近年来,随着云计算和大数据在互联网中的应用,我国互联网金融快速发展,各种基于大数据的网络创新活动层出不穷,新的互联网金融模式也在创新中不断被提出,并迅速应用于实践中。然而随着时间的推移,互联网金融的问题开始频繁发生,曾经被忽略的技术风险、信用风险、道德风险等开始逐渐暴露,引发了一系列的P2P“跑路”事件、非法集资事件。虽然违法事件众多,但互联网金融在我国“大众创业,万众创新”的大背景下确实满足了中小微企业、中低收入阶层的投融资需求,提升了金融服务的效率,很好地实现了为实体经济服务的目的。因此,互联网金融的发展对我国来说至关重要,如何引导互联网金融的健康发展则成为当前研究的重点。本文认为,想要实现我国互联网金融的健康发展,首先要明确现阶段我国互联网金融的模式以及每一种模式所面临的成本和风险问题,然后在衡量成本和风险的现实条件下,对互联网金融模式进行择优的选择,这样才能为互联网金融的健康发展道路提供一个指导方向。所以说,在诸多的互联网金融模式中选择一种成本和风险达到均衡、适合我国现阶段经济发展的模式,是一个迫切需要解决的问题。理论选择方面,本文对交易费用理论、信息不对称理论进行了分析,认为这两个理论是互联网金融模式选择的理论基础。互联网金融借助于互联网技术的发展,实现了线上的信息搜集和各种金融活动的撮合,降低了交易的信息成本、履约成本及后期的维护成本等。互联网金融主要依托于互联网信息技术来实现各种金融活动,一方面,互联网信息技术的发展实现了时间成本、人力成本、信息成本的大幅度降低,另一方面,也存在着一些为了谋求个人利益,利用先进技术获取信息,成为信息优势方的“黑客”一族,他们攻击互联网金融平台,盗取消费者财产,为互联网金融的发展带来了很大的风险。在各种互联网金融模式中,不同模式面临着不同的成本和风险,于是成本和风险的抉择问题便成了互联网金融模式的选择问题。交易费用理论和信息不对称理论很好地解释了互联网金融的成本和风险对互联网金融模式选择的重要性,认为互联网金融模式的选择并非是在成本最低或者风险最小的条件下才是最优的,而是需要在现有的市场条件下对成本和风险进行度量,实现二者之间的平衡,达到帕累托最优状态才是选择互联网金融模式的关键所在,从而得出理论上最优的互联网金融模式是大数据金融模式。实证研究方面,首先,由于多指标评价情况的复杂多样性和决策者主观思维的不确定性,决策者多采用层次分析法来评价多指标问题,因此本文选择AHP层次分析法来进行实证分析。在参考相关文献的基础之上,根据相关理论和互联网金融的特征,构建互联网金融模式的选择指标体系,通过专家打分法,在层次分析法的基础上通过实例验证互联网金融模式选择模型的可行性和有效性,得出实践中的互联网金融最优模式是第三方支付的结论。