編者按：互聯網金融是借助于互聯網技術、移動通信技術來實現資金融通、支付和信息中介等業務的一種新興金融模式。毫無疑問，互聯網金融正以其獨特的運行方式和價值創造模式，影響著傳統金融業務，逐步成為整個金融生態體系中不可忽視的一部分。本文節選汪德嘉博士《身份危機》一書中的互聯網金融章節，與大家分享一些互聯網金融面臨的風險以及如何防范風險的措施。

互聯網金融面臨的風險

互聯網金融行業也同傳統金融行業一樣，它們的核心問題都是如何預防和處理風險。目前我國的互聯網金融行業面臨著政策法律風險、監管風險、流動風險、市場風險、信用風險、技術風險這六大風險。

（1）政策法律風險：

對于新興的互聯網金融行業，我國還沒有比較完善的政策法規，行業和監管都是摸著石頭過河，法律界定模糊，創新項目很容易觸碰監管紅線，造成不必要的損失。有些互聯網金融平臺在業務創新過程中會發生變質，例如演變成非法集資、洗錢等。此外，政策和監管本身會受到很多因素的影響，隨著社會經濟形勢的變化，對創新領域的監管政策可能也會發生變化，從而對創新業務造成阻礙。

（2）監管風險：整個金融監管的改革目前還處在改革和創新階段，是一個緩慢的過程。改革和轉型跟我們市場之間，監管行為和市場行為之間產生不匹配的點，這種不匹配首先是正常的，并沒有一種監管行為和市場行為是完全匹配的。

（3）流動風險：流動性風險在金融行業是普遍存在的，同時也是金融行業最懼怕的風險。流動性風險雖然可怕，但卻是可以控制的風險，在面對流動性風險時，應先建立相關的預警機制。所有的債權與理財的匹配關系需要專人專崗進行管理，需要對所有的匹配關系進行預判，并做好未來三到六個月的資金計劃。

（4）市場風險：市場風險是傳統金融體系固有的風險。由于便捷性和優惠性，互聯網金融可以吸收更多的存款，發放更多的貸款，與更多的客戶進行交易，面臨著更大的利率風險；互聯網金融機構往往發揮資金周轉的作用，沉淀資金可能在第三方中介處滯留兩天至數周不等，由于缺乏有效的擔保和監管，容易造成資金挪用，如果缺乏流動性管理，一旦資金鏈條斷裂，將引發支付危機。

（5）信用風險。互聯網金融的信用風險主要來自于對客戶的真實身份的認證帶來的信息不對稱問題。由于國內的互聯網信用業務還沒有得到很完善的監管，互聯網金融的虛擬性就會給對客戶身份的認證帶來不確定性素。例如，一些用戶在P2P網貸平臺進行身份信息造假騙取貸款。

（6）技術風險。互聯網金融是互聯網與金融的結合產物，自然避免不了對于網絡信息安全的要求。傳統的字符密碼具有可復制性，容易被網絡黑客、木馬病毒所竊取，造成不必要的損失。傳統的字符密碼認證對互聯網金融企業的網絡技術安全提出了更高的要求，而我國的互聯網金融企業大多還在成長階段，無法維護龐大的信息數據庫，給行業帶來了很大的技術風險。

互聯網金融風險防范措施

防范互聯網金融風險需要采取針對性措施。

針對政策法律合規風險：應利用法律法規規定互聯網金融行業的各個方面，明確法律底線，促使互聯網金融企業合法合規經營。法律的制定不能一蹴而就，需要與時俱進，不斷對法律法規進行調整，以適應行業發展新動態。同時，法律的制定也要注重國際合作。

針對監管風險：互聯網金融監管需要加強分工合作，實施市場化監管。一是加強事中事后監管。可設定注冊條件，并保證條件公開。同時，強調事中事后監管。事中事后監管主要應用技術監管，依托技術建立行業數據庫、監控平臺等，不能走傳統金融監管。二是加強信息披露，提高透明度。要把保護消費者的權益放在一個非常重要的位置上。保證消費者充分了解互聯網金融服務，包括信息公開、產品要求等信息都在合同條款上列明。同時，加強金融知識普及，使消費者具有風險識別能力，主動承擔風險。三是加強自律管理，實行嚴格的事后處罰、公開處罰、自然退出、公開追責。

針對流動性風險：主要是建立流動性管理指標體系，對流動性風險進行實時監測評估，還可以利用大數據對流動性風險進行預測。另外，還應建立一套應對大規模擠兌的應急預案。

針對市場風險：堅持小額、分散的業務，提升平臺抗市場風險能力；制定差異化的產品策略，根據不同地域的市場需求，制定產品策略；做好市場調研分析，及時監督市場需求變化情況并調整產品和業務類型。借用互聯網信息技術，建立數據分析資源庫，推動平臺精準產品創新和改進。

針對信用風險：可以對行業準入門檻、行業經營準則進行明確規定。平臺有責任及時、準確地進行信息披露。同時，要完善個人征信體系，加快信息共享，拓寬信用數據收集渠道。

針對技術風險：要加強技術團隊建設，開發新型可靠的安全技術，不斷對漏洞進行修補，采用可信技術、防火墻、數據加密等技術保證數據安全，通過多重用戶名和密碼、校驗碼、短信驗證等方式實現身份驗證。

人臉識別技術降低信用風險與技術風險

人臉識別技術依靠人臉獨特性、難以復制性等優勢可以很大程度上降低互聯網金融的信用風險和技術風險。目前，國內的云從科技、Linkface等科技公司都在LFW數據庫的實驗環境下，取得了99.5%以上的人臉識別成功率，高于人眼識別97.52%的準確率。在人臉識別模式下的開戶過程需要用戶先需要出示自己的二代身份證，系統在客戶填寫開戶信息后繼續發出指令，讓客戶進行基于視頻流的身份認證，人臉識別系統會以此判別個人身份的真實性。同時，利用“活體檢測算法”、“圖像脫敏算法”以及“人臉比對算法”等算法對視頻流的背景和人像的對比分析，可以避免一些用戶利用錄制好的視頻來偽造身份信息。識別開戶成功后，系統自動上傳用戶信息至后臺。當遇到支付等操作指令時調出信息，再次對客戶進行基于視頻流的身份認證來確定指令的安全性。

互聯網金融中人臉識別的運用

1、招商銀行“ATM刷臉取款”

招商銀行在生物識別領域早有準備，在2013年，便開始研究生物技術，指紋、人臉、聲紋、靜脈、虹膜等生物識別技術都在探討之列。考慮到人臉識別的普適性和易用性兩大特點，最終選擇人臉識別作為首期應用的生物特征。繼在VTM渠道應用人臉識別技術以輔助柜員核實客戶身份后，又率先推出“ATM刷臉取款”業務。首先收集客戶的可信照片，再利用人臉識別技術并輔之以手機號碼驗證和密碼驗證來確認客戶信息，誤識率在萬分之一以下。這是國內銀行首次將人臉識別技術應用到自助提款機上。

2、螞蟻金服的人臉識別體系

螞蟻金服源于阿里巴巴集團的支付寶，致力于推進互聯網支付、消費、理財。螞蟻金服于2015年在支付寶上推出人臉識別的功能，已在用戶登錄、實名認證、找回密碼、商家審核、支付風險校驗等多個場景中投入使用，利用人臉識別代替傳統的密碼輸入。同年，阿里巴巴董事局主席馬云在德國漢諾威消費電子、信息及通信博覽會上展示了螞蟻金服的“smiletopay”技術，用手機“刷臉支付”的方式在網上購買了一張1948年的漢諾威紀念郵票，完美展示了計算機人臉技術在支付中的應用。此項技術還在不斷完善，螞蟻金服的刷臉支付功能正式投入商用指日可待。

結束：互聯網金融仍處于發育成長階段，與之相匹配的體制機制也需要在不斷摸索中建立健全，為了能更好地控制互聯網金融存在的風險，我們必須建立一個以大數據為基礎的互聯網金融預警系統，從而保證互聯網金融健康、安全地發展起來，更要確保不發生系統性金融風險。

隨著互聯網技術的發展，網上證券交易成為重要的交易方式，目前各個證券交易商對網上交易都投入了較大的人力、物力和資金，隨之而來帶給券商和股民們的交易方式發生了翻天覆地的變化。短期內的大的資本投入豐富了交易方式，給證券交易提供了更多的便利和實惠，但同時也對券商們的網絡系統提出了更高的要求。在接下來的章節中將為大家分享網上證券身份認證的需求及解決方案，敬請期待！