基于SWOT分析模型的互联网征信业研究,法律毕业论文.docx
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1、基于SWOT分析模型的互联网征信业研究,法律毕业论文内容摘要:2021年以来, 互联网征信成为了互联网金融行业的一个热门话题, 传统征信已经不能够知足当下高速发展的信息时代的要求。本文从SWOT分析的角度, 初步分析传统征信和互联网征信的优缺点, 结合机遇与挑战提出促进互联网征信健康发展的建议。 本文关键词语:互联网征信; 传统征信; SWOT分析; 一、互联网征信发展概述 人民银行征信中心 (央行征信中心) 于2006年3月20日批准设立, 截止2021年5月, 人民银行征信中心已经收录自然人9.6亿, 采集信息覆盖个人贷款、信誉卡、保险、个人住房等8类相关金融信息, 所牵涉数据超过80项,
2、 逐步构成了中国传统征信体系。近年来, 随着互联网金融的日益普及, 以网贷、P2P行业为代表的普惠金融业务发展最为迅速, 银行覆盖的数据已经缺乏以支撑当今互联网时代的对征信行业的需求, 所以第三方征信应运而生。 第三方征信也就讲如今经常提到的互联网征信, 是指利用本身系统的技术, 对用户进行信息收集、加工、分析和整合, 并且得出相应的综合信誉评分。在互联网征信形式下, 大数据、云计算等技术被广泛应用。2021年1月, 中国人民银行公布相关文件, 将芝麻信誉、腾讯信誉等8家老牌的互联网征信形式公司作为开展个人征信业务试点。自此, 个人征信进入了多维度的大数据时代。 互联网大数据的融合, 提高了金
3、融行业的业务效率。2021年3月, 由中国互联网金融协会和8家征信机构联合筹建的百行征信有限公司正式成立, 也就意味着互联网征信将打破了传统的 数据孤岛 现象, 试着构建一个国家级的基础数据库, 使征信行业进入数据分享时代。互联网背景下的征信体系已经成为中国重要的金融基础设施, 互联网征信将人们的消费、租赁、理财等日常活动记录入库, 不同于传统征信, 互联网征信更具有技术和服务优势, 互联网征信必然成为将来征信业的主要发展方向。长期以来, 中国征信市场一直是以央行征信中心为主导的传统征信, 这种征信形式通常是指对特定的征信数据分析。互联网征信业的迅速崛起, 给传统征信业带来了宏大的冲击, 但是
4、作为新兴行业, 也同样面临着机遇与挑战。 二、互联网征信业的SWOT分析 (一) 优势分析 (S) 1. 互联网征信更注重数据的维度和量 征信, 顾名思义, 就是指信誉征集。而互联网征信的出发点就是征集数据, 不同于传统征信对特定数据的收集, 互联网征信采集的方向、范围更广, 不仅仅仅是在银行有交易记录的企业和个人, 而且还包括没有交易记录的网民。 2. 互联网征信结果更具有准确度 其利用大数据、云计算和人工智能等高新技术进行数据计算分析、整理评级, 能够有效预测个人信誉能力, 大大降低了交易市场的风险。 3. 互联网征信的数据更具时效性 传统征信一般是离线后的数据分析, 但互联网征信的数据大
5、多来自个人的实时、热门数据, 涵盖了个人线上交易信息、社交平台数据以及其他在使用互联网时产生的数据, 不再会出现因信息的滞后而导致决策的偏差的情况。 4. 互联网征信的适用范围更广 互联网征信的信誉评分更多的是利用用户的行为轨迹来推断用户的资金稳定情况和风险偏好, 是对人本质上的推断, 能够应用于除借贷以外的履约场景。 5. 互联网征信获取的数据成本更低 传统的征信机构的征信数据需要通过采集或者第三方机构购买获得, 而互联网征信机构的数据来自于内部交易数据, 极大节约了数据获取成本。 (二) 劣势分析 (W) 互联网征信体系当前还在成长阶段, 相比传统征信体系还有很多缺乏。 1. 互联网征信数
6、据可信度争议较大 众所周知互联网征信数据来源于互联网的数据记录, 但是这种数据造假的可能性远高于传统的银行数据, 所以评分的可信度大大降低, 导致一部分用户对此抱有怀疑的态度。 2. 互联网征信机构之间数据标准差异较大 我们国家互联网征信机构诸多, 其数据来源和标准都各不一样, 没有统一的处理规则。并且各机构主要优势就是数据的来源, 不会轻易将数据分享, 逐步构成 数据孤岛 。 3. 互联网征信机构内部数据处理技术还不够完善 多数机构依托于第三方机构, 本身内部没有完善的组织构架, 并且相比传统征信行业, 缺乏有经历体验的人才, 互联网金融技术较薄弱, 严重阻碍了互联网征信业的长期稳定发展。
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