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但是现有的以大数据征信模式进行信贷审批的征信机构又存在各种问题，阻碍了大数据征信模式的发展。本文从分析我国大数据征信模式的发展现状出发，提出问题并给出建议，寻找大数据征信模式的发展道路，完善我国征信体系，形成社会化征信体系，提高我国征信主体的覆盖率。
（二）现实意义
本文对互联网征信模式的研究，使得这种征信模式得到发展，具有非常积极的现实意义：
第一，有助于增加金融服务的深度和广度。构建互联网大数据征信体系有助于金融机构对信用信息贫乏的个人和企业进行信用评估。传统的征信模式需要借款人提供在银行的借贷历史记录、信用卡、银行卡的消费、取现、转账记录等信息。对于没有此类信贷记录的人群，由于无法确定他们信用资质，使得他们不能通过信贷审批。互联网大数据征信模式能够全方位、多文度信息构建反映其性格特征、身份特质、履约能力等多文度的定量模型，用各种算法推断其信用特征。因此，互联网征信模式的建立有助于促进金融民主化的过程，支持普惠金融的实现。
第二，有助于降低交易成本，鼓励金融竞争，促进金融稳定。能够更精确地评估信用风险，减少不良贷款，提高资产质量。由于互联网大数据征信模式大大降低了获取信息所需要的时间成本和资金成本，更多服务于中小企业和低收入者的金融机构以及金融业务得以展开，通过广泛的金融竞争提高金融效率。信用报告和信用评分等标准化和定量化的信用评估手段，能够帮助金融机构快捷、低成本地处理大规模信贷申请。利用大数据征信体系提供的数据，金融监管机构也可以对金融信贷质量进行实时、准确的监管。
第三，征信数据实时鲜活。大数据的两个主要特点是存量、热数据，它不再是离线的事后分析数据，而是在线实时的互动数据。如果某个人有违约行为记录，会立刻被刻画进来，使当前业务的快速决策更加有效。
２．研究思路、研究方法以及手段
一、研究思路
本文对互联网大数据征信模式及特点进行了研究，运用案例分析法，通过对阿里巴巴模式、腾讯模式、华道征信模式和拉卡拉征信模式这四种典型的大数据征信模式进行分析，从而探索当今中国大数据征信的发展现状，总结当下大数据征信存在的问题，从宏观和微观的角度分析问题存在的原因，最后提出促进互联网大数据征信规范发展的相关建议。框架图如下：
二、主要内容（研究框架）
第一部分 互联网大数据征信的相关概念
分析文章的选题背景和意义，国内外相关的研究综述，整理现有的研究成果和不足，分析当前互联网大数据征信的发展现状，文章的主要创新点，并定义互联网大数据征信。
第二部分 大数据征信模式分析
用案例分析的方法分析中国运用大数据进行征信的征信机构的运作模式，包括芝麻信用、拍拍贷这两种典型征信模式，总结当下国内互联网大数据征信的运作模式。
第三部分 大数据征信模式的主要创新
与传统征信模式相比，互联网大数据征信模式在征信上有哪些方面的创新。
第四部分 互联网大数据征信存在的问题
在分析互联网大数据征信的运作模式的基础上总结四家征信机构各自的征信模式的优势和问题，从中发现当前互联网大数据征信模式存在的问题。并从政策方面、行业方面、经济方面、技术方面入手，分析互联网大数据之所以会存在一系列问题的原因、影响因子。
第五部分 提出促进互联网大数据征信模式良性发展的相关建议