基于大数据技术视角的Y网贷公司信用风险管理研究

发布时间：2017-10-05 00:27

  本文关键词：基于大数据技术视角的Y网贷公司信用风险管理研究

  更多相关文章： P2P网贷 大数据技术 信用风险管理 风险控制

【摘要】：P2P网贷指资金的供需双方在特定的网络环境中建立直接的借贷关系,网络中的注册用户通过网络进行信息的流动交互,并根据一定规则,对金额、期限、风险、利率等进行匹配,签署具有法律效益的电子合同,从而满足借贷双方的需求和保障双方的权益。近年来,随着互联网金融不断深入发展,2006年P2P网贷兴起,参考世界上较著名的P2P网贷服务平台Prosper、Zopa和Lending Club等机构运营模式,人人贷、拍拍贷、宜信等网贷平台迅速崛起,2015年我国P2P网贷公司数量呈井喷式增长,行业发展势头不容小觑。我国的P2P网贷行业仍在发展初期,诸如信用机制不健全、信用风险管理体系不完善等问题日益凸显。P2P网贷是互联网时代产生新的金融服务方式,虽然有别于传统金融业务的互联网化,但未改变金融的本质,即识别与管理风险。因此,风控能力成为网络金融的核心,P2P网贷行业需要更加科学的风控体系,利用大数据完善网贷公司信用风险管理体系既是更高效也是符合未来发展趋势的办法。长远来看,健康发展的P2P网贷行业能够促进互联网金融乃至整个金融体系长期良性发展,也是普惠金融得以实现并可持续发展的关键。本研究首先阐述P2P网贷信用风险管理研究的相关理论基础,介绍P2P网贷的相关定义与特点后,分析P2P网贷信用风险的成因,针对原因提出新型的P2P网贷信用风险管理方式——大数据技术,同时介绍大数据技术在完善P2P网贷公司信用风险管理的具体运用。然后,选择以P2P网贷行业内具代表性的Y公司为研究案例,在介绍Y网贷公司经营环境及发展情况的基础上,梳理该公司的主营产品、借款流程和信审流程,进一步分析Y网贷公司在现行信用风险管理中存在的主要问题。最后,从信用风险的识别、评估和控制三方面,提出如何结合大数据技术完善该公司信用风险管理体系的具体措施。本文希望能为Y网贷公司实现平衡稳定的快速发展目标提供一定帮助,同时希望为P2P网贷行业构建适合良好的信用风险控制管理机制提供有益参考。
【关键词】：P2P网贷 大数据技术 信用风险管理 风险控制
【学位授予单位】：广西大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP311.13;F724.6;F832.4
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 选题背景与意义9
• 1.2 文献综述9-13
• 1.2.1 国外文献综述10
• 1.2.2 国内文献综述10-12
• 1.2.3 国内外研究述评12-13
• 1.3 研究的内容与方法13-15
• 1.3.1 研究内容13-15
• 1.3.2 研究方法15
• 1.4 研究的新颖之处15-16
• 第二章 P2P信用风险研究的相关理论基础16-23
• 2.1 P2P网贷的相关理论概述16-18
• 2.1.1 P2P网贷的内涵16
• 2.1.2 P2P网贷的运行模式16-17
• 2.1.3 P2P网贷的产品特性17-18
• 2.2 P2P网贷信用风险的主要成因18-20
• 2.2.1 借款人信用意识较为淡薄18-19
• 2.2.2 借贷主体之间存在“信息不对称”19
• 2.2.3 P2P网贷平台的信用风险管理体系尚未完善19-20
• 2.3 新型P2P网贷风险管理方式——大数据技术20-23
• 2.3.1 大数据技术的内涵及具体应用20-21
• 2.3.2 运用大数据技术完善P2P网贷公司信用风险管理的实际意义21-23
• 第三章 Y网贷公司信用风险管理现状分析23-36
• 3.1 Y网贷公司外部经营环境分析23-27
• 3.1.1 行业环境23-25
• 3.1.2 宏观环境25-27
• 3.2 Y网贷公司内部经营环境分析27-28
• 3.3 Y网贷公司信用风险管理现状28-36
• 3.3.1 Y网贷公司风险管理架构29-30
• 3.3.2 Y网贷公司产品类型30-31
• 3.3.3 Y网贷公司借款业务流程31-32
• 3.3.4 Y网贷公司信审操作流程32-36
• 第四章 Y网贷公司现行信用风险管理存在的主要问题分析36-40
• 4.1 贷前风险识别方式较为单一36-37
• 4.2 欺诈风险监测能力较为薄弱37
• 4.3 信用风险评估体系有待完善37-38
• 4.4 贷后风险控制手段相对落后38-40
• 第五章 完善Y网贷公司信用风险管理的具体措施40-53
• 5.1 运用搜索引擎进行客户信息识别,准确把握客户资质40-42
• 5.1.1 整合数据来源40-41
• 5.1.2 研发一站式风控搜索引擎41
• 5.1.3 设置面审辅助工具41-42
• 5.2 建立反欺诈人物关系图谱,规避欺诈风险42-45
• 5.2.1 资料收集42-43
• 5.2.2 数据信息分析43-44
• 5.2.3 场景模拟44-45
• 5.3 通过规则引擎进行客户信用评级,完成风险定价45-48
• 5.3.1 确定规则引擎设定的目标46
• 5.3.2 对借款人进行信用评级46-48
• 5.3.3 决策规则的预设与调整48
• 5.4 完善催收管理系统进行量化管理,降低贷后信用风险48-53
• 5.4.1 对客户进行风险分类49-50
• 5.4.2 建立催收评分卡50-51
• 5.4.3 制定催收策略51-53
• 第六章 研究结论与展望53-54
• 6.1 研究结论53
• 6.2 研究展望53-54
• 参考文献54-56
• 致谢56

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本文编号：973757