| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.1 P2P网贷行业中问题平台数量急剧攀升 | 第11-12页 |
| 1.1.2 P2P网贷平台信用风险持续暴露 | 第12-13页 |
| 1.1.3 大数据技术提升P2P网贷平台风控能力 | 第13页 |
| 1.2 研究思路和方法 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究思路 | 第13页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.3 研究框架 | 第14-15页 |
| 1.4 主要创新 | 第15-17页 |
| 第2章 概念解析与文献综述 | 第17-23页 |
| 2.1 概念解析 | 第17-18页 |
| 2.1.1 P2P网贷平台的概念 | 第17页 |
| 2.1.2 大数据的概念 | 第17-18页 |
| 2.1.3 大数据风控的概念 | 第18页 |
| 2.2 文献综述 | 第18-22页 |
| 2.2.1 P2P网贷平台风险来源 | 第18-19页 |
| 2.2.2 P2P网贷平台传统风险控制手段 | 第19-21页 |
| 2.2.3 P2P网贷平台大数据风控的应用 | 第21-22页 |
| 2.3 文献评述 | 第22-23页 |
| 第3章 P2P网贷平台大数据风控理论框架 | 第23-29页 |
| 3.1 信息不对称理论 | 第23页 |
| 3.2 企业风险管理理论 | 第23-24页 |
| 3.3 KMRW声誉理论 | 第24页 |
| 3.4 授信的5P原则 | 第24-25页 |
| 3.5 大数据理论 | 第25-26页 |
| 3.5.1 数据挖掘理论 | 第25页 |
| 3.5.2 大数据风控理论 | 第25-26页 |
| 3.6 理论分析框架 | 第26-29页 |
| 第4章 我国P2P网贷平台大数据风控体系的构建 | 第29-35页 |
| 4.1 我国P2P网贷平台大数据风控体系概况 | 第29页 |
| 4.2 我国P2P网贷平台大数据风控流程分析 | 第29-35页 |
| 4.2.1 数据收集 | 第29-31页 |
| 4.2.2 行为建模 | 第31-33页 |
| 4.2.3 用户画像 | 第33页 |
| 4.2.4 风险定价 | 第33-34页 |
| 4.2.5 过程监测 | 第34页 |
| 4.2.6 贷后反馈 | 第34-35页 |
| 第5章 P2P网贷平台大数据风控应用现状分析 | 第35-46页 |
| 5.1 国外P2P网贷平台大数据风控分析 | 第35-41页 |
| 5.1.1 Lending Club参考FICO评分进行风险控制 | 第35-38页 |
| 5.1.2 Zest Finance利用大数据技术进行风险评估 | 第38-41页 |
| 5.2 国内P2P网贷平台大数据风控分析 | 第41-43页 |
| 5.2.1 国内P2P网贷平台大数据风控概况 | 第41页 |
| 5.2.2 国内P2P网贷平台大数据风控的主要做法 | 第41页 |
| 5.2.3 大数据风控的主要模式 | 第41-42页 |
| 5.2.4 国内P2P网贷平台大数据风控典型模式 | 第42-43页 |
| 5.3 国内外P2P网贷平台大数据风控比较 | 第43页 |
| 5.4 我国P2P网贷平台大数据风控存在的不足 | 第43-46页 |
| 5.4.1 大数据相关制度缺失,数据泄密情况严重 | 第43-44页 |
| 5.4.2 信贷数据严重不足,各平台的数据彼此孤立 | 第44页 |
| 5.4.3 大数据技术要求高,数据处理异常复杂 | 第44-45页 |
| 5.4.4 大数据质量存疑,真实性难以判断 | 第45页 |
| 5.4.5 时代快速发展,大数据人才短缺 | 第45-46页 |
| 第6章 拍拍贷大数据风险控制模式案例分析 | 第46-55页 |
| 6.1 拍拍贷平台介绍 | 第46-48页 |
| 6.1.1 拍拍贷公司简介及发展概况 | 第46页 |
| 6.1.2 运营情况 | 第46-47页 |
| 6.1.3 拍拍贷纯线上运作模式 | 第47-48页 |
| 6.2 拍拍贷风险控制体系 | 第48-49页 |
| 6.2.1 小额分散模式分散风险 | 第48页 |
| 6.2.2 质保计划为出借资金提供保障 | 第48页 |
| 6.2.3 第三方资金存管有利于增加平台信用 | 第48-49页 |
| 6.3 拍拍贷大数据风控体系 | 第49-53页 |
| 6.3.1 数据收集 | 第49页 |
| 6.3.2 行为建模 | 第49-50页 |
| 6.3.3 用户画像 | 第50-51页 |
| 6.3.4 风险定价 | 第51页 |
| 6.3.5 过程监测 | 第51-52页 |
| 6.3.6 贷后反馈 | 第52-53页 |
| 6.4 拍拍贷大数据风控应用的不足分析 | 第53-54页 |
| 6.4.1 大数据容易引来黑客攻击 | 第53页 |
| 6.4.2 大数据增加了隐私泄露的风险 | 第53-54页 |
| 6.4.3 风控数据及模型有待完善 | 第54页 |
| 6.5 小结 | 第54-55页 |
| 第7章 完善P2P网贷平台大数据风控的对策与建议 | 第55-57页 |
| 7.1 完善大数据制度建设工作 | 第55页 |
| 7.2 加强征信体系专业化进程 | 第55页 |
| 7.3 加大风控模型的研发投入 | 第55-56页 |
| 7.4 提高大数据真实性处理能力 | 第56页 |
| 7.5 重视大数据技术人才的培养 | 第56-57页 |
| 第8章 研究结论与展望 | 第57-59页 |
| 8.1 研究结论 | 第57页 |
| 8.2 研究展望 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
