支付宝的芝麻信用分数是怎么算出来的？其评分系统是原创的吗？是否有借鉴境外成熟信用评分系统？
看普通人的分数一般在 600-700 这两个级别，感觉很像境外的 equifax 的评分。现在传闻的能刷分是否是真的？
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匿了~哈哈，本人不是利益相关哈。芝麻分核心模块5方面：1.身份特征（15%）公安实名认证身份信息信息稳定性……2.信用历史（35%）信用卡还款历史微贷还款记录水电煤缴费罚单……3.履约能力（20%）支付账户余额余额宝余额车产信息房产信息……4.人脉关系（5%）关系圈朋友圈信用水平社交影响力……5.行为偏好（25%）账户活跃度消费层次缴费层次消费偏好……关于数据来源：1.当然是阿里的生态系统喽：阿里小贷、淘宝、天猫、B2B业务、新浪微博数据；2.政府公共部门：公安、工商、税务、移动……等；3.合作机构：金融机构、同业征信等具体有哪些数据源我真不知道，目前看来1、2为主，3不多，详细的还请芝麻说说；具体的数据分布：550-560大致2%左右，陡峭上升；610-620大致占在14%左右，最多；然后平缓下降，740以上的就很小了所以350-550属于较差；550-600属于一般；600-650属于良好；650-700属于优秀；700以上就是极好，极好；根据与外部信用卡账单数据和其他数据对比，分值越高，违约率越低；（所以还是有一定区分能力）除了芝麻分，应该还会有其他查询的，甚至包括可信环境的查询，包括你提供的信息是否真实都是通过数据预测的，以及这些信息的使用场景，还有各种黑名单喽；题外话，目前好像还能通过运营商的数据（基站、通话记录）做更多的预测；当然未来这些东西自然要你授权才能使用，这是基本原则；目前看来芝麻信用还是要做成独立的征信平台，他们也很乐意开展深度合作，安全的问题，和具体的评分细节，以及具体的数据来源我真的不知道，我也是透露点大家都能知道的信息。总而言之，守信的人才是值得交往的人，商业是、做朋友亦是，比较欣赏芝麻说的，让信用成为财富！谢谢！
日。v1.2；关于阿里社交的说法，确实是我理解有误，做相应修改，同时修订关于credit pull 的相关内容。日。v1.1；匿名用户澄清与阿里无关，相应修改。日。v1.0；初稿。为了这个，我专门打了芝麻信用的客服电话 0571 - 。跟客服美眉聊了好久。把和美眉聊的结果和楼上匿名用户提供的信息以比对，加上与国际通行的 FICO 体系的对比，跟大家汇报一下我的理解，不一定对。另外，希望芝麻信用官方能够公开评价标准体系，信用评分这个东西必须要公开，经得起检验，才能让大家采用，FICO 就有公开的 。而且，一旦成为事实的标准，那阿里在金融领域的地位会更稳固（作为参考， FICO 在美国是上市公司，市值25亿美金，最大的 Credit Bureau Equifax 的市值是100亿美金）。在信用评级的系统里面，个人评级的方法，应该都是和 FICO 体系类似的。FICO Score 的体系，是三大 Credit Bureau （Equifax，TransUnion 和 Experian）都用的系统。具体来说，FICO Score 的主要评级要素如下：1. 违约历史（Payment history），权重 35%。涉及过去的违约记录，例如断供房产被拍卖，被催债（如拖欠信用卡被收账公司追讨）、罚款（法庭判的或者庭外和解都算）、个人破产（这个国内可能没有）、被因为欠税被税务局查封财产（tax lien）等。2. 债务负担（Debt Burden），权重 30%。这个好理解，就是个人的杠杆率，你欠债越多，评分越低。FICO 具体的算法没有公布，但是信用卡信用额度利用率应该是因素之一，比如你长期都只能还最低还款额和每次还全额，差别肯定是会很大。3. 信用历史（Length of credit history），权重 15%。就是你有信用记录的时间越长越好。这个很简单，跑长跑是一项能力，一直保持信用记录也是能力。所以，办一张信用卡，也是有好处的哦。4. 信用种类（Types of credit used），权重10%。这个也好理解。你用过的信用种类越多（信用卡，房贷，消费贷，等等等等），说明你金融知识越丰富，那种每次都全款，不用信用卡，不用贷款的土豪，就要吃亏了。 5. 新申请信用（Recent searches for credit），权重10%。申请信用的过程，就是提高杠杆的过程，比如要买房买车，都是需要申请贷款的，贷款的时候，是需要对你的信用进行一次查询的。即所谓 hard pull。申请一次，会扣一定的分数，对信用分数造成一次负面影响。（当然，FICO 也考虑到了你需要从几个不同银行分别申请，最后决定哪家贷款便宜，在短期连续 hard pull 的时候扣分不是每查一次扣一次，会合并）之后，来对比一下FICO Score 和芝麻信用。1.身份特征（15%）。这个应该是只要实名认证就可以吧？这牵扯到个人隐私的问题，真实性和隐秘性有一个取舍，毕竟，现在中国隐私保护太弱了（想想每天收到的垃圾短信）。2.信用历史（35%）这个可能是看支付宝账户历史和征信系统的数据。支付宝应该是通过数据接口查到人行
的数据，至于人行会不会限制支付宝爬数据，我就不知道了，目测会有限制，银联和银行的人不傻的。3.履约能力（20%），支付宝能够积累的数据还是有限，房贷，车贷，银行存款信息芝麻信用能看到吗？看余额宝？这个指标感觉不太好，因为，余额宝只是个人资产的一小部分。不过，支付宝系已经很努力了，我们都懂的。4.人脉关系（5%）。原来社交是阿里的短板，推的来往不咋地。但是架不住阿里有钱任性，买微博，买虾米，买买买，然后把后台数据打通。同时，支付宝钱包绑定通讯录，开始推好朋友转帐，这些都是实实在在的人脉，而且转帐多的人，多半是熟人，金钱关系那可是比点赞之交更强的联系。所以，这里问题也不大。5.行为偏好（25%）。消费方面，应该是看淘宝系统的消费模式，这个应该是支付宝体系的强项，银行有消费记录，但是在挖掘整合能力上应该不如支付宝系。问题应该不大。和 FICO 的评级要素相比，对个人债务负担，也就是对个人杠杆率的评价是缺失的，这个是一个很重要的指标，但是因为个人的资产负债情况数据积累太少，短时间蚂蚁金服应该还是没有办法的。分析身份特征，特别是信息稳定性，现在人户分离情况这么多，怎么解决信息真实性问题和与信用关联性问题，希望有人能够给一个比较明确的答案。另外比 FICO 多的是分析人脉关系，这个值得商榷。有钱人身边骗子也多啊。总体上，芝麻信用的评价体系和成熟的体系来说，还有不少欠缺，不过，确实是一个非常有益的尝试，也是为社会信用建设作出的一点基础性的努力，如果支付宝系的关系和银行系的关系能够在一个合理的框架内协调好，信息共享，那么，这个体系是能够成为个人信用评价的公共产品的。马云加油。以上。参考阅读：维基
放一坨PPT吧，据说是给马云汇报用的。金大胖，微信公众号：money-ball ，一枚搞金融和大数据的胖子，关注我会发财哦~
谢邀！在国外，已经有部分国家拥有比较完善且成熟的信用评分系统，我们将美国最为知名的FICO评分与芝麻信用进行对比说明。我们可以先简要比较一下二者的评分标准，芝麻信用分和国外FICO信用评分还是比较相像的，评分规则分别为：先来说说FICO，FICO评分系统设定的信用分数范围在300~850分之间，分数越高说明客户的信用风险越小，但是分数并不能完全说明一个客户信用的好坏。贷款人通常会将FICO评分作为参考，来进行贷款决策。每个贷款人都会有自己的贷款策略和标准，加之根据不同贷款项目产品的不同风险水平，从而决定了可以接受的信用分数水平。一般来说，如果借款人的信用评分达到680分以上，贷款人就可以认为借款人的信用卓著，可以较为容易地同意发放款，如果借款人的信用评分低于620分，贷款人则一般会要求借款人增加担保，或者直接拒绝贷款，如果借款人的信用评分介于620~680分之间，贷款人就要作进一步的调查核实，采用其它的信用分析工具，作个案处理。影响FICO评分的还有几个重要因素：1）偿还历史 影响FICO得分的最重要的因素是客户的信用偿还历史，大约占总影响因素的35%。支付历史主要显示客户的历史偿还情况，以帮助贷款人了解该客户是否存在历史的逾期还款记录。这些记录主要包括：（1）各种信用账户的还款记录，包括信用卡（例如：Visa、MasterCard、American、Express、Discover）、零售账户（直接从商户获得的信用）、分期偿还贷款、金融公司账户、抵押贷款等；（2）公开记录及支票存款记录，该类记录主要包括破产记录、丧失抵押品赎回权记录、法律诉讼事件、留置权记录及判决。其中，涉及金额大的事件比金额小的事件对FICO得分的影响大。在同样的额度下，晚发生的事件要比早发生的事件对得分的影响大。例如，一个发生在上个月逾期60天的记录对FICO得分的影响会大于一个发生在5年前的逾期90天的记录。（3）逾期偿还的具体情况，包括：逾期的天数、未偿还的金额、逾期还款的次数和逾期发生时距现在的时间长度等。据统计，大约有不足50%的人有逾期30天还款的记录，大约只有30%的人有逾期60天以上还款的记录，而77%的人从来没有过逾期，90天以上不还款的，仅有低于20%的人有过违约行为而被银行强行关闭信用账户。2）信用账户数 该因素仅次于还款历史记录对得分的影响，占总影响因素的30%。对于贷款人来讲，一个客户有信用账户需要偿还贷款，并不意味着这个客户的信用风险高，相反地，如果一个客户有限的还款能力被用尽，则说明这个客户存在很高的信用风险，有过度使用信用的可能，同时也就意味着他具有更高的逾期还款可能性。该类因素主要是用于分析对于一个客户，究竟多少个信用账户是足够多的，从而能够准确反应出客户的还款能力。3）使用信用的年限 该项因素占总影响因素的15%。一般来讲，使用信用的历史越长，越能增加FICO信用得分。该项因素主要指信用账户的账龄，既考虑最早开立的账户的账龄，也包括新开立的信用账户的账龄，以及平均信用账户账龄。据信用报告反映，美国最早开立的信用账户的平均账龄是14年，超过25%的客户的信用历史长于20年，只有不足5%的客户的信用历史小于2年。4）新开立的信用账户 该项因素占总影响因素的10%。在现今的经济生活中，人们总是倾向于开立更多的信用账户，以及选择信用购物的消费方式，FICO 评分系统也将这种倾向体现在信用评分维度中。据调查，在很短时间内开立多个信用账户的客户具有更高的信用风险，尤其是那些信用历史不长的人。这项因素主要考察内容包括：（1）新开立的信用账户数，系统将记录客户新开立的账户类型及总数；
（2）新开立的信用账户账龄；（3）目前的信用申请数量：该项内容主要根据用户被查询信用的次数得出，查询次数在信用报告中只保存两年；
（4）贷款人查询客户信用的时间长度；
（5）最近的信用状况：对于新开立的信用账户及时还款，会在一段时间后，提高客户的FICO 得分。
5）用户正在使用的信用类型 该项因素占总影响因素的10%。主要分析客户的信用卡账户、零售账户、分期付款账户、金融公司账户和抵押贷款账户的混合使用情况，具体包括用户持有的信用账户类型和每种类型的信用账户数。FICO分的区间在300~850分之间，不同的得分档次意味着不同的风险。体现在违约率上，FICO分低于600分，贷款违约比例为1：8；信用分数在700~800，违约比例为1：123；信用分大于800分的借款人，违约比例仅为1：1292再来看看芝麻分芝麻分综合考虑了个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度的信息。具体如下： 1）信用历史：过往信用账户还款记录及信用账户历史。比如房贷、车贷、信用卡是否按时还款；预定酒店，打车是否未告知商家而擅自取消；
2）行为偏好：在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性。互联网的购物行为也会影响芝麻分，比如是否有按时交纳水电费，爱心捐赠记录等；
3）履约能力：享用各类信用服务并确保及时履约。考量的主要是：用户是否具有足够的财富和综合能力来偿还贷款或履行约定。
4）身份特质：在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息。你的身份信息是否真实全面可靠，比如学历、职业资格、消费记录等。
5）人脉关系：好友的身份特征以及跟好友互动程度。参考用户好友是否也具有良好的信用记录。按照目前已有的信息来看，芝麻分是通过支付宝积累或者从第三方获取的用户个人数据，按照一定的模型计算得出，不会有任何一个单项信息能够直接或完全决定个人的芝麻分。较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务，像免押金租车、免押金住宿等。对比FICO和芝麻分，我们不难看出二者侧重的不同，FICO评分更多的倾向于依据用户的各项金融行为数据进行判断，芝麻分则更多的参考了用户的互联网行为，拥有更为具体的用户肖像描写。对企业而言，信用评分能够帮助企业实现有效的用户识别，例如互联网金融行业的P2P信用借款服务就参考了FICO的信用评分模式，利用大数据建模和信用评分进行风控，也成为P2P行业的趋势。目前国内知名的P2P平台，如宜信宜人贷等，都对利用大数据技术进行用户信用评级，进而提高风控水平方面进行了卓有成效的探索。实际上，信用评分的意义不仅仅在于准确识别优质用户，更重要的是帮助企业培养出风险定价的能力，从而帮助平台在风险和收益之间找到平衡，实现风险可控。对个人而言，个人信用评分对于现代社会中的个人金融行为有着重要的意义，除了银行，和我们直接打交道的金融机构和金融服务企业将会越来越多。
一，消费二，支付宝的使用频率三，资金流量四，银行信息我主观判断是这样，因为你的银行在支付宝是透明的。
芝麻信用评判的五个维度　　1、信用历史：过往信用账户还款记录及信用账户历史　　2、行为偏好：在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性　　3、履约能力：享用各类信用服务并确保及时履约　　4、身份特质：在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息　　5、人脉关系：好友的身份特征以及跟好友互动程度　　网购消费的偏好、上网行为的习惯……网上留下的这些蛛丝马迹也将成为打分时的依据。　　和传统征信数据主要来源于借贷领域有所不同，脱胎于互联网的芝麻信用数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等方方面面。人们在日常生活中点点滴滴的行为，都与信用息息相关。通过长期的积累，这些行为轨迹和细节，都会有助于更全面判断其信用状况。　　据了解，目前，芝麻信用的数据主要有阿里巴巴集团的电商数据和蚂蚁金融服务集团的互联网金融数据，此外，公安网等一些公共机构的数据也会被纳入。　　未来更多个人信息将可以进一步提高信用评分与个人信用状况的吻合度。
道听途说前两年阿里搞到了征信系统的端口，权限还挺高，直接通过端口拉信息跑大数据，分析和评估个人信用。这个主要就是以征信系统为基础的个人信用评价系统，和之前的“花呗”一样，有些人没有收到“邀请”，其实就是因为征信系统里面的记录过少，数据还跑不动。没收到“邀请”人可以试试到征信中心的网站注册个号，看看能不能使用“验证方式”中的“问题验证”。至于说准确性，就是征信系统+阿里自有的数据（比如收货信息，购买物品的信息，在支付宝进行的水电煤气缴费记录之类）跑出来的信息，看个乐就行了，还社交关系，阿里能有什么社交关系数据呢。
先亮观点，我个人认为芝麻信用是做了比较多原创的东西，因为芝麻信用其实是没有经验可以借鉴的。芝麻信用做的事情是个人征信。按照技术和所用数据的不同，个人征信可以分为传统模式和大数据/互联网模式。FICO的模式就是传统模式，芝麻信用的模式就是大数据/互联网模式。这两种模式都是啥？我举个栗子。比如说，传统征信的逻辑是：你管张三银行借了5000块钱没还+你最近一个月新办了四张信用卡+信用卡总计套现8次，那么你八成是个坏人，负分滚粗；而互联网征信的逻辑是：你微博粉丝9000人+经常在淘宝买书+总是及时确认收货+你的常用收货地址是北京市西城区金融街的高档写字楼，噢，八成是个好人，约吗？归纳总结一下，这两种模式的主要区别（是模式的区别不是芝麻和FICO的区别）：（1）数据来源炒鸡不一样。传统征信是以小数据为基础，主要对财务信息（信贷信息）进行分析，得出信用评分；大数据征信，使用的数据范围非常广：交易、社交、行为……用这些数据对信用主体进行全面深入的分析。另外由于美国传统征信行业的发达，社会各部门之间数据的沟通共享非常顺畅，银行啦信用卡公司啦零售企业啦租赁商啦住房抵押贷款机构啦这些授信机构提供的消费者信用交易和付款记录都是征信机构比较方便能够拿到的。在中国，你猜，阿里能拿到中农工建交的数据嘛？（2）覆盖人群炒鸡不一样。传统征信的覆盖面有一定的局限性。央行征信中心8亿人中，有5亿是没有金融信贷信息（如我，我打工的堂弟，我留英归国不久的老师），大数据征信可以弥补央行征信系统缺少的这部分人群（央行征信是典型的传统征信）。（3）评出来的分数的用途也炒鸡不一样。FICO是金融服务机构，消费者需要FICO分的目的是去银行借钱，而芝麻信用现在都在跟谁合作呢？租车公司，相亲网站，外国海关——芝麻并不局限于帮助客户得到金融服务（甚至它并没有帮客户得到金融服务），而是着力于为大众提供更贴近生活化、日常化的服务，信用评分就好比一张生活中的信用证书。在这个时代，这张信用证书的用途不可估量。我个人的观点是，哪里有O2O，哪里就需要信用证书。需要特别说明的是，以上栗子完全是随便举的，首先要实现这种算法是需要强大的技术支持的，其次理论上可行不代表实践中就可行。具体到芝麻信用，就更不一定了。芝麻信用现有的五个维度楼上的答主们(如) 已经分析得十分清楚明了了，并且我个人认为在芝麻信用分计算过程中权重最大的应该还是支付宝余额宝所呈现的个人财务信息。有答主说希望芝麻公布自己的评分系统，这个我恐怕，芝麻自己估计也还在不断调整自己的评价模型的吧？来来来我引导大家胡猜一下，芝麻推出信用评分产品的MVP是什么呢？在简单模型的基础上，不断调整试错呗。（个人观点，欢迎批评指正~~） 因此，与FICO相比，与芝麻信用真正有可比意义的是硅谷的Zest Finance这种同属于大数据征信的金融机构。但它们其实又有很大不同，这里不细说啦。我一直都觉得，对国家的整个征信体系来说，Zest Finance是锦上添花，而芝麻信用则是雪中送炭。（求阿里给广告费）最后我想说，在传统征信领域，我们国家落后美国几十年，但在互联网征信领域，由于有阿里和腾讯这种互联网巨头的寻在，我们与美国不分伯仲，甚至具备领先世界的可能。（求国务院爱国主义教育办公室给宣传费）是的，据说腾讯的个人征信产品也很快要推出了哦，经常摇一摇的泥萌怕了吗O(∩_∩)O~~、最后的最后我想说，O2O和共享经济一起，推进了这个属于信用的时代。最后的最后的最后，祝我为中国社会信用体系呕心沥血半生的吴老大，身体快快康复起来。
不用管它是怎么算出来的，想提高，很简单，投其所好。阿里想推广什么，我们就去使用什么，保证分数提高的快。比如支付宝现在主推社交功能，那就多在支付宝上添加好友，尤其是芝麻信用分高的好友。多跟好友在支付宝上转账、付款、发红包。比如，你可以给朋友转一笔钱，朋友收到账款后立即将款项原封不动转回给你，反复这样刷，分数很快能提升上来。还有，支付宝推出了好友借条，也能刷分，方法和上面的一样。还有，可以多用支付宝交水电煤气电话费，尽量不要更换电话号码和住址。等于告诉阿里，咱们有车有房收入稳定，特别靠谱。多使用阿里系的理财产品，比如余额宝、招财宝，多用支付宝还信用卡。越女用招财宝套现一次，分数提高了30多分。多在天猫、淘宝、聚划算等购物消费，消费时多使用花呗。收货之后及时评价，不要等系统扣款。多使用支付宝钱包上的各种消费应用。比如出去旅游的话，可以用“去啊”。我一个朋友在阿里去啊买了机票，订了酒店房间，出去玩了一圈回来，芝麻信用分就从634涨到了700多。如果你是爱心人士的话，使用阿里爱心捐赠，也可以提高芝麻分。提高花呗额度，还有一个见效特别快的方法——关了再开，越女直接提额2000元。当然，也有个别倒霉蛋儿，听说关了之后再也找不到入口了…为什么咱们要专注的提升信用分呢？这个信用分有什么用？去查查美国的FICO评分吧，很牛的。芝麻信用的目标是做中国的FICO。越女觉得，成功的可能性很大。不过再怎么牛掰，都是以后的事，咱们不做预测。目前来说，芝麻信用分最明显的好处是，可以用来提升花呗额度。开通了芝麻信用，才能用花呗。有了花呗，可以借钱用支付宝买东西，而且免息30天。芝麻信用分越高，花呗额度就会越高，最高可以借到5万块。对于没有信用卡的朋友，这是个很好的福利。另一个好处是，芝麻分在700分以上，可以直接申请新加坡签证，不用再提交资产证明、在职证明、户口本等等一大堆资料了。750分以上可以申请卢森堡申根签证，能在欧盟申根国家自由出入。而且，据说以后英国、韩国、日本等国家，也有希望用这样的办法申请签证。这个福利真是直击痛点。出国旅游过的朋友，应该都懂的。话说，要不是家属签证苛刻，我今天本来应该和妈妈在日本悠哉的旅游才对…….所以，不管是为了现在多弄点花呗额度，还是为了未来的生活便利，都建议你尽可能的提高芝麻信用分。{理财必备·越女读财}微信公众号：ynducai欢迎与我沟通交流，作者是一枚资深“财女”，在财经媒体、金融机构工作多年，理财投资，必须关注！
必须匿名。先说结论，阿里的信用体系肯定专业。原因：各位自己可以搜一下阿里现在负责信用这一块的老总是谁，专业履历，就知道阿里的信用征信体系专不专业了。利益相关，匿了。
芝麻信用参考数据关系多达数亿条，结合的底层指标超过上万个，数据来源包括电商数据，互联网金融数据，公安网、最高法，教育部，工商等公共机构数据、合作伙伴数据，以及各种用户自主递交的信息等，覆盖生活、购物、支付、投资、公益等数百种场景。
1、芝麻信用没有你想象中的那么高深，仅仅是信用评分的一种。申请贷款需要信用评分，申请信用卡也需要评分，芝麻信用不外如是。2、芝麻信用的计算过程其实也不需要过多的关注，就是数据分析师根据你以往的历史数据（诚如其它回答提到的）和违约历史算出来的，没有太高深的东西在里面。3、肯定借鉴了国外成熟的评分系统，因为里面有很多有国外金融或国内外资银行工作经验的工程师。4、我个人觉得芝麻信用的意义不在于其是如何评分的，而在于这是对我国现有征信的极大补充，首次存在于非银行类金融机构，这是其最伟大之处。像余额宝一样，必将掀起中国互联网金融的革新，我认为这才是芝麻信用的意义所在。
目前阿里取的数据还是相当有限，主要是阿里系的数据，就像我其实比我老婆收入要高一倍，但我老婆就七百多分，而我只有680。我感觉原因可能是我老婆常在淘宝上买东西。个人征信最大的作用就是为消费金融服务，大数据的很重要的一项实践，会大大降低交易成本。未来阿里征信能有多大未来就看能取得多少数据，像个人房产车辆，收入，各项消费，银行还款情况等。
谢谢邀请，这是我第一次被邀请，所以好好答一下。首先真心不知道“支付宝的芝麻信用”是什么鬼，毕竟我们天天坐办公室做项目很多新出现的东西不是太关注，再加上四大行船太大，真心不好调头，所以对不成熟的没有受到市场检验的东西一般不会太感冒，毕竟我们行的风险导向属于“稳健”。如题所说信用评级，这个我还是知道一点，但是只有一点，一如既往，不玩高大上，不说专业名词，只说感受只有参考意义。以前干过对私客户信贷经理，其他的没啥，除了营销点信用卡，这个挺好完成，（不过现在信用卡下放，柜面什么的都有这个任务了，这种营销都是老黄历了）最大的就是对私房贷这块，因为公积金处理不在我行，所以基本都是处理个贷，因为前期跟着跑了跑房地产信贷，那时候房地产挺火爆的，基本是我们行给房地产开发商贷款，在房屋销售时我们可以专门驻点，大体上就是摘果子的过程。那时候处理个人房贷申请，一般就是要做资信调查，行里面有专门的评级系统，但是基本上就是有不良，就拒绝了，然后介绍客户去民生，听说那边对于评级没有那么高的要求。经常有看到，一些小年轻。。。。和我同龄人（真是和大叔混久了，也觉得自己快退休了）往往因为有信用不良记录被拒绝，还有次折腾的一对夫妻刚领证就离婚（幸好那时候单身证明可以随意开），那时候给我的影像就是天天加班录件，特别恨那种曲里拐弯的申请。后面去了内审，接触了些对公评级系统，不过大体来说还是查问题，其实行内评级系统我感觉还没央行的那个好用，就是人家央行系统有权限下放，反正聊胜于无吧，凑活着用。对于金额较大的，政府性，大型企业这样的放贷，这个信用评级基本就是摆设，也是实话，政府信用在中国你怎样给人评级。。。即使地方政府不要脸的情况还是挺多的。小微企业，我们是有小企业贷款但是平心而论，真心做的不好，可能和四大国银行对风险导向的原因，这一块商业银行做的还可以的。最麻烦的就是中型企业了，中型的信贷，我上次问了下一个行长，他说我行的评级系统，不是决定性因素，而是基本性因素，我比较赞同，评级系统仅仅是一个门槛，因为我见过太多的案例，评级系统得出来结果完美如女神，但是实质就是绿茶婊，从头到尾就是个骗贷的，甚至还有些公司前面几年征信良好，等过几年把额度做大，最后一笔人间蒸发，现在应该叫失联。这种案例我手头一大堆，要是跟你详细说，三天都说不完，有些案子处理起来匪夷所思，看来银行是各类人士的目标。先写到这里。。。。我先看会别的。。。。。
看过芝麻考虑的变量的宽表，基本大家能想到的纬度都在里面了，对阿里数据的质疑是多余的。 上面有人提到社交是阿里短板，其实微博和支付宝之间的数据早就打通了，不仅有直接绑定，还有技术手段实现的mapping，这个量数据量很可观。手握微博社交数据的阿里，至少可以鄙视账户体系几乎忽略不计的X度了吧
本来是写来发在公司内部公众号，以作普及，里面部分数据来自于网络，跟楼上大神们多少会有些相似的地方，看看就好哈~———————————————————————————————————————————如果你用支付宝，应该发现了悄悄上线的“芝麻信用”。一旦授权开通，你的芝麻信用分就会显示出来。但有人不解，我张三平时这么能花钱，怎么还不如李四那个穷鬼的分数高？作为八家央妈翻牌的征信机构之一，今天我们来看看芝麻信用到底是怎样的。芝麻信用是蚂蚁金服旗下的第三方信用评估及信用管理机构，独立于蚂蚁金服旗下其他机构。阿里早早的就在互联网金融的千亿市场中布下了局，随着蚂蚁金服、网商银行的落地，芝麻信用也逐渐做大。征信是其实现金融授信的一环，目前只是评分，日后会自我训练，成为这个金融大熔炉中不可缺失的一面。融汇了几亿人的数据，我们终究是脱光了站在JACK MA面前，小小芝麻分只是故意让你看到了冰山一角。芝麻信用用什么数据？芝麻信用评分自然用的是现在风风火火的大数据技术了，模型选取五个维度：用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系。分别考量之后再综合打分。同是评分模型，跟FICO评分有丢丢的不同，FICO模型的参考要素主要是（按重要程度排列）：付款历史、未偿债务、信贷时长、争取新信贷、信贷组合。然而FICO是个生在美国的评分模型，适合哪不用分说，也更适用于那些有信用卡、贷过款的人，一个小白用户站在FICO面前就是躺枪的高风险者。在我国这种信用体制尚未完善的环境下，我们的信用数据不像在美帝是成体系的，倒不如说我们刚开始搭建这个体系。我们现阶段的信用数据除了银行记录的，最直接反应本人情况的还是那些边边角角的消费数据、行为数据之类的了，而这些多维度数据你可以理解为传说中的大数据。像我这种既没有信用卡又没借贷过的小白怎么办？芝麻信用是面对草根大众的，覆盖了诸如没借贷过的、没信用卡的、学生、工人、个体户、自由职业者等。这倒是与ZestFinance更加相似，面对的是少有信贷记录的人。不过在美国这类人群占比不大，在中国却比例很大。好啦，一切源自有用且实在的数据，芝麻会具体用到什么样的数据呢？数据来源于哪？我们围绕五大维度来看：信用历史（35%）：指以往的信用账户还款记录和信用账户历史，诸如信用账户历时时长、信用卡的张数、额度和级别等。目前的数据基本来源于支付宝，若常用支付宝还信用卡，该项分值显然会更高。但不常用或不使用该功能的人，难道信用历史就是零分了？！这不是耍流氓吗？而且区区一个还信用卡，如何得知一个人真正的信用历史？如果他有十张卡却唯独用支付宝还了那一张卡呢？芝麻方面表示正在改进，以后会与各大银行机构合作，数据来源渠道也会更加多样化。行为偏好（25%）：指在购物、缴费、转账和理财等活动中的偏好及稳定性。此类“软数据”并没有那么客观。比如，如果一个人经常买纸尿裤，那么他会被认为是已为人父母，比较有责任心；如果一个人喜欢买奢侈品，说明消费层次较高，信用可能较好。但还有一种情况是，此人爱慕虚荣，购买奢侈品可能令其背负较多卡债。再或者，一个人网购频繁更换收货地址，我们会认为此人不如那些收货地址稳定的人更有信用。日后，说不定芝麻就能根据你的打字速度、开车习惯等推断个人性格，这不是星座占卜哦~履约能力（20%）：包括享用各类信用服务并确保及时履约。第一考察你的资产，诸如你的账户资产，有木有房，有木有车啦。如果你木有，好我们继续，你房租交了吗？信用卡还了吗？水电煤费交了吗？租的车还了吗？你说你对妻子负责一辈子你们结婚维持一年了吗好吧这个是玩笑。但是不妨列入考查范围，应该会很有趣。身份特质（15%）：指在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息。就是那些从公安、学校、工商、法院等各大公用部门获得的个人资料啦。像职业、学历学籍，手机和和地址之类的信息可以侧面反映你的稳定性。人脉关系（5%）：指好友的身份特征以及跟好友互动的程度。物以类聚人以群分，你的朋友是你的镜子，芝麻会通过你的转账关系和校友关系来评判你的个人信用。如果你周围的人的信用都很好，那么你信用极其低下的可能性也不大。乍一看五大维度下又会延伸出上万个维度，但依然存在较多不足。就拿水电费来说，租房者的水电费是记在房东头上的，所以租客拒不交钱，这背黑锅的也只能是房东了。而且现在较多的都使用IC卡，买多少用多少，而不是过去的先消费再付款，所以其信用成分已经不足。关于芝麻信用的数据来源。据说“阿里系”数据占比并不大，虽然现在的数据来源单一，未来应该会增加更多的合作商家，打通公共部门以及鼓励用户自行上传资料（房产证、银行账单、结婚证等）。相信阿里有这个能力把网撒开。如果我们能与芝麻深入合作，做好数据库上的准备是很有必要的，无论是与哪家征信机构合作，我们都不能仅仅盯着眼前的分数，而是应连环形成一个信用大环境。对他人的评分机制也要深入了解，评分与风控、信审都有共通之处，知道借鉴什么才能创新。这些数据怎么用？现在的信用评级基本离不开FICO老大的影子，不过芝麻应该是有所改动的，按芝麻信用这个数据源，有利君猜想它更可能走Zest模型，即结合结构化和非结构化数据，依托大数据、机器学习、传统回归模型等建模。待有利君细作研究，再来现卖评分模型吧~谁偷走了我的分数？芝麻信用分大致是这样分布的：350-550：较差550-600：中等600-650：良好650-700：优秀700-950：极好的！回到开始张三和李四的问题。如何提高我的信用分？首先，如果你经常在淘宝类网站剁手，自然是有优势的，当然也不要总是心水销量过万的淘宝爆款，多消费大件商品，会有益于你的信用分。多用支付宝转账或者还款。朋友之间没事就互发个大红包，交流下感情。在支付宝上买理财。不多说，余额宝和招财宝。用支付宝交水电费啦、订酒店啦。事实上还是用去哪儿和携程多一些。爱心捐款。反正我还没捐过，有爱心可以是扶摔倒的老人，不一定要用支付宝啊。不要频繁更换号码和地址。一张信用卡都没有，有了也不按时还款。（没有信用卡怪我咯！）买东西记得点收货啊！不能总是等系统默认，勤劳的孩子有糖吃。然而我经常忘记点收货。打车要想好，不要总是放司机的鸽子。司机的内心很崩溃。……我为什么要提高自己的信用分？办签证流程简化，租车住酒店免押金，网购可以先试后买，贷款通过率高不说利率还可以降低。我听说信用分750以上就可以直接申请卢森堡签证内心可是相当澎湃的啊！不过芝麻信用和婚恋网都有合作，不知道相亲之前P图会不会降低信用呢。总之未来就是，有了信用走遍天下都不怕。然而，先要支持马云的生意。我们是否真的脱光了？什么？你问你的隐私要怎么办？芝麻说他不会将大家的信息广而告之奔走相告的，除非他不想混了。或者说，他即使广而告之了，你也不知道。所以说，这个时代讲隐私是然并卵的。其实我并没有说芝麻信用就有多么好，依然有很多优秀的征信公司在起步，比如腾讯家的人脸识别技术说是世界第一了嘛。芝麻现在也只是迈出了长征路上的一小步，我只是高兴看到征信如火如荼的发展着，如果讲信用能够深入人心，成为一个社会的烙印，于国于家于人，都将会是一场天翻地覆的变革吧。谢~
我是觉得阿里现在未必要现在就对所有人有全面的评分，也不可能做到。目前的内涵应该是“阿里生态圈内评分”，高分其实就是把高富帅从海量屌丝中筛选出来。等以后数据量大了来源广了或者圈子全覆盖了，那时候才有普遍意义。从这个角度来讲，仍然路漫漫。但是一旦真实现了，那也是社会数据全面打通的时候。当然，短期内的目标估计是“想要高信用么？来用我家的产品吧”这点银行应该学习。===================================我是这么理解，目前人行的征信系统还是只限于已经发生的资金方面的问题，对预判方面没有做；新发放贷款都是依靠人工来进行判别风险。而现在的互联网企业搞的信用评估都是根据自己拿到的数据自己建设模型然后预测从未有过信贷业务的人的违约概率，其实更类似于保险公司所遵循的大数定律，在小额信贷方面还是有很大意义的。而且也为这部分客户进入人行征信的视野打造了基础。
信用评分体系要真正发挥作用，需要有几个基本条件：（一）信用评分体系，这个只是信用评分的基础，这也就是为什么FICO即使公布了它的评分体系一般公司仍然很难与其竞争的原因（二）信用评分数据的整合能力，这个是信用评分最核心的东西，谁掌握的基础数据越准确丰富，谁就真正能赢得优势（三）大环境检查能力，这点可能很容易为大家忽视，比如08年金融危机时，实际上信用评分的效果大大降低了，很多信用积分高的人违约率也大大上升了，因此一个更专业的信用评分公司要建立起对金融市场的监测能力。
还是觉得像过家家 自己人在自己家里玩 还不亦乐乎 什么时候ebay能用支付宝了 就世界大团结了。
信用机制的完善，授信方、受信方都会获益，只不过不知道他们到底能不能真的弥补国家个人认证体系中有漏洞的地方