论文互联网金融征信系统概念框架模型，本文是有关互联网金融硕士毕业论文范文和征信和概念和框架有关硕士学位论文范文.
一、引言
国内外学者针对互联网金融及其征信体系展开了丰富的研究.Klafft(2008) 利用美国最大的网络借贷平台Prosper 的数据研究了基于平台给出的借款人信用评级对借贷行为的影响.Rina(2008) 指出种族信息的披露对于借款人订单成交的利率具有显著性影响.谢平和周传伟(2011) 说明了金融监管的最新进展主要体现在系统性风险与宏观审慎监管、资本充足率与杠杆率以及顺周期性等九个方面的改革或创新.
信用体系建设是互联网金融风险防范的重要组成一环.现代市场经济是信用经济,征信体系是发达国家金融体系的重要组成部分.随着市场经济的发展,信用缺失对经济的影响越来越大.早期我国的一些外贸企业为了规避外贸活动中的信用风险,产生了信用评估的需求.与此同时,国外知名的征信机构相继进入我国.此后,一些民营公司也在国内成立.同时,很多的金融机构也纷纷建立了自己的信用信息数据库.这些信息对于所拥有的机构进行信用评估而言,确实发挥了很大的作用.但是无论征信公司还是银行机构,基本上是各自为政,独享自己所拥有的信息.
本文通过中国互联网金融的实际情况与大数据概念框架的结合,通过比较研究,寻求适合我国互联网金融现状与发展需要的征信系统模式.根据征信系统实现的难易程度,互联网技术发展趋势,利用各地的大数据平台,逐步扩大征信数据采集的广度和深度,建立具有可实现性的征信系统长期规划；通过营销分析、客户行为分析、申请风险分析以及欺诈识别分析四个方面,对征信数据进行信用评分,并采用电子交易平台信息,物流信息、资金流信息等互联网大数据综合判断授信对象的信用状况；并提出在信用评分方法上,通过决策树与神经网络方法,在对信用欺诈等关键信用指标进行分析,建立综合信用评价系统.
二、基于客户行为的数据采集体系
利用个体信用数据,建立基于大数据的个体征信体系.随着个体征信业务涵盖范围的扩大、个体信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大,构建面向主题的数据仓库,利用OLAP 和数据挖掘等技术,开发信用评估等增值产品将会是个体征信体系发展的必经之路.
我国个体征信发展和研究起步较晚,还存在着信用立法相对滞后、信用信息来源单一、信用评估缺乏标准等诸多问题,仍需要借鉴国外经验,根据实际国情,采用先进技术,积极探索个体征信体系建立的有效途径.利用线上线下的数据结合,基于征信数据的信用评分的研究,主要解决以下几方面的问题：
1. 营销分析
市场营销分析旨在通过对征信数据的挖掘、分析、和开发评分模型,对消费者的行为特征、风险水平、收益潜力、用卡偏好、反应概率等进行系统的评估,从而瞄准那些符合银行信贷政策和经营理念、风险收益对比合理、市场营销成效比较好的消费者作为营销对象和目标客户,以批量性地拓展市场份额、提升发卡规模.
2. 客户行为分析
行为分析是消费信贷管理中最重要的分析之一.对于银行的信用卡业务,由于其具有循环信贷的特征,积累了丰富的客户行为信息数据.从这些数据中可以挖掘出具备强大预测力的行为评分模型,从而为信用卡的账户管理服务.客户行为分析是根据信用卡账户历史上所表现出来的各种行为来预测该账户未来的信贷表现.行为分析的数据来源主要是信用卡开户后的各种使用、欠款、还款等信息.
3. 申请风险分析
申请风险分析是通过对消费信贷申请人的资信状况进行评估来预测其未来严重拖欠或坏账的概率.申请风险在信贷风险管理中有着重要的作用,该分析是信贷审批的主要依据.
4. 欺诈识别分析
信用欺诈一直是信贷管理中最严峻的问题之一.欺诈损失严重影响信用卡业务的利润.信用欺诈包括申请欺诈、信用卡丢失、信用卡被盗、信用卡伪造、信用卡机密信息被盗、信用卡邮寄被盗、账户被窃取等.不管是哪种欺诈类型,归根结底,都是通过欺诈性的申请或欺诈性的使用信用卡交易来实现的.欺诈识别分析包括申请欺诈分析和交易欺诈分析.申请欺诈分析是预测信用卡申请为欺诈的概率,为银行发现和拒绝欺诈性申请提供科学依据；交易欺诈分析是运用先进的数据挖掘技术来预测信用卡交易为欺诈的概率,为银行发现和拒绝欺诈易提供科学依据.
三、拟采用的数据分析关键技术
系统分析六类互联网金融模式操作风险的来源与类型,并采用Bootstrap 抽样与分阶段定义损失强度的损失分布法对操作风险损失进行度量,从而将操作风险损失分为高频低损和低频高损两个序列,分别用对数正态分布和广义Pareto 分布进行拟合,并在此基础上度量操作风险损失；综合操作风险的评级与量化结果,采用多目标优化方法,考虑金融机构对操作风险的不同容忍度,针对不同类型、不同级别的操作风险研究应对措施,使操作风险损失对金融机构的影响降到最小限度；参考新巴塞尔协议设计互联网金融操作风险控制策略,基于模糊可拓理论建立互联网金融操作风险状态空间,通过量化分析确保实施的每一个控制策略都能发挥实效.
根据征信系统实现的难易程度以及互联网技术的发展趋势,利用区位的大数据平台,逐步扩大征信数据采集的广度和深度,建立具有可实现性的征信系统长期规划；通过营销分析、客户行为分析、申请风险分析以及欺诈识别分析四个方面,对征信数据进行信用评分,并采用电子交易平台信息,物流信息、资金流信息等互联网大数据综合判断授信对象的信用状况；在信用评分方法上,通过决策树与神经网络方法,在对信用欺诈等关键信用指标进行分析基础上,建立综合信用评分系统.
四、互联网金融征信概念框架
互联网金融征信体系概念框架主要由以下几部分组成：
1. 互联网金融风险可采集样本的指标体系
目前存在的金融风险指标体系很多,但是互联网金融风险的指标体系几乎没有.通过构建互联网金融风险可采集样本指标体系力图在现有传统金融风险指标的基础上,体现科学性、系统性、实用性的特点,不仅对互联网金融风险的评价、预警要有效、可靠,还要着重考虑指标数据的可得性和获取成本..
2. 互联网金融风险的危机应对模型
金融风险的危机模型涉及到金融和实体经济之间的相互关联,重点和难点是抽象出金融领域和宏观经济之间的关联关系,选取有实际意义的指标,并最大限度地精简模型.本研究建立互联网金融危机环境下的行业危机模型,该模型引入受互联网金融危机影响的变量,观测和研究在金融危机背景下宏观政策、行业决策、具体实施方案可能产生的预期收益.在此基础上提出对策建议,将互联网金融危机的风险影响转换为行业发展机遇.
3. 金融风险危机维度的互联网金融风险对策
目前存在的风险等级标准是从灾害的一维角度进行衡量和预警的,而且过于笼统,很难与风险管理和控制的对策相对应,缺乏对实际政策、措施的指导性.通过制定互联网金融风险的等级和类型标准,将从危机维度出发,直观反映互联网金融危机的影响方向和大小,并关注科学性和实用性的要求,力求与风险管理对策相结合,以支持政府部门的决策,这是该概念框架模型需要突破的重点和难点.
4. 互联网金融操作风险管控体系
在对互联网金融操作风险相关概念进行界定的基础上进一步展开操作风险管理的研究.当前对互联网金融操作风险管理的研究仍处于起步阶段,缺乏从全面操作风险管理体系的角度实现有效的操作风险管理.通过对互联网金融操作风险的评估标准、操作风险的评价与分级、操作风险损失量化三个方面展开互联网金融操作风险评估体系研究.
5. 大数据技术采集与分析个体信用数据
设计个体征信的体系.随着个体征信业务涵盖范围的扩大、个体信用信息数据量的增多以及对数据分析需求的加大,构建面向主题的数据仓库,利用OLAP 和数据挖掘等技术,开发信用评估等增值产品将会是个体征信体系发展的必经之路.
6. 建立互联网金融综合保障体系
互联网金融保障体系目的在于综合地保障互联网金融服务的存续性、完备性、功能完整性和可靠性,不仅能够全面防范互联网金融的风险,而且可以帮助监管机构识别互联网金融的关键要素,保障其健康发展.互联网金融综合保障体系是在对互联网金融风险模式研究、监管研究、操作风险和信用风险研究基础上构建的,包括关键要素识别,指标遴选和体系构建三部分.从互联网金融风险模式和监管研究出发,根据操作风险和信用风险提炼出综合保障资源要素,结合互联网金融外部法律风险,建立互联网金融综合保障指标体系,为进一步形成综合保障方案及其优化打下基础.
7. 基于效能的互联网金融发展与风险防范综合保障系统评价
从综合的角度,也有将装备完成规定的任务剖面的能力大小定义为系统效能.装备系统的效能一般用一个数量指标来刻画,该指标是衡量装备系统在特定的一组条件下完成规定任务程度的度量尺度.从完成任务剖面能力角度,系统效能适用于各种不同的系统.参照系统效能的定义,可将定义互联网金融综合保障体系的效能为：综合保障体系为保障互联网金融服务的存续性、完备性、功能完整性和可靠性的能力大小.互联网金融综合保障体系效能是从综合的角度衡量系统的效能,用数量指标来衡量系统在特定条件下完成任务的能力.对互联网金融综合保障体系的效能进行分析,指标体系是进行系统评价工作的基础和依据, 评价指标体系是否合理、完整, 直接关系到最后的评价结果. 评价指标体系应该既能反映实际问题对系统的功能需求,又能反映不同层次评价指标之间的相互关系. 选择合适的指标体系并使其量化,是进行系统效能评价的重点.
五、结语
通过构建互联网金融大数据概念框架,对改变现阶段互联网金融P2P 借贷信用风险高、可控程度低这一现状具有积极意义.因此,需要完善对借款者信用提取与分析能力基础上,全方位、多角度地对借款者用户行为与信用进行甄别,减少投资者进行决策时的盲目性,减少由于信息不对称带来的金融风险.同时,对保障国家金融安全,预防社会件也具有积极意义.
综上所述，这是关于经典互联网金融专业范文可作为征信和概念和框架方面的大学硕士与本科毕业论文互联网金融论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献.
参考文献：
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