| 论文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 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 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-17页 |
| 1.3 研究思路与方法 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的结构与内容 | 第18-19页 |
| 1.5 研究主要观点和创新之处 | 第19-20页 |
| 1.5.1 主要观点 | 第19页 |
| 1.5.2 创新之处 | 第19-20页 |
| 2 相关理论介绍 | 第20-22页 |
| 2.1 个人信贷业务 | 第20页 |
| 2.2 个人信贷风险管理 | 第20-21页 |
| 2.3 大数据的概念界定 | 第21页 |
| 2.4 大数据与商业银行个人信贷风险管理 | 第21-22页 |
| 3 商业银行个人信贷业务发展现状与风险管理 | 第22-26页 |
| 3.1 商业银行个人信贷业务的发展现状 | 第22-23页 |
| 3.1.1 个人信贷业务市场规模快速增长 | 第22页 |
| 3.1.2 个人信贷不良资产管理压力日益增大 | 第22-23页 |
| 3.2 商业银行个人信贷风险管理 | 第23-26页 |
| 3.2.1 控制个人信贷违约资产的新增 | 第23-24页 |
| 3.2.2 减少个人信贷不良资产的存量 | 第24-26页 |
| 4 基于大数据的商业银行个人信贷风险管理 | 第26-34页 |
| 4.1 商业银行引入大数据技术的必要性与可行性分析 | 第26-27页 |
| 4.1.1 外部必要性 | 第26-27页 |
| 4.1.2 内部可行性 | 第27页 |
| 4.2 基于大数据技术我国商业银行个人信贷风险管理的优势分析 | 第27-30页 |
| 4.2.1 大数据技术为贷前客户准入提供有效指导 | 第27-29页 |
| 4.2.2 大数据技术为贷中客户风险管理提供监测预警 | 第29页 |
| 4.2.3 大数据技术为贷后逾期客户管理提供多个维度 | 第29-30页 |
| 4.3 大数据技术在商业银行个人信贷风险管理中的应用实践 | 第30-34页 |
| 4.3.1 美国银行CapitalOne大数据实践 | 第30-32页 |
| 4.3.2 国内商业银行信贷风险管理大数据实践 | 第32-34页 |
| 5 基于大数据的商业银行个人信贷风险评估模型研究 | 第34-68页 |
| 5.1 基于大数据的风险评估模型与传统评估模型的差异分析 | 第34-36页 |
| 5.1.1 数据来源及数据特征的差异 | 第34页 |
| 5.1.2 建模技术方法的差异 | 第34-35页 |
| 5.1.3 模型应用方式的差异 | 第35-36页 |
| 5.2 基于大数据的商业银行个人信贷风险评估模型的构建 | 第36-40页 |
| 5.2.1 构建用户画像 | 第36页 |
| 5.2.2 大数据预处理 | 第36-37页 |
| 5.2.3 模型构建 | 第37-40页 |
| 5.3 模型实证 | 第40-68页 |
| 5.3.1 数据获取 | 第40-42页 |
| 5.3.2 用户画像构建 | 第42-52页 |
| 5.3.3 数据处理 | 第52-55页 |
| 5.3.4 模型验证 | 第55-66页 |
| 5.3.5 综合评价 | 第66-68页 |
| 6 大数据背景下完善商业银行个人信贷风险管理对策建议 | 第68-71页 |
| 6.1 理念先行 | 第68-69页 |
| 6.1.1 减少粗放式管理行为,强化风险防范意识 | 第68页 |
| 6.1.2 强化数据重要性的理念,提升技术应用 | 第68页 |
| 6.1.3 对员工进行专业化培训,提高人员整体素质 | 第68-69页 |
| 6.2 重点突破 | 第69-70页 |
| 6.2.1 建立依托大数据技术的风险监管平台 | 第69页 |
| 6.2.2 应用大数据技术深入挖掘系统内部资源 | 第69页 |
| 6.2.3 应用大数据技术跨系统整合外部资源 | 第69-70页 |
| 6.3 深度应用 | 第70-71页 |
| 6.3.1 推广大数据技术应用,加快信贷组合管理推进 | 第70页 |
| 6.3.2 发挥大数据技术优势,优化个人信贷风险评估模型 | 第70页 |
| 6.3.3 引进大数据相关软件,提升对风险预警监控的前瞻性 | 第70-71页 |
| 7 结论与展望 | 第71-72页 |
| 7.1 结论 | 第71页 |
| 7.2 不足与展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76页 |
