全文总字数：3280字
1. 研究目的与意义（文献综述）
信用经济是现代市场经济发展的必由之路，而互联网金融平台的蓬勃兴起对传统的征信体制带来了不可忽视的影响。基于互联网金融平台的大数据征信凭借自身海量资源和数据深度挖掘等独特优势，正在成为发展信用经济的新标准。
本文以芝麻信用个人征信系统为例，对基于大数据的互联网个人征信系统进行研究，其意义在于,通过对具体案列的分析，发现在大数据互联网中个人征信的普遍特征，以及存在的一些问题，发现它的优缺点，以便更好地使用它，解决它。2. 研究的基本内容与方案
研究内容：
本文以芝麻信用个人征信系统为例，分析大数据在互联网个人征信系统中的作用，探讨基于大数据个人信用征信的实现过程及方法。进而，通过与国内外其他互联网个人征信系统进行比较分析，找出芝麻信用个人征信系统存在的问题并给出可行的建议。
关键问题：
1、分析大数据在互联网个人征信系统中的作用。
2、探讨基于大数据个人信用征信的实现过程及方法。
3、芝麻信用个人征信系统与国内外其他互联网个人征信系统相比，有何优缺点？
4、针对芝麻信用个人征信系统存在的问题，提出可行的建议。
写作提纲：
一、 引言
二、 大数据在互联网个人征信系统中的作用
三、 基于大数据个人信用征信的实现过程及方法
四、 芝麻信用个人征信系统与国内外其他互联网个人征信系统相比
（一） 主要面对的范围
（二） 信用区分等级
（三） 查询方式
（四） 消除不良信用记录方式
五、 芝麻信用个人征信系统存在的问题及建议
六、 小结
3. 研究计划与安排
国外研究现状
玛格里特米勒(2004)[1]在《征信体系和国际经济》中，采用数理统计归纳了西方国家征信体系的发展模式和规律，并通过对信用信息数据库的分析，提出采用公共征信模式更有利于宏观调控市场风险，增加贷款收益，而采取私人征信模式却更有助于信用信息的收集，建立更完整的数据库的观点。
Crosman(2012)[2]在对美国大数据征信公司ZestFinance进行研究后认为，利用互联网用户行为数据进行征信相比传统征信根据优势，一方面，互联网征信的的评估指标更加多样，从而避免了申请者因无法提供相关评估数据而无法获得信用，以ZestFinance为例，相对于传统征信考察用户20个左右的评估指标，ZestFinance在评估时，融合多源信息，采用了先进机器学习的预测模型和集成学习的策略，进行大数据挖掘。
Freedman(2008)[3]认为Prosper等P2P网络借贷平台中揭露的借款的软信息有利于补偿硬信息的缺乏。
国内研究现状
互联网征信活动目前主要表现在三个方面。一是以阿里巴巴为代表的电商平台对用户在网上交易的行为数据进行采集、整理、保存、加工，提供给阿里小贷或与其合作的商业银行，再经过深度挖掘和评估，形成对客户的风险定价，并用于信贷审批决策。二是以宜信、陆金所为代表的较大型的P2P网贷平台自建客户信用系统，并用于自身平台业务。三是以网络金融信息共享系统（NFCS）、小额信贷行业信用信息共享服务平台（MSP）为代表的同业信息数据库通过采集P2P平台借贷两端客户信息，向加入该数据库的P2P等机构提供查询服务。
叶文辉（2015）[4]认为互联网大数据征信机构应该逐步接入央行征信系统，实现线上与线下信用信息共享与互补。
李真（2015）[5]认为大数据信用征信尚处于初级阶段，顶层设计、法律框架以及行业发展规范远未成熟，而临着诸多挑战和现实性困境，有赖于未来强力有效的协调与规范。必须加强法律建设，完善相关立法，切实有效提升信用征信业的监管水平并加强金融消费者权益保护。
赖小民（2015）[6]认为互联网金融的核心竞争力在于借助对大数据的挖掘与分析，降低信息不对称，减少交易成本。
骆沙鸣（2015）[7]认为互联网 是中国经济发展的一大热词，而互联网 征信业的发展则更被业界认为是助力创业创新的有效途径，能激活我国征信体系建设新动力，但也存在着法律诉讼风险较高、可持续性较差、真实性难以保证以及安全隐患等发展瓶颈。
邓舒仁(2015)[8]认为当前,我国互联网征信还处于发展初期,存在如何发展和如何监管等问题。应健全法律法规体系,建立信用信息标准,完善信息共享机制,强化失信惩戒机制,加强信息主体权益保护,探索组建行业自律组织,以推动互联网征信规范、健康发展。
王希军和李士涛（2013）[9]认为在互联网金融时代推动我国征信业健康发展,既不能限制市场的创造力,又需要按照前瞻性预测、防患于未然的原则进行严格的风险防范和有效监管数据化和信息化技术的不断发展,促进了互联网与金融业务的深度融合,催生了互联网金融模式。
黄玺（2014）[10]认为随着我国互联网金融的迅速发展,相关行业对信用信息服务的需求也快速增长,征信业发展面临新的机遇和挑战。应完善征信法律体系,加快征信标准化建设,建立信用信息共享机制,加强征信监管和信息主体权益保护等,以推动我国征信业在更广阔领域的持续健康发展。
钟曜璘和彭大衡（2014）[11]认为阿里巴巴利用电子商务独有的优势,摸索出的特殊商业征信模式'阿里征信模式'体现出诸多优势:海量信用信息来源、出色的信息数据、独有的风险控制能力、高效的信贷流水线,但同时存在信用信息过于片面、贷款规模有限、金融业务经验欠缺、征信模式不可复制等缺陷。在当前大数据背景下,针对我国金融征信体系的现状,应在广度和深度两方面对征信对象信用信息进行扩展,充分发挥金融征信体系的持续性优势,借鉴阿里征信模式进一步完善现有金融征信体系。
牛润盛（2014）[12]认为在互联网征信业务发展初级阶段,我国应以政府主导模式为主,逐步引导市场主导型模式健康发展,加快建立互联网金融行业协会成员信用信息共享机制,最终形成政府征信机构为引导,市场征信机构为主体,行业协会征信机构共同发展的征信体系,促进互联网金融持续发展。
谢平，邹传伟（2012）[13]认为以互联网为代表的现代信息科技,特别是移动支付、社交网络、搜索引擎和云计算等,将对人类金融模式产生根本影响。可能出现既不同于商业银行间接融资、也不同于资本市场直接融资的第三种金融融资模式,称为'互联网金融模式'。
鲍霖（2014）[14]认为额贷款公司以简便的贷款方式,弥补了商业银行的不足,赢得了中小企业及个人客户的认同,业务快速发展。但也显露出一些隐患,迫切需要通过征信系统了解客户的信用状况,防范信贷风险。
刘新海，丁伟（2014）[15]认为利用大数据技术的信用评估方法在现实中有着很大的市场需求，如国内快速发展的互联网金融中的风险管理问题。目前互联网金融处于快速的发展过程中，根据银监会的统计，目前国内可查的P2P网贷公司已经达到1200家。信用风险评估是P2P网贷的核心问题，存在很多挑战，如很多信贷客户没有或者是缺乏银行的信贷记录。在应对风险控制的挑战时，ZestFinance受到了互联网金融机构的热捧，目前国内多家互联网金融机构正在和ZestFinance洽谈合作，认为这种利用大数据技术的信用评估方法是解决国内互联网金融和普惠金融的信用风险管理问题的灵丹妙药。然而对于ZestFinance的大数据征信技术，还需要有全面的认识。
4. 参考文献（12篇以上）
2017年11月15日：查找文献，收集资料，要求中文文献15篇以上，外文文献3篇以上
2017年11月16日2017年11月30日：撰写并提交开题报告
2017年12月1日2018年1月30日：写作论文初稿，要求8000字左右；基本完成外文文献翻译，要求3000中文字
2018年2月1日2018年2月28日：审阅初稿，中期检查
2018年3月1日2018年3月30日：论文修改，提交论文修改稿、外文文献及译稿、指导周记
2018年4月1日2018年4月30日：论文定稿
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