互联网动了传统行业奶酪，金融业也不例外，但是近来的消息却让人对于这个新兴行业产生了质疑，比如说：E租宝骗局引发的连锁反应、信和财富被政府列入风险提示名单等，在互联网手段与传统金融行业的碰撞中，迷雾漫漫，一方面，越来越多的传统企业正在进入互联网金融行业，另外一方面互联网企业也纷纷布局互联网金融。
实际上，传统行业深度介入
互联网金融的案例众多，且切入的角度和深度都不一致，但是面对这样的变化，传统金融行业从业者们却表示了自己的质疑，比如中国农业银行首席经济学家向松祚认为：太多企业都想搞金融这不合理；金融是专业性很强的技术活；目前仍然停留在简单的模式复制上，缺乏技术革新；现在一些长期亏损的企业靠着非主营业务，也就是金融业务赚钱，这是非常可怕的现象。
除此之外，他还表示：目前大家都玩命的追逐虚拟经济，都想赚快钱，都想空手套白狼，这个国家的经济能好吗？除了面对互联网金融和传统的分歧，更要思考的是整个中国金融到底处在什么样的状态，到底怎么样回避潜在的金融风险。比如假设有的银行回到90年代末，本世纪初的不良率超过10%~20%。高额的负债之下，全行业亏损，如何还本付息？
经济下滑的病根并非互联网产业结构必须调整
显然，专家的质疑并非空穴来风，
互联网thldl.com从业人士必须承认：在当前的社会背景下，出现了很多P2P公司，利用规则漏洞，冒着非法集资的风险，违规进行业务，在无法完成承诺的利益回报之后，庞氏骗局轰然倒塌，其中不乏曾经风光过的“明星”互联网金融公司，这也暴露了非专业金融机构的风控、管理等多方面的漏洞。
另外一方面，传统企业目前在经济大环境受到结构性调整影响，首先是央行多次下调准备金率、降息，意图拉动资金流动性，根据央行数据显示：11月份M2（广义货币供应量）为137.40万亿元，同比增长13.7%，较上月回升0.2个百分点，连续第5个月增速大于13%，也大于M2全年的增速目标12%。从组成看，单位活期存款与定期存款是M2绝对金额增加的主要来源，反映了企业投资意愿不足的事实。这还影响到M1（狭义货币）的增速变化：11月份M1增速为15.7%，自2015年3月份以来，M1增速持续扩张，目前增速已经高于M2增速。
M1反映居民和企业资金松紧变化，是经济周期波动的先行指标，M1和M2同步增速加快，显示了中长期贷款占据主角，资金流动性并未得到显著提高，通俗点讲，目前国内经济疲软，M0（流通中现金）当中民众做了类似于购房等行为的长期投资，而并没有放在传统消费中，宏观经济正在进行调整，下行趋势明显。
但是，如果把宏观经济的下滑，归结于
互联网金融和互联网行业的发展，这种看法是极其不客观和肤浅的。
回到经济微观层面：从P2P行业来看，包含已经被证明破灭的几个庞氏骗局案例，之所以能大行其道，正是由于传统金融没有正确卡位：大批的资金被国企占据，民营企业的融资渠道被封闭，明显知道民间融资代价极高，饮鸩止渴，也挡不住生存的欲望，由于中国传统行业的发展变化缓慢，随着互联网的介入，原有众多传统行业的效率低下、商业模式需要升级和改革，在互联网的商业模式之下，更轻、服务更优质的产品是符合当下民生的，原有的传统利润降低、融资成本剧增、现金流紧张，压垮传统经济的最后一根稻草其实是中国现有的产业结构落后所造成的。
传统金融风控体系PK互联网技术？
深度了解金融本质，实际上简单归纳就是三点：1.支付。2.投融资。3.保险，显然前两者更加趋同与我们对于互联网金融产品的认识，最原始的金融产品是什么？贝币，后来是钱币，明代泛滥贬值的宝钞也是金融产品，显然金钱本身也是一种
互联网金融产品，倍受质疑的P2P当然也是一种金融产品的表现，这么推理，那么就非常容易理解了：金融产品本身就是具有风险的。
所以有传统金融人士认为其实传统金融的内部控制、对于风险管理的这一套体系是完全适合互联网企业的，互联网企业一个很大的问题在于他现在的风控架构不够清晰。这是造成现在互联网金融乱象的重要原因。
但实际情况是：
目前真正的互联网金融公司，具备网商银行资质的BAT们，更多的底层架构和整体设计的从业人员，首先就是传统金融行业的从业者，对于风控的理解自然不差，体系也比较全面。基于
互联网属性而言，国家所提出的互联网+战略，在金融业的体现也比较直接：互联网技术带给金融业是更加安全、效率的提升。比如蚂蚁金服的网商银行，相比传统的银行贷款，减少了繁琐的审核、抵押环节，放款更快，哪怕到农村，在没有抵押物的前提下，下款的周期是一周之内，而传统金融业的审核看似严密，并且在有抵押物的前提下，不仅很难贷款，周期也延展至一个月，时间成本对于任何领域的发展而言，就是效率的最大杀手。
如果谈及现有的官方征信体系作为传统风控的重要标杆：以信用卡、银行贷款为主，生活缴费、道德背书等作为参考指标看似完美，实际上并不能完全展现一个人在各个阶段的实际信用体现，这里的漏洞在于：传统金融业的数据仅仅是银行业的打通，而
互联网金融的大数据来源，除了传统的风控体系下的征信手法，还基于自然人的人际关系、社交、消费和收入情况、消费习惯等多方面因素，甚至在基于时间、空间等因素在支付环节就能通过技术进行甄别，严防风险，各种指标可以阶段性更新，在云服务的支撑下，所有的风控是动态和变化的，时效更强。
