| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 前言 | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-13页 |
| 1.2.1 大数据技术的国外研究综述及评价 | 第8-10页 |
| 1.2.2 大数据技术的国内研究综述及评价 | 第10-11页 |
| 1.2.3 银行贷后管理国外研究综述及评价 | 第11-12页 |
| 1.2.4 银行贷后管理国内研究综述及评价 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究的内容 | 第13页 |
| 1.3.2 研究的方法 | 第13-14页 |
| 1.4 问题的提出 | 第14-15页 |
| 2 大数据介绍 | 第15-17页 |
| 2.1 大数据的简介 | 第15页 |
| 2.2 大数据的特点 | 第15页 |
| 2.3 大数据创造的价值 | 第15-17页 |
| 3.大数据技术在银行贷后管理中的应用分析 | 第17-23页 |
| 3.1 银行贷后管理的定义 | 第17-19页 |
| 3.2 贷后管理存在的问题 | 第19-20页 |
| 3.3 大数据引入信贷风险管理的必要性与可行性分析 | 第20-23页 |
| 3.3.1 外部必要性 | 第20-22页 |
| 3.3.2 内部可行性 | 第22-23页 |
| 4 大数据技术在银行贷后管理中的应用 | 第23-30页 |
| 4.1 大数据在贷后管理工作中的应用策略 | 第23-26页 |
| 4.1.1 理念先行 | 第23页 |
| 4.1.2 重点突破 | 第23-24页 |
| 4.1.3 深度应用 | 第24-26页 |
| 4.2 大数据在贷后管理工作中的应用模式 | 第26-27页 |
| 4.2.1 贷后管理中的信用评估 | 第26页 |
| 4.2.2 贷后风险管理 | 第26-27页 |
| 4.3 大数据技术应用过程中的数据治理 | 第27-30页 |
| 5.基于大数据技术的银行贷后管理平台设计 | 第30-44页 |
| 5.1 银行贷后管理大数据平台理论构架 | 第30-33页 |
| 5.2 大数据技术贷后管理平台数据选取 | 第33-37页 |
| 5.2.1 银行内部数据获取 | 第33-35页 |
| 5.2.2 银行外部信息源数据 | 第35-37页 |
| 5.3 数据分析 | 第37-44页 |
| 5.3.1 宏观数据分析 | 第37-39页 |
| 5.3.2 微观数据分析 | 第39-44页 |
| 6 结论 | 第44-46页 |
| 6.1 主要结论 | 第44页 |
| 6.2 需要进一步研究的问题 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |