基于“区块链+”的互联网金融大数据双通道征信技术研究

互联网金融从诞生到现在,遭遇了阶段性发展瓶颈,尤其是风险控制环节成为亟待解决并决定其未来能否蜕变转型和蓬勃发展的关键.而大数据技术、区块链技术的迅猛发展,使得解决这些问题成为可能,如果将区块链技术升级为基于大数据的“去中心化+中心化”之“双通道”征信技术,有可能为互联网金融风控难题提供有效的解决方案.     

基于区块链的修正KMV模型在互联网金融征信中的应用——以弱信用群体为例

随着个人消费金融市场规模的不断扩大,互联网金融出现了个人信用风险定价的技术缺位及由此产生的互联网借款乱象.如何解决诸如“校园贷”类消费金融中弱信用群体的征信问题,可将修正后的KMV模型用于预测个人信用风险、判定个人信用等级.区别于常规的KMV规模型,修正后的模型将个人资产视为外生变量,个人负债水平变动决定其违约距离.在此基础上,拟出解决互联网消费金融信用定价的框架性方案,并对初步架构进行了设计,以期为开发信用风险评价平台提供参考.     

国家电商电子商务平台入驻企业信用评级研究

中小企业信用评级与传统资本市场最大的不同在于信息不对称问题尤其突出,特别是财务信息,在大部分情况下不可得,即使能得到信息,其有效性也很难判断。为了有效判断这些企业的信用等级水平和对应的风险状况,有必要探索在信息不对称条件下评价中小企业信用质量水平的有效技术路线和方法。从信用评级的最基本规律出发,通过分析中小企业作为借款人的偿债能力和偿债意愿大小及波动情况锚定其信用质量水平,并利用表征信用评级关键因素的替代性指标尝试对电商平台企业进行信用评级,建立了在信息不对称条件下界定中小企业信用风险大小的有效框架和结果检验系统,对中小企业的信用评级技术提出初步的整体性解决方案。