【摘 要】
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最近两年以余额宝、P2P网贷等为代表的互联网金融发展风头正劲,但相伴而来的风险也与日俱增,中国社会长期以来信用意识的缺失,令互联网金融企业陷入一个快乐地增长并痛苦着的
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最近两年以余额宝、P2P网贷等为代表的互联网金融发展风头正劲,但相伴而来的风险也与日俱增,中国社会长期以来信用意识的缺失,令互联网金融企业陷入一个快乐地增长并痛苦着的境地,风险如何控制成为重中之重。银行信用体系虽然较完备,但不能覆盖所有社会成员,有些企业和人并没有在银行借款的记录,怎么征信?而且我国几大国有银行的信用数据还没有对以民营企业为主的互联网金融行业直接开放,所以互联网金融行业如何建立起行之有效的信用体系,是当前一个很值得探讨和研究的课题。国务院已经印发了《社会信用体系建设规划纲要(2014-2020年)》,要求在几年内建立起较完善的互联网信用评级体系,可收集企业的服务经营行为、个人的网上行为等信息,并存储在信用数据库。未来的征信模式有可能就是从互联网上采集到的各种信息进行数据分析挖掘。届时所有金融企业包括P2P都能接入相关征信系统,进行相应的风险控制和管理。本文从如何评估企业和个人的信用等级出发,运用云计算和BP神经网络等技术和算法,尝试建立较完善的信用评估模型,基于企业和个人的各种基本信息,结合企业的服务经营行为、个人的网上行为等,进行量化分析,评估出主体的信用等级。
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