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关于良性互动论文范文 基于产业链视角传统征信和大数据征信良性互动相关论文写作参考文献

分类:毕业论文 原创主题:良性互动论文 更新时间:2024-01-17

基于产业链视角传统征信和大数据征信良性互动是关于本文可作为良性互动方面的大学硕士与本科毕业论文朋友良性互动论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。

摘 要:征信是金融运行的基石.我国在改革开放后建立的征信业为金融体系的健康运行提供了有力的保障.近年来金融借助互联网技术不断纵深发展,互联网金融异军突起,但信息不对称现象也更为突出,因此催生了运用大数据技术进行的市场化的征信活动.在整个征信产业链中,两大征信供给主体——传统征信与大数据征信模式各有优势,也都有难以克服的缺点,只有二者实现良性互动和互联互通才能有效地提升征信业服务于实体经济的能力.然而当前传统征信与大数据征信实现良性互动仍存在着信息分散难整合、征信标准不统一、征信法律法规落后、征信监管滞后等难题,据此,文章提出相应破解难题的对策.

关键词:征信;大数据;互联网金融

中图分类号:F830.31 文献标识码:B 文章编号:1674-0017-2016(1)-0053-05

在我国《征信业管理条例》中,征信是指对企业、事业单位等组织的信用信息和个人的信用信息进行采集、整理、保存、加工并向信息使用者提供的活动.在征信市场上,征信的供给者为征信需求者提供专业化的信用信息服务,主要目的是降低经济社会活动主体对信用信息的收集使用成本,为金融体系的运行与发展保驾护航.目前的征信市场是以央行主导的金融信用信息基础数据库为核心、细分市场的市场化征信机构为辅的格局.央行传统征信的金融信息基础数据库收集的是以银行为代表的金融机构信息数据,其最大的优势是拥有阿里或腾讯等电商无法比拟的大数据级别的金融数据.近年某互联网金融的迅猛发展,征信市场上应用大数据技术对互联网信息进行多维度收集而形成的大数据征信应运而生,形成了央行征信系统的有效补充.然而,目前两种征信模式并不相互连通:央行的征信系统不向互联网金融公司提供信用查询服务,互联网征信企业的征信数据有特定的服务对象.征信产业链的两大征信供给主体各自为政,导致征信市场需求方难以获得全面的信用信息.如果没有从整体征信产业链的宏观把握,单个企业或机构仅仅基于自己掌握的独立数据,无法了解产业链各个环节数据之间的关系,这样一种数据割裂的状态,不利于征信市场的完善与发展.在大互联网金融的未来发展中,我国迫切需要在现有央行主导的征信体系基础之上,建设立体化、全息化的征信体系,实现传统征信与大数据征信的良性互动,并充分运用互联网大数据技术实现这一目标,这将有效控制社会融资体系信贷风险、大大降低风险识别的交易成本,有效提升征信业服务于实体经济的能力.本文从传统征信与大数据征信良性互动可能存在的难点出发,提出传统征信与大数据征信良性互动的若干路径.

一、传统征信的缺陷

传统征信的核心是2006年建成的以央行主导的金融信用信息基础数据库,人民银行征信中心负责管理和维护,采取强制方式登记个人和企业金融信用信息,主要为银行等金融机构提供基础的信用数据.随着互联网金融的迅速发展,传统的征信系统已无法满足互联网金融的发展.

(一)征信体系覆盖面窄.截至2014年底,人民银行个人征信系统共收录8.4亿人信息,其中有信贷数据的只有3.2亿多人,约占总人口数的23.7%,约有5亿人只有经济信息,并无有效征信信息.人民银行企业征信系统收录企业及其他组织近2000万户,仅覆盖到全国工商总局登记注册的企业1527.8万户、个体工商户4564.1万户的32%.有将近5亿的人口、超过4000万的企业这部分陌生人,却可能在互联网上或其他信贷机构存在信贷记录.

(二)信用评级缺失.在整个征信流程中,更注重的是征信的环节,即收集记录信用数据环节.央行征信要征集涵盖各行各业的数据,如银行、工商、税务、司法、公共事业等行业的数据,央行与这些部门行业协商完成数据收集工作.但央行征信提供的征信产品和服务较为有限,其征信系统产品主要以征信报告为主,尚无提供信用评级的能力,导致信息使用人无法直观、量化地了解到被征信人的信用状况.与之不同,互联网企业的征信产品,如“芝麻信用”通过分析人的互联网行为记录,对人的身份真实性、行为可信性进行评估并给出认证等级和信用分数,非常直观且易于比较.

(三)征信信息收集速度慢、成本高.征信收集涵盖信贷、公用事业、政府部门等信息,这些信息收集要事先征得信息主体同意,然后由信息提供单位录入,信息采集主动权并不掌握在自己手中,因而从信息发生到录入数据库不可避免存在一定的滞后.央行征信信息管理系统维护需要专业的信息管理技术人员进行,征集信息也需要与信息提供的单位协商同意,这些环节需要大量的人力和物力,成本较高.

二、大数据征信的优势

(一)大数据征信发展现状.信息革命带来了数据的突破式增长,移动互联网的应用加速了数据的产生速度.大数据征信是通过多角度的信用数据发现、整合和分析,既对经营数据在内的结构化数据进行分析,同时也对地址电话信息、行为数据、社会关系等非结构化数据进行采集和分析,最终形成对借贷人的信用评价以供决策参考.目前互联网金融用于信用分析的大数据主要来源于淘宝、苏宁、京东等电商网站、各银行机构的信用卡相关数据、社交网站的社交行为数据、小贷类网站的信贷数据、第三方支付类平台的消费数据,生活服务类网站如水、电、电话、网络费等交纳情况的数据等.大数据征信主要包括三类:

一类是具备海量个人数据资源的电子商务企业,如依托阿里集团的芝麻信用、腾讯集团的腾讯征信、平安集团的前海征信、拉卡拉集团的拉卡拉信用,他们在自身的电子商务平台下和支付渠道中,本身集聚着海量的信息数据,沉淀下来形成的全方位的信息数据库,可以直接或间接运用在网贷、理财等金融领域.

另一类是来源于第三方互联网大数据的信用数据收集者,如上海资信、北京安融惠众、国政通等,通过收集、整理、保存、加工第三方的大数据,形成符合市场需求的信用报告、评级报告等征信产品.如2013年7月开始试运行的上海资信的“网络金融征信系统(NF-CS) ”.

第三类是P2P企业独立拥有的征信数据库.拍拍贷、人人贷、信而富等企业都建立了自己的征信体系.拍拍贷用先进的理念和创新的技术建立的征信数据库——魔镜系统,这个网贷行业内首个真正基于征信大数据的风控系统,也是行业首个能够为每个借款标的准确预测风险概率的风险控制模型,正是这个系统有效地帮助平台贷款逾期率控制在1.71%的水平.

总结:这是一篇与良性互动论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

参考文献:

1、 大数据征信 摘要:大数据征信作为一种新的征信方式在金融领域的应用越来越广,对完善征信体系的推动作用开始显现。文章结合我国大数据征信的发展情况,从个人征信视角。

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