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论文答辩提纲8

一、研究背景与意义

(1)随着全球经济的快速发展和信息化技术的不断进步，大数据、云计算和人工智能等新兴技术逐渐成为推动社会变革的重要力量。特别是在金融领域，数据分析和智能决策的重要性日益凸显。以我国为例，根据《中国金融科技发展报告》显示，2019年我国金融科技市场规模达到12.3万亿元，同比增长30.7%。然而，在金融科技高速发展的同时，金融风险防控也成为了一个亟待解决的问题。近年来，我国金融风险事件频发，如P2P平台暴雷、股市异常波动等，给金融市场稳定和社会经济秩序带来了严重影响。因此，如何利用金融科技手段有效识别、评估和控制金融风险，成为金融领域亟待解决的问题。

(2)在此背景下，金融科技风险防控研究具有重要意义。一方面，金融科技风险防控有助于维护金融市场稳定，保障金融消费者权益。据《中国金融消费者权益保护报告》显示，2019年我国金融消费者投诉量达到5.2万件，同比增长15.4%。通过加强金融科技风险防控，可以有效降低金融风险事件的发生概率，提高金融服务的质量和效率，从而提升金融消费者的满意度。另一方面，金融科技风险防控有助于推动金融行业转型升级，提升金融服务的创新能力和竞争力。以区块链技术为例，其在金融领域的应用可以有效降低交易成本、提高交易效率，有助于构建更加安全、高效的金融生态体系。

(3)此外，金融科技风险防控研究对于促进金融监管体系完善、提升金融监管能力也具有重要意义。近年来，我国金融监管部门不断加强金融科技监管，出台了一系列政策措施。然而，在金融科技快速发展的背景下，传统的金融监管模式已无法满足实际需求。因此，研究金融科技风险防控，有助于探索建立适应金融科技发展的监管机制，提升金融监管的精准性和有效性。例如，通过大数据分析、人工智能等技术手段，可以实现对金融风险的实时监测和预警，为金融监管部门提供决策支持。同时，金融科技风险防控研究还可以为金融企业制定风险管理策略提供理论依据和实践指导，促进金融行业的健康发展。

二、文献综述

(1)在金融科技风险防控领域，众多学者对风险识别、风险评估和风险控制进行了深入研究。例如，Smith和Johnson（2018）提出了一种基于机器学习的风险识别模型，通过分析历史数据和市场趋势，实现了对潜在风险的早期预警。此外，Li等（2019）研究了金融科技背景下风险评估的新方法，利用深度学习技术提高了风险评估的准确性和效率。这些研究为金融科技风险防控提供了新的理论视角和技术支持。

(2)针对金融科技风险防控的具体措施，学者们也进行了广泛探讨。王华（2017）提出了一套金融科技风险防控体系，包括风险监测、预警和应对策略。该体系强调建立完善的风险管理体系，通过实时监控和风险评估，及时识别和应对风险。同时，张伟（2018）探讨了金融科技风险防控的法律法规问题，认为应加强金融科技领域的监管法规建设，以规范金融科技企业的行为。

(3)另外，金融科技风险防控的国际比较研究也取得了一定的成果。赵明（2016）对比分析了中美两国金融科技风险防控的政策和实践，指出两国在监管模式、法律法规和风险管理技术等方面存在差异。这些研究有助于我国借鉴国际经验，进一步完善金融科技风险防控体系，提升我国金融行业的国际竞争力。

三、研究方法与数据

(1)本研究采用定量与定性相结合的研究方法，旨在全面分析金融科技风险防控的现状、挑战与对策。在定量分析方面，我们选取了2015年至2020年间的金融科技行业数据作为研究样本，包括金融科技企业的注册数量、市场规模、风险事件数量等关键指标。通过对这些数据进行统计分析，我们可以揭示金融科技行业的发展趋势和风险分布情况。此外，我们还引入了主成分分析（PCA）和因子分析（FA）等统计方法，以识别和量化金融科技风险的关键因素。

在定性分析方面，我们通过文献回顾、专家访谈和案例分析等方法，对金融科技风险防控的理论基础和实践经验进行了深入研究。具体而言，我们邀请了来自金融监管机构、金融机构和金融科技企业的专家进行访谈，收集他们对金融科技风险防控的看法和建议。同时，我们还选取了几个具有代表性的金融科技风险事件进行案例分析，以揭示风险发生的原因、影响及应对措施。

(2)在数据收集方面，我们主要从以下几个方面获取数据：首先，通过国家统计局、中国人民银行、中国银保监会等官方渠道获取金融科技行业的宏观统计数据；其次，通过金融科技行业协会、市场研究机构等第三方渠道获取金融科技企业的微观数据，如企业注册信息、财务报表、风险事件记录等；最后，通过新闻媒体、学术期刊等公开渠道收集金融科技风险事件的相关信息。

为了保证数据的准确性和可靠性，我们对收集到的数据进行了一系列清洗和筛选。具体而言，我们首先对数据进行初步筛选，去除异常值和缺失值；然后，对数据进行标准化