互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建
浅析金融科技背景下我国征信体系建设进展
J金融天地INＲONG TIAN DI浅析金融科技背景下我国征信体系建设进展刘茜摘要:在金融科技快速发展的背景下，区块链、云计算、大数据、人工智能等技术的快速迭代为征信业发展带来了无限的可能性，我国征信体系建设步伐越来越快。
本文针对当前金融科技在我国征信体系建设中的应用情况及不足之处，借鉴欧美国家的先进经验，提出了加强法制建设、完善监管体系、提升信用评估模型以及构建大数据征信平台等多种应对措施。
关键词:金融科技;征信数据;监管体系一、引言随着金融科技的快速发展，金融业迎来了巨大的变革。
征信业通过有效运用互联网、大数据、区块链等技术，全面、及时、精准地对各类市场经济主体的信用活动进行记录，有助于准确评估交易对手的信用风险，减少违约事件，降低交易成本，提升资源配置效率。
因此，在建立健全法律法规、强化顶层设计的前提下，征信新业态开始重视金融科技手段，这对于我国普惠金融的发展大有裨益，有助于我国社会信用体系建设迈上新台阶。
二、我国征信体系发展现状征信是指对企业、事业单位等组织(以下统称“企业”)的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工，并向信息使用者提供的活动。
征信通过记录经济主体及时、准确、完整的信用活动，使信息的实时共享变成可能，提高了识别个体风险的能力，有效解决了借贷双方之间信息的不对称性，极大地提高了交易效率。
与发达国家相比，我国信用体系建设起步较晚，数据主要产生于金融系统的信贷交易。
经过十多年的发展，逐步形成公共征信和社会征信相互补充的信用体系。
所谓公共征信，主要是指国家信用信息基础数据库收录的信息。
截至当前，该数据库已收录了超过2600万户的企业、其他法人组织的信用信息以及近10亿自然人的信用信息，信用信息数据来源于众多的传统金融机构，基本覆盖了国内传统信贷市场，共同构成我国信用体系的根基。
所谓社会征信，指的是成立于2018年5月的百行征信，发起单位包括中国互联网金融协会和8家市场化机构，该机构已成为我国唯一一家经人民银行批准，允许从事个人征信业务的机构，目前已对接了超过600家机构的信用信息，并推出了个人信用报告等三种征信服务产品，是补充和完善人民银行征信系统的重要组成部分。
互联网金融征信系统概念框架模型
现代经济信息互联网金融征信系统概念框架模型张 盛 贵州商学院管理学院摘要：互联网金融是互联网与金融产业的大融合，产品创新加剧了金融混业和金融产品的复杂化。
表面看来，互联网金融使得融资渠道更加多元化，并能有效缓解中小企业融资难等问题，从而服务于实体经济的发展。
但是，互联网的技术创新与金融资产的融合，特别是与金融衍生品创新的融合带来了较原有金融风险而言更严峻的双重风险。
本文通过对用户行为的多维度数据提取与行为分析，结合大数据分析技术，提出基于大数据的互联网金融征信系统概念框架，对防控信用风险，保护投资者和维护我国金融体系的安全具有积极作用。
关键词：互联网金融；征信系统；概念框架模型中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)016-0272-02一、引言国内外学者针对互联网金融及其征信体系展开了丰富的研究。
Klafft(2008)利用美国最大的网络借贷平台Prosper的数据研究了基于平台给出的借款人信用评级对借贷行为的影响。
Ravina(2008)指出种族信息的披露对于借款人订单成交的利率具有显著性影响。
谢平和周传伟(2011)说明了金融监管的最新进展主要体现在系统性风险与宏观审慎监管、资本充足率与杠杆率以及顺周期性等九个方面的改革或创新。
信用体系建设是互联网金融风险防范的重要组成一环。
现代市场经济是信用经济，征信体系是发达国家金融体系的重要组成部分。
随着市场经济的发展，信用缺失对经济的影响越来越大。
早期我国的一些外贸企业为了规避外贸活动中的信用风险，产生了信用评估的需求。
与此同时，国外知名的征信机构相继进入我国。
此后，一些民营公司也在国内成立。
同时，很多的金融机构也纷纷建立了自己的信用信息数据库。
这些信息对于所拥有的机构进行信用评估而言，确实发挥了很大的作用。
但是无论征信公司还是银行机构，基本上是各自为政，独享自己所拥有的信息。
本文通过中国互联网金融的实际情况与大数据概念框架的结合，通过比较研究，寻求适合我国互联网金融现状与发展需要的征信系统模式。
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用
浅谈大数据在互联网金融征信中的应用1. 引言1.1 大数据技术在互联网金融领域的普及大数据技术在互联网金融领域的普及已经成为行业趋势，随着互联网金融行业的快速发展，大数据技术的应用也逐渐深入到征信领域。
大数据技术通过对海量数据的采集、存储、处理和分析，为互联网金融征信提供了强大的支持和基础。
在传统的金融征信模式下，由于数据量庞大、种类繁多且分散，传统手段难以有效地进行数据整合和分析，往往存在信息孤岛和数据碎片化的问题。
而大数据技术的应用可以有效地解决这些问题，提高征信数据的质量和准确性，为金融机构提供更全面、准确的风险评估和信用评级服务。
大数据技术的普及还促进了互联网金融征信行业的创新发展，推动了征信模式的转型升级，使得金融服务更加智能化、个性化和高效化。
【2000字】1.2 征信在金融行业中的重要性征信在金融行业中扮演着极为重要的角色。
随着互联网金融的快速发展，征信越来越成为金融机构和互联网平台的核心工具。
征信数据包含个人信用信息、借贷记录、涉诉记录等，能够反映一个个人或机构的信用状况和还款能力。
在金融行业中，征信被广泛应用于风险评估、信用评估、借贷决策等方面。
借助征信数据，金融机构可以更准确地评估借款人的信用等级，降低债务违约风险；而互联网平台则可以通过征信数据筛选风险客户，提升借贷服务的效率和质量。
征信的重要性在于它为金融市场提供了透明度和可靠性。
通过征信系统，金融机构可以对借款人的信用记录进行全面了解，减少信息不对称带来的风险。
征信数据还可以帮助金融机构建立风险分担机制，优化资金配置，降低信用风险。
征信在金融行业中扮演着至关重要的作用，是金融活动中不可或缺的一环。
2. 正文2.1 大数据技术如何改善征信数据的采集和分析大数据技术在互联网金融征信中的应用，主要体现在改善征信数据的采集和分析方面。
通过大数据技术，可以实现更广泛、更精确的数据采集，包括个人信息、消费行为、社交网络等多维度数据的获取。
互联网金融信贷风险管理体系构建研究
金融天地互联网金融信贷风险管理体系构建研究徐小茗 北京工商大学摘要：本文借鉴传统金融机构经验，从风险识别、风险评估、风险控制和风险处置以及管后评价等四大节点构建互联网金融信贷的风险管理体系。
同时，提出构建完善的金融信息数据库，加快金融科技技术的发展，完善互联网金融信贷的监管制度和出台互联网金融信贷法律法规等互联网金融信贷风险管理体系构建对策。
关键词：风险管理；互联网金融信贷；风险识别中图分类号：F830 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)030-0239-022013年以来互联网金融逐渐在我国兴起，并有效地解决金融发展中成本高、风险大和信息不对称等问题，使得原本被排除在金融服务体系之外的客户享受到了金融服务。
2015年更是得到了极大地发展，无论是总体规模还是产品创新以及业务范围，其影响力越来越大。
但是，互联网金融本质仍属于金融，没有改变金融风险隐蔽性、传染性、广泛性和突发性的特点。
不仅如此，现代网络空间的多维开放性和多向互动性，使得互联网金融风险的波及面、扩散速度、外溢效应等影响都远超出传统金融。
近年来，我国互联网金融信贷平台和支付平台接连发生提现困难、失联、卷款跑路、非法集资等风险事件，使整个行业的形象和消费者信心受到了较大冲击。
互联网金融风险管理客观上已成为当前金融业改革发展和国家金融风险管理体系的一个薄弱环节。
加快构建互联网金融风险管理体系，有助于降低金融风险与技术风险的叠加效应，引导互联网金融走入“依法合规、趋利避害、风险可控、规范发展”的良性轨道。
一、文献综述目前，关于互联网信贷风险的文献主要集中在以下几个方面：(1)风险识别研究：冯乾和王海军(2017)首次将金融业“不当行为风险”的讨论延伸到互联网金融领域，认为我国互联网机构常见的不当行为风险主要体现在：一是不当宣传推介和产品销售；二是泄漏客户个人信息；三是绑架银行业金融机构信誉；四是提现困难、失联、卷款跑路、非法集资等。
《2024年基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》范文
《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，个人征信评估逐渐成为现代社会不可或缺的金融服务。
而基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系，更是成为了行业发展的新趋势。
本文以芝麻信用为例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。
二、背景介绍芝麻信用是阿里巴巴集团旗下的个人征信机构，依托于阿里巴巴的电商平台及庞大的用户群体，通过收集和分析用户的互联网行为数据，为用户提供个人信用评估服务。
其核心价值在于利用大数据技术，对用户的网络行为进行深度挖掘和分析，从而实现对个人信用的全面、客观、准确的评估。
三、体系构建（一）数据来源芝麻信用的数据来源主要包括用户在网络平台上的行为数据、交易数据、社交数据等。
这些数据涵盖了用户的购物、支付、社交、出行等多个方面，为信用评估提供了丰富的信息基础。
（二）数据处理与分析在收集到用户数据后，芝麻信用通过先进的大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、加工、分析和挖掘。
这包括对数据的筛选、去重、格式化等处理，以及利用机器学习、人工智能等技术对数据进行深度分析。
（三）信用评估模型基于处理和分析后的数据，芝麻信用建立了完善的信用评估模型。
该模型综合考虑了用户的消费能力、还款能力、社交关系等多个因素，通过算法对用户的信用进行全面、客观的评估。
（四）信用评分与反馈最后，芝麻信用根据评估结果为用户生成信用评分，并提供信用报告。
同时，芝麻信用还将用户的信用信息反馈给相关机构，为金融机构提供决策支持。
四、体系优势（一）数据丰富性基于互联网行为数据的个人征信评估体系具有数据丰富性的优势。
通过收集用户在多个平台的行为数据，可以更全面地了解用户的消费习惯、还款能力、社交关系等信息，从而提高评估的准确性。
（二）实时性互联网行为数据具有实时性的特点，可以及时反映用户的最新情况。
因此，基于互联网行为数据的个人征信评估体系可以实时更新用户的信用信息，提高评估的时效性。
大数据征信在互联网金融中的应用分析
大数据征信在互联网金融中的应用分析摘要：随着近年来数据搜集处理技术和消费需求的快速发展，征信行业从国外的一个小众金融服务子行业发展成为国际，国内的热点话题。
征信作为信息技术和金融交叉融合的一个领域，适逢互联网的兴起和大数据的到来。
关键词：大数据征信；互联网金融；征信业务均是以数据为基础的，所以数据与征信有着天然的联系。
当基于数据的决策和运营使企业获得巨大利润，个人隐私的保护以及产品服务的便利，大数据征信成为主流趋势。
1.大数据征信对互联网金融的重要意义1.1互联网金融的基本含义及特点互联网金融（ITFIN）是指传统金融机构与互联网企业利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。
互联网金融的迅速发展，主要源于四个重要特点：1）交易成本相对低廉：借助互联网平台，可以直接进行信息发布，定价，商品匹配，减少了人力、物力的投入，很大程度上降低了交易成本。
2）交易迅速便捷：只需要在网络上进行沟通交流，速度更快，效率更高。
3）数据价值巨大：大数据及电商企业的快速崛起，推动了互联网金融业发展。
人们在享受互联网金融带来的便捷同时，监管部门为了保护消费者权益，要求的实名制网上购物，网上交友等等的一些企业及个人的行为，几乎完全暴露在网络空间中，形成海量数据。
而这些数据无疑就是资源，其中的商业价值是无穷的。
4）迭代更新快，监管难度强，风险系数高。
随着大数据技术的发展，加上金融在经济领域的活跃性，很多产品如雨后春笋的冒出来了，例如支付宝，余额宝，花呗以及网络银行，网络证券等等。
国家当前缺乏对互联网金融的相关监管措施，一些不法分子趁机实施诈骗活动，在没有相关法律制度的约束下，对网络安全造成了威胁。
1.2 互联网金融对征信系统的依赖传统的征信体系，效率低，速度慢，覆盖率低，无法满足现阶段的互联网金融的业务。
大数据技术推动了互联网征信系统不断完善，需对海量数据进行处理、加工、验证，探索和挖潜大数据技术，不仅实现了对数据、图像、音频、文字等结构和非结构化数据快速、高效整合、分析、处理，还建立动态、连续的模型，预测数据的未来趋势走向，这对互联网金融发展，起着决定性的作用。
互联网金融与征信体系解读
互联网金融与征信体系解读在当今数字化的时代，互联网金融正以前所未有的速度改变着我们的生活和经济模式。
与此同时，征信体系作为金融领域的重要基础设施，也在不断地发展和完善。
互联网金融与征信体系相互关联、相互影响，共同塑造着金融行业的未来。
互联网金融的兴起，为广大用户带来了便捷、高效的金融服务。
过去，人们要办理贷款、理财等业务，往往需要亲自前往银行等金融机构，填写繁琐的表格，经过漫长的等待和审批流程。
而如今，通过互联网金融平台，只需动动手指，就能在短时间内完成各种金融交易。
无论是 P2P 网贷、众筹，还是第三方支付、互联网保险，都让金融服务变得更加普及和亲民。
然而，互联网金融的快速发展也带来了一系列风险和挑战。
由于信息不对称、信用评估难度大等问题，一些不法分子利用互联网金融平台进行欺诈、非法集资等活动，给投资者和金融市场带来了巨大的损失。
在这种情况下，征信体系的重要性就愈发凸显。
征信体系可以简单理解为一个记录个人或企业信用状况的数据库。
它通过收集、整理和分析各种信用信息，为金融机构提供决策依据，帮助它们判断借款人的信用风险，从而降低贷款违约率，保障金融市场的稳定运行。
在传统金融领域，征信体系主要由央行征信中心主导，其数据来源相对较为单一，主要包括银行等金融机构报送的信贷信息。
随着互联网金融的发展，传统征信体系的局限性逐渐暴露。
一方面，大量互联网金融用户的信用数据没有被纳入央行征信体系，导致这些用户在申请金融服务时难以获得准确的信用评估；另一方面，互联网金融业务的创新模式和快速变化的风险特征，也对征信体系的及时性、准确性和全面性提出了更高的要求。
为了适应互联网金融的发展，征信体系也在不断创新和完善。
首先，出现了许多市场化的征信机构，它们通过整合互联网金融平台、电商平台、社交网络等多渠道的数据，为金融机构提供更加丰富和多元化的信用评估服务。
这些数据不仅包括传统的信贷信息，还涵盖了消费记录、社交行为、网络浏览习惯等非传统信用数据，能够更全面地反映个人或企业的信用状况。
互联网金融平台促进征信体系发展研究
互联网金融平台促进征信体系发展研究【摘要】本文主要探讨了互联网金融平台如何促进征信体系的发展。
通过分析互联网金融平台的发展现状，征信体系的现状以及互联网金融平台对征信体系的积极作用，揭示了互联网金融平台如何改变传统征信体系的机制和运作方式。
本文还通过案例分析和风险挑战的探讨，提出了互联网金融平台促进征信体系发展的路径，并展望了未来的发展方向。
给出了政策建议，为未来互联网金融平台与征信体系的良性发展提供指导。
通过本文的研究，可以更好地了解互联网金融平台对征信体系的重要作用，为相关领域的研究和实践提供借鉴和参考。
【关键词】互联网金融平台、征信体系、发展、研究、路径探讨、案例分析、风险、挑战、积极作用、未来发展、政策建议。
1. 引言1.1 研究背景，随着互联网金融的迅速发展和普及，互联网金融平台在金融领域中扮演着越来越重要的角色。
与此征信体系作为金融领域中的重要组成部分，也在不断完善和发展之中。
传统的征信体系存在着一些问题和局限性，如信息不对称、数据不全面等，制约了其发展和应用的效果。
1.2 研究目的本研究的目的是探讨互联网金融平台如何促进征信体系的发展，分析互联网金融平台在征信领域的作用和影响。
通过对互联网金融平台的发展情况和征信体系的现状进行研究，旨在找出互联网金融平台对征信体系的积极作用和可能存在的问题，为进一步完善征信体系提供参考和建议。
本研究旨在深入探讨互联网金融平台如何利用自身优势推动征信体系的建设和发展，促进金融领域的创新和发展。
通过案例分析和风险挑战的讨论，可以全面了解互联网金融平台对征信体系的影响，为未来的研究和政策制定提供可靠依据。
通过本研究的深入分析，可以进一步推动互联网金融平台与征信体系的融合发展，促进金融领域的健康和可持续发展。
1.3 研究意义本文旨在探讨互联网金融平台对征信体系发展的促进作用，在当前数字经济快速发展的背景下，互联网金融平台在金融领域的作用日益凸显。
征信体系作为金融领域的重要基础设施，对于金融行业的稳健发展和风险防范起着至关重要的作用。
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互联网金融信用风险分析与大数据征信体系构建摘要：互联网金融中的信用风险一方面表现为更为微型的客户对象导致的信用风险，一方面表现为互联网金融平台导致的信用风险。
互联网金融中的信用风险产生原因包括缺乏完善的征信体系、缺乏严格的信息披露机制、缺乏全面的风险控制手段以及缺乏明确的法规监管。
传统中央银行为主导的线下征信体系覆盖率低、成本高并且相对封闭，大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据，通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多维度信息，构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多维度的定量模型，利用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。
大数据征信体系发展需要鼓励建立行业协会、规范产品标准和重视数据隐私保护。
关键词：互联网;风险征信体系;金融信用一、互联网金融中信用风险的表现互联网金融是以互联网为资源，大数据、云计算为基础，采用新金融模式运作的一种新兴行业。
根据国际电信联盟(ITU)2014年11月24日发布的《2014年测量信息社会报告》，2014年全球网民共30亿，占居民总数的40.4%。
中国作为最大的发展中国家拥有世界1/5的网民。
根据中国互联网络信息中心(CNNIC)发布的第35次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2014 年 12 月，中国有6.49 亿网民，12亿手机用户中有5.57 亿手机网民。
3.04亿用户使用网上支付，网民中使用网上支付的比例为46.9%;手机支付用户规模为2.17亿，网民中手机支付的使用比例为39.0%。
购买过互联网理财产品的网民规模达到7849万，在网民中使用率为12.1%。
谢平和邹传伟将互联网金融定义为以互联网为代表的现代信息科技，特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算与金融相结合的，既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式。
2014年谢平、邹传伟和刘海二撰写的《互联网金融手册》中，互联网金融被定义为一个谱系概念，涵盖因为互联网技术和互联网精神的影响，从传统银行、证券、保险、交易所等金融中介和市场，到瓦尔拉斯一般均衡对应的无金融中介或市场情形之间的所有金融交易和组织形式。
李耀东和李钧则认为，互联网金融并不简单是具有互联网技术的金融，而应该是基于互联网思想的金融，即服务长尾市场、普惠和去中心化的金融。
主要特点为服务于长尾市场;具有海量用户;关注个性化需求;重视创新;正视风险;重视用户体验;重视开放性;重视社会化营销。
所谓信用风险即客户未能按期还本付息，或者说债务违约导致的风险。
互联网金融中，信用风险主要表现为两种类型：互联网金融中客户特征导致的信用风险，以及互联网金融平台特征导致的信用风险。
1.1 互联网金融的用户特征导致的信用风险一方面，互联网金融服务的客户对象往往是传统银行信用体系未能覆盖的群体，对这些群体的信用风险的度量往往需要更为专业的手段。
以P2P网贷平台的鼻祖，成立于2005年3月英国的Zopa(Zone of Possible Agreement)为例，他们发现存在着"自由组织者"的群体，即自雇、从事项目的或者自由职业的非"全职"就业者，如顾问和企业主等，他们的收入和生活方式很不规律，尽管具有信用能力，却由于不符合传统金融信用要求中稳定收入证明等要求，无法得到传统金融机构充足的信贷服务。
Zopa的团队估计在英国约6000万总人口中有600万的"自由组织者"，并且预测在未来的10到15年，选择这种生活方式的人会越来越多，传统金融机构只重视客户生活和收入的稳定性而忽视了这一趋势。
针对这一目标群体提供互联网金融服务，Zopa发展迅速，从诞生时只有300个用户，几个月内用户量就超过了25000人，2012年注册用户超过90万，2014年末累计发放贷款超过7亿英镑(约10.55亿美元)，一举成为英国最大的P2P网贷平台之一。
另一方面，国内互联网金融的借贷主体是资金规模小、很难在统金融机构获得贷款的小微企业以及工薪阶层甚至学生群体等。
从银行服务的企业客户来看，银行对公司贷款中80%左右的贷款投放给大型国有企业和中型企业，贷款额度一般在500 万以上，小企业贷款和个人消费经营贷款仅占20%左右，额度一般也在50 万以上，平均200-300万左右。
而互联网金融主要服务小微企业，贷款金额远远不能达到银行的贷款金额标准。
以阿里小微信贷为例，截至2013年二季度末，阿里小微信贷累计发放贷款超过1000亿元，户均贷款仅仅4万元。
阿里小贷最大的特点是"金额小，期限短，随借随还"。
订单贷款作为淘宝、天猫卖家使用最频繁的信贷产品，要求支付万分之五的日利率。
2012年，所有客户年均使用30次订单贷款，平均每笔贷款周期为4天，全年实际融资成本为6%。
阿里小贷单笔贷款的操作成本极低，仅为2.3元，与银行2000元左右的单笔信贷操作成本形成巨大对比。
互联网金融服务的个人客户也同样具有资金规模较小的特征。
以蚂蚁金服的个人客户为例，由于蚂蚁金服的大部分个人客户都开设余额宝账户，所以旗下各种产品的用户基本都是余额宝的一个子集。
根据天弘基金的年报数据，截至2014年底余额宝开户数1.84亿户，户均账户余额3，133.47元。
而截止2014年12月，工商银行开户数4.65亿，招商银行开户数5600万，北京银行开户数1137万;工商银行、招商银行和北京银行的个人存款总额分别为71，886.07亿元、10，930.27亿元和1，851.29亿元，可以算得户均存款余额分别为15，459.37元、19，518.34元和16，282.23元，银行体系内客户平均存款余额为余额宝客户平均余额的5倍。
这一方面反映了传统银行业依然是个人存款的主要方式，另一方面也反映了互联网金融面对的客户群体总体来说金额较低，风险更大。
1.2 互联网金融的平台特征导致的信用风险根据网贷之家的数据，截止2015年5月底，正常运营的P2P平台有1946家，累计问题平台数量661家，占全部平台总数的四分之一。
P2P网贷行业贷款余额达1932.14亿元，历史累计成交量已突破6000亿元。
(表1)从网贷平台的市场份额来看，各网贷平台竞争激烈，彼此差异不大，排名前十的网贷平台贷款余额合计仅占市场总份额的1/3左右，这与国外成熟市场形成鲜明对比。
以英国P2P平台为例，排名居前的ZOPA、RateSetter、Funding Circle、MarketInvoice 这四家P2P平台的市场份额就占行业份额的70%左右。
美国P2P行业基本为Lending Club 和Prosper两家平台所垄断，合计占有96%的市场份额。
不仅网贷平台尚处于群雄争霸，一片混战之中。
网贷平台良莠不齐，问题平台频频出现。
根据网贷之家的数据，截止2015年6月，已经320家网贷平台跑路，336家网贷平台出现提现困难，73家网贷平台停业，另外7家网贷平台由刑侦介入。
除了网贷平台自身恶意欺诈投资者出现信用风险之外，网站自身由于技术问题也会发生信用风险。
互联网金融依托计算机、互联网、各类移动终端、数据库以及各类软件系统而运行，互联网的开放性使得互联网金融高度暴露在系统性故障以及网络黑客、计算机病毒、恶意代码等的攻击之下。
利用系统漏洞和平台设计缺陷，黑客可以通过侵入核心信息系统来获取客户信息乃至盗用客户资金;而计算机病毒、恶意代码等的扩散，也可能引发系统性崩溃。
传统金融中只会导致局部损失的技术风险在互联网金融中会威力倍增，一旦发生安全事故，极容易引发声誉风险和挤兑等连锁反应，甚至可能由于信任危机和流动性风险，导致风险从互联网金融向传统金融扩散。
由于中国互联网金融普遍未能掌握具有自主知识产权的芯片制造和操作系统开发技术，因此对于引进的国外技术是否存在后门、漏洞等情况并不了解，只有通过增强相关软硬件设备的自主研发设计以及制造水平，才有可能解除对国外技术的依赖。
通过建立行业内的沟通和协调机制，制定具有国际领先性的行业技术标准，有助于预防选择性技术风险的一再重演;从长远来看，还应积极参与制定国际新型金融技术标准，因为只有拥有制定标准的发言权，才能在未来国际金融业务中掌握主动权。
二、互联网金融信用风险的成因2.1 缺乏完善的征信体系由于中国人民银行对股份制商业银行和地方银行的强势控制，2004年成立的中国人民银行征信中心的个人征信数据库建设工作采取自上而下的模式，经过10年时间实现了8亿人口的覆盖，但是截止到2013年底，央行银行个人征信系统中有信贷记录的自然人仅为3.2亿，占13.5亿人口中的23.7%。
央行征信数据搜集的信息维度比较少，主要包括个人基本信息(身份证号)，以及所持有的信用卡、银行卡消费、取现、转账等记录等。
仅仅依靠这些信息无法全面反映一个人的信用状况，远远未能满足借贷市场的需求，很多没有信用卡或从未跟银行发生借贷关系的人群很难获得信贷服务。
而在美国，征信体系的覆盖率已经达到了85%。
中国互联网金融行业面临的数据不充分、信息不真实挑战，使得人力采集数据仍然是主要方法之一，国内大多数P2P公司都主要是线下模式，千人员工以上的P2P平台不在少数，有些知名平台员工总数甚至超过了万人。
对于用户信用审核的风控偏重于银行卡交易等流水的审核，国内整个P2P行业中信审人员所占比重非常大，使得国内P2P平台的成本控制很困难，线下销售和进行尽职调查的成本(包括对应的人员工资)要占到整体成本一半以上。
预先批准、自动决策、风险定价等定量技术在中国尚属稀缺，由此导致的客户获取成本居高不下。
美国信贷业的获客成本约为200-300美元(购买一条征信数据、加一个信封邮票、加人工处理费大约每个邀请函成本1-2美元，除以低于1%的响应率)，而中国信贷业面临的线下获客成本高达上千美元，这是导致借款人融资成本高、风险质量低的主要原因。
P2P借贷高度依赖线下团队进行征信，这一现状存在严重的弊端。
第一，线下征信属于劳动密集型工作，对人力、物力投入需求极高，提高了整体信贷成本，造成不经济性。
对于额度较小的信用借款来说，其高昂的征信和审贷成本给借贷双方造成巨大压力，迫使借贷平台更倾向单笔金额高的借款，长此以往，P2P借贷的普惠价值和补充作用将被逐渐损蚀。
第二，线下征信具有较强的主观性，不利于形成标准化的征信技术。
不同平台的征信流程、资料搜集重点不尽相同;即使在同一平台，采用了标准化的线上评估方式，不同信贷员、审贷员的风格、特点也导致信贷报告千差万别。
这种差异导致征信标准的割裂，不利于信用资源的互通互享。
第三，线下征信的高成本阻碍了征信数据的共享。
由于各个平台花费了大量人力、物力进行线下征信，这些征信数据被视为核心资源乃至核心竞争力，与其他平台、征信组织的共享意愿大大减弱，导致重复征信和征信资源的浪费。