| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 文献综述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外相关研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内相关研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第14-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.3.2 本文创新 | 第15-16页 |
| 第二章 个人征信的相关理论 | 第16-24页 |
| 2.1 关于个人征信的基本涵义 | 第16-19页 |
| 2.1.1 信用和个人信用 | 第16页 |
| 2.1.2 征信和个人征信 | 第16-18页 |
| 2.1.3 大数据征信 | 第18-19页 |
| 2.2 关于个人征信的相关理论介绍 | 第19-24页 |
| 2.2.1 信息不对称理论 | 第19页 |
| 2.2.2 有限理性主义理论 | 第19-20页 |
| 2.2.3 个人信用评估的主要方法 | 第20-24页 |
| 第三章 个人征信业的发展现状 | 第24-34页 |
| 3.1 我国个人征信业的发展现状 | 第24-25页 |
| 3.1.1 我国个人征信业的历史沿革 | 第24页 |
| 3.1.2 我国个人征信业的发展现状 | 第24-25页 |
| 3.2 国外个人征信业的经验借鉴 | 第25-34页 |
| 3.2.1 美国个人征信业的发展现状 | 第26-29页 |
| 3.2.2 日本个人征信业的发展现状 | 第29-30页 |
| 3.2.3 法国个人征信业的发展现状 | 第30-31页 |
| 3.2.4 国外个人征信业的借鉴与启示 | 第31-34页 |
| 第四章 大数据背景下个人征信案例研究 | 第34-47页 |
| 4.1 传统个人征信的数据采集、处理与运用 | 第34-39页 |
| 4.1.1 传统个人征信的运行模式——以人行征信中心为例 | 第34-37页 |
| 4.1.2 国外传统个人征信现状——以美国FICO评分为例 | 第37-39页 |
| 4.2 大数据个人征信的数据采集、处理与运用 | 第39-43页 |
| 4.2.1 大数据个人征信现状——以美国ZestFinance公司为例 | 第39-43页 |
| 4.3 大数据个人征信与传统个人征信的比较 | 第43-47页 |
| 第五章 大数据背景下个人征信的发展与建议 | 第47-53页 |
| 5.1 我国个人征信体系中存在的不足 | 第47-49页 |
| 5.1.1 个人信用信息数据采集不完善，且使用范围有限 | 第47-48页 |
| 5.1.2 个人征信立法进程缓慢，且相关法律法规不健全 | 第48页 |
| 5.1.3 个人征信行业监管滞后 | 第48页 |
| 5.1.4 个人征信中对隐私保护不足 | 第48-49页 |
| 5.2 大数据背景下个人征信的发展与建议 | 第49-53页 |
| 5.2.1 完善我国信用管理的法律法规，为征信体系建设提供有利保障 | 第49-50页 |
| 5.2.2 推进征信信息共享基础，完善征信信用数据应用的标准体系 | 第50页 |
| 5.2.3 丰富征信产品，为市场提供全方位多元化的征信服务 | 第50-51页 |
| 5.2.4 强化征信业监管，引导和规范征信市场健康发展 | 第51页 |
| 5.2.5 加强征信宣传，提升全民征信意识 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果 | 第55-56页 |
