随着大数据技术的兴起,一些拥有大数据的机构开始纷纷进入征信领域,以“大数据+机器学习”的新型征信模式不仅成为传统征信的重要补充,还有效地降低了金融市场潜在风险。依托互联网优势,大数据征信在数据采集、加工处理等方面更加便捷、高效,覆盖信用主体范围更广,但由于大数据征信尚在实践探索中,个人信息数据被随意采集、买卖和使用,信息数据处理程序不规范,大数据技术和算法模型运用界限模糊,个人信息权益被侵害等现象也愈加严重,对我国征信监管带来了巨大的挑战。鉴于此,本文通过分析大数据征信的主要表现形式、实践特点,我国大数据征信监管所遇到的法律问题,借鉴域外先进监管经验,以期实现对大数据征信的监管体系完善提出建议。首先,在绪论中,就本文的选题背景、研究意义、研究方式进行罗列,通过梳理目前学术界研究现状,总结本文的创新点与不足。第二章,通过对比分析信用与征信,大数据信用信息服务与大数据征信等相关概念,确定大数据征信的外延,同时通过分析大数据征信主要表现形式,实践特点以及大数据征信监管必要性,理清本文讨论方向与基本要素。第三章,通过将大数据征信实践遇到的问题与我国目前监管法规对比分析,探讨我国征信监管法律依据、监管范围、信息主体权益保护、数据处理等方面存在的法律问题。第四章,针对前述监管法律问题,结合国外发达国家征信监管经验和我国大数据征信实践特点提出针对性建议。