大数据背景下个人信用评估体系建设和评估模型构建

发布时间：2021-10-25 06:21

　　大数据和云计算等信息技术的飞速发展为金融行业开展征信业务提供了海量数据与先进技术。基于传统个人征信和现有互联网金融征信体系,从个人特征、经济能力、消费偏好、社交网络、信用情况和风险信息六个维度构建基于大数据的个人信用评估体系,尽可能涵盖影响信用主体行为的主要因素,减少主观评价信息。与此同时,基于大数据和信用评估体系特征,对信用评估进行数量化建模,运用层次模型、熵权法和汇总评估方法,对个人信用评估体系各个维度以及最后得分进行评估,期望充分利用主观数据和客观数据的优势,确保信用评估的准确性和科学性。 

【文章来源】：征信. 2019,37(10)北大核心

【文章页数】：6 页

【文章目录】：
一、征信市场现状
    （一）市场需求旺盛
    （二）多元化征信格局
    （三）监管体系不完善
    （四）征信数据流通性不强
二、基于大数据的个人信用评估体系构建
    （一）传统信用评估体系
        1. 银行信用评估体系
        2. 互联网信用评估体系
        3. 对比分析
    （二）基于大数据的个人信用评估体系
        1. 个人特征
        2. 经济能力
        3. 消费偏好
        4. 社交网络
        5. 信用情况和风险信息
三、基于大数据的个人信用评估模型构建
    （一）定性数据评估方法
    （二）定量数据评估方法
    （三）汇总评估方法
五、研究结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]金融征信数据共享:现实困境与未来图景[J]. 梁伟亮.  征信. 2019(06)
[2]大数据时代我国个人征信业的供需分析[J]. 曾晨明.  征信. 2017(12)
[3]大数据征信在互联网金融领域的应用——以芝麻信用为例[J]. 姜蕾.  西部皮革. 2016(12)
[4]我国征信体系的现状及优化建设研究[J]. 王恩泽.  中国农业银行武汉培训学院学报. 2011(05)

硕士论文
[1]我国个人征信体系存在的问题和对策研究[D]. 胡国华.上海交通大学 2008



本文编号：3456824