互联网金融的论文？

校园网贷作文2000字

思路：首先说明校园网贷发展的现状，然后说明校园网贷受欢迎的原因，最后论述学生和学校要如何避免此类事件的发生。

在一篇文章里，一定要注意条理，文章不能文不对题，杂乱无章，最好的办法就是列提纲，脑子里有这么一个轮廓，再细细描绘。描绘过程中，要现实，不能写什么“公鸡下蛋”之类的，否则会闹笑话。

正文：

随着互联网金融的火热，针对大学生的网络分期贷款平台近两年悄然“走红”，并迅速进袭高校校园。据了解，不少大学生都会选择网络贷款，分期买手机和电脑等高科技产品。

由于网络购物的便利，相当一部分大学生日常生活的必需品都是从网购来的。由于生活费有限，大宗商品大家本来无力购买，但这两年，随着网络分期贷款平台的出现，部分大学生开始通过网贷的方式，提前消费，购买到自己想要的东西。

形形色色的网贷平台，无需担保，只需动动手指，填写资料，就可以分期消费、贷款，对囊中羞涩的大学生们而言，显然有着很大的吸引力。

部分大学生爱攀比，这就造成非理性消费、还款能力追不上透支速度、以贷还贷等现象时有发生。我就有收到过一个网贷的平台发来的催款信息，借款人正是我带的林某学生，该生把我的名字和电话作为联系人登记进去，催款时把信息发到我的手机上。

面对“校园贷”，首先大学生要自律，并要掌握一些必要的金融知识，学会理性消费。当然高校也可以通过开设一些金融课程，使大学生尽量远离高利贷产品特别是违约后惩罚力度特别大的网贷平台。

有关互联网金融的毕业论文如何选题

我说几个目前我们行业存在的问题，你可以做参考。我们是网贷。

1、目前征信系统不完善，有些平台是想通过线上审核借款人信息，直接放贷，大力发展线上风控系统，有人认为线上审核近二十年，不能实现，还要线下审核，所以有些公司大力线下开门店。

2、现在国家对网贷标的有限额，个人只能借20万，公司100万，这种限额的主要目的是为了防止风险，所谓的分散风险。但是有行业人士认为，只要严格搞好风控，以及监管，即使大额标的也是可以控制风险的。从这又牵扯一个话题，就是政府部门为了方便监管，采取一刀切的政策。这个你也可以写。

互联网金融的论文？

互联网金融与大数据应用论文

在中国庞大的应用市场和人群下，深入观察变化且复杂的市场，探索以大数据为基础的解决方案成为了银行提高自身竞争力的一大重要手段。大数据技术是互联网金融的一大技术支撑，通过对人们在互联网上活动信息形成的数据的收集、挖掘、整理、分析和进一步应用，来创新思维、产品、技术、风险管理和营销。而数据是互联网金融的核心，未来计算机网络互联网金融业的竞争力将取决于数据的规模、有效性、真实性以及数据分析应用的能力。

一、我国互联网金融的概况

互联网金融作为二十一世纪高新产物，是传统的金融行业与互联网时代的有机结合，利用互联网技术和信息通信技术实现资金融通、支付、投资和信息中介服务的新型金融业务模式。这种新型金融模式具有颠覆式的影响，创新型巨大改革，不仅推动了我国利率市场化的进程，甚至影响整个经济与社会发展水平。

二、互联网金融的运作模式

(一)第三方支付模式

第三方支付模式，即某些具有一定实力和信誉保障的第三方独立机构，与各大银行签约后所提供的交易支持平台。

(二)P2P模式

又称点对点信贷，即一方贷款，一方借款，通过互联网作为中间平台的新型模式。这个模式对于微型小额的'信贷以及需要紧急周转资金的创业者是一个很好的选择。

(三)众筹模式

众筹就是大众筹资，需要筹资的企业或个人通过互联网这个众筹平台运用自己独特的号召力并发挥创意，获得来自大众的资金援助。

(四)互联网金融门户

互联网金融门户的核心就是“搜索比价”的模式，采用垂直比价的方法让顾客在互联网上“货比三家”，选择自己最满意的商品。

(五)大数据金融

大数据金融就是从大量数据中提取有利用价值的信息，以云计算为基础来进行融资的模式。最具代表性的就是余额宝，用高于银行的利率吸引消费者融资，不断推动着金融业的发展与进步。

三、互联网金融中的大数据应用及意义

(一)反映市场情况：电商和统计部门通过利用大数据对指数的编制来反映市场的基本情况，有效的分析交易数据，识别出市场交易模式，帮助决策者制定高效率的套利战略。比如国家的统计局与百度、阿里巴巴等电商、电信、互联网企业签订合作协议，共同开发利用大数据。

(二)金融产品定价：金融的核心内容之一就是金融产品定价问题(尤其是金融衍生产品定价)，这一直是大家关心的重要领域，其中涉及有计算和数学建模等。以信用违约互换定价为例，除了考虑违约的传染性和相关性，还要考虑违约过程的建模和估计，通常需要复杂的数学模型并且验证困难。最近一种基于大数据的解决方法即利用实际交易数据估计违约概率使其简单方便。因此大数据能为互联网金融市场提供运营平台，有效的整合互联网金融资源，，促进资源优化配置。

(三)精确营销：通过对一些场景类环境数据、朋友关系和用户经历的人文数据、位置和购物等的行为数据，建立模型进行分析，进一步细分客户。之后，可以定向推出产品并投放广告，实现精确营销。这也符合STP战略思想。大数据通过分析社交网络市场的信息，特别关注搜索引擎中的搜索热点，从而制定投资策略，使互联网金融实现了一种新的营销模式。

(四)监管风险：互联网金融虽提高了金融效率，但也使风险呈现出许多新形式。因此需要对互联网金融活动产生的大数据进行分析，及时准确发现风险暴露，采取相应的措施加以规避、防范，提高互联网金融安全性，促进互联网金融的创新。

(五)信用：利用大数据，可以在法律和道德所容许的范围内对评估对象的静态动态信用行为进行收集、整理、分析挖掘，使人的信用立体化，进而评估个人或群体的信用，建立用户的增信模型和信用评分，打破了金融机构垄断用户信息的状况。

四、互联网金融大数据应用中存在的问题

互联网金融业本就拥有大数据，已成为自然产生大数据的重要领域，因此在互联网金融大数据应用中体现出了一些问题和挑战。

1、大数据处理速度满足不了各方的需求，体量大，噪声水平、数据来源和其他因素引起的内容和频率变化快，增加了大数据问题的复杂性。

2、大数据中含有大量的噪声信息甚至是虚假信息，出现信息过载的问题。

3、部分企业不愿公开、上传数据，造成不公开数据部门占便宜、公开数据部门吃亏的状况，形成了数据的公开、共享等方面不尽人意的局面。

4、容易泄露用户信息，造成滥用法律法规建设及滞后的现象。如商家对客户交易信息的过度营销，下载不安全的APP、用户扫描二维码支付都可能泄露个人的信息，买卖用户信息的不法交易等。

5、并非互联网金融的所有参与者都具备大数据分析的能力，数据分析挖掘能力不平衡。

五、结论

通过对互联网金融大数据的运行模式以及应用初步探究，我们发现还有很多问题等待我们去解决，严峻的考验只会让我们的路走得更稳固，金融业近些年的巨大发展和变革让我们更加坚定的去深思时代产物与新型科技的碰撞带来的丰硕成果，不断更新互联网金融时代，带领我们进入更美好的时代。