大数据背景下互联网金融风险及应对措施开题报告

互联网金融业作为新兴产业，对于完善我国的金融市场、促进经济的发展都有着极其重要的作用，其中大数据在不同互联网金融的场景应用下又发挥了怎样的作用？随着以互联网、大数据、人工智能等技术为代表的金融科技的崛起，推动了互联网与消费金融的深度融合，互联网消费金融的科技应用日益广泛。 金融科技可以有效提升互联网消费金融的精准营销，增强互联网消费金融的客户准入以及提高行业的风险控制。然而，金融科技在互联网消费金融的应用过程中，也滋生了一系列的问题：金融科技滥用加剧行业竞争与监管套利，个人征信体系发展不健全与数据孤岛问题，风控模式拟合与过度授信引发的金融风险问题，以及金融消费者权益保护严重不足问题。对此，本文将就从数据模型的建立，数据仓储的管理，决策输出等进行一系列的关于大数据在互联网（消费）金融中风险管理的应用探讨！

随着信息社会的快速发展,大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日,特别是近年来大数据在互联网金融行业中的发展更引起人们广泛关注,尤其是在金融风控的广泛应用。传统的数据技术已无法完全支撑现代金融风控要求。因此,探索新的互联网金融风控模式是当下大数据时代的重要问题之一。  

一、互联网金融的模式：

广义的互联网金融包含互联网、科技与金融的多种融合方式。互联网与金融业务的融合既诞生出了多种互联网金融业务模式，也通过这些模式积累数据从而为金融领域的科技运用打下基础。基于此，互联网金融的定义包含狭义与广义之分，狭义的互联网金融是指互联网与金融业务的结合，广义的互联网金融在狭义的基础上增加了科技与金融业务的结合，本报告讨论的范围是广义的互联网金融。广义的互联网金融包含三类参与机构：第一，传统金融机构的互联网化、科技化业务板块；第二，互联网巨头的金融业务板块或主业为互联网金融的机构，例如蚂蚁金服、腾讯FiT、乐信、宜人贷；第三，金融行业客户占比高的科技企业，如百融云创、第四范式等。此外值得一提的是，这三类机构的边界正在变得越来越模糊，例如蚂蚁金服转型为向传统金融机构输出科技服务的科技类机构，再如银行通过开放银行向其他金融机构输出科技服务，等等。

二、大数据技术

大数据是在信息时代由硅图公司麦肯锡提出的全新概念, 用来描述和定义信息时代的海量数据, 是从各种海量的数据中快速寻找有价值的信息, 进行高度提纯, 增加数据信息的利用率。大数据技术体系分为大数据的采集与预处理、存储与管理、计算模式与系统、分析与挖掘、可视化计算、隐私与安全等方面, 可优化数据处理环节, 提高数据处理效率。其特点主要是数据体量大、类型多、处理速度快、价值密度低。当今社会大数据无处不在，渗透在人们日常的生活、学习、工作中。以阿里巴巴小额贷款为例, 2015年累计放款1953亿元人民币, 交易额增长了40%。大数据的利用能够有效降低交易成本, 提高交易频率，拓宽交易空间, 改善交易体验, 促进互联网金融的发展, 但也存在一些隐患和风险, 会泄露个人隐私, 限制企业的管理决策等。

B. ^范文提纲格式

引言：随着信息社会的快速发展,大数据在互联网金融风控中的的广泛应用

一、互联网金融和大数据的特点

（一）互联网金融的特点

（二）大数据技术

二、大数据在互联网金融中的应用

（一）高频交易和算法交易

（二）进行市场情绪分析

（三）提高风险的管理力度

三、大数据在互联网金融风险管理中的具体应用

四、正确看待大数据在互联网金融风险管理中带来的问题并思考建议

C. 参考文献

期刊：

[1]关于大数据金融的风险分析与挑战探讨[J]. 杨丽娜.  现代营销(下旬刊). 2018(10)