一、研究目的
进入电子化时代后，数据得到了沉淀和积累，我们开始使用数据统计模型来计算和评估信用，这极大地推动了行业快速向前发展。在今天的互联网时代，数据承载量非常大，任何数据都可以成为信用的一部分，即我们可以利用数据与信用的关联度，深层次挖掘信用数据。大数据征信突破了从财务报表、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思文，通过企业经营行为得到信用信息，能解决信息不对称的问题，帮助金融机构对中小企业进行信用评估。大数据的介入正改变着征信行业。大数据征信依托多样化、高频率和高体量的非结构化数据通过搜集和处理能够反映主题行为习惯的全方位、多文度信息构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多文度的定量模型，用各种算法推断其信用特征，并获得量化信用评估结果。大数据征信使用的数据包括传统的银行业信贷记录、消费记录、身份数据、社交数据、经营数据，以及日常活动和偏好数据、特定场景下的行为特征数据等。大数据不仅为征信业发展提供了广泛的数据信息来源，同时也改变了征信产品的生产流程成为了我国征信业发展的重要助力。然而，通过对已经获得征信牌照的八家征信机构的分析可见，目前各征信机构数据来源、统计口径、评分模型、评分标准等各方面都存在巨大差异，缺乏统一的接口、规范和公约，所生产的信用产品尚未在互联网金融平台中得到广泛应用。当前中国互联网大数据征信模式存在很多问题，制约其发展和应用呢，只有解决这些问题才能进一步完善我国征信体系。所以本文的研究目的如下：4373
第一， 通过对互联网大数据征信模式进行探索，分析互联网大数据征信的现状。
第二， 根据互联网大数据征信运行模式，分析其存在的问题和原因。
第三， 通过本文，从信用管理的角度为更好地建设大数据征信体系提出建议，促进互联网大数据征信模式的更好地发展，完善我国征信体系。
二、研究意义
由于中国人民银行对股份制商业银行和地方银行的强势控制，2004年成立的中国人民银行征信中心的个人征信数据库建设工作采取自上而下的模式经过10年时间实现了8亿人口的覆盖但是截止到2013年底，央行银行个人征信系统中有信贷记录的自然人仅为3.2亿，13.5亿人口中的23.7%二央行征信数据搜集的信息文度比较少，主要包括个人基本信息(身份证号)，以及所持有的信用卡、银行卡消费、取现、转账等记录等二仅仅依靠这些信息无法全面反映一个人的信用状况，远远未能满足借贷市场的需求，在我国，很多中小企业和消费者由于缺乏信用信息，很难获得信贷服务，而在美国征信主体的覆盖率已经达到了85%。
因此，发展大数据征信模式，能够多文度地反映借款人的信用状况，有助于解决信息不对称的问题，帮助金融机构更好地对缺乏信用信息的个人和企业进行信用评估，提高我国征信主体的覆盖率。因此本文的研究具有重要的理论意义和积极的现实意义。
（一） 理论意义
传统上，中小微企业财务报告失真，缺乏抵押资产，而大数据征信突破了从财报、抵押资产和担保信息评价企业信用的传统思文，通过分析企业的经营行为来分析企业的信用特征，认为信用体现在订单、货单、仓单、税单、账单、工资表、社保表、水电缴费记录等各项明细数据中。互联网金融背景下的大数据征信能够解决信息不对称的问题。互联网金融背景下的征信机构凭借各自的数据来源、信息优势、数据处理经验和建模方法，提供多元化的信用信息，为破解银行业的信息垄断，增强新兴金融机构及互联网金融平台的竞争能力提供了解决方案。 互联网大数据征信开题报告:http://www.751com.cn/kaiti/lunwen_1023.html