本文關鍵詞：大數據環(huán)境下商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展研究

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【摘要】：隨著互聯網信息技術的進步,數據在各行各業(yè)的發(fā)展中逐漸彰顯重要作用。電子商務平臺擁有企業(yè)的信息流、資金流、物流等海量數據,促使商業(yè)銀行將目光轉向擁有大量小微企業(yè)的電商平臺,通過大力布局電子商務平臺,利用電商平臺數據開展電商小微貸業(yè)務。本文就大數據環(huán)境下商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展進行探討。首先,本文就大數據和商業(yè)銀行電商小微貸的概念進行界定,從信息不對稱理論、信貸配給理論、硬信息與軟信息理論、關系型信貸理論四個方面分析了商業(yè)銀行開展電商小微貸的理論基礎,進一步從降低信息搜尋成本、提供有效的風險管理方法兩個方面分析了大數據對商業(yè)銀行電商小微貸的影響,并闡述了我國商業(yè)銀行電商小微貸發(fā)展的現狀與問題。其次,本文以建設銀行為例分析大數據環(huán)境下商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展歷程,構建博弈模型分析商業(yè)銀行與阿里巴巴的競合,并對比商業(yè)銀行電商小微貸與傳統(tǒng)小微貸的不同,分析商業(yè)銀行電商小微貸的優(yōu)勢。然后,從電商平臺、小微貸產品、風險控制、信貸資金來源與成本四個方面對比分析阿里小貸與建設銀行電商小微貸區(qū)別,同時對商業(yè)銀行電商小微貸進行SWOT實證分析,結果顯示商業(yè)銀行電商小微貸在客戶資源、金融服務、品牌效應三方面具有優(yōu)勢,在人員成本、營銷手段、響應速度等三方面存在劣勢,擁有電子商務高速發(fā)展、小微企業(yè)融資難、金融產品一體化與虛擬化的機遇和面對傳統(tǒng)電商先發(fā)優(yōu)勢、第三方支付迅速發(fā)展、小微貸市場競爭加劇的威脅。最后,在前文的分析基礎上提出了商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展對策：樹立數據立行理念、注重小微信貸服務與大數據的融合,加大產品創(chuàng)新、打造高效小微金融產品,依托“大數據”、加強風險管控能力,以金融產品為特色、明確戰(zhàn)略定位,挖掘行業(yè)精英、搭建人才梯隊。
【關鍵詞】：商業(yè)銀行 大數據 小微貸 博弈模型 SWOT分析
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F832.33;F724.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.1.1 選題背景12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內外文獻綜述13-16
• 1.2.1 國外文獻綜述13-14
• 1.2.2 國內文獻綜述14-16
• 1.2.3 國內外文獻評述16
• 1.3 研究方法與技術路線16-19
• 1.3.1 研究方法16-17
• 1.3.2 研究內容17
• 1.3.3 技術路線17-19
• 第2章 相關概念與理論基礎19-28
• 2.1 相關概念界定19-23
• 2.1.1 大數據的定義和特點19-20
• 2.1.2 商業(yè)銀行電商小微貸定義與特點20-23
• 2.2 商業(yè)銀行電商小微貸相關理論23-26
• 2.2.1 信息不對稱理論23-24
• 2.2.2 信貸配給理論24-25
• 2.2.3 硬信息與軟信息理論25
• 2.2.4 關系型信貸理論25-26
• 2.3 大數據對商業(yè)銀行電商小微貸影響的理論分析26-27
• 2.3.1 大數據降低信息搜尋成本26
• 2.3.2 大數據提供有效的風險管理方法26-27
• 2.4 本章小結27-28
• 第3章 商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展現狀與問題28-32
• 3.1 商業(yè)銀行電商小微貸的發(fā)展現狀28-30
• 3.1.1 商業(yè)銀行積極布局電商小微貸28
• 3.1.2 商業(yè)銀行電商平臺模式多樣28-29
• 3.1.3 商業(yè)銀行電商小微貸發(fā)展迅速29
• 3.1.4 商業(yè)銀行電商小微貸發(fā)展?jié)摿Υ?/span>29-30
• 3.2 商業(yè)銀行電商小微貸存在的問題30-31
• 3.2.1 電商平臺規(guī)模小30
• 3.2.2 商業(yè)銀行的電商小微貸產品知曉率低30
• 3.2.3 銀行發(fā)放電商小微貸流程復雜30-31
• 3.3 本章小結31-32
• 第4章 商業(yè)銀行電商小微貸與傳統(tǒng)小微貸的對比與實證分析32-40
• 4.1 建設銀行電商小微貸的發(fā)展歷程32-36
• 4.1.1 建設銀行與阿里巴巴的合作發(fā)展小微貸32-33
• 4.1.2 建設銀行與阿里巴巴競合博弈分析33-35
• 4.1.3 建設銀行開展電商小微貸35-36
• 4.2 商業(yè)銀行基于大數據的電商小微貸與傳統(tǒng)小微貸對比36-39
• 4.2.1 交易成本36-38
• 4.2.2 風險控制38-39
• 4.3 本章小結39-40
• 第5章 商業(yè)銀行電商小微貸與阿里小貸的對比與實證分析40-56
• 5.1 阿里小貸案例分析40-43
• 5.1.1 阿里小貸的數據與資金40-41
• 5.1.2 阿里小貸的業(yè)務41-42
• 5.1.3 阿里小貸的特點42-43
• 5.2 建設銀行電商小微貸43-46
• 5.2.1 善融商務平臺簡介43-44
• 5.2.2 善融商務電商小微貸產品種類與特點44-46
• 5.3 商業(yè)銀行電商小微貸與阿里小貸的對比分析46-49
• 5.3.1 電商平臺46-47
• 5.3.2 小微貸產品47-48
• 5.3.3 風險控制48-49
• 5.3.4 信貸資金來源與成本49
• 5.4 基于SWOT模型的商業(yè)銀行電商小微貸實證分析49-55
• 5.4.1 SWOT分析定義與特點49-50
• 5.4.2 SWOT分析闡述50-53
• 5.4.3 SWOT分析結論與SWOT矩陣53-55
• 5.5 本章小結55-56
• 第6章 大數據環(huán)境下商業(yè)銀行發(fā)展電商小微貸的對策56-58
• 6.1 樹立數據立行理念注重小微信貸服務與數據的融合56
• 6.2 加強產品創(chuàng)新打造高效小微金融產品56
• 6.3 依托“大數據”加強風險管控能力56
• 6.4 以金融產品為特色明確戰(zhàn)略定位56-57
• 6.5 挖掘行業(yè)精英搭建人才梯隊57-58
• 結論58-59
• 參考文獻59-62
• 致謝62

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