互联网金融创新监管问题研究
这是一篇关于互联网金融,互联网金融创新,互联网金融创新监管的论文, 主要内容为互联网金融是不同于传统金融的新型金融业态。按照经营主体分为传统金融机构下的互联网金融以及电商平台下的互联网金融两种类型;按照经营业务分为第三方支付、信贷服务、理财保险三类。互联网金融在发展过程中进行了经营方式、信用形式、产品服务方面的创新,降低了交易成本,充分发挥其“普惠性”的特点,有效弥补了传统金融的不足。但是,互联网金融创新在表现出巨大生命力的同时,也凸显了一些风险,包括传统金融领域中就存在着的,在互联网金融创新中展现出不同形式的系统性金融风险、信用风险和流动性风险,以及互联网金融特有的法律风险和技术风险。与传统金融相比,互联网金融领域内的风险表现形式更加复杂、传播速度更快、波及范围更广、破坏性更大。出于维护金融市场的稳定、保障互联网金融适度创新以及保护市场参与者正当权益的目的,针对互联网金融创新监管的研究具有重要意义。当前我国互联网金融创新监管存在法律相对滞后、监管体系不完善以及风控体系不健全等问题。在从理论角度分析互联网金融创新监管必要性的基础上,构建金融监管机构和互联网金融机构之间的演化博弈模型,分析两个参与方在不同情况下的策略选择。结果显示:第一,金融监管机构的策略选择受互联网金融机构采取“适度创新”策略的概率的影响,互联网金融机构的策略选择受金融监管机构采取“维持监管”策略的概率的影响。第二,金融监管机构“加强监管”获得的社会福利以及向互联网金融机构“过度创新”收取的罚金之和大于其额外支付的成本时,经过多次博弈后,金融监管机构选择“加强监管”策略的概率增加。反之,金融监管机构倾向于选择“维持监管”策略。第三,当博弈存在稳定点时,互联网金融机构的演化稳定策略一直是“过度创新”;当博弈不存在稳定点时,金融监管机构和互联网金融机构处于“适度创新——维持监管——过度创新——加强监管——适度创新”的不断博弈中。针对以上研究结论,提出相应政策建议:明确监管思路;把握监管和创新的平衡;加强监管科技建设;完善行业自律组织体系。
基于用户信息图谱的互联网金融虚假用户信息检测系统的设计与实现
这是一篇关于互联网金融,用户信息图谱,图布局算法,索引技术,虚假用户信息检测的论文, 主要内容为随着互联网的发展及其向金融领域的渗透,互联网金融已在我国蓬勃兴起。近几年,我国P2P行业增长迅速,并衍生出多种交易方式和交易结构。而目前我国互联网金融行业发展尚处于摸索阶段,现有法律法规体系、金融监管措施和风险控制手段等方面还存在空白,恶意欺诈成为互联网金融的主要风险。本文利用知识图谱的概念构建用户信息图谱,设计虚假用户信息检测系统,利用关系网络分析用户之间的关系,检测伪造用户信息的现象,有效的防范互联网金融欺诈。首先利用网络爬虫从网络公开的信息中收集需要的用户信息,然后对数据进行处理,以CSV格式的文本保存收集的数据。由于本系统采用用户信息图谱分析数据,因此采用Neo4j图数据库存储数据,进而设计数据保存模块,支持系统将数据存储至Neo4j图数据库中作永久保存。其次使用开源的Gephi工具构建用户信息图谱。定义构建用户信息图谱规则,将收集的数据依据构建规则创建用户信息图谱。利用Gephi的可视化功能展示用户信息图谱,同时设计实现基于属性的图布局算法,使用该算法能够对图中的节点按属性分簇,便于观察图谱节点之间的关系和显示系统检测结果。然后以用户信息图谱为基础进行虚假用户信息检测。结合互联网金融中利用虚假用户信息诈骗的特点,进一步分析得出用户之间的关系特征,设计风险预警模块来检测图谱中是否存在这些关系特征,发现可能存在的风险。为了检测指定信息,利用索引技术设计图数据查询功能,可以实现对具体信息的高效检测。最后设计一个完整的系统,进行各模块功能测试,结果表明各功能能够达到预期效果。
反欺诈风险预测系统的设计与实现
这是一篇关于互联网金融,反欺诈,逻辑回归,XGBoost的论文, 主要内容为近年来,新型金融模式“互联网+金融”的发展备受瞩目,它打破了传统金融行业的发展壁垒,让普通大众都能享受到普惠金融的服务,这一模式缓解了资金供求之间不平衡的矛盾,提高了资源配置效率,提升了金融渗透率与使用率。但是互联网金融领域的高速发展背后也隐藏着诸多痛点问题,如信用风险、技术风险和监管风险,而信用风险的主要内容就是欺诈风险,目前欺诈行业越来越呈现出产业化、隐蔽化、专业化、场景化的特征。因此对于金融借贷行业来说,如何提升反欺诈能力,提高金融交易的安全性,成为当下亟待解决的问题。本文的研究目的是解决信贷过程中潜藏的欺诈问题,因此设计和实现了一个反欺诈风险预测系统,通过系统可以分析进件客户数据的欺诈风险,能够增强金融机构对欺诈用户的识别与预防能力,有效提高信贷审批流程的风险管控能力。本系统主要分为系统开发与模型开发两部分内容,系统采用JAVA语言开发,应用了Spring Boot、My Batis、Nginx等技术,主要实现了样本管理、策略配置、风险预测与业务监控功能模块。模型开发使用Python语言实现,采用了机器学习相关技术,本文针对实习公司提供的数据集进行模型开发,针对数据极度不平衡的现象进行了平衡处理,并基于平衡处理前后的数据分别建立了逻辑回归、XGBoost、XGBoost+LR模型,最终选择效果最好的XGBoost+LR模型。目前,该系统已成功上线运行,很好的满足了客户对信贷业务中欺诈风险检测的需求,加强了对借贷用户的欺诈风险识别能力,确保了借款人的安全资质。
互联网背景下京东白条资产证券化研究
这是一篇关于互联网金融,电商,企业应收账款资产证券化,京东的论文, 主要内容为在国民经济高速发展的推动下,人均也有着更多的可支配收入,消费对经济增长的拉动也有着更重要的影响,对提升我国综合实力及经济发展有着深刻意义。所以,在国内的经济结构的转型优化的背景下,拉动消费已然是发展的重心,特别是拉动内需的增长。在不断进步的科技技术如移动支付等的支持之下,“互联网+消费金融”已经成为了极具未来的朝阳产业,以新型业态态势对于金融行业产生重要影响。就目前的情况而言,互联网消费金融领域虽然拥有着广阔的发展前景,但是由于政策和经济大环境的影响,市场潜力有待进一步挖掘,许多问题亟待解决。其中,如何利用好自身的现有的资源实现资金的获取成为了互联网消费金融公司必须解决的首要问题。在这样的背景下,催生了资产证券化。虽然资产证券化在我国的引入时间相对比较的晚,但是依旧受到了银行业等的青睐,实现了迅速发展。近年来,凭借着对于现金流问题和融资难题的有效探讨,资产证券化已成为互联网消费金融企业的重要融资工具。基于此,本文选择了以互联网消费金融企业的资产证券化为主要的研究内容,并与相关理论进行结合,譬如资产重组理论、信用增级理论等,对应收账款的资产证券化问题展开了研究分析。从内外部两大动因上分析进行应收账款资产证券化的动力,并进行风险评估,主要从收益分析、风险控制和融资成本三大方面进行。为了使得研究更加的具体和具有现实的参考意义,在本文中,将京东白条应收账款债权资产证券化作为案例,以实证分析法展开了探讨,首先从内、外部视角对原因作了全面剖析,进一步从盈利能力变化、运营能力变化、偿债能力变化、市场反应进行了比较性的分析,从而能够相对比较全面地认识应收账款资产证券化作用于京东白条融资模式的影响。然后根据互联网消费金融的具体情况,从风险与不足两方面展开了论述,并从现金流预测风险、再投资效率下降和资产支持证券流动性不足等几大风险和问题进行了必要的分析。最后进一步指出在当今的互联网消费金融的环境之下,互联网电商平台实施应收账款证券化的可行性和对于以后的应收账款资产证券化的优化启示。本文的研究旨在促进我国的互联网消费金融企业进行资产证券化融资的有序推进,实现融资成本的降低,实现可持续发展。
对互联网电商金融发展问题的探讨
这是一篇关于互联网金融,电商金融,电商平台的论文, 主要内容为由互联网、电子商务和金融所融合孕育的互联网电商金融,凭借着其给电子商务与传统金融领域带来的创新性及延展性,自出现即吸引了广泛的关注。它的日益发展,打破了电子商务固有的模式往多元化发展,在一定程度上弥补了传统金融的不足,缓解了小微企业长久以来存在的融资难问题,对于促进我国产业升级及经济结构调整以及优化我国电商生态系统都有着积极的意义。然而互联网电商金融作为一种新兴的金融模式,在发展的同时需要面临着许多未知的风险与挑战,技术风险、政策不明朗、资金来源不稳定、身份无法得到明确等等这些都会给电商平台发展互联网金融造成致命的伤害,严重制约着其的健康发展。本文基于商业生态视角,以促进互联网电商金融的健康发展为出发点,通过互联网搜集和统计数据,借助较为成熟的理论体系对新兴行业进行有针对性地分析,做到理论与实际相结合。不仅对电商平台发展互联网金融进行全面的分析,同时还运用经济学的相关理论对商业行为进行阐释,做到点面结合。首先,本文阐述了互联网电商金融的理论基础和发展基础,通过声誉理论、平台经济、长尾市场等理论的角度去阐释电商平台发展互联网金融的基础支撑,从而触发本文探讨互联网电商金融的初衷。接着以我国主要的大型电商平台金融为研究对象,通过剖析我国互联网电商金融的市场格局和竞争格局,进一步分析互联网电商金融的业务模式,并对其利益进行剖析,从中揭示互联网电商金融行业的现状与特征,肯定了其在推动传统金融行业变革、小微企业发展中举足轻重的影响,也明确地指出了发展过程所面临及挑战,为电商企业提升风险防抗能力提供参考。其次,本文还对我国电商平台发展互联网金融进行SWOT分析,从优势、劣势、机遇及威胁四个方面对互联网电商金融全方位地分析,试图给行业从业者提供参考与思考,这对电商平台健康发展互联网金融存在积极的意义。最后,针对互联网电商金融存在的问题,本文从政策、行业、企业层面,对其发展分别提出可实现性强的对策建议,并认为只要通过加强监管力度、提供政策支持、提高风险把控能力、增加创新投入等一系列方式,完全可以勾勒出互联网电商金融未来发展的蓝图。
基于深度学习的互联网金融分布式风控系统设计
这是一篇关于互联网金融,信用风险,分布式,spark,HDFS,深度学习,DBN,深度置信网络的论文, 主要内容为目前随着移动支付在我国的飞速发展很多以往的现金交易逐渐被其取代,不同金融机构数据连通和集成等因素为互联网金融的快速发展提供了条件,随着目标用户的不断增多数据量的不断增大,如何高效、准确的进行信用风险控制已经成为影响各大金融机构、互联网平台快速、健康发展的主要因素之一。此外电商平台的发展欺瞒经营、刷单等恶劣行为也影响信用风险评估的正常开展。而金融的本质就在于风控,移动支付的推广和普及为互联网金融提供了数据环境,同时也对互联网金融风控提出了新的场景与新的问题。故而本文在互联网环境下信用风险控制、评估中应用深度学习算法的可行性、实用性进行深入分析和研究并进行了实验验证。本文先从信用风险控制的背景、相关理论方法及其在互联网金融下的面对的新的问题和挑战的介绍开始。在介绍了解目前主要信用风控、评估的各类方法(包括传统基于业务经验的方法、基于统计的方法、基于金融衍生工具的方法以及基于机器学习的方法等)的基础上,进而详细介绍目前在其他一些领域已经展开应用良好效果的几种深度学习算法和框架。传统的控制方法比如专家制度法等需要依赖大量的人工以及行业经验,难以应用在互联网金融中大规模用户群体上。而传统基于统计的方法、衍生工具的方法,对于复杂的非线性问题表现不佳。目前对于机器学习在信用风险控制中也有很多研究和应用,但是对于深度学习在信用风险的研究与应用目前尚未有显著成果本文从介绍深度学习一些基本原理开始,设计基于分布式环境下深度学习实践应用。因此结合目前主流的互联网金融平台的分布式技术环境,对本文所设计系统一些分布式应用技术关键点(包括调用监控系统设计、底层存储以及分布式并行计算框架设计)进行了阐述和分析。基于理论、技术基础本文提出了一个以DBN模型为核心的信用风控原型系统模型设计并对应设计其中各个功能模块(包括数据预处理、特征衍生和选择、清洗与转换以及输出、监控模块和DBN并行计算设计等等)进行阐述和重点设计。最终本文基于国内某互联网金融平台的实际用户数据对本文所设计系统与传统基于规则的风控系统进行了实际对比验证,从而验证深度学习技术在信用风控、评估领域具有较高可行性和实用性。最后在本文所设计系统与比对验证实验效果的总结基础上对深度学习在信用风险控制、评估领域应用的未来以及一些问题进行了展望:比如DBN模型训练过程的一些不足、深度学习技术本身的部分局限性以及单个平台能获得的外部数据有限,各大平台数据的连通还有很长的路要走,打破“数据孤岛”对基于互联网大数据的信用体系构建也是一个至关重要的基础问题。
众筹模式下的电商转让与撮合交易平台设计与实现
这是一篇关于互联网金融,电商转让,众筹模式,撮合交易的论文, 主要内容为当今社会,互联网技术与现代信息科技的应用已深入到各行各业,为金融服务行业带来了许多机遇和挑战,多种金融服务平台与金融服务模式应运而生。众筹模式作为互联网和传统金融行业深度结合的全新金融创新运作形式,有效的刺激了小微金融和消费金融市场。本文深度分析和研究了众筹模式和相关平台的国内外发展现状和现有运营模式,发现互联网金融行业中存在金融服务平台一体化程度低、平台用户学习和使用成本高、平台推广费用大等问题,同时该行业中的小微金融和消费金融市场还存在着巨大的空白。本文以目前行业研究为基础,以统一用户入口、统一资金账户为主要思想,细分和丰富了单一的众筹模式并将该模式应用到电商转让系统和撮合交易系统中,设计了可交互的多系统金融平台架构。在平台设计与开发方面,充分分析了电商转让与撮合交易系统的业务需求,梳理了核心业务流程,并考虑到系统的可拓展性、灵活性、稳定性等性能需求。平台整体采用B/S架构的Web系统,并分别对两个系统提出了相应的技术开发方案。电商转让系统选用Centos+Nginx+Apache+MySQL+PHP的技术方案来进行开发,基于ThinkPHP开发框架,结合MVC设计模式,针对该系统的业务流程对架构进行改进并自定义了 PHP标签,形成一套拓展性强、稳定灵活的开发方案。撮合交易系统选用SSH(Struts2+Spring+Hibernate)作为主要的平台框架,在SSH框架中Struts2实现MVC设计模式,主要负责展示层;Spring负责接口层以及业务逻辑层;Hibernate框架负责ORM映射,结合众筹模式与具体的撮合交易机制实现了撮合交易系统。本文结合众筹模式实现了电商转让系统和撮合交易系统,为众筹模式的应用提供了新的理论和实践指导。构建了基于统一用户入口、统一资金账户,可交互的多系统金融平台架构,该架构通用性广、兼容性强且便于拓展,为不同系统之间的交互提供便利的环境,为后续结合不同需求的系统提供了开发思路和搭建基础。降低了不同系统之间的推广费用,减少了用户对于不同系统的使用和学习成本,增强了用户对于不同系统之间的认知,同时也能够产生巨大的经济价值。
京东供应链金融风险管理研究
这是一篇关于互联网金融,供应链金融,电子商务,风险管理的论文, 主要内容为对我国经济发展举足轻重的中小企业的融资需求正迎来各方力量的补足,一种秉持着普惠金融理念的新型融资模式——供应链金融,使众多中小企业走出了融资难的困境。京东作为拥有国际化背景的大型自营式电商平台,拥有完善的金融系统,在平台大促时,商家的营运资金往往难以覆盖短期费用的飙升,从而导致无法短时间扩大经营规模。于是京东为了帮助中小企业解决资金问题开始着手于融资模式创新,开启供应链金融业务。本文选择以京东供应链金融风险管理模式为研究对象,结合贸易自偿性理论、信息不对称理论以及风险管理理论,深入分析其风险管理策略与创新点。在查阅和总结国内外相关文献的基础上,结合京东上市后的相关发展战略和公司财务数据,充分理解案例供应链金融业务运作原理。根据京东现有的供应链融资产品,剖析其存在的问题和瓶颈,从中识别风险所在。针对暴露的风险,京东主张建立风险评价指标体系,以上百个数据模型来综合分析风险发生的可能性、损失幅度及其他因素,然后综合评价结果。深入分析京东在面临风险时所采用的管理模式后,可丰富电商行业供应链金融风险管理理论研究并且提供行之有效的风控实践经验。高效的风险管理策略使京东在供应链金融业务上始终保持平均不良贷款率在1%左右,创收佳绩,而商业银行与P2P网贷平台在供应链金融业务上难以突破瓶颈,因此本文继而从单个电商平台的案例上升到行业风控模式比较,选取传统商业银行和P2P网贷平台作为比较对象,探寻网贷平台与传统商业银行供应链金融业务在风控上存在的不足,对风险管理模式展开对比分析,并且从数据、行业、技术和制度四个层面向供应链金融风险管理发展路径提出建议。
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