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“芝麻分”是如何计算得出的?阿里系数据占30%
蚂蚁金服首席信用数据科学家俞吴杰以及芝麻信用商务拓展负责人邓一鸣向证券时报进行了说明。从美国经验来看,美国三大征信局均采用了“FICO分”的基础模型。据俞吴杰介绍,“芝麻分”的数据来源包含5个维度——由信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系综合计算得出,并参考了FICO分的评分模式。
外界对“芝麻分”的质疑不少,比如采集数据单一的问题。如果仅采集用户在阿里生态系统里的信息,“芝麻分”将沦为“淘宝分”或“支付宝分”。对此,邓一鸣回应称,从渠道来看的话,“芝麻分”的电商数据来自阿里巴巴体系,互联网金融数据则来自蚂蚁金服,还有部分数据来自众多公共机构及合作伙伴,也有用户自主提交的数据,例如结婚证、房产证等,未来阿里系数据仅会占30%~40%权重。
生活类服务是拓展方向
传统的征信数据一般应用于信贷行业,贷款机构凭借个人征信报告判断信用风险,决定是否贷款、贷款额度、期限及预期年化利率等,“芝麻分”未来能实际应用于哪些场景?
邓一鸣表示,未来网贷(P2P)、银行等肯定是芝麻信用的主要客户,他们十分欢迎在自身掌握的信用数据之外再综合其他信用数据的参考,以便更好控制风险。
不过邓一鸣强调,信用的价值远远不止于贷款,征信不但能应用于金融行业,生活类服务也是拓展方向。
会不会衍生出“刷信用”的恶劣行径?
俞吴杰回答称,外界是绝对无法获悉芝麻信用的评分内核的,一方面这属于商业机密;另一方面内核泄露会导致刷分行为,让一些别有用心的人获得本来没条件获得的服务(如贷款)。
首先,央行对征信机构的运营有很严格的规定,不当使用个人征信数据会遭到严厉处罚,例如绝对不会采集宗教信仰、基因、病史等法律禁止的信息;其次,商家每次查询个人“芝麻分”之前都会第一时间推送给个人以进行授权,且这些请求通常都是个人使用某种服务时才会发起(例如租车时申请免押金);再次,芝麻信用员工中80%是专业技术人员,内部建立了严密的防火墙,且人员严格按照权限划分,系统也将实时监测数据调用情况。
芝麻信用开启了民间机构征信的先河,其发展完善将是一个漫长的过程。
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