一、
国内重点城市互联网金融监管先进经验
作为著名的金融技术创新城市，北京市有得天独厚的优势：一是，拥有众多的211,985类高校，高校资源异常丰富；二是，互联网金融各大产业规模在全国前列，且产业种类齐全，三是，北京的在线贷款平台和第三方支付机构的数量在全国排名第一。上海市是国内金融中心，信息化水平高，研究资源丰富，互联网金融企业数量庞大，位居全国第二，同时相对于北京，上海在支付领域具备一定优势，例如拥有盛付通、快钱、汇付天下、富友支付、宝付、通联支付、环迅支付等国内交易规模较大的支付机构。深圳市早在2008年就把互联网列为全市的战略性新兴产业，而市政府也一直高度重视互联网金融的发展，集中资源努力为互联网金融发展创造环境，2014年相继出台一系列重大金融改革文件，建设以罗湖为首的三大互联网金融产业园区，同时平安集团和互联网巨头腾讯总部也都坐落在深圳。
北京市的互联网金融监管经验
北京作为我国的首都，金融地位和科技地位异常突出，自2012年以来，北京监管不断探索，逐步利用互联网技术建设金融风险监测预警系统，实现对互联网金融机构和传统金融的双重监测。北京市已建成非法集资监测预警平台，并发挥良好作用，作为利用互联网思维和先进技术手段提高监管能力的典型案例，该非法集资预警平台的由两个子平台组成：一是对正规金融产品登记的前台，通过对网站销售的金融产品的信息进行登记做好数据收集工作，因为产品登记、资金托管、信息披露是互联网金融三大监管措施，金融机构将产品的属地名称、属地编号、机构编号、产品编号、发行日期等信息在平台上进行登记、备案；
二是后台用来发现非法集资线索，打击违法犯罪，守住底线。前台则负责提供相关信息给消费者。该平台的基本建设思路是利用互联网搜集信息，运用大数据挖掘、云计算技术，通过反复两次比对、一次干预，最后确认的一系列标准流程，对疑似非法集资的企业实现不同级别的应对处置。具体来讲，该平台通过收集以往非法集资案例的相关数据，综合负面反馈指数、收益率偏高、非法集资特征词、传播力、合法性这五个维度构建，利用机器学习技术对每个维度进行自我赋权，最后形成一个冒烟指数。
在非法集资敏感词中，平台利用大数据技术，收集了近500个特征词，涵盖面极广。冒烟指数越高，说明越接近非法集资的特征，监管部门就可以及早监测预警，做到“打早打小”。在平台成功建设投产后，实现了六种机制，即线索信息共享机制、发现机制、监测预警机制、线索跟踪机制、流监督控制机制、协调警示机制。北京市通过对金融科技的属地监管的研究，已经初步形成了独有的，以依托自律监管，以资金托管、产品登记、信息披露三大监管措施为核心，利用行业大数据平台，行业并购基金，托管平台及行业风险处置机制为一体的“1+3+N”的监管体系，北京市地方金融工作局提出的“1+3+N”网贷监管模式是顺应形势，目的在于通过细化的执行去落实执行监管要求，推动行业规范的发展。
上海市的互联网金融监管经验
上海的监管沙盒的创新使用，开辟了一条监管的新道路，在控制风险的基础上又鼓励了金融科技创新，其宗旨就是要打造金融服务类型的应用产品和科技产品。针对金融服应用，由多家商业银行和多家互联网科技公司共同合作，利用金融和科技的优势，打造出了服务融资、提升金融服务的金融服务类应用产品，打造出了基于大数据、区块链技术的针对政务数据，信息共享，风险控制，票据流转的科技产品，从上海市举行的这次活动来看，上海市开放的金融态度，勇于试错的做法是值得学习和被借鉴的，互联网金融未来的发展是不可预估的，如果不勇于尝试，如果不敢不断探索，那只会停滞不前，利用监管沙盒，我们既可以放心大胆的尝试金融科技的创新，又可以在控制风险的前提下，尝试互联网金融监管得到新方式和新方法，只有这样，互联网金融的监管才能跟上互联网金融发展的步伐。
在做好金融科技创新的同时，上海市互联网金融协会在行业自律引导方面也是尽职尽责，身先士卒，联合上海市政府在充分理解国家政策文件的技术上，针对络借贷信息中介机构业务管理、小额贷款公司监管、网络借贷电子合同存证业务办理、区块链技术应用自律等方面制定并出台了地方性的法律法规，这给互联网金融行业相关业务的发展指明了方向，也给互联网金融监管机构提供了监管依据。
深证市的互联网金融监管经验
2017年9月，深圳市互联网金融协会利用互联网技术，重点推出网贷从业人员违规违纪信息共享平台，该平台通过向行业共享行业从业人员违规违纪的记录，并采取名单制管理，使其无法在参与互联网金融活动。2017年11月，深证市南山区以主动防范化解系统性金融风险为目标，推出了南山区网络金融监测服务中心，该中心利用大数据技术，通过收集相关信息，建立风险监测模型和风险预警模型，最终实现动态监测和风险预警。
其次，依托于大数据，通过数据清洗，数据分析，模型制作，可以为监管机构的角色提供参考依据；最后通过风险预警功能，可以提前感知风险，做好风险化解工作，同时通过行业自律引导互联网金融企业合规发展。互联网金融行业监管服务平台的监控主要基于三种模型。
首先，交易数据统计模型可以对相关企业的交易数据进行汇总和统计，通过一定的算法进行分析和评估，并进行实时跟踪和监控，以实现信息收集，数据应用，分析和计算的全过程，评估结果客观，智能，高效；其次，风险预警数据模型通过企业概况，业务概况，民意概况和信用概况四个维度，打破了互联网金融平台之间的信息壁垒，整合了民意，工商，信用调查，诉讼等数据，并在宏观层面上挖掘深层次的常规问题；第三，多维预测数据模型，通过对相关数据的统计分析，可以帮助企业动态评估未来的风险状况，并协助问题平台制定可行的整改或结算计划，避免大规模金融的发生和社会风险。
国内互联网金融监管的经验与启示
通过对上述重点城市互联网金融监管情况的学习，可以看出，北京市的“金融风险监测预警系统”，通过主动发现，提早了获知风险的时间，切实保护消费者和投资者的合法权益。北京市的“金融安全产业园”汇聚了全球顶尖的互联网金融安全人才，通过这种产业园区的模式，使信息更通畅，能够紧随市场发展，孕育互联网金融安全人才，为互联网金融监管提供坚强的技术后盾和优质的人力资源。
上海市的金融科技“监管沙盒”，是一种新的监管理念和思路，利用金融科技创新使监管、机构、科技公司高度融合，利用金融产品、金融风险、金融服务的优势和互联网企业的先进科技水平，构建出既符合市场需求，又满足监管部门监管需求的拳头产品，同时通过这种创新模式能够为监管部门在互联网金融的合法合规评估方面、风险控制方面、投诉响应方面提供新的参考。
上海市政府和上海市互联网金融协会针对行业自律和互联网产业发展颁布了一系列的指导文件，通过地方性的法律法规文件，指引和监督行业发展。深圳市的“互联网借贷从业者违规信息共享平台”和“互联网金融业监督服务平台”已经建立了以大数据相关技术和分析技术为基础的数据收集模型，风险预警模型和数据预测模型，并着眼于跨行业。数据共享打破了信息壁垒，并使互联网金融活动信息更加透明，从而允许监管机构以多维，有效和可预测的方式对互联网金融机构进行监督，从而指导和监督公司合规运营并促进行业标准的发展，从而避免了发生大规模金融风险。
综上所述，从北京市、上海市、深圳市的信息化监管平台建设、利用产业园区带动产业发展和人才储备、运用金融科技创新模式丰富监管方式、利用互联网先进技术构建监管模型，实现信息共享、通过发布地方性法律法规文件引导行业自律等方面予以借鉴，结合成都市互联网金融监管的现状，对比差异，多维度多路劲分析存在的问题，从政策、模式、形式、思想观念和产业治理方面为成都市互联网金融监管解决问题提供新思路。
