（1）研究目的与意义

在互联网的发展之下，金融交易的方式正在变得越加简单和方便。可以说，互联网为金融行业进行了重新定义，并重组了资源的配置。在互联网的发展推动之下，我国传统的金融格局正在悄然发生变化。在这种新的格局之下，资金链条上的供应方和需求方都无需再通过金融中介机构进行资金的转取，而是可以借助于互联网这个平台，直接进行资金信息的处理。另外，还可以利用一些网络分析应用，对股票、债券、基金等数据的投资风险，进行科学的评估。这个过程实际上也是使用大数据的过程，大数据的分析和其高效的算法，为资金的终端用户，提供了一个相对准确的投资违约可能性，以帮助投资人进行最为有效的金融投资。而大数据在互联网金融方面的应用，使得传统的金融行业摆脱了客户隔阂、市场模糊、风险不可控等发展障碍因素，同时在其金融产品和金融服务方面，为金融行业的发展提供了一个更为符合现代人们生活方式的渠道。具体包括三个方面：首先，提高金融行业的营销准确性。其次，提高社交商业链的有效性。最后，拓宽控制风险的渠道。在互联网金融这一新的发展模式之下，金融企业通过大数据建立起自身的评估系统。传统企业信用评估模式的建立包括首先确定评价指标体系，可整体分为财务指标和非财务指标两个部分，第二分析各指标之间的关联度及不同指标的权重进行模型优化。而对于互联网金融企业，和传统企业相比模型不会发生很大变化，但是不同的指标及其权重将会发生很大变化。本文则主要研究在大数据背景下，互联网企业在进行信用评估时的模式。

具体的研究意义如下：

#129;分析大数据对于企业发展的重要作用分别包括市场精准营销、提高社交商业链的有效性、拓宽控制风险的渠道三个方面。并着重介绍互联网金融企业通过大数据进行风险控制的方式主要有两种：一种是以自身系统中的海量的交易电商以及支付信息数据，从而形成一个相对比较封闭的信用评估和风险控制系统。另外一种，则是以征信机构为中介，互联网金融公司将自己的数据提供给这一中介以交换其他公司的信息。

#130;明确传统企业进行信用评级的指标：财务指标和非财务指标的选取。传统企业信用评级的方法主要有：层次分析法（AHP方法）、神经网络模型、logistic回归方法。在大数据背景下，互联网企业进行信用评级时的指标及方法的选取。

（2）国内外研究现状分析

#129;关于研究大数据背景下互联网金融的文献