隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的迅猛發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融貸款規(guī)�？焖僭鲩L。互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模從從2014年0.02萬億增長至2018年7.8萬億,增長近400倍。在互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)高速增長的背后,也暴露出諸多風(fēng)險與問題,例如貸款逾期率高、客戶欺詐與違約嚴(yán)重、客戶信息泄露與暴力催收屢禁不止等等。與此同時,政府監(jiān)管部門加強(qiáng)互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管,也使得互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)面臨的風(fēng)險形勢日趨復(fù)雜,互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融面臨前所未有的挑戰(zhàn),如何有效的改進(jìn)和提升消費(fèi)金融風(fēng)險控制,成為互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融亟待解決的問題,研究互聯(lián)消費(fèi)金融企業(yè)風(fēng)險控制改進(jìn)對互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融公司健康發(fā)展具有重要意義。首先,本文通過研究金融風(fēng)險控制及大數(shù)據(jù)風(fēng)險控制理論,結(jié)合互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制實(shí)踐,總結(jié)得出互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融行業(yè)風(fēng)險控制經(jīng)驗教訓(xùn),其次闡述小牛普惠公司互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險控制現(xiàn)狀,通過調(diào)查問卷法及二手?jǐn)?shù)據(jù)法進(jìn)行分析,評價其風(fēng)險控制成效,分析與定位當(dāng)前風(fēng)險控制問題及其成因,最后針對風(fēng)險控制問題提出改進(jìn)措施,具體包括對信用記錄的管控,健全及完善征信體系,完善消費(fèi)貸款的控制流程以及風(fēng)險控制人員考核機(jī)制,通過改進(jìn)措施提升企業(yè)風(fēng)險控制能力,降低... 

【文章來源】：蘭州大學(xué)甘肅省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

中國互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融放貸規(guī)模及增速（數(shù)據(jù)來源：艾瑞咨詢）

MBA學(xué)位論文作者：曲衛(wèi)軍小牛普惠公司互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險控制改進(jìn)研究72-1所示。黃小強(qiáng)（2015）進(jìn)一步說明，互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融是銀行、消費(fèi)金融公司與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)出資組成的消費(fèi)信貸服務(wù)公司[12]，目的就是滿足個人及家庭貸款需求，要求消費(fèi)者按期償還的業(yè)務(wù)活動。張文娟（2019）認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融未來需要在經(jīng)營與監(jiān)管、業(yè)務(wù)驅(qū)動方式等方面進(jìn)行深度創(chuàng)新[13]。圖2-1互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融定義及應(yīng)用范疇因此，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)拓展消費(fèi)金融就是互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融，用互聯(lián)網(wǎng)方式提高消費(fèi)金融的效率，并精準(zhǔn)服務(wù)消費(fèi)對象，開發(fā)優(yōu)質(zhì)資源并進(jìn)行優(yōu)化配置，幫助消費(fèi)者進(jìn)行跨期消費(fèi)規(guī)劃。通過引導(dǎo)消費(fèi)者的消費(fèi)行為和消費(fèi)習(xí)慣，互聯(lián)網(wǎng)金融可以推動金融有效升級，刺激社會消費(fèi)，符合消費(fèi)實(shí)際需求，為優(yōu)化和提高消費(fèi)者生活質(zhì)量打下堅實(shí)基矗2.1.3風(fēng)險控制風(fēng)險控制是指風(fēng)險管理者為減少風(fēng)險事件發(fā)生或者因風(fēng)險事件帶來的損失而采取的各種措施和方法，通過提前采取措施盡量減少降低風(fēng)險發(fā)生的可能性，把可能的損失控制在一定范圍之內(nèi)。風(fēng)險控制有風(fēng)險回避、損失控制、風(fēng)險轉(zhuǎn)移和風(fēng)險保留四種方法:風(fēng)險回避，是指有意識地放棄風(fēng)險行為，這樣完全避免損失風(fēng)險。但過于簡單的風(fēng)險回避是較為消極的風(fēng)險控制方法，因為這種風(fēng)險控制方式也意味著放棄了潛在的目標(biāo)收益。損失控制，是指通過制定計劃和采取措施，降低損失的可能性或者是減少實(shí)際損失，控制階段分為事前事中事后三個控制階段。事前控制降低損失概率，事中事后是減少實(shí)際發(fā)生的損失。風(fēng)險轉(zhuǎn)移，是指通過契約的方式，將風(fēng)險轉(zhuǎn)移到受讓人去承擔(dān)，降低經(jīng)濟(jì)主體的風(fēng)險程度，風(fēng)險轉(zhuǎn)移的形式一般是合同和保險。

MBA學(xué)位論文作者：曲衛(wèi)軍小牛普惠公司互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險控制改進(jìn)研究11圖2-6機(jī)器學(xué)習(xí)與人類思考對比（資料來源：互聯(lián)網(wǎng)）機(jī)器學(xué)習(xí)流程通過數(shù)據(jù)分析軟件進(jìn)行存儲分析歷史數(shù)據(jù)，再對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，這個過程是機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程。機(jī)器分析處理所得到的結(jié)果主要被用來對新的數(shù)據(jù)預(yù)測，計算的結(jié)果就是模型。訓(xùn)練與預(yù)測是機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算的兩個主要過程，模型是運(yùn)算過程的輸出成果，訓(xùn)練最終形成了模型，模型之后再用于預(yù)測。2、深度學(xué)習(xí)GeoffreyHinton于2006年在科學(xué)雜志發(fā)表文章中提出了兩個觀點(diǎn)：（1）多隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有學(xué)習(xí)能力，通過學(xué)習(xí)得到的特征對于數(shù)據(jù)有著更加深刻的理解，有利于將數(shù)據(jù)可視化或分類；（2）盡管深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練上會比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更有難度，但是可以通過逐層進(jìn)行初始化來解決實(shí)現(xiàn)這個問題[28]。深度學(xué)習(xí)結(jié)合有監(jiān)督與非監(jiān)督學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和部署的學(xué)習(xí)框架，同時具備業(yè)務(wù)目標(biāo)與大量數(shù)據(jù)，就可以衍生變量特征做到目標(biāo)訓(xùn)練。深度學(xué)習(xí)對于具有大量數(shù)據(jù)、維度多、稀疏化的情況時作用就特別顯著。學(xué)者仵偉強(qiáng)，后其林（2018）提出了貸前信用反欺詐模型，這種模型能有效評估新客戶的欺詐概率，能提高審批工作處理效率，同時該模型基于邏輯回歸具有較好的解釋性，有助于金融機(jī)構(gòu)識別目標(biāo)客戶[29]。通過建立基于機(jī)器學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型-反欺詐模型、授信模型、催收模型，具有自動評分、自我學(xué)習(xí)能力，是目前互聯(lián)網(wǎng)金融業(yè)內(nèi)領(lǐng)先風(fēng)控理念與最佳實(shí)踐。3、區(qū)塊鏈征信區(qū)塊鏈的概念提出在2008年，區(qū)塊鏈技術(shù)從根本上來說是一套“信任協(xié)議”，其中心化、不可篡改、全程留痕、非對稱加密和智能合約的特性，讓資產(chǎn)以可信、可靠的方式用數(shù)字化形式表示，可廣泛應(yīng)用在數(shù)據(jù)共享領(lǐng)域，特別是區(qū)?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2945257