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对大数据信息技术推动银行业风控创新的可行性研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
1 导论第11-19页
    1.1 选题背景和目的第11-14页
    1.2 研究思路和方法第14-15页
    1.3 研究现状第15-16页
    1.4 研究设想第16-17页
    1.5 论文框架结构第17-19页
2 现有大数据及未来发展技术对银行的益处第19-22页
    2.1 现有大数据处理技术第19-20页
        2.1.1 数据传输第19页
        2.1.2 大数据库第19-20页
    2.2 未来发展第20-22页
        2.2.1 私有云技术第20页
        2.2.2 软件定义的网络第20-21页
        2.2.3 高级同步第21页
        2.2.4 Apache的Hadoop第21页
        2.2.5 客户端管理程序第21-22页
3 银行业目前及未来发展对大数据技术需求的预测第22-28页
    3.1 市场定位、同业竞争、外部压力第22-24页
        3.1.1 竞争的加剧第22页
        3.1.2 金融市场的快速发展与完善第22页
        3.1.3 银行进入壁垒的降低第22-23页
        3.1.4 管制的放松第23页
        3.1.5 金融全球化第23-24页
        3.1.6 金融创新的不断涌现第24页
    3.2 全面电子信息化第24-28页
        3.2.1 客户第25页
        3.2.2 竞争第25-26页
        3.2.3 成本与收益第26-27页
        3.2.4 国内银行业网络平台建设现状第27-28页
4 大数据技术对银行企业融资风控管理的适用性第28-35页
    4.1 银行内部现有对企业融资的风险识别模式第28-31页
        4.1.1 风险识别的量化指标分析第29页
        4.1.2 风险识别的非量化指标分析第29-31页
    4.2 银行内部现有对企业融资的风险管控模式第31-35页
5 大数据技术与银行风控的现有结合第35-45页
    5.1 当前的银行风控形势第35页
    5.2 银行自身进行大数据建设的优势第35-36页
    5.3 大数据对于银行业风险管控的推进作用第36-37页
    5.4 基于大数据的银行风险管控第37-38页
        5.4.1 全面风险视图的建立第37页
        5.4.2 客户线上信息识别第37页
        5.4.3 信用评分模型建设以及与之匹配的业务策略设计第37页
        5.4.4 实时风控技术框架第37-38页
        5.4.5 智能决策与业务应用流程结合第38页
    5.5 应用举例之江苏银行第38-41页
        5.5.1 “享e融”个人纯线上贷款产品第39-40页
        5.5.2 “税e融”小微金融贷款第40-41页
    5.6 应用举例之民生银行第41-45页
        5.6.1 充分获取数据信息是关键第41-43页
        5.6.2 有效使用数据信息是核心第43-45页
6 大数据与银行风控结合的未来展望—新系统的研究推论第45-60页
    6.1 新系统设计的理论基础第45-53页
        6.1.1 与蚂蚁金服风控体系的比较第47-50页
        6.1.2 设计原则及目标第50-51页
        6.1.3 新系统层级结构及特点第51-53页
    6.2 新系统的基础架构推论第53-60页
        6.2.1 新系统架构图第53-54页
        6.2.2 一个框架第54-55页
        6.2.3 一个门户第55-57页
        6.2.4 一个中心第57-58页
        6.2.5 多渠道、多应用第58-60页
7 新系统具体运作举例第60-75页
    7.1 大致流程第61页
    7.2 发起申请第61页
    7.3 风险评估(贷前时点模式)第61-71页
        7.3.1 企业基本信息分析第62-67页
        7.3.2 企业财务数据分析第67-69页
        7.3.3 企业评级及审批决策第69-71页
    7.4 融资双方达成协议(融资发放阶段)第71-72页
    7.5 贷后管理(贷后时间段风险评估模式)第72-75页
8 新系统的分段推进设想第75-77页
9 结论第77-78页
参考文献第78-86页
作者简介第86页

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