我国网络个人信用信息系统构建研究--以“芝麻信用”为例

单一导致评估过程中个别维度权重设定过高，无法 有效利用全部信息。
传统信用评估体系缺乏动态性,互联网信用评 估依赖间接评估，并且由于数据源单一导致维度依 赖。基于大数据的个人信用评估体系需要综合利用 上述两种信用评估体系的优势,弥补各自缺陷，方能 得到科学合理的评估结果。
（二）基于大数据的个人信用评估体系 本文的创新点在于，综合传统银行信用评估体 系和当前互联网信用评估体系，充分考虑数据丰富 的线上、线下获取途径,提出更具合理性和实践性的 信用评估体系，所提岀的信用评估体系共有六个维 度,包括个人特征、经济能力、消费偏好、社交网络、 信用情况和风险信息,分别由不同的数据源获取，评 估系统更加完善和科学。主要具有以下三个特征： 一是评估动态性。以芝麻信用为例,其评估体系中 除个人特征等静态信息外,还具有支付记录、人脉信 息和网购偏好等动态信息，动态指标使得个人信用 评估具有动态时变性，个人收入情况和信用情况的 动态性能够得以体现,信用评估结果具有时效性,更 加准确和科学。二是指标全面性。除包含银行信用 评估所涉及的比如个人收入和资产信息外 ，人脉关 系是大数据信用评估引入的一个重要指标，能够从 侧面反映个人经济状况和信用记录。三是场景丰富 性。接入互联网平台的用户使用数据 ，譬如购买记 录、网贷信息等，涵盖多种使用场景，可以客观反映 并动态检测用户信用状况。 1. 个人特征 个人特征具体包括年龄、性别、家庭、受教育程 度以及工作情况等，这部分信息需要用户自己填写 ， 进行定期核实。 2. 经济能力 收入和资产可以准确判断个人的经济能力，因 此需要获取月收入、固定资产（房产和汽车）以及金 融投资（如股票和债券）信息。月收入信息可以通过 社保和公积金网站获取，房产和汽车信息可以通过 房管局和车管所获得。金融投资（如股票和债券）信 息可以通过证券公司、基金公司获取。 3. 消费偏好 消费偏好主要包括消费层次和购物习惯。这部 分信息可以通过电商渠道获得,也可以通过信用卡、

个人信用评价体系建立研究一、背景介绍在现代社会中，信用是社会生活中不可缺少的重要元素。

信用在商业交易中，个人生活中都有着广泛应用。

尤其是在金融领域中，信用成为了重要的基础，信用评价体系的建立，有利于银行等金融机构更好地进行信贷业务，个人也可以在此基础上获得更多的贷款、信用卡申请等服务。

二、国内外现状分析1.国外信用评价体系欧美国家对于信用评价体系建设非常重视，各国政府为了规范市场秩序，不断完善信用评价体系。

例如英国的信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion等，针对个人的信用评分系统日趋完善。

美国的信用评价机构则更加多样，包括主要的三大信用评价机构：Equifax、Experian、TransUnion，以及相对较小的FICO、VantageScore等。

2.国内信用评价体系在国内，信用评价机构起步较晚，目前主要有国家信息中心、央行征信中心、芝麻信用等大型信用评价机构。

芝麻信用的出现，大大方便了个人信用查询，也为信用评价体系在国内的建设提供了新思路。

此外，央行征信系统目前可以覆盖个人的信用记录、企业的信用记录以及行政处罚等信用信息，为银行、企业开展信贷业务提供了重要支持。

三、建立个人信用评价体系的必要性1.增强信用的重要性随着市场竞争的加剧，一个人的信用愈发显示出其重要性。

对于金融机构、企业、个人而言，信用评价体系的建立可保证信用体系的正常运转，使得守信者有益、失信者受罚成为自然规律。

2.支撑金融业务的开展个人信用评价体系的建立有助于银行等金融机构更好地开展信贷业务，同时也可以帮助个人获得更多的贷款、信用卡申请等金融服务。

3.培养良好的社会信用体系随着社会的不断进步，完善社会信用体系越来越成为社会共识，社会信用体系的正常运转离不开个人信用体系的健康有序，因此也有利于整个社会信用体系的建设与发展。

四、建立个人信用评价体系的关键因素1.信息的收集与整合在建立个人信用评价体系过程中，信息的收集与整合是最为关键的因素。

4、加强风险管理能力建设。芝麻信用征信通过建立完善的风险管理机制和 数据分析模型，有效地控制了风险的发生。互联网金融企业也应该加强风险管理 能力建设，通过技术手段和数据分析等方式来识别、评估和管理风险。同时，还 可以引入专业的风险管理人员和机构，提高行业的风险管理水平。
四、结论
互联网金融个人征信体系建设是互联网金融健康发展的重要保障之一。通过 以芝麻信用征信为例，我们可以发现拓展数据来源、加强信息披露和信息共享、 制定统一的征信标准和技术规范以及加强风险管理能力建设等措施是建设完善的 个人征信体系的关键。希望本次演示的研究能够为互联网金融个人征信体系建设 提供一定的参考和借鉴价值。
2、提高数据质量。市场化征信机构应该加强数据采集的规范性和准确性， 同时采用先进的数据处理和分析技术，提高数据质量。此外，政府也应该加强对 市场化征信机构的监管，确保其合规运营。
3、推动产品创新。互联网金融个人征信机构应该以满足用户需求为导向， 不断创新产品和服务。例如，可以开发针对不同群体的信用评估模型，提供更加 精准的信用评估服务。
一、芝麻信用征信概述
芝麻信用是阿里巴巴集团蚂蚁金服旗下的一款个人信用评估产品，通过对用 户在互联网上的行为数据进行分析，为个人用户提供信用评估、信用管理等服务。 芝麻信用征信作为国内领先的互联网征信机构之一，其特点如下：
1、数据来源广泛。芝麻信用征信的数据来源非常广泛，包括了用户在淘宝、 支付宝等阿里巴巴集团旗下的互联网平台的消费行为、支付行为、信用记录等数 据，同时也包括了用户在社交媒体、教育、医疗等多个领域的数据。
一、我国互联网个人征信体系建 设背景
在传统征信模式下，个人征信数据主要来源于银行等金融机构。然而，随着 互联网的普及和金融科技的崛起，大量非传统金融机构开始涉足个人金融服务， 传统征信模式已无法满足市场需求。在此背景下，我国互联网个人征信体系应运 而生。

☆金融我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例许凌锋(喀什大学经济与管理学院)摘要：相比起西方发达国家较为成熟的征信业，我国的互联网金融起步校晚但发展迅速，伴随我国的大数据、云计算、人工智能以及“互联网+”等互联网技术的发展，伴随而来的个人征信问题也越来越无法忽视。

关键词：互联网金融；征信；政府主导型征信模式；芝麻信用征信在社会信川体系中的作用不容忽视。

征信在刺激个人信用消费、解决中小企业融资难问题、推进我国金融市场改革等方面有着重要作用。

征信业的发展将为互联网金融保驾护航，互联网金融的大势也将推动征信业的进步，二者相辅相成，密不可分。

一、芝麻信用征信系统案例分析(一)芝麻信用征信系统介绍阿里巴巴的“芝麻信用”作为蚂蚁金服的第三方独立征信体系，其将理财、社交、公共信息等内容融合在一起，属于私营模式•同时也是中国人民银行首批放开个人征信业务的试点单位「花呗用户是通过区块链来收集和存储个人信用，如果用户存在违约行为，造成不良信用记录，那么便会被固定下来无法变更，所以能够较好地提升客户的还款自觉性，同时促使用户提高了对个人征信重要性的认知。

但是由于公司型的私募股权投资基金在收益率上相对较高，因此还是会吸引许多投资者进行投资。

四、私募基金管理人的主要涉及业务类型及税种1•主要业务收入类型⑴管理费收入；⑵投资收益(投资价差)、超额收益分红；⑶取得的投资项目分红；⑷咨询费等其他收入；(5)营业外收入。

2•涉及的主要税种⑴增值税；⑵城建税及教育附加,为增值税的附加税，以增值税应纳税额为计税依据(城建税的税率为7%.3%,1%,地域不同税率不同，教育费附加3%,地方教育费附加2%);⑶企业所得税(25%或其他优惠税率)；⑷印花税；(5)地方性的税费。

公司型基金管理人管理费、咨询费收入增值税一般纳税人按6%,小规模纳税人按3%；股息红利收入为免税收入，不产生增值税纳税义务，不缴纳增值税；非上市公司股权转让不缴纳增值税；上市公司股权转让依照金融商品买卖，按照差额6%缴纳增值税；超额收益归类为投资收益不缴纳增值税，归类为服务或者劳务，按6%或3%缴纳增值税。

大数据征信机构的运作模式及监管对策大数据征信机构的运作模式及监管对策 ————以阿里巴巴芝麻信用为例以阿里巴巴芝麻信用为例以阿里巴巴芝麻信用为例2016年01月12日近年来，随着互联网金融的快速发展，一批专门针对网络信用信息的大数据征信机构相继建立。

2015年1月，阿里巴巴蚂蚁金服旗下的芝麻信用管理公司推出了国内首个个人信用评分——芝麻信用分，用以直观反映用户的信用状况；同时，通过与阿里平台上众多商户以及蚂蚁微贷等开展合作，推广芝麻信用分在个人金融和生活服务领域的应用。

本文将对芝麻信用的运作模式及特点进行分析，并在此基础上，提出促进大数据征信机构规范发展的相关建议。

一、芝麻信用的运作模式芝麻信用的运作模式 （一）基于大数据、云计算技术建立互联网个人信用信息数据库与传统征信机构主要采集信息主体在金融机构的信贷数据不同，芝麻信用管理公司（以下简称芝麻信用）采集的个人信用数据更为广泛。

依托大数据和云计算技术，信用数据来源主要有以下四种：一是阿里巴巴集团下属电商的平台交易数据。

目前淘宝、天猫等阿里巴巴平台上拥有3亿多个人的实名注册用户信息以及超过3700万户小微企业交易信息。

二是蚂蚁金服集团采集的互联网金融数据。

主要包括支付宝、余额宝以及蚂蚁微贷采集的个人信用信息数据。

前两种渠道也是芝麻信用采集信息的主渠道。

三是与阿里集团具有合作关系的外部机构提供的信息数据。

如公安网等公共机构向芝麻信用提供政府公开信息、公安、工商、法院等信息。

此外，部分国内主流P2P 平台，如银湖网、手机贷等与芝麻信用达成数据互换协议，向芝麻信用提供自身网贷数据。

四是用户自我提供的信用数据。

目前芝麻信用正在开辟各类渠道，未来将允许用户主动提供各类信用信息。

（二）以“芝麻信用分”为核心提供个人信用评分服务目前，芝麻信用采用国际上通用的信用评分模式，推出“芝麻信用分”评分服务，并已在阿里部分用户中进行公测。

这也是目前国内首个个人信用评分。

芝麻信用的发展现状及问题探讨刘康文夏成明(江苏财经职业技术学院，江苏淮安223001)摘要：在信息时代，互联网金融行业不断发展，我国开始建立大数据征信机构。

在2015年我国阿里巴巴旗下的芝麻信用管理公司推出芝麻信用分，这是我国首个个人信用评分机制，它可以将用户的信用情况准确地反映出来，同阿里巴巴旗下众多商户和微贷建立合作关系，在个人金融和生活领域被广泛利用。

本文分析了芝麻信用的发展现状及问题，同时提出针对性的发展建议，促进我国个人信用体系市场健康发展。

关键词:芝麻信用；发展现状；发展问题;发展对策中图分类号：F724.6；F832.2文献识别码：A文章编号：2096—3157(2021)02—0163—03近些年我国互联网金融不断发展,但在发展过程中也面临各种风险。

互联网金融主要是利用大数据和云计算等技术,保障资金融通效果。

在互联网时代，结合互联网和个人征信,互联网金融个人征信体系也开始快速发展，进一步完善我国的个人征信行业。

芝麻信用是我国个人征信体系的代表,笔者将通过本文对于芝麻信用的深入分析，明确我国芝麻信用的发展现状，从而提出针对性的发展措施，促进芝麻信用可持续发展。

一、概述芝麻信用发展动因1.市场经济发展的需要发展芝麻信用带动内需，进一步发展相关产业，实现经济繁荣。

芝麻信用为消费者提供资金，在最大程度上满足消费者的消费需求，激发消费者的消费欲望，同时可以提高消费者的消费能力，社会整体消费量因此增加，可以促进我国市场经济健康发展山。

当前我国经济面临转型问题，国内各个行业都要实现转型发展。

芝麻信用主要对消费征信，如果用户芝麻信用分值达到一定数值，在租车等服务中无须再交纳押金，在网购过程中也可以先试再购买,在签证办理过程中也无须再办理证明。

芝麻信用服务当前已经深入到人们生活的各个方面，芝麻信用可以提供准确的信用数据，有利于控制金融产品风险。

2.国家政策支持我国在2015年首次提出“互联网+”概念，并且制定了针对性的行动计划。

个人信用信息服务平台研究及完善措施随着经济社会的发展，个人信用信息服务平台在现代社会中扮演着越来越重要的角色。

个人信用信息服务平台是指为个人提供个人信用报告、信用评分、信用监测、信用芝麻和个人信用奖励等金融服务的综合平台。

随着社会经济的不断进步，个人信用信息服务平台不仅对金融行业有着巨大的影响，还对个人的信用状况和社会发展产生着重要的影响。

研究和完善个人信用信息服务平台的措施显得尤为重要。

一、个人信用信息服务平台的现状分析随着金融行业的快速发展，个人信用信息服务平台在我国得到了长足的发展。

目前，我国已经形成了以人民银行为主监管的个人信用信息共享平台，国内主要的个人信用信息服务平台主要有支付宝芝麻信用、蚂蚁借呗、京东金融等。

这些平台主要通过用户的个人信用信息，为用户提供便捷快速的金融服务，如信用贷款、信用卡申请等。

个人信用信息服务平台也存在一些问题。

个人信用信息的真实性和客观性有待加强。

目前，虚假个人信用信息的出现已经对平台的稳定性和客户的信任度造成了一定的影响。

个人信用信息服务平台在隐私保护方面还不够完善，存在着个人信息泄露和滥用的风险。

个人信用信息服务平台的服务内容和价值还有待进一步提升，满足用户的个性化需求。

针对个人信用信息服务平台存在的问题，需要从以下几个方向进行深入研究：1. 提升个人信用信息的真实性和客观性。

通过建立更加健全的信用信息回溯系统，加大对用户提交信息的核实力度，有效杜绝虚假信息的传播。

加强用户信用记录的完整性和正确性，确保用户个人信用信息的真实性和客观性。

2. 加强个人信息的隐私保护。

建立健全的个人信息保护机制，加强对个人信息的加密和审计，并建立信息使用日志的记录和追溯机制，加强信息滥用违规追究的能力。

3. 完善个人信用信息服务平台的服务内容和价值。

深入了解用户需求，不断推出新的信用服务产品，并不断优化平台的用户体验，提高个人信用信息服务的普及性和有效性。

1. 加大信息安全技术的研发和应用。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，个人征信评估逐渐成为现代社会不可或缺的金融服务。

而基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系，更是成为了行业发展的新趋势。

本文以芝麻信用为例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。

二、背景介绍芝麻信用是阿里巴巴集团旗下的个人征信机构，依托于阿里巴巴的电商平台及庞大的用户群体，通过收集和分析用户的互联网行为数据，为用户提供个人信用评估服务。

其核心价值在于利用大数据技术，对用户的网络行为进行深度挖掘和分析，从而实现对个人信用的全面、客观、准确的评估。

三、体系构建（一）数据来源芝麻信用的数据来源主要包括用户在网络平台上的行为数据、交易数据、社交数据等。

这些数据涵盖了用户的购物、支付、社交、出行等多个方面，为信用评估提供了丰富的信息基础。

（二）数据处理与分析在收集到用户数据后，芝麻信用通过先进的大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、加工、分析和挖掘。

这包括对数据的筛选、去重、格式化等处理，以及利用机器学习、人工智能等技术对数据进行深度分析。

（三）信用评估模型基于处理和分析后的数据，芝麻信用建立了完善的信用评估模型。

该模型综合考虑了用户的消费能力、还款能力、社交关系等多个因素，通过算法对用户的信用进行全面、客观的评估。

（四）信用评分与反馈最后，芝麻信用根据评估结果为用户生成信用评分，并提供信用报告。

同时，芝麻信用还将用户的信用信息反馈给相关机构，为金融机构提供决策支持。

四、体系优势（一）数据丰富性基于互联网行为数据的个人征信评估体系具有数据丰富性的优势。

通过收集用户在多个平台的行为数据，可以更全面地了解用户的消费习惯、还款能力、社交关系等信息，从而提高评估的准确性。

（二）实时性互联网行为数据具有实时性的特点，可以及时反映用户的最新情况。

因此，基于互联网行为数据的个人征信评估体系可以实时更新用户的信用信息，提高评估的时效性。

正性 。
３ 大 数 据 下 征 信 业 的建 议 和 措 施
３ ． １ 加・ 陕完善征信组 织体 系 应整合金融机构 、政府和互联 网信息 ，使 中国征信行业 达到开放 、统一 、精准度高 的标准 。有关部 门应该推动提 升
２ ． ２ 法律法规 的不健 全导致个人隐私容易被泄露 目前 ，我 国法律法规不够健全 ，在个人的隐私保护方 面 没有 相关的法律 ，对 于数据是 否威 胁到个人的隐私权 ，严重
云 技 术 来 获 取 数 据 ，拥 有 超 大 规 模 数 据 ，但 目前 网 络 数 据 是 数 据 的 主 要 来 源 ，其 服 务 的 范 围 大 部 分 集 中 在 网 络 用 户 ，且 对 用 户 的 线 下 行 为 有 所 缺 失 ， 仅 仅 通 过 网 络 的 采
征信渠道 ，所 以大数 据征信在我 国征信体 系的发展 过程 中具
缺乏 明确 的界 限和 法律规定 。大数据征信在采 集 、存储 个人 信息数据 的过程 中，很容易受 到网络病毒 、木 马及黑 客ｌ 的攻
击 ，出 现 安 全 漏 洞 导 致 信 息 泄 露 。
２ ． ３ 数据采集 维度不够完善
影响 大数据征信 采集 的数 据维度 的全 面性 和模 型 的精 准性 主要 有两个 方 面。一方 面 ，尽 管 大数据 征信 平 台借助
前 进 ，循 序 渐 进 地 推 进 。
产生借助他人 消费来 提升个 人信用的行为 ，这样就会造成对 数据可信性 的冲击 ，降低征信数 据的可信性 。另外 ，互 联网
的虚拟性 又给数据 的来 源罩上了一层面纱 ，加之监督机制很 难落实 。其数据处 理与评分 模型属 于不予公 开 的商业 秘 密 ， 数据产生 过程无法 得到有效监督 ，信 用数据的产生过程不透 明，极大可能会 出现 内部人员篡 改数 据 ，被要求刻 意美 化数 据 ，对数据进 行造 假 ，这 样就 很难 保证数 据 的 可靠性 与 公

基于大数据的征信评价体系研究李翠【摘要】在大数据、云计算以及移动支付等信息技术的高速发展下,传统的征信体系难以满足现代互联网金融的发展需求,与此同时基于大数据背景的互联网征信体系应运而生.本文先从大数据征信产生的背景出发,简述了国内外大数据征信的发展现状,剖析了大数据征信数据的来源及特点,并比对了目前主流的几种征信评分模型,介绍了以芝麻信用为例的大数据征信应用领域,最后对大数据征信体系的发展提出了几点建议,希望对我国大数据征信体系的发展起到积极的推动作用.【期刊名称】《广西政法管理干部学院学报》【年(卷),期】2018(033)003【总页数】4页(P122-125)【关键词】大数据;征信;评价模型;芝麻信用【作者】李翠【作者单位】广西政法管理干部学院信息工程系,广西南宁530022【正文语种】中文【中图分类】F832.4引言近年来，随着大数据、云计算、移动支付等信息技术的发展，互联网金融在我国掀起了一股新的浪潮。

互联网金融将信息技术和传统金融业相结合，应用于生活的各个领域，从教育、科技、医疗到交通运输。

在互联网金融快速生长的同时，大量网贷公司“倒闭潮”，问题P2P平台数不断攀升，“安心金融”“徽金所”先后停业，“e租宝事件”的出现，均暴露出传统的征信体系已经难以满足互联网金融发展的需求，大数据征信体系的不完善已成为制约我国互联网经济发展的主要因素。

因此，进行大数据背景下的互联网征信体系研究，进一步开展征信模型的构建，对创造良性的互联网金融环境，实现我国经济可持续发展具有重要意义。

一、国内外大数据征信的发展现状国外早在19世纪50年代开始研究征信，美国Fair Isaac公司成立了著名的FICO 评分体系，开始利用数据进行信用评分。

FICO体系主要通过客户的信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户5个维度来评定客户的信用得分，贷款方可以根据客户的评分来决定是否发放贷款[1]。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已逐渐渗透到社会生活的各个领域。

在此背景下，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系显得尤为重要。

芝麻信用作为我国征信领域的先行者，通过挖掘并有效利用用户的互联网行为数据，实现了个人信用评估体系的构建与优化。

本文将围绕芝麻信用的实践案例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。

二、用户互联网行为数据概述用户互联网行为数据主要包括用户在互联网上产生的各类行为记录，如网络购物、社交互动、网络服务使用等。

这些数据具有海量性、实时性、多样性等特点，为个人征信评估提供了丰富的信息来源。

通过对这些数据的挖掘和分析，可以更全面地了解用户的信用状况，为信用评估提供有力支持。

三、芝麻信用及其征信评估体系芝麻信用是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，通过分析用户在阿里巴巴集团及蚂蚁金服旗下的购物、转账、理财、还款等行为数据，对个人信用进行评估。

其征信评估体系主要包括数据采集、数据处理、模型评估、结果应用等环节。

其中，数据采集和数据处理是基础，模型评估是核心，结果应用是目的。

四、基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设（一）数据采集与处理在数据采集方面，征信机构需要与各类互联网企业合作，获取用户的各类行为数据。

在数据处理方面，需要对数据进行清洗、去重、转换等操作，以便后续的模型评估。

此外，还需要对数据进行隐私保护处理，确保用户信息安全。

（二）模型评估模型评估是个人征信评估体系的核心环节。

通过建立合适的信用评估模型，将用户的互联网行为数据转化为信用评分。

常见的模型包括逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。

这些模型可以根据用户的消费习惯、社交关系、网络服务使用情况等因素，综合评估用户的信用状况。

（三）结果应用信用评分结果可以广泛应用于金融、电商、交通、医疗等领域。

例如，在金融领域，银行可以根据用户的信用评分决定是否发放贷款以及贷款额度；在电商领域，电商平台可以根据用户的信用评分提供相应的优惠政策。

一
、
芝麻信用 概况
的优势 的基础上 ，积极 尝试前沿 的随机 森林 、 决
（ 一） 在数据来源上。 芝麻信用的数据来源主 要 包括 三个方面 ： 第一是 阿里体 系 内的数据 。从 渠道的角度来分 ， 其电商交易数据来 自阿里巴巴 体系 ， 互联网金融数据则来 自蚂蚁金服 ； 第二是 外部合作 机构提 供 的数 据 。 对于外部 数据 的获取 主要有 两种方式 ， 政府方 面 的数 据 以购买方 式获 取为主， 包括工商、 学历学籍部门、 法院、 公安 、 电 力、 煤气 公 司等公共事业 机构 。 另外 ， 一些本 身具 有 大数 据积 累 的商业 公 司也 是芝 麻信 用 的合 作 对象， 比如运营商、 Ｐ ２ Ｐ 公司等 ， 这部分可能会通
和价值 。本文对芝麻信用概 况及特点进行 了全面论 述， 并深入剖析 了其存在的 问题 ， 最后提 出
了促 进大数据征信机构规范、 健康发展 的相关建议 。
关键 词 ： 芝麻 信 用 数 据 信 用评 分 征 信 产 品
中图分类号 ： Ｆ ８ ３ ２ ． １ 文献标识码 ： Ａ
文章编号 ： １ ｏ ０ ３ — ７ ９ ７ ７ （ ２ ０ １ ６ ） １ １ － ０ ０ ７ ３ － ０ ３
互联 网 ＋大数据模 式下 的征信
以芝麻信用为例
才 晓 阳
（ 中国人 民银行 白山市中心支行 吉林省 白山市 １ ３ ４ ３ ０ ０ ）
内容摘要 ： 芝麻信用作为蚂蚁金服旗 下独立的第三方信 用评 估及 管理机 构 ， 通过运用 大数
据、 云计 算及机 器学 习等技术 ， 客观呈现 个人的信 用状 况 ， 并 已在 消费金融、 信用卡 、 租房 、 租 车、 酒店等 多个金融与 生活类场景 为用户、 商户提供信 用服务 ， 让其 能够享受信用带来的便利

我国征信体系建设研究综述作者：宋晓云来源：《西部论丛》2020年第01期摘要：征信系统作为整个金融业的基础设施，对金融业的健康运行至关重要，金融科技和征信体系是相辅相成的关系。

而金融是一切社会活动的基础，因此加强征信体系建设对国家经济社会发展意义重大。

本文通过对现有大量关于征信的文献进行述评，分析我国征信体系建设的现状、问题及建议，力争为相关研究人员提供一些可用之处。

关键词：征信体系;征信机构;评级机构;互联网征信一词历史悠久，几千年前的《左传》里就有“君子之信，信而有征”，意思就是一个人的信用问题，时间久了就会得到验证的。

也就是说一个人的信用问题可以通过时间来进行验证，在当今来说，征信调查正是此，由可信度高的第三方机构或者中央银行来对法人或自然人的个人与征信相关信息进行收集、整理和加工，从而通过征信报告的形式展现个人近期的信用情况。

随着互联网金融以及农村金融的快速发展，人与人之间的交易跨越了时间和距离，因此，征信采集的重要性越来越凸显。

目前，我国征信体系建设已取得了阶段性成果，但仍存在许多问题，本文通过综述学者关于我国征信体系建设的研究成果，为我国征信体系未来发展做出相应参考。

一、我国征信体系建设的重要性“信用”又被认为“个人经济身份证”，随着互联网技术的快速发展，互联网金融也已渗透到个人的日常生活中，互联网金融同传统金融一样存在着风险，主要风险是信息不对称导致，由于互联网具有普惠性和全球性，因此会放大信息不对称所造成的风险，因此，“信用”即“个人经济身份证”的作用越显重要，创建完善个人征信体系迫在眉睫（吕真、张浩，2019）。

一般来说，征信按照被征信群体来划分，可以划分为大学生群体、农民群体、一般社会群体、企业等等。

在国外，个人信用作为个人参与经济社会的“通行证”，在我国，建设社会信用体系是党中央、国务院提出的重大战略决策，在党的十八大报告、十九大报告、十九届三中全会、十九届四中全会报告中多次涉及到“信用监管”、“信用体系建设”等词语，这说明信用体系建设已上升到国家的顶层设计战略。

芝麻分析报告引言本报告旨在通过对芝麻分进行深入分析，为个人和企业了解芝麻分及其应用提供参考。

首先，我们将介绍芝麻信用及其背后的技术和数据来源，然后详细解释芝麻分的计算方法和应用场景。

最后，我们将探讨芝麻分在个人信用评估和风险管理方面的潜力。

芝麻信用概述芝麻信用是由中国支付宝推出的一种个人信用评估系统。

它通过对个人的支付宝账户、社交网络、消费行为等多个维度的数据进行分析，以便评估个人的信用水平。

芝麻信用使用了大数据和机器学习算法来生成一个分数，即芝麻分，用于衡量个人的信用状况。

技术和数据来源芝麻信用的背后是一套复杂的技术和数据来源。

首先，芝麻信用收集了个人的支付宝账户信息，包括账户余额、交易记录、借贷行为等。

其次，芝麻信用还利用了个人的社交网络数据，例如朋友圈互动情况、社交关系的强度等。

此外，芝麻信用还借助第三方数据源，如信用卡还款记录、公共事业缴费记录等来丰富个人信用的维度。

芝麻信用采用了各种机器学习算法来处理这些数据，并根据一系列指标来计算芝麻分。

这些指标包括个人收入稳定性、还款能力、社交影响力等。

算法不断优化，以提高芝麻分的准确性和可靠性。

芝麻分的计算方法芝麻分的计算方法是芝麻信用的核心部分。

芝麻信用根据不同的计算方法得出每个人的芝麻分。

以下是一些常用的计算方法：1.经典分数计算方法：该方法使用算法根据用户的支付宝账户数据和个人信息进行计算，给出一个综合分数。

这个分数反映了个人的信用水平。

2.行为分数计算方法：该方法基于用户在支付宝上的行为，如购物支付、账单缴纳、借贷消费等，来计算芝麻分。

这个分数主要反映了个人的消费行为和还款能力。

3.社交分数计算方法：该方法根据用户在社交网络上的活动、好友互动情况以及社交关系的强度来计算芝麻分。

这个分数主要反映了个人的社交影响力。

芝麻信用将上述计算方法综合考虑，生成一个综合分数作为用户的芝麻分。

芝麻分的范围通常为300-850分，分数越高代表个人信用越好。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已经深入到社会生活的各个领域。

在金融领域，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系已成为一种新的信用评估模式。

芝麻信用作为国内领先的征信机构，其基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系的建设与运营，为金融行业提供了新的思路和方向。

本文将围绕芝麻信用的个人征信评估体系建设展开分析，探讨其运作机制、优点与挑战。

二、芝麻信用个人征信评估体系的建设1. 数据来源与处理芝麻信用的数据来源广泛，包括用户在电商平台、社交网络、生活服务等多个领域的行为数据。

通过对这些数据进行采集、清洗、加工和处理，形成征信评估的基础数据。

这些数据包括用户的消费行为、社交关系、信用记录等，都是评估个人信用的重要依据。

2. 评估模型芝麻信用采用多种评估模型，包括信用评分模型、风险评估模型等。

通过分析用户的行为数据，对用户的信用进行量化评估。

其中，信用评分模型是核心，通过综合分析用户的信用历史、行为偏好、履约能力等因素，给出信用评分。

风险评估模型则用于评估用户的违约风险，为金融机构提供决策依据。

三、芝麻信用体系的优点1. 数据丰富：芝麻信用拥有丰富的数据来源，能够全面反映用户的信用状况。

2. 实时性强：基于互联网的数据采集和处理，能够实时更新用户的信用状况。

3. 客观公正：通过数据分析和模型评估，实现信用评定的客观性和公正性。

4. 便捷快速：用户无需提供繁琐的纸质材料，即可快速获取信用评分。

四、芝麻信用体系的挑战与未来发展1. 数据安全与隐私保护：在大数据时代，如何保障用户数据的安全和隐私成为亟待解决的问题。

芝麻信用需加强数据安全措施，保护用户隐私。

2. 模型优化与创新：随着金融市场的变化和用户需求的变化，芝麻信用需不断优化评估模型，提高评估的准确性和可靠性。

同时，积极探索新的评估方法和手段，以满足市场的多样化需求。

3. 拓展应用场景：芝麻信用可进一步拓展应用场景，如将个人征信评估体系应用于企业征信、供应链金融等领域，提高征信服务的广度和深度。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，大数据技术为各行各业带来了巨大的变革。

在金融领域，个人征信评估作为评估个人信用状况的重要手段，正逐渐由传统的信用评估体系向基于互联网行为数据的评估体系转变。

芝麻信用作为国内领先的互联网征信平台，其成功应用互联网行为数据对个人征信进行评估的案例，为整个行业提供了宝贵的经验。

本文将基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析，以芝麻信用为例，探讨其评估体系的建设、应用及未来发展趋势。

二、芝麻信用背景及发展芝麻信用是蚂蚁集团旗下的征信平台，依托于阿里巴巴集团的庞大用户群体和丰富的互联网数据资源，通过分析用户的网购、支付、社交等行为数据，对个人信用进行评估。

芝麻信用的出现，打破了传统征信的局限性，使得个人信用评估更加全面、客观、实时。

三、基于互联网行为数据的个人征信评估体系的建设1. 数据来源与采集：芝麻信用的数据来源广泛，包括但不限于用户的网购记录、支付记录、社交行为等。

通过大数据技术，实现对这些数据的实时采集和整合。

2. 数据处理与分析：通过对采集到的数据进行清洗、筛选、分析等操作，提取出有用的信息，如用户的消费习惯、还款能力等。

3. 信用评估模型：芝麻信用采用先进的机器学习算法，建立信用评估模型。

该模型根据用户的互联网行为数据，综合分析用户的信用状况，给出相应的信用评分。

4. 风险控制：在评估过程中，芝麻信用注重风险控制，通过建立完善的风险控制机制，确保评估结果的准确性和可靠性。

四、芝麻信用应用分析芝麻信用在金融领域的应用广泛，如贷款审批、信用卡申请等。

通过分析用户的信用状况，为金融机构提供决策依据。

此外，芝麻信用还广泛应用于共享经济领域，如共享单车、共享汽车等，通过评估用户的信用状况，降低违约风险。

五、未来发展趋势及挑战随着技术的发展和互联网的普及，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系将越来越完善。

AND TRADE我国个人信用评估体系优化研究———以芝麻信用评分体系为例荀涵梓（新疆财经大学金融学院，乌鲁木齐830012）摘要：近年来，互联网金融快速发展，使得个人的消费习惯也在发生改变，传统的线下征信系统已经不足以满足个人信用体系评估所面临的问题。

以芝麻信用等为代表的网络个人信用评估体系的需求日益增长，利用网络大数据和先进技术优势解决了部分个人信用评估问题，但仍然存在不足。

现就我国个人信用评估方法、芝麻信用评分体系存在的问题进行分析，提出完善用于个人信用评估的基础数据库；建立科学的个人信用评估指标体系和评估模型；加大个人信用评估专业人才培养的力度等优化措施。

关键词：个人信用；信用评估；个人信用评估中图分类号：F832.479文献标识码：Ａ文章编号：1005-913X （2019）08-0090-02收稿日期：2019-04-22作者简介：荀涵梓(1996-)，女，乌鲁木齐人，硕士研究生，研究方向：金融学。

一、引言随着中国经济的快速发展，个人信贷业务发展迅速,住房按揭、汽车贷款、教育贷款、信用卡等各种个人消费贷款的规模也在迅速扩大，并逐步成为中国各商业银行等金融机构扩大业务份额、提高利润增长点以及国家拉动内需的一个重要途径。

然而信贷主体个人信用的缺失导致银行面临极大的风险,并成为信贷业务发展壮大的主要障碍。

二、个人信用评估方法简介（一）判别分析法判别分析法又称“分辨法”，是在分类确定的条件下，根据某一研究对象的各种特征值判别其类型归属问题的一种多变量统计分析方法，是最早应用于个人信用评估之中的。

其优点是便于理解与应用。

缺点是对数据要求高，在评估模型中许多指标不能做到非定性、连续、线性相关、对称，所以所得到的数据预处理起来相对困难，得出结果易出现偏差。

（二）logistic 回归分析法logistic 回归分析法作为一种概率模型，可用于预测某事件发生的概率，主要解决的是二值变量的预测或分类问题。