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关于小额信贷论文范文写作 大数据对互联网小额信贷公司重要性相关论文写作资料

主题:小额信贷论文写作 时间:2024-03-24

大数据对互联网小额信贷公司重要性,此文是一篇小额信贷论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。

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摘 要:文章以互联网小额信贷公司发展背景为切入点,以阿里小贷为特定分析对象,分析了其运营过程,并通过和同行业企业作对比,旨在显示出大数据的运用对其风险控制,效率提高,利润获取方面的重要作用.更重要的是,基于大量的文献阅读和数据搜集后,提出了让阿里小贷运营得更好的前瞻性建议.

关键词:互联网金融 ;小贷公司 ;阿里小贷 ;大数据

一、互联网小额信贷公司的发展背景

2016年7月,中國互联网信息中心(CNNIC)发布的中国互联网发展状况统计报告显示,截至2016年6 月,我国网民规模达到7.10 亿,互联网普及率为51.7%.互联网的普及和发展为所有的互联网小额信贷公司的蓬勃发展奠定下了强大基础.2015年7月28日,中国人民银行、 部、财政部、国家工商总局、国务院法制办等部门联合印发了《关于促进互联网金融健康发展的指导意见》,这证明互联网小额信贷业务走到了一个国家允许、合法支持的新高度.

《基于大数据平台的互联网金融和小微企业融资———以阿里小贷为例》(王艳林,2015)显示,66.7%的小微企业首选的融资渠道是银行贷款.但由于小微企业的信贷记录部分失真及贷款成本较高,小微企业的银行贷款的可得性较差.2014年第一季度统计数据显示,约有62.5%的小微企业银行贷款需求没有得到满足,仅8.6%的小微企业获得全部贷款.

互联网小额信贷公司的盈利模式在于“小额大量”,利用云计算技术,能从大数据中提取出信用特质,风险偏好,资金需求等高价值信息,能迅速完成借贷双方的匹配,并有效管理风险,效率提高的同时实现盈利.

二、阿里小贷的运营模式

(一)信息搜集

阿里小贷的数据信息来源主要分为以下几类.一是电商平台信息.阿里小贷作为阿里巴巴集团持股的互联网小额贷款公司,拥有着阿里巴巴、淘宝、天猫、支付宝、蚂蚁金融等电商平台信息.在上述电商平台发生的每一次操作交易数据,包括客户信息采集预认证、浏览的记录、购买的记录、交易习惯、成交金额、评价投诉、纠纷解决等都会成为大数据库中最关键、最主要的部分.二是申请提交信息.借款人在申请贷款时,有义务向阿里小贷提供包括个人基本信息、资产证明信息(如银行流水)、企业经营业务及状况、资产负债情况、家庭成员组成、家庭收入、学历、动产及不动产情况等信息.

(二)大数据的处理及云计算

大数据的处理,即云计算技术的运用,使得大数据价值能够从隐性变为显性,并加以实际运用.阿里小贷专业的建模和算法团队,在前期建构好一套完善的数学模型用于风险控制和信贷匹配,通过前期的科技投入来降低后期的烦琐人工支出.从阿里小贷的“小额大量”贷款模式可以看出,大数据云计算能够大幅降低成本,降低风险,提升利润空间.

二、申贷及放贷

(一)贷款对象及概况

目前,阿里小贷将服务对象定位于阿里巴巴B2B平台及淘宝平台上的微小企业和个人创业者.2007年至今,阿里小贷陆续推出了淘宝订单贷款、阿里巴巴信用贷款和淘宝信用贷款等多元化产品.无须担保人,额度从1元到50万元,申贷、审贷、放贷全程线上完成,最短3 分钟快速贷款,最长申请后7 天内完成.

(二)主要产品及分类

1.订单贷款.订单贷款凭借店铺中处于“卖家已收货,买家未确认收货”状态的订单申请贷款,实质上属于以订单充当“抵押物”的质押贷款.

2.信用贷款.信用贷款分为循环贷和固定贷两种.循环贷获取一定额度作为备用金,不取用不收利息,随借随还;固定贷在获贷后一次性发放贷款额度.

(三)借贷资金来源

阿里小贷资金池发展经历了以下几个阶段.

(1)2007年,阿里小贷和浙江省建设银行、工商银行合作,阿里巴巴提供商家信息,银行提供资金.同时,和银行合作建立了一个风险资金池.

(2)2010年,阿里巴巴在杭州、重庆注册了两家资本金额分别为6亿元和10亿元的小额贷款公司,向其平台商家发放贷款.

(3)2013年6月,阿里信贷平台对所有金融机构开放,通过资产证券化进行融资.同年7月,东方证券资产管理有限公司——阿里巴巴1号至10号专项资产管理计划获得证监会批复.

(4)2014年7月,阿里巴巴集团宣布和中行、招行、建行等7家银行正式合作.

三、阿里小贷的运营优势

阿里小贷运用大数据进行运营在同行业中有哪些优势?下文将从两大方面展开——风险控制以及效率提高.

(一)风险控制

在我国,小微企业的数量占到了各类型企业总数量的99%,但小微企业银行借贷余额仅占总企业银行借贷余额的29.3%.在传统金融机构下,我国小微企业陷入融资困境.造成这种状况的主要原因是小微企业规模小、财务管理能力弱,商业银行难以从大量“软信息”中提取有效信息,这导致了极高的风控成本和严重的信息不对称.传统金融解决不了这些问题,而互联网金融借助大数据和云计算技术,很好地消除了信息不对称.

1.风控人员多.阿里的风控部门数据分析人员超过整个团队的50%,而传统金融机构这一比例仅为 4%.阿里小贷的模型设计人员,设计出了众多的板块模型,并将传统流程电子化.阿里小贷的风控手段主要依靠相关数据模型,对数据进行挖掘分析,得出风险定价.

2.信用风险低.当前阿里小贷总体不良贷款率在1.2%~1.3%.这一水平比较接近商业银行2013年末不良贷款率1%的水平,优于农村商业银行2013年末不良贷款率1.67%的水平.

3.实例说明.下面将从实例和数据分析来说明阿里小贷如何通过对大数据和云计算技术的充分运用来实现风险的控制和降低.本例将选择两个产品的逾期率比较:东证资管——阿里巴巴10号专项资产管理计划(下文简称10号)和拍拍贷(中国第一家网络信用借贷平台).

结论:关于本文可作为相关专业小额信贷论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文审核最容易过的贷款app论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。

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