论文互联网时代商业银行征信数据应用模式是关于本文可作为相关专业商业银行论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文商业银行有哪些论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
在互联网技术的不断发展下,互联网金融应运而生.互联网金融在和银行业、征信业的融合发展下出现了互联网银行、互联网征信等新兴金融商业模式.但是从发展实际情况来看,互联网技术支持下的互联网银行、互联网征信等发展不够完善.为此,文章在阐述互联网征信数据来源可行性和数据模型构建可靠性的基础上,分析商业银行应用互联网征信数据的指标和算法,结合互联网时代商业银行征信数据应用现状,为如何优化互联网时代商业银行征信数据应用进行策略分析,旨在更好的促进互联网金融发展.
在社会经济和科技的不断发展下,互联网征信系统逐渐渗透到银行信贷决策贷款前、贷款中、贷款后的全过程中,互联网征信系统在提升商业银行申贷工作效率、防范信贷风险等方面发挥着十分重要的作用.但是从受银行经营本身发展竞争风险、系统风险、市场风险、操作风险等因素的影响,互联网征信发展仍然存在不完善的地方,商业银行在互联网征信体系不完善的情况下承担大部分的信用缺失成本风险,商业银行经营发展面临困境.在银行企业和人人征信系统的不断完善下,企业个人征信系统信用报告查询被纳入到商业银行审贷核心流程,征信信息在商业银行经营发展中发挥着十分重要的作用.为此,文章就互联网时代商业银行征信数据应用问题展开探究.
互联网时代商业银行征信数据来源可行性分析
互联网时代商业银行征信数据的方便获得性
基于移动互联网的快速发展,人们的生活对网络的依赖度增强,原来的线下活动也开始在线上进行.网络购物在为人们生活提供便利的同时也在网络上落下了个人征信信息,为互联网时代商业银行征信数据的获取和应用提供了可能.在互联网时代,商业银行征信数据来源渠道广泛,具体表现在以下几个方面：第一,电商数据.互联网企业以电子商务平台为重要支撑,应用大数据技术来获取用户贸易交易现金流,实现对贸易数据信息的深度挖掘.第二,社交网站数据.主要是指个人用户在网络平台上搜索数据信息、互动交流、交友往来行为在被记录之后构建出的个人信用画像.第三,第三方支付大数据.主要包含小额贷款、快捷支付、便民服务等中介积累起来的大量交易数据信息.
互联网时代商业银行征信数据的可靠性
商业通过互联网商务电子平台获取的用户征信信息可以作为商业银行互联网征信数据的重要来源.经过实践研究证明,电子商务在增大企业违约成本、获取企业发展信息、风险共同承担等方面发挥了十分重要的作用,可以在一定程度上帮助企业展现自己的信用类型,由此解决中小型企业发展融资问题.现阶段,商业银行通过和电子商务平台合作获取的互联网征信数据信息主要有三种形式,包括资金结算、融资服务领域、综合金融领域.
互联网时代商业银行征信数据模型的可靠性分析
互联网征信
现阶段,面向互联网行业提供的商业银行征信服务主要包含安融惠众、上海资信、中诚信征信等.但是受多种因素的影响,互联网征信发展面临多种挑战,具体包括社会主义市场经济对互联网征信的不利影响、人们缺乏科学的征信意识、互联网征信作弊成本低廉、互联网征信体系不完善、互联网征信中心企业和个人系统无法为网络信贷机构提供在线服务的支持等.为此,互联网征信需要通过和第三方、第四方数据合作来弥补原来的应用局限.
互联网征信和传统征信的融合
互联网征信和传统征信的融合具备以下几方面的特点：第一,互联网征信范围广泛.互联网征信和传统征信的融合之后的互联网征信能够覆盖更多人群,只要个体有注册登记记录,就能够对他们在网络留下的数据痕迹进行分析,不断完善个人征信体系.第二,互联网征信数据源更加丰富.大数据征信实现了对非传统结构信用数据的有效应用,加大了对不同层次数据信息的有利挖掘.第三.提升互联网征信数据信息的实时性.传统的互联网征信数据评价模式是分析考察对象的历史信息,数据信息量少、时效性差.大数据征信则是能够获取更多的数据信息,分析考察对象的范围也进得到进一步拓展.
商业银行应用互联网征信数据的指标和算法
商业银行应用互联网征信数据指标
商业银行应用互联网征信数据指标包含评估维度、指标类别和评估指标.具体如表一所示.商业银行应用互联网征信数据大多是用户在电子商务网站上获得的,但是在实际操作上,由于不同用户行为数据属于不同的互联网公司且用户帐号体系对应的应用行为不同,因而在互联网征信体系实施中,经济市场不存在能够全面评估这些数据信息的机构.
商业银行应用互联网征信数据算法
现阶段,商业银行信用模型众多,为了方便出来,文章算法应用的个人信用评分算法模型.输入的信息有个人信用评分样本数据、商业银行政策业务需求选择.输出的信息有等待判别样本数据信息中的“异常点”信息、适用的个人信用评分指标体系显著性排序和权重、适用的个人信用评分基本模型.商业银行应用互联网征信数据算法具体如下：第一,对“异常点”的预警和对样本的补足.首先,对现有的信用样本进行相关性分析,提取指标之间的相关关系以及对应的数学表达.其次,实现对等待判别样本异常数据的预警.主要是对新样本数据信息进行识别,将样本中和指标数据不相符合的信息及时输出.最后,基于蒙特卡洛模型生成信用样本.第二,信用指标的显著性加权.首先,建立判别分析、回归分析、多元线性回归分析模型,对指标的显著性排序输出.其次,应用等权投票的方法来确定最终指标的显著顺序.最后,将指标显著性权重向量定等于100,在权重可赋值范围内进行遍历,获得Wi的所有可能性取值,对信用样本中特征数值进行显著加权处理,得到修正之后的指标体系.
第三,模型的选择和输出.首先,对信用本本集进行补充,借助显著性加权指标体系打造回归分析模型、Bayes网络、BP神经网络等五个个人信用评分模型.其次,对模型的精准度进行计算.最后,选择精确性最大模型、稳健性最好模型；第一误判率最小模型；差异度最大模型,对他们进行线性组合分析.结合商业銀行政策和发展需要,将组合模型和单一模型进行比较,输出符合商业银行发展需要的模型.
总结:本论文主要论述了商业银行论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
1、 互联网金融时代商业银行网点转型 【摘 要】 本文首先叙述了商业银行网点存在的一些经营问题，如排队现象严重、经营理念落后、渠道建设缓慢等。随后提出了促进商业银行在互联网时代进行有。
2、 移动互联网时代商业银行消费者行为影响因素分析 【摘要】本文主要通过对当前移动互联网时代下的社会情况进行分析从而得到当前影响商业银行消费者的行为的因素，并通过分析消费者的行为特点和行为模式出发。
3、 新常态下互联网金融时代商业银行个人理财业务分析 摘 要：随着人们生活水平进一步提高，理财已经成为部分居民获得财富的重要手段。本文重点分析了新常态下互联网金融时代商业银行个人理财业务创新发展的相。
4、 互联网时代下银行经营分析 当前“互联网+”金融格局，由传统金融机构和非金融机构组成。传统金融机构主要为传统金融业务的互联网创新以及电商化创新、APP软件等;非金融机构则主。
5、 大数据时代商业银行数字化转型 大数据时代的来临，催化了互联网金融的发展，随着大数据技术日益广泛应用，对金融生态和金融格局都将产生深刻影响。国家层面对大数据发展给予高度重视，2。
6、 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。