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作者：王淇;冯晨;贺娅洁;李志勇;
单位：中国司法大数据研究院;西南财经大学金融学院;
摘要：非法集资严重干扰正常的经济金融秩序，影响社会稳定。由于互联网传播提速、集资手段层出不穷、资金跨域流动加剧，非法集资风险呈现出涉众性扩散、隐蔽性升级、跨域性增强等特征。传统以事后打击为主的监管模式在风险识别、预警防控及协同治理等方面逐渐暴露出制度性不足，在大数据背景下如何利用先进的数据技术进行事前监管成为破局关键。本文在系统梳理非法集资主要模式、风险特征及相关政策法规的基础上，深入分析当前非法集资风险监管在数据整合、风险识别机制及监管协同等方面面临的现实困境；同时，从司法大数据的视角出发，采用民事案件司法大数据，揭示非法集资风险演化规律，构建了一个非法集资风险识别与评级的技术框架；在此基础上提出通过完善风险信息整合机制、推进分级分类监管以及健全多主体协同治理体系，优化我国非法集资风险监管路径，以期为非法集资的前端防控与长效治理提供理论支持与制度参考。
关键词：大数据;;非法集资;;金融监管;;数字化转型;;数据安全;;风险防控;;新质生产力;;监管科技
基金资助：国家重点研发计划项目“基于隐蔽通道数据的新型非法集资线索及主体挖掘技术研究”（2023YFC3305302）;; 国家自然科学基金青年项目“面向市场监管行政执法的知识图谱关键技术研究”（62306341）;国家自然科学基金面上项目“基于多模态融合的上市公司退市风险预测研究”（72471196）的阶段性成果
