支付宝账户资金风险管理研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9页 |
| 1.3 研究内容和方法 | 第9-11页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第9-10页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第10-11页 |
| 1.4 研究思路与框架 | 第11-12页 |
| 2 相关理论综述 | 第12-27页 |
| 2.1 风险管理理论基础 | 第12页 |
| 2.2 大数据获取、挖掘、分析及应用理论 | 第12-15页 |
| 2.3 中国互联网金融及支付行业发展现状及趋势 | 第15-24页 |
| 2.3.1 中国互联网金融行业发展现状及趋势 | 第15-17页 |
| 2.3.2 中国互联网金融行业风险构成 | 第17-20页 |
| 2.3.3 中国第三方支付行业发展现状及趋势 | 第20-22页 |
| 2.3.4 中国第三方支付行业风险构成 | 第22-24页 |
| 2.4 文献综述 | 第24-27页 |
| 2.4.1 对第三方支付的研究 | 第24-25页 |
| 2.4.2 对风险管理的研究 | 第25-26页 |
| 2.4.3 对大数据分析与应用技术的研究 | 第26-27页 |
| 3 我国支付宝业务发展现状及其账户资金风险分析 | 第27-38页 |
| 3.1 支付宝业务发展现状 | 第27-32页 |
| 3.1.1 支付宝简介 | 第27-28页 |
| 3.1.2 支付宝业务发展状况 | 第28-31页 |
| 3.1.3 支付宝产品种类 | 第31-32页 |
| 3.2 支付宝业务账户资金风险分析 | 第32-38页 |
| 3.2.1 支付宝业务账户资金风险状况 | 第32-34页 |
| 3.2.2 支付宝业务账户资金风险形成原因 | 第34-36页 |
| 3.2.3 支付宝业务账户资金风险的危害 | 第36-38页 |
| 4 支付宝业务账户资金风险的识别 | 第38-48页 |
| 4.1 常用识别方法 | 第40-42页 |
| 4.1.1 贝叶斯 | 第41页 |
| 4.1.2 神经网络 | 第41-42页 |
| 4.2 识别方法的运用 | 第42-48页 |
| 4.2.1 识别模型的建立 | 第43-44页 |
| 4.2.2 识别模型的运用 | 第44-47页 |
| 4.2.3 识别模型的鉴别结果 | 第47-48页 |
| 5 支付宝业务账户资金风险的评估 | 第48-58页 |
| 5.1 常用的评估方法 | 第48-51页 |
| 5.1.1 层次分析法 | 第48-50页 |
| 5.1.2 决策树 | 第50-51页 |
| 5.2 评估方法的应用 | 第51-55页 |
| 5.2.1 评估模型建立 | 第51-52页 |
| 5.2.2 评估模型运用 | 第52-54页 |
| 5.2.3 评估模型的鉴别结果 | 第54-55页 |
| 5.3 风险程度的确定 | 第55-58页 |
| 5.3.1 用户行为层面 | 第55-56页 |
| 5.3.2 账户属性层面 | 第56-57页 |
| 5.3.3 终端设备操作层面 | 第57-58页 |
| 6 支付宝业务账户资金风险的防控措施 | 第58-70页 |
| 6.1 支付宝业务账户资金风险防控的基本原则 | 第58-61页 |
| 6.1.1 用户体验和业务平衡的兼顾 | 第58页 |
| 6.1.2 安全技术不断创新 | 第58-59页 |
| 6.1.3 安全合作的行业生态建设 | 第59-60页 |
| 6.1.4 坚守大数据应用的用户隐私保护底线原则 | 第60-61页 |
| 6.2 支付宝业务账户资金风险防控的手段 | 第61-66页 |
| 6.2.1 风险预警 | 第61-62页 |
| 6.2.2 风险控制 | 第62-65页 |
| 6.2.3 风险补偿 | 第65-66页 |
| 6.2.4 风险转移 | 第66页 |
| 6.3 支付宝业务账户资金风险防控的保障措施 | 第66-70页 |
| 6.3.1 健全征信评估体系 | 第67页 |
| 6.3.2 提升技术创新速度 | 第67-68页 |
| 6.3.3 提升大数据应用能力 | 第68-69页 |
| 6.3.4 提升员工的业务素质 | 第69-70页 |
| 7 总结 | 第70-72页 |
| 7.1.1 整体结论 | 第70-71页 |
| 7.1.2 论文的创新之处 | 第71页 |
| 7.1.3 本论文的不足 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-74页 |
