯網金融的延展性和伸縮性。互聯網金融生態位運動模式關系及綜合特征：向上運動、橫向運動、中心培育模式是互聯網金融在提高生態位過程中常用的模式，但是這些模式通常不是單獨運用的，而是綜合運用，因此表現出一定的綜合性特征，具體反映如圖1所示。從圖1可以看出，虛線把互聯網金融生態環境分成許多個區域，每一區域反映了不同環境運行特征。假設圖1中：e1、e2、e3、e4代表不同的生態因子，t代表時間，p代表生態系因子適應度與重疊度。從圖1中可以看出，不同的生態因子由于適應性和資源獲取能力不同，處在不同生態位。同時，筆者通過分析認為，圖中反映的是互聯網金融生態系統的生態因子及其生態位情況，e1、e2、e3、e4描述了互聯網金融作為生態因子采取不同運行模式下的生態水平。發現隨著時間推移，互聯網金融由L0生態位向L1方向漸進，此時采取的模式為向上模式，因為向上模式有助于互聯網金融從萌芽狀態向生長狀態過渡，此時其生態適應性仍然較低，重疊度高。最初互聯網金融發展速度比較緩慢，原因是生態因子飛躍式的發展需要能量的積累和競爭優勢的積淀。通過長期積累、特色競爭及速度競爭，互聯網金融生態位從L1提升為L2，此時采取橫向運行模式。在生長階段，躍遷和跨生態位需要在整合自身資源的同時，更廣泛地參與同其他生態因子的競爭，因此橫向運行模式成為互聯網金融生態位提升的最佳選擇。在互聯網金融由L2上升到L3一般采取中心培育模式，事實上中心培育是向上和橫向模式的升華版，意味著互聯網金融不但需要突破環境和資源的限制，同時也要通過創新和整合提高自身適應性。e3處于L1和L2之間，e2處于L2和L3之間的兩種情況，說明互聯網金融發展生態位是螺旋上升的，其具有漸進、反復、跳躍與非連續的特征。互聯網金融在提高生態位過程中不同的運動方式，反映出其在生態系統中生態位構建產生的路徑依賴；不同運動方式反映出互聯網金融作為生態因子在不同階段的非等價性及限制性，為進一步優化其生態位體系提供了思路。

三、全面推進互聯網金融的發展策略

在多維度生態框架內，互聯網金融必須要依靠自身特點來提升適應資源獲取能力，在競爭中不斷發展。

（一）金融生態維度：政府監管有效引導互聯網金融發展的合規性作為一種新型的金融運行模式，互聯網金融在發展過程中呈現出良莠不齊的特征，在生態系統內，變革、分化與整合都是必須按照一定規則來進行的。不符合規律、不按照資源與環境維度的內在要求辦事，互聯網金融將注定是曇花一現。我國三大金融監管部門對加強互聯網金融監管已經初步形成共識，目前銀監會主要負責P2P監管，保監會負責互聯網保險業務的監管，中國證監會則負責眾籌資金的全面監管。加強互聯網金融監管有助于確立其金融系統內的地位，引導其良性發展，但在監管過程中應注意以下三個問題：（1）監管的目標是促使互聯網金融良性發展，而不是將其“管死”，停止不前。互聯網金融作為新生事物，在早期經歷了星星可以燎原的發展態勢，未來針對互聯網金融的監管要抱著開放和包容的態度，既要對互聯網金融創新有海納百川的胸懷，又要有從嚴管理的決心。（2）通過建立系統的監管體系，全面控制互聯網風險。互聯網金融快速發展的背后也蘊藏巨大金融風險，因此在不斷發展實體經濟的同時，加強風險監管成為互聯網金融監管的重點。（3）監督管理系統必須全面契合互聯網金融的運行特點。在監管上要充分結合互聯網具體特征，在保持一致性原則的基礎上，將現有的規則按照互聯網監管的需要，適當進行延伸和深化。例如互聯網金融服務客戶信息的保護，不但要強調互聯網金融企業對客戶信息的道德性保護，還應該針對技術性保護進行監管。

（二）金融合作維度：互聯網努力提升資源獲取能力，提高與實體經濟及其金融產業的融合力度提高互聯網金融資源獲取能力，并強化服務實體經濟是其主要發展路徑，主要有三種發展手段。（1）移動化服務模式。移動化服務模式源于實現互聯網金融不斷彌補滿足顧客需要的空間和時間限制，通過強化移動服務，可以打破時間和空間二維限制，比如像微信的紅包、打車軟件等方式。（2）橫向和縱向延伸及矩陣金融服務。最初的互聯網金融服務對象是草根階層（包括消費能力一般的個體和融資難的中小微企業），從年齡來看主要是80、90后等年輕群體。未來互聯網金融要提升其資源獲取能力，必須從橫向和縱向兩個角度不斷完善金融服務能力，構建矩陣服務體系。從橫向看，互聯網金融應將服務對象從草根向社會各個階層延伸；從縱向看，服務群體應從80、90后向社會全部群體延伸。（3）提升與其他重要產業融合力度。互聯網金融的發展取決于資源獲取能力和環境的適應能力。提升互聯網與其他產業融合度是關鍵路徑之一，互聯網金融可以將其觸角延伸到諸多產業領域，以為自身發展提供更多能量。例如房地產、汽車、新能源及農業等領域，提高與其他產業融合度將是未來互聯網金融發展的主要路徑。在產業融合方面，為中小企業融資是個典型做法，以51資金項目網為例，該網站以信息匹配為特征構建融資服務平臺。