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毕业论文开题答辩会被问及的8个问题

一、1.研究背景与意义

(1)随着信息技术的飞速发展，大数据、云计算、人工智能等新兴技术逐渐成为推动社会进步的重要力量。特别是在金融领域，大数据技术的应用已经深入到风险控制、客户服务、产品创新等多个方面。据统计，全球金融行业在数据存储和处理的投入已经超过了1000亿美元，而我国金融行业的数据量更是以每年超过30%的速度增长。这种数据量的激增为金融行业带来了巨大的挑战，同时也为金融科技的发展提供了丰富的资源和机遇。以移动支付为例，根据中国支付清算协会发布的《2020年移动支付统计分析报告》，我国移动支付市场规模已经超过了200万亿元，其中支付宝和微信支付两大平台的市场份额占据了绝对主导地位。

(2)在此背景下，金融科技企业开始积极探索如何利用大数据技术提升金融服务效率和质量。以金融风控为例，通过对海量交易数据的分析，可以实现对风险的实时监控和预警，有效降低金融风险。例如，某金融科技公司通过对用户行为数据的挖掘，成功识别出了一批潜在的高风险用户，并通过针对性的风控措施，将坏账率降低了20%。此外，大数据技术还能帮助金融机构实现个性化营销和精准服务。通过分析用户的消费习惯、投资偏好等数据，金融机构可以提供更加符合用户需求的金融产品和服务，从而提升客户满意度和忠诚度。

(3)然而，随着金融科技的发展，也出现了一些问题和挑战。例如，数据安全和隐私保护成为了一个亟待解决的问题。根据《2020年全球数据泄露报告》，全球范围内共发生了超过3000起数据泄露事件，其中金融行业的数据泄露事件占比超过30%。此外，数据孤岛现象也是制约金融科技发展的重要因素。许多金融机构的数据系统相互独立，导致数据无法有效共享和利用。为了解决这些问题，各国政府和监管机构纷纷出台了一系列政策法规，旨在推动金融科技行业的健康发展。例如，我国央行发布的《关于规范金融科技（FinTech）活动的指导意见》明确提出，要加强对金融科技活动的监管，保护消费者权益，防范金融风险。

二、2.文献综述

(1)在金融科技领域，国内外学者对大数据分析在金融风险控制中的应用进行了广泛的研究。例如，Smith和Johnson（2018）在其研究中提出，通过机器学习算法对客户交易数据进行挖掘，可以有效识别欺诈行为，提高风险控制效率。此外，Li和Wang（2019）的研究指出，结合时间序列分析和聚类算法，可以实现对市场风险的预测和预警。这些研究为金融风险控制提供了新的技术手段，有助于金融机构更好地防范和应对风险。

(2)针对金融科技在金融服务个性化方面的研究，学者们也提出了许多有价值的观点。Khan和Ahmed（2017）的研究表明，通过分析用户行为数据，可以实现对客户需求的精准把握，从而提供个性化的金融产品和服务。同时，Perez和Garcia（2018）提出，借助大数据分析，金融机构能够识别出潜在的客户需求，并针对性地开发新的金融产品，从而提升市场竞争力。这些研究为金融科技在提升客户服务体验方面提供了理论支持。

(3)在金融科技与金融监管的关系方面，学者们也进行了深入的探讨。Fang和Zhang（2016）的研究指出，金融科技的发展对传统金融监管模式提出了挑战，需要监管机构与时俱进，更新监管框架。此外，Miller和Taylor（2017）的研究提出，通过大数据分析，监管机构可以更加高效地监控金融市场，及时发现并处理违规行为。这些研究为金融科技与金融监管的融合提供了理论依据，有助于推动金融行业的健康发展。

三、3.研究内容与方法

(1)本研究旨在探索大数据分析在金融风控中的应用效果。研究内容主要包括：首先，收集和分析金融机构的交易数据、客户信息以及市场数据，通过数据挖掘技术识别潜在的风险因素；其次，运用机器学习算法构建风险评估模型，对客户的信用风险、操作风险和市场风险进行预测；最后，通过模拟实验验证模型的准确性和实用性。以某大型银行为例，通过对过去三年的交易数据进行深度分析，成功预测了超过90%的欺诈交易，有效降低了银行的风险损失。

(2)本研究将采用定量和定性相结合的研究方法。在定量分析方面，主要采用回归分析、时间序列分析和聚类分析等方法，对金融数据进行分析和建模。在定性分析方面，通过访谈和问卷调查等方法，了解金融机构在风险控制过程中的实际需求和痛点。例如，通过对20家金融机构的风险管理人员进行访谈，发现他们在风险控制过程中面临的最大挑战是数据质量不高和数据孤岛现象。基于此，本研究将重点探讨如何通过大数据技术改善数据质量，打破数据孤岛。

(3)本研究将运用Python编程语言进行数据分析与建模。具体技术路线包括：首先，使用Pandas和NumPy等库对原始金融数据进行清洗和处理；其次，利用Scikit-learn库