论文我国互联网征信行业主要问题相关建议是适合征信论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关个人征信网上查询开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：相对于传统征信方式,互联网征信在消除信息不对称方面具有明显优势.当前,我国的互联网征信行业发展迅速,但在数据筛选质量、信用评估模型、个人信息保护、监管法律法规的建设等方面存在明显不足.本文从理论和实践两个方面分析了其中的主要原因,并提出了促进我国互联网征信行业的若干具体建议.
关键词：互联网征信；大数据分析；信息保护
信用是现代经济与金融的发展基石.随着互联网和电子商务的快速发展,可用于信用评价的信息也越来越多,互联网征信由此应运而生.所谓互联网征信,主要是指通过对个人或企业在互联网交易或使用互联网服务中留下的行为数据的采集,并利用大数据、云计算等技术进行信息评估的活动（刘新海,2016）.與传统征信方式相比,互联网征信在数据来源、数据质量、数据分析方法、商业模式等诸多方面存在明显不同,也体现出更加强盛的发展势头.当前,我国互联网征信行业发展迅速,也爆发出了不少问题.本文将在理论分析的基础上,探讨互联网征信发展的理论根据,在我国面临的主要问题及相应的解决措施.
一、关于互联网征信发展的理论分析
根据法玛的有效市场假说,在法律健全、透明度高、竞争充分的市场里,一切有价值的信息都能在价格中得到及时有效的反映,因而投资者可以并且能够迅速对所有市场信息作出合理反应.然而,信息经济学认为,信息不对称是经济交易中的常态,信用市场中的交易双方通常掌握不对等的信息资源,受信主体对自己的经营状况及债务偿还能力有更为清楚的了解,往往会以授信主体的利益受损为代价为自己获取更大的经济利益.对此,George A. Akerlof在1970年提出逆向选择模型（Adverse Selection Model）,A. Michael Spence在1973年提出了信号传递模型（Signaling Model）,Joseph Eugene Stiglitz于1976年提出了信息甄别模型（Screening Model）,都证明了在信用协议签订前,信息不对称会导致市场中的逆向选择,形成劣币驱逐良币现象；而信用协定签订之后,则会存在道德风险问题.信息不对称程度越高,信息成本也越高,市场交易费用越高,信用市场的运作效率则大大降低.
相关调查显示,信用市场存在的问题每年会使中国的GDP减少2个百分点的贡献.信用制度作为约束信用行为主体的规范,能有效地降低金融交易成本,防范投资风险,促进市场经济健康运行.而信用制度不完善形成的契约不完全会使信用主体面临极高的违约风险.因此,结合信息不对称理论,要提高市场交易效率,维护市场秩序和公平竞争,必须尽快建立健全的征信体系.我国征信行业的发展从1980年后期开始的探索阶段到区域性平台搭建、央行集中统一平台主导到现今的市场化改革阶段,整个行业进入快速发展的阶段,自2007年以来,P2P、第三方支付、网络银行等互联网金融发展快速并相继成熟,为征信业带来了新的活力,促进了传统征信业的发展.
相较于国外征信体系发展,我国起步较晚,但互联网的快速发展引进的互联网+征信的兴起迎来新的发展契机,其海量数据的搜集、信息筛选与挖掘为征信市场提供了更多的征信获取途径,满足了在以央行为主的传统征信系统中没有信贷记录的“弱征信”群体以及网贷平台等新兴中小企业对于征信的需求,促进了社会信用体系的建设（陈斌,2015）.互联网征信与传统征信的差异（详见上表）弥补传统征信不足的同时也带来了新的问题,需要市场与政府在发展中克服与解决.
二、当前我国互联网征信行业存在的主要问题
1.网络数据多而杂,范围广,筛选难
在信息时代的背景下,互联网企业每天都在产生大量的数据碎片,根据中国互联网络信息中心（CNNIC）提供的《第39次中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称“发展报告”）显示,截至2016年12月,中国网民规模达7.31亿,全年共计新增网民4299万人.互联网普及率为53.2%,较2015年底提升了2.9个百分点.
由此看出,随着网民规模的不断扩大,网络普及率的不断增加,互联网征信业务的覆盖面更为广泛.以腾讯征信为例,腾讯通过QQ、微信、财付通等多种业务拥有了庞大的用户（8亿QQ用户,5亿微信用户,3亿微信支付用户）和海量的交易记录,数据范围涵盖至个人的日常生活数据.用户只要在网上留下交易痕迹,征信机构就可通过数据挖掘和分析处理来分析其信用价值及风险.
然而,和央行征信系统相比,传统的央行征信模式虽然来源渠道单一,但包含了个人身份、信贷记录、行政处罚等重要信息,对于个人的信用分析具有重要价值（刘红熠、杨妮妮,2016）.互联网征信虽然拥有海量的网络信用数据,但数据琐碎并且杂乱.一些社交言论、交易记录对于个人的信用评分是否有参考意义还有待考证,从中进行数据的整合,挖掘数据与数据的相关性必然耗费大量的时间和精力,成本过于高昂.
2.缺乏合适的信用评估模型
要让海量的数据有效地反映消费者的信用状况,征信机构必须拥有强大的数据挖掘能力,开发出合适的信用评估模型,形成丰富的征信产品,满足市场需求.美国的Equifax、Experian和Trans Union三大征信机构采用FICO信用评分模型,通过应用数学模型对个人信用报告包含的信息进行量化分析,以FICO分来评估个人信用质量和信用风险,信用分覆盖了80%以上的美国人,曾有利地促进了美国房贷市场的快速发展.在大数据时代,美国各征信机构也在积极探索信用评估的新思路.Zestfinance以大数据技术为基础采集数据,在FICO的基础上增加了网络数据、社交数据等数据类型,开发了欺诈模型、还款能力模型等多种机器学习分析模型来判断信贷行为（刘新海、丁伟,2014）.
相比而言,中国的征信公司对信用风险技术分析的投入还不够,从信贷审批至风险管理各个环节,量化分析不足,金融机构在过去一般都采用经验判断法来进行信用评估,缺乏合适的经济计量模型,征信机构的信用评分也未推出.以上海资信有限公司为例,该公司作为发展较早、规模较大的市场化个人征信机构,曾设计模型评估个人信用,提供个人信用评分、个人信用评级等征信增值产品.但是,由于规模和认知度不够,公司的发展范围仅局限在当地市场,无法扩展到其他区域.除此之外,国内的其他征信机构,或者不具备一定的创新能力,或者规模太小无法形成影响力,再或者不具备研发能力.没有集中有效的信用评分系统,没有强大的信用评分模型开发能力,征信行业的发展在不知不觉中陷入了瓶颈.
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参考文献：
1、 我国互联网金融模式下征信体系建设 摘要：近两年我国互联网金融行业已由过去的野蛮式生长到现在的精耕细作阶段，却暴露出了如何建立完善的互联网金融征信体系这种亟待解决的问题。信用是企业。
2、 我国征信体系 现代市场经济在相当程度上是一种信用经济，提高市场资源的配置效率离不开完善的信用关系。随着我国市场经济的不断发展，信用逐渐成为整个社会最重要的构成。
3、 互联网金融背景下征信模式选择 摘要：迅速发展的互联网金融丰富了金融业态，促进了普惠金融发展，也催生了对个人和企业信用数据服务需求。本文在分析互联网金融的征信发展基础上，研究征。
4、 互联网金融背景下新型征信机构 摘 要：伴随着我国互联网金融的迅猛发展，对互联网征信的需求也日趋丰富和多元化。本文分析了互联网金融背景下发展新型征信机构的路径，指出在互联网征信。
5、 我国互联网金融众筹平台征信现状建议 摘要：完善的金融信用信息基础数据库对于我国互联网金融众筹平台的良性发展具有重要的基础作用，通过对我国征信现状及众筹平台采取的相关征信构建措施的分。
6、 对搭建我国征信行业自律组织路径 摘 要：近年来，我国征信行业有了快速发展，目前通过中国人民银行备案的征信机构和评级机构分别近150家和120家。为更好地满足社会对信息服务产品多。