| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究概况 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第14-16页 |
| 1.3 研究思路及方法 | 第16-18页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 研究创新与不足 | 第18-19页 |
| 1.4.1 重点、难点和可能的创新 | 第18页 |
| 1.4.2 本文不足之处 | 第18-19页 |
| 2 中小银行应用大数据推动小微信贷业务创新 | 第19-27页 |
| 2.1 借助大数据实现小微信贷产品创新 | 第19-22页 |
| 2.1.1 创新设计大数据平台下的产品 | 第19-20页 |
| 2.1.2 依托大数据实现产品快速迭代 | 第20-21页 |
| 2.1.3 借助大数据提升客户体验 | 第21-22页 |
| 2.2 利用大数据实现小微信贷服务创新 | 第22-24页 |
| 2.2.1 小微信贷业务实时办理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 小微客户金融服务全覆盖 | 第23-24页 |
| 2.3 依托大数据实现小微信贷营销创新 | 第24-27页 |
| 2.3.1 依托大数据实现数字化营销 | 第24-25页 |
| 2.3.2 依托大数据实现精准营销 | 第25-27页 |
| 3 中小银行借助大数据开展小微信贷管理创新 | 第27-37页 |
| 3.1 推进小微信贷标准化管理 | 第27-30页 |
| 3.1.1 打造管理模块实现标准化管理 | 第27-29页 |
| 3.1.2 借助物联网技术深化标准化管理 | 第29-30页 |
| 3.2 探索小微信贷批量化管理 | 第30-33页 |
| 3.2.1 以批量化实现“一对多”客户管理 | 第30-32页 |
| 3.2.2 实现批量化数据存储和分析 | 第32-33页 |
| 3.3 推进小微信贷场景化管理 | 第33-35页 |
| 3.3.1 挖掘和构建小微信贷服务应用场景 | 第33-34页 |
| 3.3.2 深化外部合作提升小微企业信贷场景价值 | 第34-35页 |
| 3.4 实现小微信贷线上化管理 | 第35-37页 |
| 4 江苏银行应用大数据发展小微信贷案例 | 第37-46页 |
| 4.1 江苏银行发展概况 | 第37-38页 |
| 4.2 江苏银行应用大数据发展小微信贷的思路与推进措施 | 第38-40页 |
| 4.2.1 应用大数据发展小微信贷的发展思路 | 第38-39页 |
| 4.2.2 应用大数据发展小微信贷的推进措施 | 第39-40页 |
| 4.3 江苏银行应用大数据发展小微信贷的创新实践 | 第40-43页 |
| 4.3.1 应用大数据研发小微信贷特色产品 | 第40-42页 |
| 4.3.2 应用大数据优化小微信贷管理机制 | 第42-43页 |
| 4.4 江苏银行应用大数据发展小微信贷的成效与难点 | 第43-46页 |
| 5 简要研究结论和建议 | 第46-54页 |
| 5.1 简要研究结论 | 第46-47页 |
| 5.2 中小银行运用大数据发展小微信贷的建议 | 第47-54页 |
| 5.2.1 构建大数据发展战略顶层设计 | 第47-48页 |
| 5.2.2 建立大数据运行机制和管理标准 | 第48-50页 |
| 5.2.3 从源头入手提升数据获取能力 | 第50-51页 |
| 5.2.4 强化各类数据的有效整合 | 第51-52页 |
| 5.2.5 加快大数据专业技术队伍建设 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 作者简介 | 第60-61页 |