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

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《2024年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》范文

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《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迅猛发展,大数据技术已经渗透到社会生活的各个领域。

个人征信作为衡量个人信用状况的重要依据,其评估体系正逐渐从传统的金融数据转向更为广泛的互联网行为数据。

本文以芝麻信用为例,深入分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设,探讨其发展现状、存在的问题及未来发展趋势。

二、个人征信评估体系的发展背景个人征信评估体系是指通过收集、整合和分析个人信用信息,对个人信用状况进行综合评价的体系。

随着互联网的普及和大数据技术的应用,个人征信评估体系逐渐从传统的金融数据扩展到互联网行为数据。

这些数据包括但不限于网络购物、社交网络、网络支付、搜索记录等,为个人征信提供了更为丰富和全面的数据来源。

三、芝麻信用及其应用芝麻信用是阿里巴巴集团旗下的一家独立第三方征信机构,其核心是利用用户在阿里巴巴旗下各平台的互联网行为数据,进行信用评估。

芝麻信用分是其主要产品,通过分析用户的网购、支付、社交等行为数据,综合评估用户的信用状况,为金融机构提供信贷决策参考。

四、基于互联网行为数据的个人征信评估体系建设(一)数据来源与收集基于互联网行为数据的个人征信评估体系,数据来源广泛。

除了常见的网购、社交、支付等数据外,还包括用户的搜索记录、浏览记录、消费习惯等。

这些数据的收集需要依靠大数据技术和云计算技术,对海量数据进行高效处理和分析。

(二)数据处理与分析收集到的数据需要进行清洗、整合和分析。

通过机器学习和人工智能技术,对用户的行为数据进行深度挖掘和分析,提取出有用的信用信息。

同时,还需要建立数据模型和算法,对用户的信用状况进行综合评价。

(三)评估体系构建在数据处理和分析的基础上,建立个人征信评估体系。

该体系需要综合考虑用户的个人信息、行为数据、社交关系等多方面因素,对用户的信用状况进行全面评价。

同时,还需要建立相应的监督机制和风险控制机制,确保评估结果的准确性和公正性。

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

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

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——以芝麻信用为例随着互联网的快速发展和人们数字化生活的普及,个人征信评估变得越来越重要。

在传统个人征信体系中,信用记录往往依赖于银行、电商和其他金融机构的数据,而这些数据仅仅关注个人的财务状况和信贷历史。

然而,随着互联网的兴起,越来越多的个人行为在网络上留下痕迹,这些数字痕迹可以被用来构建个人信用评估体系。

本文以蚂蚁金服旗下的芝麻信用为例,对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系进行分析和讨论。

芝麻信用作为中国领先的信用评估机构,基于阿里巴巴集团旗下的支付宝平台,通过挖掘用户在互联网上的行为数据,为用户提供信用评分和信用服务。

芝麻信用的核心理念是“让诚信可信”,通过定义和衡量个人对借贷和消费行为的信用度,帮助金融机构和商家为个人提供更好的信用信贷服务。

个人互联网行为数据包括支付行为、借贷行为、电商消费行为、社交网络行为等。

芝麻信用通过对这些行为数据的分析和挖掘,构建了多种信用评分模型,包括借贷风险评估、信用消费评估、信用交易评估等。

这些模型综合考虑了多个因素,如信用历史、还款能力、消费偏好等,从而更全面地评估个人的信用状况。

首先,芝麻信用通过用户的支付行为数据评估个人的还款能力。

在互联网上,支付行为越来越多地依赖于移动支付平台,用户的支付记录可以反映其还款能力。

通过分析用户的还款记录、借贷历史等因素,芝麻信用可以评估个人的还款能力和借贷风险。

这为金融机构提供了更准确的信贷评估和风险控制手段。

其次,芝麻信用利用用户的电商消费行为数据来评估个人的消费信用。

在大数据时代,个人的消费行为越来越多地在线上进行,用户购买行为可以反映其消费偏好和消费能力。

芝麻信用通过分析用户的消费记录、商品偏好等因素,为用户提供个性化的信用服务和推荐。

此外,芝麻信用还关注用户的社交网络行为数据。

在社交网络上,用户的行为可以反映其社交关系和社区影响力。

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践近年来,随着互联网技术的快速发展,大数据正成为各行各业的新宠。

作为中国最大的电商企业之一,阿里巴巴集团早早就意识到了大数据的重要性,并在公司战略中确立了以大数据为核心的发展方向。

本文将探讨阿里巴巴集团在大数据战略方面的实践,并重点介绍其在征信领域的应用。

阿里巴巴集团的大数据战略阿里巴巴集团成立于1999年,起初只是一个简单的B2B电子商务平台,但随着业务的不断拓展,阿里巴巴逐渐积累了大量的交易数据和用户行为数据。

随着互联网技术的进步,阿里巴巴集团开始认识到这些数据的价值,并将其视为公司核心竞争力的来源。

因此,阿里巴巴在2011年正式确立了大数据战略,将其作为公司的战略目标之一。

阿里巴巴集团的大数据战略主要包括以下几个方面:1. 数据中心建设:阿里巴巴集团投资了大量资源用于建设数据中心,用以存储和处理数据。

通过建设自己的数据中心,阿里巴巴可以更好地掌握和管理数据,提高数据安全性和稳定性。

2. 数据挖掘和分析:阿里巴巴利用自身所拥有的海量数据进行挖掘和分析,以获取潜在的商业机会和消费者需求。

通过对数据的深度分析,阿里巴巴能够更好地了解用户的行为和喜好,从而为其提供个性化的产品和服务。

3. 人工智能技术的应用:阿里巴巴在大数据战略中积极探索人工智能技术的应用。

通过人工智能技术,阿里巴巴可以更好地处理和利用大数据,为用户提供更智能、高效的服务体验。

阿里巴巴集团的征信实践征信是指通过收集、整理和分析个人或企业的信用信息,评价其信用状况的一种方式。

传统的征信体系往往依赖于少量的数据来源和繁琐的手工操作,效率低下且不够准确。

然而,阿里巴巴集团凭借其庞大的交易数据和海量的用户行为数据,正在对征信领域进行革新式的实践。

阿里巴巴集团在征信实践方面的主要探索如下:1. 芝麻信用:阿里巴巴集团推出了芝麻信用体系,通过对用户的消费行为和信用记录进行分析,为用户提供信用评分。

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《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,大数据技术被广泛应用于各个领域。

其中,个人征信评估体系的建设显得尤为重要。

它不仅关乎金融风险控制,也深刻影响着社会信用体系的构建。

芝麻信用作为国内领先的征信评估机构,其基于用户互联网行为数据的评估模型备受关注。

本文旨在分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设,以芝麻信用为例,探讨其建设过程、评估方法及未来发展趋势。

二、用户互联网行为数据在个人征信评估中的重要性在数字化时代,用户互联网行为数据已成为个人征信评估的重要依据。

这些数据包括但不限于网络购物、社交网络、网络服务使用等行为所产生的大量信息。

这些数据能够全面反映一个人的信用状况、消费习惯、社交关系等多方面信息,为个人征信评估提供了丰富的数据支持。

三、芝麻信用征信评估体系建设芝麻信用作为国内领先的征信评估机构,其基于用户互联网行为数据的评估模型具有很高的参考价值。

芝麻信用通过收集用户在阿里巴巴集团旗下各平台的行为数据,包括购物、支付、社交、出行等多个方面,构建了一个全面的信用评估体系。

在这个体系中,用户的每一次行为都会被记录并转化为信用分数,从而形成一个动态、实时的信用评估结果。

四、评估方法与模型芝麻信用的评估方法主要包括数据分析、机器学习、人工智能等技术手段。

通过对用户行为数据进行深度挖掘和分析,构建出多个评估模型。

这些模型能够全面反映用户的信用状况,包括但不限于消费能力、还款能力、社交关系等方面。

同时,芝麻信用还采用了实时更新的方式,确保评估结果的准确性和实时性。

五、应用场景与影响芝麻信用的征信评估体系已广泛应用于金融、电商、社交等多个领域。

在金融领域,银行、保险公司等机构纷纷采用芝麻信用评分作为贷款、保险等业务的审批依据。

在电商领域,芝麻信用评分也成为了商家评价用户信用的重要手段。

此外,芝麻信用还为政府、企业等提供了数据支持和服务,推动了社会信用体系的构建。

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践随着互联网的快速发展,大数据已逐渐成为企业竞争的核心要素之一。

而阿里巴巴集团作为中国最大的互联网公司之一,充分认识到大数据的价值和潜力,并在其业务中广泛应用大数据技术。

特别是在征信领域,阿里巴巴集团采用创新的大数据模式,实现了对个人信用的评估和征信服务的提供,为中国的金融行业带来了革命性的变化。

阿里巴巴集团的大数据战略主要包括两个方面。

首先,阿里巴巴通过用户购买、搜索、浏览、评论等多种行为数据的收集和分析,建立了庞大的用户数据库,包含海量的个人信息和行为记录。

这些数据不仅能够为商品销售提供精准的个性化推荐,还可以通过对用户行为的分析来评估个人信用水平。

其次,阿里巴巴以支付宝为基础,通过金融科技的手段,获取了大量的用户信用数据。

支付宝的在线支付、信用借贷、蚂蚁借呗等金融服务为阿里巴巴集团提供了大量的信用行为数据,为个人信用评估提供了可靠的依据。

这两方面的数据共同支撑了阿里巴巴集团在征信领域的实践。

阿里巴巴集团在征信领域的实践主要表现在两个方面。

首先,阿里巴巴集团通过大数据技术,建立了以个人信用评估为核心的征信体系。

通过对用户在阿里巴巴旗下平台上的多维度数据进行分析,包括但不限于购买行为、支付行为、信用借贷行为等,阿里巴巴可以对个人的信用水平进行评估,并生成相应的信用评分。

这一信用评分既能为用户提供诚信担保服务,也可以作为金融机构决策的参考依据。

其次,阿里巴巴集团利用大数据技术,开展了信用借贷和消费金融服务。

通过对用户的消费行为、个人信用评估等信息的分析,阿里巴巴可以为用户提供个性化的信贷产品和消费金融服务,满足用户的多样化金融需求。

阿里巴巴集团的大数据战略与征信实践在中国金融行业中带来了革命性的变化。

一方面,阿里巴巴集团通过个人信用评估和征信服务的提供,提高了金融机构的信贷决策能力,降低了贷款风险。

个人信用评估的引入实现了对个体的全面评估,打破了传统金融中以抵押品为主要评估依据的模式,为小微企业等难以提供抵押品的个体创业者提供了更多的融资机会。

我国互联网个人征信体系的建设研究以芝麻信用为例

我国互联网个人征信体系的建设研究以芝麻信用为例

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。

我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例

我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例

☆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——以阿里巴巴芝麻信用为例

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

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。

《2024年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》范文

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《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。

大数据征信的难题及建议——以芝麻信用为例

大数据征信的难题及建议——以芝麻信用为例
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

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《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。

基于大数据的个人信用评估问题研究——以“芝麻信用”为例

基于大数据的个人信用评估问题研究——以“芝麻信用”为例

基于大数据的个人信用评估问题研究——以“芝麻信用”为例基于大数据的个人信用评估问题研究——以“芝麻信用”为例发表时间:2019-08-08T16:04:57.470Z 来源:《知识-力量》2019年9月36期作者:李林鞠张玉华[导读] 在现代经济发展体系中,互联网金融是促进经济增长的新引擎,而其依托大数据和云计算发展,在研究互联网金融的过程中,首先要对互联网金融信用体系进行研究,大数据征信是现代互联网信用体系发展的核心,结合大数据理念建立和完善个人信用评估模型,对于分析和把握信用风险意义重大。

因此,本文以芝麻信用为案例作分析,讨论了在大数据金融下个人信用评估的发展。

(重庆工商大学,重庆 400060)摘要:在现代经济发展体系中,互联网金融是促进经济增长的新引擎,而其依托大数据和云计算发展,在研究互联网金融的过程中,首先要对互联网金融信用体系进行研究,大数据征信是现代互联网信用体系发展的核心,结合大数据理念建立和完善个人信用评估模型,对于分析和把握信用风险意义重大。

因此,本文以芝麻信用为案例作分析,讨论了在大数据金融下个人信用评估的发展。

关键词:大数据金融;个人信用评估;芝麻信用一、传统的个人信用评估个人、企业信用评估是整个社会金融业务开展及信贷审批的关键环节,是信用风险管理的核心。

以主观判断和定性分析为主的信用评估模式存在着效率低、成本高、准确性低等缺点,已不能满足个人、企业零售业务快速、多样化发展的需要。

从背景来看,芝麻、腾讯、考拉征信在互联网大数据征信方面有优势,鹏元、中诚信、中智诚是传统的征信企业。

传统的信用评估手段存在信息处理不全、数据不透明等局限,不能有效利用信息时代下数据的多源性、多维性,缺乏从全局的角度来综合考虑个人的信用问题且传统征信模式下,主要考察拥有信贷历史、活跃信用记录的人群,大量的弱势群体无法覆盖。

因此,基于大数据的个人信用评估研究迫在眉睫。

二、大数据金融时代下的个人信用评估2.1大数据金融的概念大数据金融是指集合海量非结构化数据,通过对其进行实时分析,可以为互联网金融机构提供客户全方位信息,通过分析和挖掘客户的交易和消费信息掌握客户的消费习惯,并准确预测客户行为,使金融机构和金融服务平台在营销和风控方面有的放矢。

大数据个人信用体系模型及案例综述

大数据个人信用体系模型及案例综述

大数据个人信用体系模型及案例综述在大数据时代,个人信用体系逐渐成为评估个体信用状况的重要工具之一。

大数据个人信用体系模型通过收集和分析丰富的个人行为数据,能够全面而客观地评估个人的信用状况,并在各个领域中得到广泛应用。

本文将对大数据个人信用体系模型及案例进行综述。

大数据个人信用体系模型的主要构成部分包括数据采集、数据处理和信用评估三个环节。

在数据采集环节,通过手机APP、社交媒体、电子支付、电子商务等渠道收集用户的个人信息和行为数据,如个人资料信息、社交关系、消费行为等。

在数据处理环节,利用大数据技术对采集到的海量数据进行清洗、整合和分析,以提供给信用评估模型所需要的数据。

在信用评估环节,根据个人行为数据指标,运用机器学习算法和统计模型等方法,对个人信用进行评估,并给出相应的信用评分。

大数据个人信用体系模型在金融、互联网支付、电商等领域有着广泛的应用。

在金融领域,利用大数据个人信用体系模型可以准确评估个人的信用状况,并根据评估结果给出相应的信用额度和利率。

在互联网支付领域,大数据个人信用体系模型可以用于判断用户的支付风险,防范支付风险和欺诈行为。

在电商领域,利用大数据个人信用体系模型可以对用户进行个性化推荐,提高用户购买转化率和粘性。

以蚂蚁金服的芝麻信用为例,芝麻信用是一个基于大数据的个人信用评估体系。

芝麻信用通过收集用户的行为数据、财务数据、社交数据等,建立起了庞大的个人信用数据库。

通过对这些数据进行清洗和分析,芝麻信用能够准确评估用户的信用状况,并给出相应的信用分数。

信用分数可以用于评估用户的信用状况,申请借款时,银行可以根据用户的信用分数给出相应的贷款额度和利率;在网购时,商家可以根据用户的信用分数提供个性化的购物服务。

与传统的个人信用评估方式相比,大数据个人信用体系模型具有以下优势。

大数据个人信用体系模型能够全面且客观地评估个人信用状况,避免了传统评估方式中主观因素的影响。

大数据个人信用体系模型利用大数据技术和机器学习算法能够处理海量的数据并提供高效的信用评估结果。

互联网+大数据模式下的征信——以芝麻信用为例

互联网+大数据模式下的征信——以芝麻信用为例



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

《2024年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》范文

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《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。

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《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。

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《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,个人征信评估体系作为评估个人信用状况的重要工具,正逐渐从传统的模式向基于互联网行为数据的模式转变。

本文以芝麻信用为例,深入分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系的建设。

二、背景介绍芝麻信用是支付宝旗下的个人征信评估机构,其通过收集和分析用户的互联网行为数据,对用户的信用状况进行评估。

这些数据包括但不限于购物、支付、社交、出行等各个方面的信息。

芝麻信用的评估结果被广泛应用于金融、公共服务等领域,对个人信用状况的评估具有重要影响。

三、个人征信评估体系建设的必要性随着社会经济的发展,个人信用在金融、公共服务等领域的重要性日益凸显。

传统的个人征信评估体系主要依赖于个人的征信报告和历史记录,难以全面反映个人的信用状况。

而基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系则可以更全面、更实时地反映个人的信用状况,提高评估的准确性和可靠性。

因此,建设基于互联网行为数据的个人征信评估体系具有重要的现实意义。

四、芝麻信用体系建设分析(一)数据来源与处理芝麻信用的数据来源广泛,包括支付宝的各项服务数据、合作伙伴提供的数据以及公开数据等。

这些数据经过脱敏、清洗、整合等处理后,形成了一套完整的用户信用评估体系。

在数据处理过程中,芝麻信用采用了先进的大数据技术和机器学习算法,确保数据的准确性和可靠性。

(二)评估模型与算法芝麻信用的评估模型和算法是基于用户的互联网行为数据构建的。

通过分析用户的购物、支付、社交、出行等行为数据,以及这些行为数据的时序性、相关性等特点,构建了一套复杂的算法模型。

这个模型能够全面、实时地反映用户的信用状况,提高了评估的准确性和可靠性。

(三)应用场景与效果芝麻信用的评估结果被广泛应用于金融、公共服务等领域。

在金融领域,银行、消费金融公司等机构可以根据芝麻信用评估结果为个人提供贷款、信用卡等服务。

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《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》篇一摘要:随着互联网技术的快速发展,个人信息在网络上留下了大量行为数据,为个人征信评估提供了丰富的数据来源。

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,探讨其建设背景、数据来源、评估模型及其实施效果,旨在为个人征信体系的建设提供参考。

一、引言在数字化时代背景下,个人征信评估已成为金融、消费信贷等领域的重要依据。

互联网行为数据作为反映个人信用状况的重要信息,其有效利用对于个人征信评估具有重要意义。

芝麻信用作为国内领先的互联网征信机构,其基于用户互联网行为数据的征信评估体系具有较高的研究价值。

二、建设背景随着互联网的普及和大数据技术的发展,个人信息在网络上留下了海量的行为数据。

这些数据包括购物、社交、旅行、金融等多个方面的信息,为个人征信评估提供了丰富的数据来源。

芝麻信用等征信机构通过收集和分析这些数据,建立了一套基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系。

三、数据来源芝麻信用的数据来源主要包括以下几个方面:一是用户在电商平台、金融平台等留下的交易数据;二是用户在社交平台上的行为数据;三是政府机构、公共事业单位等提供的公共数据;四是用户自主提交的个人信息。

这些数据经过加密处理后,由芝麻信用进行整合和分析,形成个人信用评估报告。

四、评估模型芝麻信用的评估模型主要基于机器学习和大数据分析技术。

通过对用户的行为数据进行深度挖掘和分析,结合用户的社交关系、消费习惯、信用历史等因素,形成综合的信用评估模型。

该模型能够实时更新和优化,以适应不断变化的市场环境和用户需求。

五、实施效果基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系在芝麻信用等征信机构得到了广泛应用。

该体系能够全面反映用户的信用状况,为金融机构、电商平台等提供准确的信用评估依据。

同时,该体系还能够为用户提供更加便捷的金融服务,如消费信贷、分期购物等。

此外,该体系还能够促进社会信用体系的完善,提高社会整体的信用水平。

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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。

其评分特点如下:一是参考国际主流个人信用评分模式设置评分区间。

芝麻信用在信用评分区间上参考国际做法(如美国著名的FICO 评分,评分区间在300至850分),将芝麻信用分区间设置为350至950分。

评分结果越高,代表信用程度越好,违约可能性越小。

二是信用评分按从低到高划分为五个等级,代表不同的信用状况。

350-550分为最低等级,表示信用状况“极差”;550-600分,表示信用状况“中等”;600-650分,表示信用状况“良好”;650-700分,表示信用状况“优秀”;700-950分为最高等级,表示信用状况“极好”。

三是信用评分结果由五个维度共同决定。

利用大数据技术,芝麻信用综合考虑个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系等五个维度信息,并对五个维度的信息加工后得出最后评分结果。

任何一个维度得分的高低,都将影响个人信用整体得分(见表1)。

(三)通过线上线下合作方式推广芝麻信用评分应用芝麻信用与阿里电商平台上众多特约商户以及蚂蚁微贷等开展合作,推广芝麻信用评分结果的应用。

一是芝麻信用分接人租车、租房、酒店住宿等生活场景并提供针对性服务。

如芝麻信用状况在“良好”以上(即芝麻信用分在600分以上)的用户,可享受神州租车提供的免押金租车服务.以及“阿里旅行·去啊”提供的国内3000余家酒店免押金先入住,离店后再付款的“信用住”服务。

二是芝麻信用分涉足个人消费金融领域。

目前芝麻信用已与蚂蚁微贷旗下“花呗”、“借呗”、招联金融旗下“好期贷”开展合作。

芝麻信用状况在“良好”以上(即芝麻信用分在600分以上)的用户,可向“花呗”申请最高额度为3万元的消费额度,并在淘宝、天猫平台上用“花呗”额度消费。

此外,还可通过“借呗”申请金额最高为5万元的个人消费贷款,还款期限最长可达12个月。

芝麻信用状况为“极好”(即芝麻信用分在700分以上)的用户,可申请开通“好期贷”,享受额度在2000-10000元的个人消费贷款等。

芝麻信用征信模式的特点二、芝麻信用征信模式的特点(一)个人信用信息覆盖群体及内容独具特色,是现有征信系统的有益补充截至2014年末,央行征信系统已覆盖8.57亿自然人,但实际和银行有信贷关系的仅有3.5亿人,占总人口的比例低于25%,而大量没有信贷记录的自然人的信息尚未纳入央行征信系统。

芝麻信用采集信息的主体包括网民群体以及传统征信机构未能覆盖到的草根人群,如未向银行借贷、未申请过信用卡的自然人,以及学生群体、个体户、蓝领工人、自由职业者等。

由于其信用信息覆盖群体广泛,因而可与现有的征信系统形成有益补充。

此外,与传统征信数据主要来源于银行借贷领域不同,芝麻信用利用互联网资源和大数据技术,另辟蹊径采集个人信用信息。

其数据来源广、种类丰富、时效性也很强,涵盖了个人网购、信用卡还款、互联网理财、租房、水电煤缴费、社交等各方面信息。

随着互联网对社会生活的渗透日益加深,其未来信息覆盖的内容会更加广泛。

通过采集这些数据,芝麻信用通过线上信用评分与线下传统征信系统的结合,能够对个人的信用状况作出更加全面的评价。

(二)个人信用信息采集成本低,芝麻信用分查询和使用便捷一是个人信用信息采集成本低。

依托阿里体系内丰富的个人信用信息数据以及外部合作机构提供的数据,芝麻信用利用大数据、云计算技术和自身开发的数据评分模型开展个人信用评分,具有数据采集成本低、来源广、易获取等特点。

二是芝麻信用分查询和使用十分便捷。

芝麻信用和阿里旗下的支付宝合作,将芝麻信用分绑定在支付宝客户端下,经用户个人授权开通后,信用评分服务即正式开启。

用户只需在手机或电脑的客户端上轻轻一按即可查询个人芝麻分。

此外,与芝麻信用开展合作的商家和金融产品也整合并关联在支付宝客户端下,并依据用户信用评分值的高低对应开放,让用户享受“一站式”的便捷服务。

(三)个人信用评分产品应用前景广阔传统的个人征信评分产品主要服务于银行的信贷业务,为银行提供风险防控手段,帮助信息主体提高从银行融资的便捷度;而芝麻信用则通过线上线下合作方式,目前已直接对接互联网购物平台、餐饮、住宿、租车租房、个人消费金融等多个领域,并通过直观的芝麻信用分衡量信息主体的信用状况,在多个生活场景中为用户提供优惠和便利。

未来芝麻信用还将接入婚恋、交友、工作招聘、签证申领、二手交易等更多生活服务领域,其应用的范围将更广泛、前景更广阔。

芝麻信用存在的问题三、芝麻信用存在的问题(一)线上个人信息安全和隐私保护存在较大风险隐患一是个人信息的采集可能不合规。

《征信业管理条例》规定,“禁止征信机构采集个人的宗教信仰、基因、血型和病史等个人信息;在未明确告知不良后果并取得书面同意外,不得采集个人的收入、存款、保险、有价证券、不动产等信息;采集个人信息应当经信息主体本人同意,未经本人同意不得采集”。

而芝麻信用采集的数据来源于互联网的大数据,这些数据是否包含禁止采集或限制类信息不得而知,且采集的数据显然未经过本人授权。

二是个人信息保护存在风险。

在个人信息保护方面,芝麻信用对外宣称,不管是机构还是他人,要查看信息主体的芝麻信用分,必须获得信息主体本人授权。

但在实际操作中,任何人查询芝麻信用分只需用手机或电脑凭密码登录支付宝客户端点击查询,就可以获知自己或他人的信用分数和信用服务情况。

此外,即使平台要求与芝麻信用开展合作的商家在每次根据用户芝麻分情况提供金融产品和信用服务之前都应在第一时间推送给个人以进行授权,但仅凭在手机或电脑上简单地点击确认,无法辨别该授权人是否出自信息主体本人,或是否为信息主体本人自愿授权。

个人信息和隐私保护因此存在较大风险。

(二)数据采集维度不够完整,信用评分难以反映信息主体的真实信用状况一是数据来源以本行业内数据为主,数据采集维度不够完整。

芝麻信用采集的信息数据虽然规模很大,但其所获取的数据集中于其所处的行业领域,“阿里体系”内数据仍是芝麻信用采集信息的主渠道,其他行业或领域的数据维度不够完整。

例如芝麻信用对个人社交信息数据采集相对较少。

此外,如果一个消费者从来不上淘宝、天猫等互联网购物平台,不使用支付宝等,芝麻信用将很难采集到该用户的信息数据,导致评分结果有失偏颇。

二是缺少金融机构的信贷数据作为支撑。

目前芝麻信用尚未获得征信机构牌照,也未能接人央行征信系统,导致芝麻信用分的计算中缺少对个人银行信贷信息的衡量。

这使得芝麻信用无法保证其个人信用评分结果的准确性。

(三)个人信用信息主体异议处理和救济难度大目前,芝麻信用通过支付宝向公测用户推送芝麻信用分,但并未告知用户对芝麻信用分存在异议时的救济手段。

特别是在目前支付宝用户的身份验证还存在较多问题的情况下,支付宝仅表示相关用户可以提供身份证、驾驶证、户口薄等身份证件对冒用账户进行停用,并不能提供有效的解决异议信息的方案。

一旦信息主体对芝麻信用分结果产生异议,很难找到异议或投诉的渠道,造成信息主体维权难。

例如在芝麻信用分的公测期间,就有部分体验用户反映自己与其他用户在信用历史、行为偏好、履约情况等五个评分维度的信息状况相近,但最后芝麻信用分值结果却相差很大,而对此,用户本人则难以向芝麻信用提出异议申请或申请维权。

(四)“刷信用”行为和互联网低门槛可能加剧信用违约风险一是信用评分结果易产生“刷信用”的逆选择。

芝麻信用的信用评分结果由五个维度共同决定,并声明不能通过某一两项行为来提高信用评分,以避免用户恶意作弊反向套取积分。

但通过对芝麻信用公测期间体验用户“晒出”的芝麻分值进行的对比分析发现,芝麻信用分高的用户往往都是阿里体系的“高频”用户。

这反映出芝麻信用分实际是以阿里巴巴旗下的淘宝、天猫等电商平台的消费额度,以及蚂蚁金服旗下的支付宝、余额宝的服务(如信用卡还款、转账、互联网理财等)为主要评分标准。

这就给用户在阿里体系内人为地增加资金往来频率,通过“刷信用”以提高芝麻信用分提供了可能。

而这种评分结果必然会增大信用违约风险。

二是互联网的低门槛可能增加信贷违约风险。

由于互联网消费和服务的群体广泛,芝麻信用分的评分主体中包括了无收入能力或稳定收入来源的人群。

而鉴于目前芝麻信用分已涉足个人消费金融领域,这类群体通过芝麻信用分获取个人金融服务将会增加违约风险。

促进大数据征信机构规范发展的建议四、促进大数据征信机构规范发展的建议(一)加强对大数据征信中的信息主体权益和隐私的保护一是完善个人信用信息立法保护。

目前在防范非法获取个人信息、侵犯个人合法权益方面,人民银行依据的主要是《征信业管理条例》。

针对互联网征信中大数据的无边界性,应坚持“严进严出”原则,推动出台《互联网信用信息安全条例》等专项法规,以及与之相关的《企业和个人征信业务管理办法》、《个人征信信息保护规定》等配套制度,对大数据征信中个人信用信息的采集、使用以及信息主体的权利义务进行严格规范,健全互联网征信的法律、法规。

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