作者：江海洋互联网金融信用风险风险预测模型大数据技术
摘要：近年来,对非法吸收公众存款行为的罪与非罪,理论上存在众多争议,就本罪法益而言,学界缺乏关注。以往学界对本罪法益流于形式的界定都不具有说服力。当今,大数据、云计算、人工智能等技术使得互联网金融应运而生,互联网金融模式颠覆了传统金融模式,使得普惠金融成为可能,同时,互联网金融模式也使得传统金融风险加剧、异化。将非法吸收公众存款罪法益界定为“信用”,忽视了互联网时代金融变革以及风险异化的现实,且难以解释“信用”的不明确性以及累积犯证立的问题。将本罪法益界定为对非正常金融风险的防控与消解具有合理性,既与金融本质相契合,有利于量化金融风险,与司法实践相呼应,又与司法解释以及相关法规原意相一致,有利于司法实务。金融监管的内在逻辑就是风险防范,在前置法没有规定时,刑法先行并不与罪刑法定原则相冲突,具有合理性。凭借大数据技术以及金融学相关风险监测模型判断行为类型风险,实现司法解释科学的可视化说理,应是司法机关未来努力的方向。
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