互联网企业个人信用评分体系研究
——以芝麻信用为例
摘要：大数据分析和大数据的抓取技术已经在互联网金融领域得到广泛应用，为互联网征信提供更加丰富的数据来源，拓展了互联网征信渠道，是我国互联网企业个人信用获取的重要技术力量。与传统的银行业个人征信的评分标准相比较，互联网征信及评分使用的大数据分析和抓取技术可以有效的减少信息不对称情况和道德风险，有助加强制度的约束，云计算技术具有超强的数据运算能力，可以快速完成互联网企业个人信用的数据处理和信用评估，但也存在缺乏信用风险评估理论支撑的不足。互联网个人信用评分若仅使用大数据技术而忽视信用风险的作用机理，可能会导致不可预测风险造成一系列的损失。在我国信息和数据处理水平仍处于发展阶段，国内针对于互联网的个人征信及评分机制的监管工作不完善，使得这种不可预测的互联网征信风险加剧，所以需要探索有效的外部监管手段。
关键词：互联网征信模式；个人信用评估；大数据分析；信用风险管理
一、文献综述
（一）引言
近年来,国内互联网快速发展的情况下,在大数据挖掘、云计算等技术的支持下,通过用户互联网行为数据来评估个人信用已经实现。随着央行放开个人征信业务,拥有海量用户行为数据的互联网行业将成为我国个人征信市场的重要组成部分。互联网征信是—种全新的信用业务,利用用户在互联网活动中产生的大量数据,能够更加全面的评估用户的信用水平并且及时的反映用户信用水平的变 化情况,这是传统征信评估体系无法比拟的优势,但是互联网用户行为数据拥有复杂的行为维度以及巨大的数据量,而在对用户进行信用评估时我们只能选择其中某些行为维度及其数据,因此本文参考和总结了互联网征信如何利用大量的用户行为数据建立起个人征信体系，以及这样的评估体系能否推动我国互联网征信发展，具有重大而迫切的现实意义。
1.国内研究现状
（1）互联网信贷的研究
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