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主题:普惠论文写作 时间:2024-02-04

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当前,无信用信息是普惠金融发展必须解决的难题.

国内有约9亿消费者与传统银行有过接触,但只有4亿人获得过信贷服务.国内约6千万小微企业中,仅约12%获得过传统金融服务,8%获得过租赁、保险、P2P等非银行金融机构的金融服务.因此,仍有80%的小微企业和将近10亿的消费者需付出较高代价才能获得信贷服务——时间长、抵押物不充分、没有财务信息、成本较高成为普遍问题.

其原因,在于金融机构放贷须以之前的信贷记录作为授信依据,而大量民众和企业尚无信贷记录,从而在无法获得贷款和无法积累信贷记录之间恶性循环,直到大数据为该问题的解决提供了便利.

传统的消费者信用风险评估主要从两个维度进行:存款能力和还款意愿.

传统金融长期使用信用报告查询次数、信贷历史、违约数等信贷直接相关信息作为基础进行授信.

进入大数据时代,交税情况、收入情况、社保公积金情况、搬家次数等信息,以及三大通信运营商的通讯数据和支付宝、微信、京东等互联网终端中所留存的消费者行为数据,均可作为判斷依据,进行信用评估.

互联网产品的注册用户和活跃用户数量远超央行征信系统,且相关信息更易获得.

采集海量数据,从数据中沙里淘金,可以挖掘出与消费者信用直接相关的信息,比如信用场景、支付信息、账户活跃性等,可作为分析数据.通过细节洞悉消费者性格,探查申请人对信用申请的谨慎程度与还款诚意,再与其他成千上万的信息数据相联系,便能得出令人难以置信的精确图景.

但相比于传统征信数据的强相关性,这些大数据和消费者的信用状况相关性较弱,因此有效的方式是:开发信用评分,加强弱相关数据的描述能力,面向普惠金融人群进行小额授信,使其有信贷信息的积累,再回归到传统的信用评估、信用服务,对以往无法服务的人群建立征信报告,进而实现对整体消费者人群的覆盖.

本人曾从算法、模型、应用等方面尝试开发电信数据作为信用评估参考的方式和渠道.国家层面也需要主导和加强金融基础设施的建设,比如在三大通信运营商的内部建立信用风险服务机构等.

对此,一些互联网金融公司也在积极探索,比如采取建模的方法,将电信数据、法律数据、求职数据、用户自主提交的数据以及第三方数据进行整合、挖掘、分析.此外,传统金融机构还可与互联网金融机构互联互通,以服务于日益活跃的互联网场景.

融资难是全球性的普遍问题,在国外,哈佛大学肯尼迪学院的教授和博士为解决该问题,在无数据的情况下以发放问卷来进行专业心理测量,测试其诚信程度及财务的基本情况,进而对其信用风险进行预测.该模型已运行10余年,在拉美10余个国家推广,从小微企业拓展到普通消费者,服务了上百万人口,取得了商业成功.

我国如果将心理测试与大数据相结合,或许将产生更好的评估效果,对推动普惠金融大有助益.

结论:关于普惠方面的论文题目、论文提纲、普惠金融贷款好批吗论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。

普惠金融夜校助力脱贫攻坚
4月15日上午,牡丹区王浩屯镇脱贫攻坚“普惠金融夜校”开班揭牌仪式暨战略合作协议签订仪式在王浩屯镇政府二楼会议室举行。参加仪式的有镇政府全体干部。

大力普惠金融助力中小企业
摘 要:文章认为,在直接融资渠道不畅通的金融环境下,通过发展融资担保,大力推进普惠金融,使更多中小微企业获得金融支持,从而帮助广大中小微企业健康。

普惠金融大行短板犹存
立足机会平等要求和商业可持续原则的普惠金融,讲求以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。近年来,尽管在宏观政策。

大数据技术对于互联网普惠金融风险管控能力重要作用
摘要:大数据被用于互联网金融风险分析的作用比较明显,尤其是对互联网普惠金融风险管控。大数据技术几乎非常准确地计量了这种风险的产生、发展和走向。因。

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