我國互聯網信貸業(yè)務經過飛速的發(fā)展進入了瓶頸期,以P2P網貸平臺為例,正常運營的平臺僅占1/6不到,風控意識的淡薄導致大量平臺倒閉跑路,為了治理網貸業(yè)務的亂象,加強金融風險防范,國家于2017年12月1日出臺《關于規(guī)范整頓“現金貸”業(yè)務的通知》進一步規(guī)范網貸業(yè)務。在嚴格政策的背景下,企業(yè)紛紛尋求出路,此時大數據在風控領域的潛力被挖掘出來,并且諸多巨頭公司發(fā)現大數據風控市場前景廣闊,不僅能夠解決企業(yè)自身信貸風險問題還能夠作為服務商提供相應的風控產品,價值140億的市場讓眾多企業(yè)開始布局大數據風控體系。大數據風控作為金融科技中的一員毫無疑問能夠為互聯網信貸風險控制帶來新的解決途徑,但是具體了解其運轉模式,分析其特點優(yōu)勢及潛在的缺陷有著重要的意義,基于此本文通過梳理相關的文獻重點研究大數據風控在互聯網信貸中的應用情況,闡述了大數據風控流程,并與傳統(tǒng)風控進行了比較分析,從而找到大數據風控的特點。為了進一步分析大數據風控的實際應用狀況,以百度金融旗下的金融事業(yè)部度小滿作為案例研究對象,對其信貸業(yè)務及其背后的風險進行了探究,并闡述了度小滿大數據風控手段及具體流程。最終結合度小滿信貸中依然存在的問題及... 

【文章頁數】：58 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1.引言
    1.1 選題背景及意義
    1.2 國內外文獻綜述
        1.2.1 互聯網信貸風險
        1.2.2 大數據應用相關研究
    1.3 研究內容及方法
    1.4 研究路線及創(chuàng)新
2.核心概念及理論概述
    2.1 互聯網信用貸款
        2.1.1 互聯網信貸
        2.1.2 互聯網信貸風險
    2.2 大數據
        2.2.1 大數據概念
        2.2.2 大數據特征
    2.3 相關理論概述
        2.3.1 長尾理論
        2.3.2 信息不對稱理論
        2.3.3 風險控制理論
3.互聯網信貸與大數據的融合
    3.1 大數據在互聯網信貸中的應用發(fā)展現狀
    3.2 大數據在互聯網信貸中的應用
        3.2.1 智能營銷
        3.2.2 反欺詐
        3.2.3 關聯分析
        3.2.4 風險定價
        3.2.5 信用評估
    3.3 基于大數據的互聯網信貸風險控制
        3.3.1 大數據風控流程
        3.3.2 大數據風控特點
4.度小滿信貸服務案例分析
    4.1 度小滿信貸服務品牌——有錢花
    4.2 有錢花信貸產品服務種類
    4.3 有錢花信貸風險來源
        4.3.1 個人信用風險
        4.3.2 機構信用風險
        4.3.3 內部操作風險
        4.3.4 欺詐風險
    4.4 度小滿大數據風控應用
        4.4.1 度小滿信貸風控流程
        4.4.2 身份識別
        4.4.3 反欺詐
        4.4.4 信用產品
        4.4.5 信息核驗
        4.4.6 智能催收
5.度小滿大數據信貸風控問題及改進建議
    5.1 度小滿大數據信貸風控存在的問題
        5.1.1 數據獲取真實性問題
        5.1.2 風控理論有效性問題
        5.1.3 信息泄露安全性問題
        5.1.4 內部人員操作性問題
    5.2 度小滿大數據風控問題改進建議
        5.2.1 提高數據反映的真實性
        5.2.2 加強風控團隊建設
        5.2.3 加強人員內控管理
        5.2.4 加強信息和網絡安全監(jiān)督
6.結論
參考文獻
致謝



本文編號：3663983