基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例

摘要

信用是金融的核心部分，征信工作是现代金融体系运行和稳定的基石。近年来，国内互联网行业快速发展，在大数据挖掘、云计算等技术的支持下，通过用户互联网行为数据来评估个人信用水平成为了可能。随着央行放开个人征信业务，拥有海量用户行为数据的互联网行业将成为我国个人征信市场的重要组成部分。
　　互联网征信是一种全新的信用业务，利用用户在互联网活动中产生的大量数据，能够更加全面的评估用户的信用水平并且及时的反映用户信用水平的变化情况，这是传统征信评估体系无法比拟的优势，但是互联网用户行为数据拥有复杂的行为维度以及巨大的数据量，而在对用户进行信用评估时我们只能选择其中某些行为维度及其数据，因此，探索和研究互联网征信如何利用繁杂的用户行为数据建立起个人征信体系以及这样的评估体系是否能反映用户的真实信用水平等问题，具有重大而迫切的现实意义。
　　本文按照以下逻辑进行研究:首先对本文研究涉及的理论:信息不对称理论、社会资本理论、信用分析与信用评分进行阐述，为之后的研究奠定理论基础;其次，对互联网用户行为进行分类，以互联网用户行为数据的知识发现为基础，通过个人信用评估的“5C”模型与用户互联网行为的结合，分析基于互联网用户行为数据建立个人征信评估体系的可行性;最后，以国内首个互联网征信产品—芝麻信用为案例，通过分析芝麻信用的征信体系是如何建立以及建立过程中存在的问题，来为我国互联网征信体系的建立提供参考和借鉴。
　　通过对互联网用户行为的研究，我们发现，由于互联网行为中存在能够反映用户信用特质的数据，并且在现阶段通过网络数据知识发现来完成对这些数据的挖掘已具备条件，以及能够在传统信用评估模型基础上建立起互联网征信评估模型等原因，建立互联网征信评估体系是可行的;通过对芝麻信用的研究，我们发现芝麻信用是一款建立在传统信用理论和评估技术基础上的互联网产品，实现了从经济信用评估到广义信用评估以及从静态信用评估到动态信用评估两个巨大变革，和传统征信相比，芝麻信用有着数据来源广、评估维度丰富、使用场景多、评估体系灵活等特点，但是同时也存在如信息孤岛、用户隐私、结构化数据处理、评估理论及模型的适用性等问题;为了促进我国互联网征信行业健康快速发展，国家应建立起互联网用户统一身份识别体系以及用户行为数据交易市场，并尽快完善相关法律法规。

目录

声明

致谢

摘要

1．绪论

1．1 研究背景

1．2 研究意义

1．3 研究内容

1．4 研究方法

2．理论基础与文献综述

2．1 理论基础

2．1．1 信息不对称理论

2．1．2 社会资本理论

2．1．3 信用分析与信用评分

2．2 文献综述

2．2．1 国内研究现状

2．2．2 国外研究现状

2．2．3 国内外研究评述

3．网络行为数据与个人信用的关系

3．1 互联网用户行为及其特征

3．2 互联网用户行为的分类

3．3 互联网用户行为数据的知识发现

3．4 网络行为对个人信用的反映

3．4．1 个人信用的“5C”模型

3．4．2 基于“5C”模型的网络行为划分

3．4．3 基于“5C”模型的互联网征信评估模型

3．5 基于“5C”模型的互联网征信评估指标和体系

3．5．1 互联网征信的评估指标

3．5．2 互联网征信的评估体系

3．6 本章小结

4 芝麻信用评估体系分析

4．1 芝麻信用的用户行为数据分析

4．1．1 芝麻信用的用户行为数据来源

4．1．2 芝麻信用的用户行为数据分类

4．1．3 芝麻信用的用户行为数据评价

4．2 芝麻信用的征信评估体系建立

4．2．1 芝麻信用概述

4．2．2 芝麻征信的评估模型

4．2．3 芝麻信用的评估指标

4．2．4 芝麻信用的评估体系

4．3 芝麻信用征信评估体系的评价

4．3．1 芝麻信用评述

4．3．2 芝麻信用与传统征信的比较

4．3．3 芝麻信用面临的问题

5．结论及建议

5．1 结论

5．2 建议

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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