大数据应用在互联网金融借贷行业实践和,这是一篇与借贷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。
借贷论文参考文献：
大数据可说是2015年和2016年的重点话题,一方面成为互联网和资本市场的火热话题和风口,另一方面国务院也在《关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》系统部署了全国大数据发展工作,大数据俨然成为国家层级的重点战略.而和金融业息息相关的数据应用方面来说,国务院在随后颁布的《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》中更是直接提到“鼓励金融机构运用大数据、云计算等新兴信息技术,打造互联网金融服务平台”.至此,国内外各金融和类金融机构、互联网金融企业纷纷上马大数据应用的探索,冀望大数据可以带来技术上的突破,实现自动化、着手升级现有风控模型体系、探索新型态基于场景化的消费金融市场、提升催收效率、建设互联网深层次大面积获客能力,从而彻底提升国家金融行业的国际竞争力.
大数据和传统数据的差异
谈到大数据,首先应当了解,对金融行业来说,大数据“大”在哪里,和传统数据在本质上有什么样的不同,才能够更好地理解和更有针对性地应用这宝贵的新资源.就如同原油也需要经过层层的提炼,才能成为人类可以大量应用的石油产品,大数据也需要经过精心的筛选和应用设计,才能起到实质的功效.
传统金融机构,在建设信用风险打分模型的数据来源主要有几个方面：第一,人民银行征信中心数据；第二,客户自己提交的外部个人财力证明数据,如房产证、汽车行驶证、单位开具的收入证明等；第三,金融机构或集团内部积累的客户历史数据,如银行的工资流水,历史贷款数据,保险数据等.
传统数据的优点和缺点
传统数据优点是这些数据和金融的价值相关性高、数据采集规范.然而缺点是维度较小,并且覆盖的人群有限,对于新形态的互联网模式适应程度较差,也不容易达到普惠覆盖的目的. 金融机构基于这些高价值数据,纷纷设计出各种信用风险评分模型,最终实现对客户信用风险的打分评估,是目前较为成熟的运行方式.
大数据的特点
大数据时代的客户信息渠道更加多元化,主要包括内部收集和外部渠道,内部收集指各互联网生态体系内,长期积累的用户数据.外部渠道则是指各种数据源采集,如通信数据、社保数据、法院失信数据、交通数据、保险数据等等（图1）.
其数据特征包括几个方面,第一,数据覆盖面广.各大互联网集团,通过各种APP采集积累了用户行为各方面的数据,如搜素历史数据、电商交易数据、支付交易数据、社交数据,以及各种APP采集的用户行为数据等等.第二,大量非结构化的破碎数据导致的数据不准确.数据采集渠道的多元化和非标准化,随之带来的问题就是,客户信息不准确,同一客户不同维度的信息经常不完整或匹配不上.第三,数据来源不稳定.不少大数据采集通过灰色渠道收集个人隐私数据,数据连续性和可持续性欠佳,往往有数据过时或缺失问题.第四,消费数据和信用数据关联性弱. 尽管市场上常见的大数据机构收集了各种维度的客户行为信息,试图描绘客户画像,但消费类的数据和客户信用风险以及还款意愿并不直接相关.目前的大数据公司往往缺少内部征信数据、外部征信数据、个人资产数据等强金融变量数据,而集中在客户衣食住行和社交信息,要直接拿来作为信用风险评分模型的有效性依旧有待考验.考虑到大数据和传统金融数据的差异性和互补性,所以更多的应该是如何通过模型的设计和提炼,使得这些大数据源经过提炼,可以从原油变成成品石油般广为应用（图2）.
大数据在借贷中的应用
借贷反欺诈的应用
由于网络借贷和传统金融面对的受众区别,借款人主要来自线上,考虑到目前网络犯罪的试错成本极低,为数众多的网络借贷平台很容易成为诈骗集团觊觎的目标,一般根据行业经验,网络借贷平台往往都会有高达九成的借款需求存在欺诈和骗贷行为风险.因此借贷反欺诈的重点在于从100名潜在借款人当中,准确识别出真正有还款意愿的10名借款人.
通过技术的防范手段很多元化,一般通过核实手机号、身份证号码、电脑唯一设备号、手机唯一设备号,可以进行下列过滤识别手段：交叉比对借款人登记的住家地址、公司地址,以及申请人当时申请的定位地点,如果差距超过10公里,风险系数极高；某些地址或大楼,属于申请诈骗高发地址的,风险系数偏高,会得到一个分值；发现和多个平台同时存在借款记录的,风险系数偏高；手机号属于法院黑名单、租车黑名单、使用时间段不足6个月、被多次标记恶意骚扰电话等,风险系数偏高；6个月内,同一个手机设备号,曾经在银行、小贷公司、多家P 平台有过多次申请记录的,风险系数极高；手机设备号近一天关联申请人3个手机号以上的,风险系数极高；手机号和设备是否匹配、第一次激活时间距离申请贷款时间较近,风险系数较高.
基于大数据自动化流程提升效率
在通过反欺诈引擎,识别出真正有还款意愿的借款人后,这个阶段的重点在于建立大数据辅助的信用风险评分模型,尽可能的从多维度数据补强出传统金融数据不足之处,精准定位达不到传统金融机构要求,但是又具有良好还款能力的借款人.目前行业内流行较广的应用是在个人征信过程中,针对小额度（低于1万元）的贷款需求尽量采取自动化、批量化的模型审批系统,将原先需要人工花费30分钟、逐一审核的15个风险控制点,采取自动化和接口的方式,在1分钟内能完成风险定价和放贷,极大地提升运营的效率,更有效地通过技术手段压缩了运营成本.不过针对大金额的借贷,考虑到欺诈风险和成本较高,传统的金融征信数据和手段依旧不可或缺,同时使用大数据进一步提升风险管控和提高效率,例如通过接口自动实现身份证、法院、社保的信息核实,可以提高准确率和审批效率.未来也可以试图在传统风控打分模型中引入更多的大数据元素,作为评级的参考标准,例如有金融参考性的保险数据、航空记录、社保记录等.
构建基于场景的数据风险管理体系
通过建设交易借贷的场景一体化,是目前各大互联网金融平台和传统金融机构进行错位竞争的舞台.其中由于借款人是直接通过信用借贷行为取得所想要的产品或服务,套现诈骗风险相对较低,金额一般也较小,各大平台借鉴着灵活的体系和快速执行力,纷纷投入精力设计各种低风险、场景化的金融应用服务,并不断持续优化客户体验.
结论：关于对不知道怎么写借贷论文范文课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文借贷宝最新消息论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料下载。
大数据背景下互联网金融的
【摘要】进入新经济时代，金融信息化、数据化趋势日益明显，互联网金融应运而生。大数据、云技术等的发展为互联网金融发展提供了更大的可能，金融与大数据。
大数据时代下互联网金融机遇和风险应对
摘 要：随着大数据时代的到来，互联网金融正面临前所未有的机遇和挑战。文章阐述了未来基于大数据的互联网金融发展方向，并对大数据时代下互联网金融面临。
大数据分析下互联网金融风险预警
摘要：从近几年的经济发展来看，我国金融已经从以前的传统金融迈进了互联网金融时代，在政府的大力支持下，促使了互联网行业蓬勃的发展，同时也有力地推进。
大数据时代的互联网金融与传统银行转型
[摘 要] 而今，互联网金融已然成为现代经济发展的主打形式，其在整个国民经济发展体系中的地位与价值是不容忽视的，且该种金融发展形式发展势头正猛，。