摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
第一章 导论 | 第9-15页 |
1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10页 |
1.2 文献综述 | 第10-13页 |
1.2.1 关于消费金融方面的文献综述 | 第10-11页 |
1.2.2 关于大数据征信方面的文献综述 | 第11-13页 |
1.2.3 文献述评 | 第13页 |
1.3 研究思路与方法 | 第13-14页 |
1.3.1 研究思路 | 第13页 |
1.3.2 研究方法 | 第13-14页 |
1.4 创新点 | 第14-15页 |
第二章 核心概念界定及一般理论分析 | 第15-24页 |
2.1 传统征信与大数据征信 | 第15-17页 |
2.1.1 征信的概念与分类 | 第15页 |
2.1.2 大数据征信及其特征 | 第15-16页 |
2.1.3 征信业的发展趋势 | 第16-17页 |
2.2 消费金融的发展与消费金融信用风险表现及成因 | 第17-21页 |
2.2.1 消费金融的概念与特征 | 第17-18页 |
2.2.2 消费金融的发展趋势 | 第18-20页 |
2.2.3 消费金融的信用风险表现及成因 | 第20-21页 |
2.3 大数据征信与消费金融信用风险管理需求 | 第21-22页 |
2.4 大数据征信在消费金融信用风险管理中应用的相关理论 | 第22-24页 |
2.4.1 信息不对称理论 | 第22页 |
2.4.2 交易成本理论 | 第22页 |
2.4.3 跨期消费决策理论 | 第22-24页 |
第三章 大数据征信在消费金融信用风险管理中的具体应用 | 第24-27页 |
3.1 大数据征信应用于贷前客户筛选环节 | 第24-25页 |
3.2 大数据征信应用于贷中风险追踪环节 | 第25页 |
3.3 大数据征信应用于贷后账款偿还和催收环节 | 第25-27页 |
第四章 大数据征信在消费金融信用风险管理应用中存在的问题 | 第27-31页 |
4.1 大数据征信与消费金融信用风险管理需求不匹配 | 第27-28页 |
4.1.1 数据采集广度和深度不能满足风险管理需求 | 第27页 |
4.1.2 大数据征信产品不能满足风险管理需求 | 第27页 |
4.1.3 大数据征信的应用效果有待进一步验证 | 第27-28页 |
4.2 消费金融应用大数据征信的场景有待拓宽 | 第28页 |
4.3 专门针对大数据征信的法律法规缺乏 | 第28-29页 |
4.3.1 关于线上信息安全和隐私保护的法律法规缺乏 | 第28-29页 |
4.3.2 关于信息主体异议处理和救济的法律法规缺乏 | 第29页 |
4.4 消费金融信用风险管理应用大数据征信面临技术性难题 | 第29-31页 |
第五章 大数据征信在消费金融信用风险管理中的应用案例分析 | 第31-36页 |
5.1 芝麻信用在蚂蚁花呗信用风险管理中的应用 | 第31-32页 |
5.1.1 蚂蚁花呗与芝麻信用介绍 | 第31页 |
5.1.2 芝麻信用在蚂蚁花呗信用风险管理中的应用场景 | 第31-32页 |
5.2 中诚信征信在车300信用风险管理中的应用 | 第32-33页 |
5.2.1 中诚信征信与车300介绍 | 第32-33页 |
5.2.2 具体应用环节 | 第33页 |
5.3 ZestFinance在福特汽车信贷公司信用风险管理中的应用 | 第33-34页 |
5.3.1 ZestFinance与福特汽车信贷公司的介绍 | 第33-34页 |
5.3.2 ZestFinance在福特汽车信贷公司的具体应用介绍 | 第34页 |
5.4 实践过程中的经验总结 | 第34-36页 |
5.4.1 加强合作,丰富应用场景 | 第34-35页 |
5.4.2 加强业务流程化、标准化 | 第35页 |
5.4.3 完善征信系统 | 第35-36页 |
第六章 完善大数据征信在消费金融信用风险管理中应用的建议 | 第36-41页 |
6.1 颁布并完善大数据征信相关法律法规 | 第36页 |
6.2 加快构建信用信息共享平台 | 第36-37页 |
6.2.1 加快推进征信用信息共享标准化建设 | 第36-37页 |
6.2.2 加强信用信息平台之间的共享与合作 | 第37页 |
6.2.3 采取一定的激励机制 | 第37页 |
6.3 拓展大数据征信的应用场景 | 第37-38页 |
6.4 加强区块链技术的应用研究 | 第38-41页 |
第七章 总结与展望 | 第41-42页 |
参考文献 | 第42-45页 |
发表论文及参加科研情况说明 | 第45-46页 |
致谢 | 第46-47页 |