1.1研究背景

随着政府消费升级政策的落实，国民消费习惯更为积极和超前，这为消费金融提供了更充分的发展条件。在云计算等互联网技术的支持与辅助下，互联网消费金融成为行业佼佼者，大小金融机构纷纷进军互联网消费金融市场。

同时，互联网消费金融的迅速崛起对征信系统提出了更高的要求，传统征信体系在应用中显得“力不从心”。而大数据技术的发展有效克服了传统征信手续繁杂、效率低等缺陷，能够将海量也许看似无用的信息收集、整合、梳理、匹配，进行更加准确有效的预测与判断，被日益广泛深入地应用于互联网消费金融领域。然而，当前大数据在互联网消费金融征信领域得到的关注和思考尚少，尤其对其制约因素、存在问题和解决思路缺乏分析与研究；对此认识的不足限制了未来互联网消费金融和大数据征信的创新发展，情况亟待改善。

1.2研究目的与意义

在我国互联网消费金融市场如日中天、大数据征信与其的结合仍处于起步阶段的背景下，本文将借助现实案例，深入分析大数据征信在互联网消费金融领域的具体应用，加强大数据征信在消费金融应用研究；这有助于使监管层、金融机构、数据提供商等主体理解大数据征信对于互联网消费金融市场的长远影响与重要性，加深互联网消费金融理论界和实务界对业内棘手问题的认识并推动问题的解决。

1.3国内外研究现状分析

互联网消费金融方面：

在产生与发展方面，袁天昂、李晓玺(2017)指出我国互联网消费金融起步较晚但发展迅速。龚丹丹、张颖(2016)认为用户信用是消费信贷首先需要把握的关键问题。傅常顺(2016)就我国互联网消费金融现状，分析了用户隐私保护不到位、跨平台合作机制欠缺、网络征信评估存在缺陷等问题。在可持续发展方面，尹一军(2016)认为应该深化互联网消费金融理念，完善风险管理制度，构建多元化征信体系等，以支持我国互联网消费金融的健康发展。

大数据征信方面：

国外方面，Douglas C. Merill认为大数据与机器学习的结合使个人消费信贷步入新阶段。国内方面，刘伟毅（2014）指出大数据与现代征信相促进和启发。巴曙松(2016)提出大数据目前正在并将继续为征信建设助力。黄卫东(2015)指出当前大数据征信中还存在数据来源的有效性等亟待解决的问题等。彭明威(2015)认为互联网技术大大加速了信用数据化，信用评级已成为个人金融活动的身份证；大数据征信将是未来征信的方向。魏强(2015)提出，在共享大数据的信息基础的情境下，大数据征信与互联网金融将实现进一步融合。