大数据背景下银行信用风险管理研究--以Z银行为例
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究文献综述 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国内研究综述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究综述 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外研究综述 | 第15页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第17页 |
| 1.4 研究的创新性 | 第17-18页 |
| 第2章 信用风险管理概述 | 第18-25页 |
| 2.1 商业银行信用风险的概念与特征 | 第18-19页 |
| 2.1.1 信用风险的定义 | 第18页 |
| 2.1.2 信用风险的特性 | 第18-19页 |
| 2.2 商业银行信用风险管理的概念与方法 | 第19页 |
| 2.2.1 信用风险管理概念 | 第19页 |
| 2.2.2 信用风险管理方法 | 第19页 |
| 2.3 数据在信用风险管理中的价值与应用 | 第19-23页 |
| 2.3.1 大数据与大数据征信概念 | 第19-20页 |
| 2.3.2 数据在信用风险管理中的价值 | 第20-21页 |
| 2.3.3 数据在信用风险管理中的应用 | 第21-23页 |
| 2.4 大数据背景下信用风险管理SWOT分析 | 第23-25页 |
| 2.4.1 优势分析 | 第23页 |
| 2.4.2 劣势分析 | 第23页 |
| 2.4.3 机会分析 | 第23-24页 |
| 2.4.4 威胁分析 | 第24-25页 |
| 第3章 我国商业银行信用风险现状与分析 | 第25-31页 |
| 3.1 信用风险概况 | 第25-26页 |
| 3.1.1 信用风险主要指标 | 第25页 |
| 3.1.2 隐性风险堪忧 | 第25-26页 |
| 3.2 当前信用风险的主要形式 | 第26-28页 |
| 3.2.1 还款能力风险增大 | 第26-27页 |
| 3.2.2 还款意愿风险上升 | 第27页 |
| 3.2.3 欺诈风险增加 | 第27-28页 |
| 3.3 信用风险成因分析 | 第28-30页 |
| 3.3.1 外部经济因素 | 第28页 |
| 3.3.2 征信环境因素 | 第28-29页 |
| 3.3.3 企业盲目借贷 | 第29-30页 |
| 3.4 小结 | 第30-31页 |
| 第4章 Z银行信用风险管理现状与分析 | 第31-39页 |
| 4.1 Z银行信用风险现状和趋势 | 第31-34页 |
| 4.1.1 Z银行信用风险管控现状 | 第31-32页 |
| 4.1.2 未来信用风险趋势 | 第32-34页 |
| 4.2 Z银行信用风险管理中存在的问题 | 第34-38页 |
| 4.2.1 大数据风险管理方式落后 | 第34-35页 |
| 4.2.2 大数据风险管理系统不完善 | 第35-38页 |
| 4.3 小结 | 第38-39页 |
| 第5章 完善我国商业银行信用风险管理的建议 | 第39-49页 |
| 5.1 优化信用风险管理架构 | 第39-41页 |
| 5.1.1 部署大数据发展战略 | 第39-40页 |
| 5.1.2 组建信用风险监控机构 | 第40页 |
| 5.1.3 单设信息调查岗位 | 第40-41页 |
| 5.2 汇集整合风险数据 | 第41-45页 |
| 5.2.1 内部数据治理 | 第41-42页 |
| 5.2.2 利用外部数据 | 第42-44页 |
| 5.2.3 数据交汇整合 | 第44-45页 |
| 5.3 建设大数据风控平台 | 第45-48页 |
| 5.3.1 贷前风险识别 | 第45-46页 |
| 5.3.2 贷中自助审批 | 第46-47页 |
| 5.3.3 贷后风险监测 | 第47-48页 |
| 5.4 小结 | 第48-49页 |
| 第6章 结论与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
