| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 前言 | 第9-12页 |
| 1.1 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究思路及方法 | 第10-12页 |
| 第二章 个人征信体系与大数据的研究综述 | 第12-24页 |
| 2.1 个人征信体系理论概述 | 第12-13页 |
| 2.1.1 信息不对称理论与个人征信 | 第12页 |
| 2.1.2 商业银行资本管理办法与信用风险管理理论 | 第12-13页 |
| 2.2 国内外个人征信体系现状 | 第13-19页 |
| 2.2.1 我国个人征信体系现状 | 第13-15页 |
| 2.2.2 国外个人征信体系现状 | 第15-19页 |
| 2.3 大数据理论概述 | 第19-22页 |
| 2.3.1 大数据"4V"特征理论 | 第20页 |
| 2.3.2 数据仓库与大规模并行处理( MPP)理论 | 第20-21页 |
| 2.3.3 Hadoop架构与 Map/Reduce | 第21-22页 |
| 2.4 大数据在商业银行的应用 | 第22-24页 |
| 2.4.1 实时客户行为处理 | 第22-23页 |
| 2.4.2 客户行为分析 | 第23页 |
| 2.4.3 智能化客户关系管理 | 第23-24页 |
| 第三章 我国商业银行个人征信体系架构 | 第24-34页 |
| 3.1 我国商业银行个人征信体系总体架构 | 第24-25页 |
| 3.2 我国商业银行个人征信体系应用系统逻辑架构 | 第25-28页 |
| 3.2.1 个人征信系统 | 第25-26页 |
| 3.2.2 个人信贷系统 | 第26-27页 |
| 3.2.3 个人信用评级系统 | 第27-28页 |
| 3.3 我国商业银行个人征信体系数据架构 | 第28-31页 |
| 3.3.1 个人信用业务受理及审批 | 第29页 |
| 3.3.2 个人征信数据报送 | 第29-31页 |
| 3.3.3 个人信用评级 | 第31页 |
| 3.4 目前我国商业银行个人征信体系的问题 | 第31-34页 |
| 3.4.1 商业银行个人征信产品单一,“信息孤岛”现象严重 | 第32页 |
| 3.4.2 商业银行征信系统数据挖掘使用不足 | 第32页 |
| 3.4.3 个人客户信息安全管控亟待加强 | 第32-34页 |
| 第四章 商业银行大数据个人征信体系架构的构建 | 第34-50页 |
| 4.1 商业银行大数据个人征信体系可行性方案论证 | 第34-38页 |
| 4.1.1 商业银行大数据个人征信体系论证基础 | 第34-36页 |
| 4.1.2 主要业务需求场景分析 | 第36页 |
| 4.1.3 商业银行大数据个人征信体系管理架构和职责分工 | 第36-38页 |
| 4.2 商业银行大数据个人征信体系总体架构 | 第38-39页 |
| 4.3 商业银行大数据个人征信体系应用系统逻辑架构 | 第39-42页 |
| 4.3.1 数据仓库 | 第39-41页 |
| 4.3.2 大数据平台 | 第41-42页 |
| 4.4 商业银行大数据个人征信体系数据架构 | 第42-50页 |
| 4.4.1 个人信用业务受理及审批 | 第44页 |
| 4.4.2 个人征信数据报送 | 第44-47页 |
| 4.4.3 个人信用评级 | 第47-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
