（1）研究目的与意义

研究目的：传统的征信手段的意义不言而喻。其为我国多年的经济、金融发展起到了保驾护航的作用。但是随着时代的发展、技术的进步，我们进入了一个信息爆炸与数据爆炸的时代，同时互联网金融兴起，传统的征信手段逐渐不适应、无法处理这种数量级的庞大、繁杂数据量。这个时候，我们就需要运用大数据手段来进行征信工作。而所谓大数据征信，就是运用大数据技术，包括数据挖掘、数据分析等技术，来辅助或者进行征信工作。本文的研究目的，首先在于介绍大数据技术在征信领域可以运用的运用的细分技术，并分析比较其与传统征信手段的优缺点；其次，在于分析我国互联网金融监管的现状、对大数据征信技术的应用水平，窥探大数据征信技术更多的应用空间；再次，参照国外的研究成果与应用经验，针对国内互联网金融监管中大数据征信的应用提出建议；最后，展望大数据征信在我国互联网金融监管中的应用前景，提出应该注意、警惕的事项。

研究意义：

随着进入到大数据时代,互联网征信发展也面临着诸多的挑战,互联网征信和传统的征信发展有着诸多的不同,在数据的类型以及内涵和覆盖人群等层面都有着不同。互联网征信发展中也面临着诸多不足之处,解决互联网征信发展问题就显得比较重要。基于此,本文先就传统征信和互联网征信的差异进行阐述,然后就大数据时代互联网征信的特征以及发展的问题加以阐述,然后就大数据时代我国互联网征信发展的策略详细探究,希望能通过此次对互联网征信的研究分析,为解决实际问题起到一定启示作用。

（2）国内外研究现状分析

国内文献：

改革开放近40年，我国征信业已经初具规模。但是大数据在国内是一个较为新兴的领域，而将大数据应用于征信工作就更是近年才有的研究方向。学界一批影响力较大的文章均诞生于2014年左右。吴晶妹（2013）提出构想，认为未来中国的征信体系将由三大数据体系构成：金融征信体系、行政管理征信体系和商业征信体系。金融征信体系是以金融业主管部门为主导进行建设,行政管理征信体系是以政府及其主要职能部门为主导进行建设,商业征信体系是以行业协会组织及其会员为主导进行建设。而这其中，对数据库与大数据技术的采用是不可或缺的。针对我国互联网金融监管体系的现状，李金欣（2016）表达了自己的观点：互联网金融打破了时间和地域的限制，但造成交易双方互不明确。而且，由于国家法律与有关部门监管的缺失，互联网金融行为缺乏明确的制度约束，从而导致网络融资平台的信息披露透明度低。

大数据征信与大数据风控的关联紧密。孙国峰（2017）对大数据风控有着自己的见解，他指出大数据风控处理的数据种类多，更加多维度。大数据风控模型除了重视传统的信贷变量之外，还纳入了社交网络信息等信息，为信贷记录缺失的 群体获取基本金融服务提供了可能性。

我国其实已经有了应用大数据征信的经验，不过是在传统的银行业。石勇、陈懿冰（2014）指出，中国人民银行个人信用评分模型就是大数据挖掘技术在风险管理中的典型应用。而面对西方国家已有的先例与经验，刘新海与丁伟（2014）对美国的ZestFinance公司进行了简要介绍,分析大数据征信产生的背景,剖析大数据征信技术,并全面客观地阐述了大数据征信技术对于中国互联网金融和征信业未来发展的借鉴意义。大数据对征信体系的影响不仅限于工作方式与技术手段。此外，刘新海（2015）还研究了大数据挖掘在银行业中的应用，并指出大数据挖掘的成功案例是国际商业。

未来，金融安全在一定程度上需要大数据技术的支持。李伟（2018）指出，2008年国际金融危机的一个深刻教训便是存在数据缺口。冯笑、陈翼（2015）分析了大数据征信的特点及优势与可能限制大数据征信的因素。石红英（2018）认为，大数据在为征信业发展提供海量数据的同时，还促进了征信数据分析方式和判断方式的改变，进而引发征信生产理念和产品设计发生巨大变化。与此同时，技术本身的缺陷以及使用的不规范，都可能带来一些风险。对此，方增平与叶文辉（2015）认为，在互联网征信机构发展进程中,存在法律法规不健全、准入限制和监管标准不明确、信息安全存在风险隐患、信用数据难以实现共享等问题。今后,应完善征信法律法规体系,加强对互联网征信机构的监督管理,强化对信息主体的权益保护,构建信用信息共享机制等,以推动互联网征信机构健康有序发展。关于金融监管，刘奎宁（2018）提出了穿透式监管和浸透式监管的概念，即监管人员也要懂技术，不可以对技术人员听之任之，监管人员要对技术实现有总的把握。谈静（2018）对大数据技术在金融行业的应用进行了现状分析与未来展望。