大数据在互联网金融征信中的应用研究

发布时间：2017-09-28 23:00

  本文关键词：大数据在互联网金融征信中的应用研究

  更多相关文章： 互联网金融 风险管理 大数据征信 对策

【摘要】：伴随着互联网技术如社交网络、大数据、云计算和搜索引擎等技术的快速发展,在互联网研究创新开发新技术的支撑下,互联网金融发展速度也达到了顶峰。各个机构包括传统金融机构以及互联网企业都纷纷进入互联网金融行业,通过发展新的业务来实现资金融通、支付服务和信息中介。虽然互联网金融的飞速发展给我国的金融行业的发展带来了新的理念和新的发展方式,但也由此带来了许多不稳定因素和不确定的风险。我国互联网金融处于起步阶段,在发展、产品创新和运营的规范性、准确性和合规性方面都存在许多问题,监控互联网金融中存在的风险已经不能仅仅依靠过去使用的传统风险控制方法,需要完善我国的互联网金融风险控制体系。我国传统金融征信中,办理征信业务速度较慢、效率低,并且覆盖的人群面窄,已经无法适应互联网金融业务新的需求。大数据技术的发展,使信息来源收集到的一切可行数据都成为信用分析的基础,为互联网金融征信体系的建设指引了新的方向。互联网金融需要将收集来的大量纷繁、看似互无关系的信息,进行重新的梳理匹配、使之成为更准确、更有效、更有预测性的数据。大数据是互联网金融发展的支撑,所以适合我国互联网金融体系的征信系统也应该以大数据技术为支撑,因此说互联网金融和大数据征信是分不开的,两者的基础都依靠于大数据技术,两者可以达到高度融合。本文从互联网金融发展的重要性和面临的风险问题入手,提出了建立针对于互联网金融的新的完善的征信体系。其中介绍了大数据征信的优势与应用于我国互联网金融风险控制领域的现状,以阿里巴巴和其他互联网金融公司为例,总结了阿里金融在大数据征信上的探索,由此分析了我国大数据征信中遇到的困难和亟待解决的问题。以ZestFinance为例,论述了国外互联网金融公司大数据征信实践中的应用,总结了ZestFinance运用大数据进行征信的主要模式和优点,讨论了ZestFinance这种新的数据收集分析模式中国征信业的启示。在此基础上,提出了建立符合大数据征信的保护机制、构建多样化的基础数据库、提高社会对大数据征信的意识、推进政府和社会信息资源开放共享、重视对大数据监管的运用等对策建议。
【关键词】：互联网金融 风险管理 大数据征信 对策
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F832.2
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-15
• 1.1 选题背景及意义9-11
• 1.1.1 我国互联网金融的崛起9-10
• 1.1.2 大数据时代来临10
• 1.1.3 我国征信行业情况10-11
• 1.1.4 研究意义与研究价值11
• 1.2 文献综述11-13
• 1.3 研究思路与研究方法13
• 1.4 创新与不足13-15
• 2 互联网金融与大数据征信的结合15-20
• 2.1 互联网金融概述15-16
• 2.1.1 互联网金融的概念15
• 2.1.2 互联网金融的模式15-16
• 2.2 大数据与征信业16-17
• 2.2.1 大数据概述16-17
• 2.2.2 我国征信市场与大数据的运用17
• 2.3 我国互联网金融风险控制的特征与重要性17-20
• 2.3.1 我国互联网金融风控的特征17-18
• 2.3.2 我国互联网金融风险控制的重要性18-20
• 3 大数据征信在国内的可实施性20-24
• 3.1 大数据征信的优势20-21
• 3.1.1 大数据征信拓展了数据来源20
• 3.1.2 大数据征信反映了对象的本质特征20
• 3.1.3 大数据征信应用场景丰富20-21
• 3.1.4 大数据征信覆盖人群广泛21
• 3.2 我国大数据征信的市场基础21-22
• 3.3 我国大数据征信的技术基础和制度环境22-24
• 3.3.1 技术变革推动大数据征信的发展22
• 3.3.2 政策环境支持大数据征信的发展22-24
• 4 国内互联网金融行业的风险控制案例分析24-33
• 4.1 阿里巴巴的大数据征信模式24-29
• 4.1.1 阿里巴巴的大数据战略24-26
• 4.1.2 阿里金融的征信体系26-29
• 4.2 大数据征信在其他互联网金融公司的应用29-30
• 4.3 我国大数据征信中遇到的困难和亟待解决的问题30-33
• 4.3.1 缺乏与大数据征信相匹配的法律法规30
• 4.3.2 大数据征信发展在技术上的阻碍30-31
• 4.3.3 国内信息隐私性和安全性形势不容乐观31
• 4.3.4 大数据对人才需求的挑战31-33
• 5 国外互联网金融行业的风险控制案例分析33-37
• 5.1 ZestFinance风险控制分析33-35
• 5.1.1 ZestFinance的大数据理念33
• 5.1.2 ZestFinance的大数据征信实践33-35
• 5.2 对我国征信行业的启示35-37
• 5.2.1 挖掘更多人的信用和新的技术35
• 5.2.2 扩大征信体系数据来源35-36
• 5.2.3 不以惩罚性为目的36-37
• 6 利用大数据来推动征信业发展的建议37-42
• 6.1 推动大数据在我国征信业的运用37-39
• 6.1.1 建立符合大数据征信的保护机制37-38
• 6.1.2 构建多样化的数据仓库38
• 6.1.3 制定政策来增加大数据征信的使用38
• 6.1.4 加快立法进程和行业自律38-39
• 6.2 增强社会层面对征信和大数据的认知39
• 6.2.1 利用互联网金融企业做宣传平台39
• 6.2.2 加强金融管部门的权威性39
• 6.3 加强政府对大数据征信发展的扶持39-42
• 6.3.1 增强社会及政府对信息资源的互通39-40
• 6.3.2 促进政府和企业之间合作40
• 6.3.3 重视对大数据监管的运用40-41
• 6.3.4 推进社会和支付两端的信息互通41-42
• 参考文献42-45
• 致谢45-46
• 在学期间发表的学术论文和研究成果46-47

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本文编号：938524