京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
互联网征信还是讲故事 大数据难大规模应用
最近“摊上事”的则是刚刚起步几个月的征信业务。近日有媒体报道称,央行近日叫停了蚂蚁金服旗下芝麻信用多个营销活动,包括与首都机场快速安检通道合作。不过蚂蚁金服和芝麻信用等方面很快辟谣,称并未收到央行通知,该公司还表示,所谓转账等方式提高芝麻信用分更是无稽。
否认被叫停
今年1月份,央行首次批准8家企业准备个人征信工作。
包括阿里、腾讯、拉卡拉等互联网公司,成为首批试点幸运儿。值得注意的是,相比其他几家,阿里在个人征信服务方面更是十分活跃,除了可视化的“芝麻信用分”产品外,还与神州租车、一嗨租车、阿里旅行、网易花田等一系列第三方尝试商业化合作,涉及租车、交友、网购、住宿等多个领域。尤其是与支付宝合作,更使得“芝麻信用”成为类余额宝网民话题。
不过最近芝麻信用在机场、校园等场景一系列营销活动,也遭遇了部分媒体质疑。财新援引接近央行消息人士称,“芝麻信用机场快速安检通道被叫停”,此外,还有业内人士质疑,用户可以通过互相划款提高芝麻信用分。
“我们没有收到任何监管叫停通知,”9月24日上午芝麻信用发布声明辟谣,称芝麻信用快速安检通道将面向信用分750以上用户继续开放。声明还提道,芝麻信用公测期间,“一直与监管保持良好沟通。”
记者注意到,芝麻信用当天上午还推送了这一服务的消息通知。消息显示,芝麻分在750以上用户可以走首都机场CIP安检通道(国内快速安检通道),活动期限为9月15日至10月14日,具体时间为每天6:30至20:30。
据了解,自1月份开始“准备工作”之后,蚂蚁金服先是向部分用户开放测试,随后在6月份开放全国范围公测。公测期间,芝麻信用启动了无人超市、大学生信用节、芝麻信用快速安检通道等活动,不过该公司并未透露目前参与芝麻信用用户规模。
按照芝麻信用分可视化的结构,其构建目前呈现为“行为偏好”、“身份特质”、“人脉关系”、“履约能力”和“信用历史”等,对应了用户教育职业、消费行为、资产状况、社交关系等方面信息,但对于媒体报道乃至部分坊间观点认为,可以通过网购、互相转账等方式,来提高信用分的说法,芝麻信用也进行了澄清。
“互相划款提高信用分是无稽之谈”,芝麻信用在回应声明中称,这种手法会被芝麻信用的大数据模型识别,不但无效还会给用户信用历史带来负面影响。按照该公司的解释,其征信系统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,除此之外还有第三方合作伙伴以及用户自主递交生活、支付、购物、投资、公益等多个场景。
蚂蚁金服内部人士告诉记者,某一维度数据丰富并不意味芝麻信用分高。该人士还表示,芝麻信用也不是所谓“会员”概念,因为平常的积分是只会增加不会减少,而芝麻信用因为多种数据,可能会有所下降。
但对于这个构建在“大数据”概念下的信用维度架构和规则,芝麻信用方面却一直没有对外透露。“如果我们披露的话,就会有人去刷信用。”前述人士表示。
网络征信试水
“央行对于民企做征信,还是有顾虑的,既然是试点,就应该允许探索不同方法,尤其是企业行为,更应该坚持市场导向,有一些市场行为也无可厚非。”中央财经大学教授黄震表示。
在黄震看来,BAT以及其他一些公司,都积累了很多数据,不管是交易、社交乃至交通旅行等方面数据,有一定数据基础和条件的数据公司,都应该鼓励尝试,“哪怕只是一孔之见。”
他同时指出,国外早就有了用各种数据作为征信依据,包括航空公司、大型零售商与银行机构合作,基于一些评级、评价数据分析,推出相关产品服务。
“央行征信中心难以覆盖到个人征信需求,存在瓶颈问题,”黄震告诉记者,国内多个机构、部门数据实际上都不怎么打通,形成了信息孤岛。互联网和大数据技术发展,带动起个人征信尝试,实际和借款、消费信贷等一样,都是将原有垄断打破。
不过黄震认为,现在互联网征信还谈不上颠覆,更重要是数据价值挖掘、联网、开放。
按照芝麻信用的说法,芝麻信用除了阿里系统数据外,还有很多第三方数据,互联网金融千人会秘书长易欢欢则认为,个人征信不管是外在形式如何,娱乐化或者营销模式怎么样,最重要还是要从内在看数据价值挖掘,能否构建起一个可以信赖、验证模型,这也将是一个长期的过程,既需要数据本身积累,与其他各方打通,同时也需要反复验证以提高准确率,“从目前看,阿里和腾讯都在做积极尝试。”
实际上,包括“芝麻信用”以及其他第三方征信产品,最核心构建理念基本都是互联网与大数据,这也为互联网公司津津乐道。
但迄今为止,成熟的商业产品依然有待验证,与此同时,央行也尚未发布真正的个人征信牌照,所以企业也都是“试牌照”。花果金融CEO认为,所谓“大数据”应用,有很大一部分还是出于互联网讲故事因素,“大数据应用于征信确实有一些成功案例,但大规模应用目前还不存在。此外,目前关于大数据很多时候也是出于互联网公司讲故事的需要。”
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14