| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 论文研究的背景 | 第9-10页 |
| 1.1.1 互联网金融到来 | 第9页 |
| 1.1.2 我国征信业现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 大数据征信到来 | 第10页 |
| 1.2 论文研究的意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-12页 |
| 1.4 研究方法 | 第12-15页 |
| 第2章 互联网金融与大数据的关系 | 第15-21页 |
| 2.1 互联网金融的现状与发展趋势 | 第15-16页 |
| 2.1.1 互联网金融的现状 | 第15页 |
| 2.1.2 互联网金融的发展趋势 | 第15-16页 |
| 2.2 大数据的现状与发展趋势 | 第16-18页 |
| 2.2.1 大数据技术的现状 | 第16-17页 |
| 2.2.2 大数据技术的发展趋势 | 第17-18页 |
| 2.3 互联网金融与大数据的关系 | 第18-21页 |
| 2.3.1 大数据依存于互联网金融环境并产生新的处理需求 | 第18-19页 |
| 2.3.2 大数据分析支撑互联网金融在多方面快速发展 | 第19-21页 |
| 第3章 我国互联网金融征信的现状及存在的问题 | 第21-25页 |
| 3.1 我国互联网金融征信的现状 | 第21-23页 |
| 3.1.1 小额信贷行业信用信息共享平台（MSP） | 第21页 |
| 3.1.2 网络金融征信系统（NFCS） | 第21页 |
| 3.1.3 中关村互联网金融信用服务平台 | 第21-22页 |
| 3.1.4 电商平台自建的征信模式 | 第22页 |
| 3.1.5 互联网金融企业自建的征信模式 | 第22-23页 |
| 3.2 我国互联网金融征信存在的问题 | 第23-25页 |
| 3.2.1 互联网金融征信系统相对孤立 | 第23页 |
| 3.2.2 征信产品的创新性不足 | 第23页 |
| 3.2.3 对违约风险的管理能力不足 | 第23-25页 |
| 第4章 基于大数据的互联网金融征信 | 第25-27页 |
| 4.1 利用大数据解决我国互联网金融征信问题 | 第25页 |
| 4.2 基于大数据的互联网金融征信面临的新问题 | 第25-27页 |
| 4.2.1 大数据导致的隐私保护问题 | 第25-26页 |
| 4.2.2 大数据资源难以共享 | 第26页 |
| 4.2.3 大数据处理能力仍相对较低 | 第26-27页 |
| 第5章 国外利用大数据解决互联网金融征信问题的经验及启示 | 第27-35页 |
| 5.1 美国的互联网金融征信业现状 | 第27页 |
| 5.2 美国的互联网金融大数据征信实践：ZestFinance和Kabbage | 第27-32页 |
| 5.2.1 Zest Finance和Kabbage概述 | 第27-28页 |
| 5.2.2 Zest Finance的经营模式 | 第28-31页 |
| 5.2.3 Kabbage相对于ZestFinance的创新之处 | 第31-32页 |
| 5.3 国外的互联网金融大数据征信给我国带来的启示 | 第32-35页 |
| 5.3.1 加强法律保障 | 第32页 |
| 5.3.2 加强隐私的保护 | 第32-33页 |
| 5.3.3 加强数据共享，推进普惠金融建设 | 第33页 |
| 5.3.4 提高数据分析能力 | 第33页 |
| 5.3.5 假设借款者均有诚信 | 第33页 |
| 5.3.6 明确服务对象 | 第33-35页 |
| 第6章 国内利用大数据解决互联网金融征信问题的实践 | 第35-49页 |
| 6.1 阿里的互联网金融大数据战略 | 第35-36页 |
| 6.2 阿里的互联网金融大数据征信流程 | 第36-41页 |
| 6.2.1 贷前的目标客户选择 | 第36-37页 |
| 6.2.2 贷中的信用审核 | 第37-41页 |
| 6.2.3 贷后的风险控制 | 第41页 |
| 6.3 阿里互联网金融大数据战略的应用——芝麻信用 | 第41-43页 |
| 6.4 阿里的互联网金融大数据战略对ZestFinance和Kabbage的借鉴之处 | 第43-44页 |
| 6.4.1 保证海量丰富的数据 | 第43页 |
| 6.4.2 建立大数据基础处理设施 | 第43-44页 |
| 6.4.3 构建高水平的技术研发团队 | 第44页 |
| 6.4.4 利用大数据降低征信成本 | 第44页 |
| 6.5 阿里的互联网金融大数据战略相比于ZestFinance和Kabbage的创新与不足 | 第44-45页 |
| 6.5.1 阿里的互联网金融大数据战略相比于ZestFinance和Kabbage的创新 | 第44-45页 |
| 6.5.2 阿里的互联网金融大数据战略相比于ZestFinance和Kabbage的不足 | 第45页 |
| 6.6 国内其他互联网金融大数据征信的应用 | 第45-46页 |
| 6.7 对我国互联网金融大数据战略的建议 | 第46-49页 |
| 6.7.1 不断加强与第三方机构的合作 | 第46页 |
| 6.7.2 不断提升数据处理能力 | 第46-49页 |
| 第7章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 7.1 总结 | 第49页 |
| 7.2 对我国大数据征信业的展望 | 第49-51页 |
| 7.2.1 解决数据孤岛问题，实现大数据信息共享机制 | 第49-50页 |
| 7.2.2 打造由数据资源和数据处理技术构成的核心竞争力 | 第50页 |
| 7.2.3 创建征信商业生态 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
