“支付宝“圈子风波”后续 芝麻信用反思征信采用边界”

本篇文章2014字，读完约5分钟

目前，芝麻信用对生活场景的采用免费，对金融机构采用收钱模式。 然而，其挑战在于大数据提供的评估能否准确区分风险，而这些关键点将直接触及芝麻信用的商业模式。

芝麻信用

日前，支付宝( Alipay )发布了新的社会交流产品圈，意在扩大支付工具的社会交流关系链。 但是，这个横空问世的产品引起了舆论的轩然大波。 在一些社团设置的门槛中，只允许女性发布新闻，男性客户只能奖励和评论芝麻信用低于750的客户不能评论，只能得到报酬。

这项规定使芝麻信用立于风口浪尖。 很多顾客纷纷更新支付宝( Alipay )版本，讨论如何提高芝麻信用分数，甚至出现了一点一点更新分数的攻略，也有领域认为蚂蚁金服涉嫌滥用征信数据。

12月8日，芝麻信用相关负责人在接受21世纪经济新闻记者采访时表示，芝麻信用得分严格限制了在经济信用相关场景中的录用。 芝麻信用分数与经济性评价相关，不做任何道德评价。 我们也不应该据此把人分成三六九等，那只是商家作为风险控制的参考要素。 也发现没有任何证据证明道德可以被量化评价。

现在，支付宝( Alipay )稍稍关闭了打边球引起批评的圈子。 对芝麻信用来说，征信录用的边界在哪里，仍然需要反省。

采用边界

芝麻信用是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，通过云计算、机器学习等技术客观展现个人信用状况，已经成为信用卡、金融、金融、租赁、酒店、租赁、移动、结婚、分类新闻、分类新闻

但是，在某个特定的场景中，其采用也引起过争论。 年9月，芝麻信用分曾面向750多个客户开展营销，这些客户可享受首都机场境内的高速安检通道( cip安检通道)。 活动开始不久，央行就要指导窗口进行这项营销活动，这项服务必须中止。

对此，前述芝麻信用者解释说，芝麻信用在生活场景中的采用，重点是享受先付款后付款的交易相关服务。 边界在哪里，首先取决于两个方面。 一个是顾客是否认可，另一个是经济信用的评价。 如果招聘机构没有效果，就不需要信用分数。

据她介绍，以神州租车免押金租车为例，芝麻信用分在650分以上的顾客免押金，坏账率为千分之一左右。

我们首先负责信用新闻的收集整理加工对外出口，放贷如何解决芝麻信用不参与？ 一些机构自己承担。 因为如果有免押金的服务，招聘者也会相应地扩大。 坏账造成的损失基本上可以从收益中弥补。 另外，他们引进金融机构，将坏账损失变为贷款，进行专业的贷款管理。 这个人进一步说明了。

据她介绍，在采用征信行业，也就是用户授权后，芝麻信用也只收集客户经济信用评估相关的合法、相关、必要的数据，收集客户的聊天、邮件、通话、地理位置等文案，以及客户在社会交流媒体上的发言、各

培养期持续

个人征信默默地走上了公众生活，但短短三年，快速发展已经非常迅速。 值得注意的是，由于芝麻信用得分在贷款和信用卡等场景中被更多地采用，网上也出现了关于刷分的秘籍。 就连小论坛也出现了提高芝麻信用得分的广告。

虽然许多欺诈广告都是由第三方非法中介提供的，但芝麻信用数据的真实性和权威度也成为讨论的焦点。

前面提到的芝麻信用者，所谓的印分秘籍都是假的，千万不要信。 芝麻信用得分是个人信用的综合得分，在单一维度中，无论是疯狂购物，还是反复汇款，对得分的提高都是不可忽视的。 如果投机的话，我们的数据模型也会被识别，会对信用历史产生负面影响。 因此，信用分数没有快速提高分数的做法，也没有互相添加朋友来更新分数的可能性。

此外，恶意刷分数的行为不仅不能提高分数，还可能扣分。

据悉，芝麻信用为之前流传的信用记录不足的人群增加了信用评级，2000多万客户至此获得了金融机构的信用，其中金融信用总额超过1000亿元。

但是，等了将近两年，央行还没有发放个人登记牌照。 但是，前海征信、腾讯征信、考拉征信已经与机构展开合作，着力于各个领域的场景。 相对于个人征信市场的相对空白，公司征信市场的竞争一直很激烈。 央行金融稳定报告显示，截至年底，已向人民银行备案法人信用评级机构112家，不法分子信用评级机构80家。

前述芝麻信用者坦言，市场不是暴利的领域，更像是以商业方式进行公益的事件。 这个行业投资很高，必须对系统进行非常严格的管制和投资，各种产品开发、接口的对接价格非常高。 我们只做新闻对称的工作，既没有放贷也没有利息，我们通过为别人实现价值来服务。 社会诚信体系的建立需要时间，征信市场近年也处于培育期。

目前，芝麻信用对生活场景的采用免费，对金融机构采用收钱模式。 然而，其挑战在于大数据提供的评估能否准确区分风险，而这些关键点将直接触及芝麻信用的商业模式。

另外，要实现市场的成熟，必须贯穿新闻孤岛。 北京大学国家快速发展研究院教授、北大法律经济学研究中心联合主任薛兆丰认为，如果征信机构不共享数据，同一个人或公司的信用状况就会出现差异。 领域的快速发展方向是大机构之间的合作，开放、共享数据，共同提高征信数据的准确性。

来源：UI科技日报