大数据下的个人征信体系研究--以蚂蚁金服为例
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-15页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-14页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第14-15页 |
| 1.2 研究思路与方法 | 第15-17页 |
| 1.2.1 研究思路与论文结构 | 第15-16页 |
| 1.2.2 重点、难点与创新点 | 第16-17页 |
| 2 文献综述 | 第17-28页 |
| 2.1 征信与个人征信综述 | 第17页 |
| 2.2 国内外征信体系建设 | 第17-22页 |
| 2.2.1 国外征信体系建设 | 第17-21页 |
| 2.2.2 国内征信体系建设 | 第21-22页 |
| 2.3 互联网、大数据时代研究的新发展 | 第22-26页 |
| 2.3.1 网络与互联网征信 | 第22-24页 |
| 2.3.2 大数据征信 | 第24-26页 |
| 2.4 文献评述 | 第26-28页 |
| 2.4.1 文献总结 | 第26-27页 |
| 2.4.2 文献分析 | 第27-28页 |
| 3 大数据下的个人征信体系建设 | 第28-33页 |
| 3.1 大数据下的个人征信 | 第28页 |
| 3.1.1 大数据下的个人征信 | 第28页 |
| 3.1.2 大数据个人征信与传统征信的对比 | 第28页 |
| 3.2 大数据下的个人征信体系建设 | 第28-29页 |
| 3.3 个人征信业的发展 | 第29-33页 |
| 3.3.1 行业现状 | 第29-31页 |
| 3.3.2 征信牌照的发放 | 第31-33页 |
| 4 蚂蚁金服案例介绍 | 第33-44页 |
| 4.1 蚂蚁金服简介 | 第33页 |
| 4.2 "芝麻信用"案例详述 | 第33-39页 |
| 4.2.1 "芝麻信用"业务概况 | 第34-35页 |
| 4.2.2 "芝麻信用"业务项目简介 | 第35-37页 |
| 4.2.3 "芝麻信用"的用户行为数据来源 | 第37-38页 |
| 4.2.4 "芝麻信用"的征信评估体系 | 第38-39页 |
| 4.3 "芝麻信用"的具体应用场景 | 第39-44页 |
| 4.3.1 在线申卡 | 第39-40页 |
| 4.3.2 消费借贷 | 第40页 |
| 4.3.3 信用借还 | 第40-41页 |
| 4.3.4 信用套餐 | 第41页 |
| 4.3.5 免押出行 | 第41-42页 |
| 4.3.6 免押住宿 | 第42-44页 |
| 5 案例启示与存在的问题 | 第44-54页 |
| 5.1 案例的优点与启示 | 第44-49页 |
| 5.1.1 传统个人征信面临的问题 | 第44-46页 |
| 5.1.2 "芝麻信用"的优势分析 | 第46-48页 |
| 5.1.3 "芝麻信用"大数据解决的问题 | 第48页 |
| 5.1.4 案例启示小结 | 第48-49页 |
| 5.2 案例存在的问题 | 第49-51页 |
| 5.2.1 发展问题 | 第49-50页 |
| 5.2.2 风险及监管问题 | 第50-51页 |
| 5.3 其他案例的对比分析 | 第51-54页 |
| 6 改进建议与研究结论 | 第54-59页 |
| 6.1 改进建议 | 第54-56页 |
| 6.1.1 健全法律法规体系 | 第54页 |
| 6.1.2 建立信用信息标准 | 第54-55页 |
| 6.1.3 整合信息,建立中国征信行业平台 | 第55页 |
| 6.1.4 合理帮扶,无为而治 | 第55页 |
| 6.1.5 完善互联网征信监管 | 第55-56页 |
| 6.1.6 强化失信惩戒机制,净化互联网金融环境 | 第56页 |
| 6.2 研究结论 | 第56-58页 |
| 6.3 研究展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
