互联网金融背景下个人消费信贷的信用风险控制研究——以L公司为例

摘要

伴随着互联网技术与传统金融行业的不断融合并飞速发展，对于用户信用程度的把握和风控体系的提升，互联网金融行业不断进行细分，基于真实消费场景的互联网消费金融市场前景广阔。但是由于互联网金融行业普遍存在信息缺口、贷前数据采集的广度和深度不够、以及存在道德风险和逆向选择等原因，无形中增大了互联网个人消费信贷的信用风险水平，而信用风险是整个借贷链条出现问题的根源。如何有效的防范和控制信用风险，是发展互联网金融背景下个人消费信贷亟需解决的问题。
　　首先，本文通过文献研究的方法借鉴国内外学者研究成果，总结得出我国互联网个人消费信贷的信用风险表现及成因，并指出当前其信用风险控制的现状。其次，运用案例分析法，选取金融科技公司——L公司作为案例进行研究，通过定量与定性分析相结合，对借款用户的特征进行归纳总结，运用回归模型分析其中借款人信用风险的影响因素。再次，针对前文信用风险的影响因素提出L公司风险控制措施，并分别运用ROC曲线及信用风险迁徙率数据说明L公司贷前信用评分模型及贷后逾期催收手段在信用风险控制上的效果。最后，通过对L公司信用风险控制案例进行分析后，总结得出案例结论，说明L公司所具有标准的信贷流程和专业的调查技术、基于深度学习的大数据风控模式的优势。但L公司依然存在缺乏有力度的失信惩戒措施、网络信用数据准确性有待考察及费率偏高等的问题和不足之处。
　　本文通过研究“互联网+消费金融”这种新兴的商业模式，选取具有大数据优势的金融科技公司为案例进行研究，通过吸取其信用风险控制的优势、改进其不足之处，进而为互联网金融背景下个人消费信贷的信用风险控制提出相关对策及建议，在大数据技术不断普及的趋势下，可以更有效的控制信用风险的发生。

目录

声明

致谢

摘要

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 研究内容与结构

1．3 研究方法

1．3．1 文献研究法

1．3．2 定量与定性分析相结合

1．3．3 案例研究法

1．4 本文创新点

2 国内外文献综述研究

2．2 互联网个人消费信贷信用风险成因综述

2．3 互联网个人消费信货信用风险控制综述

2．4 国内外研究总结

3 我国互联网个人消费信贷的信用风险成因及控制现状

3．1．1 传统消费金融的发展现状

3．1．2 互联网消费金融的发展现状

3．2 我国互联网个人消费信贷信用风险表现及成因

3．2．1 信用风险主要表现

3．2．2 信用风险成因

3．3 我国互联网个人消费信贷的信用风险控制现状

3．3．1 电商平台的信用风险控制现状

3．3．2 第三方平台的信用风险控制现状

3．4 本章小结

4 L公司借款人信用风险影响因素研究

4．1 L公司简介

4．2 用户特征对违约率的影响

4．2．1 个人基本特征对违约率的影响

4．2．2 偿债能力对违约率的影响

4．2．3 信用情况对违约率的影响

4．3 借款人信用风险影响因素分析

4．3．1 模型选择

4．3．2 变量选取与描述性统计

4．3．3 影响因素回归分析

4．3．4 影响因素分析小结

4．4 本章小结

5 L公司借款人信用风险控制措施研究

5．1 贷前信用风险控制措施

5．2 货后信用风险控制措施

5．3 L公司信用风险控制效果分析

5．3．1 贷前大数据技术风控效果

5．3．2 货后逾期催收效果

5．4 L公司信用风险控制案例小结

5．4．1 L公司信用风险控制优势

5．4．2 L公司信用风险控制不足

6．1 研究结论

6．2 建议及对策

6．2．1 建立有效的失信惩戒措施

6．2．2 建立平台间信息共享机制

6．2．3 调整与改进费率结构

6．2．4 加大对借款人的信息审核力度

参考文献

作者简历

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