京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代,“信用”就是这么值钱
在你通过支付宝转账给朋友或者信用卡还款的时候,或许你已经赚够足够的“芝麻分”,而这些都将成为你出门旅游办理签证的有利条件。
昨天(6月4日),支付宝旗下芝麻信用宣布,联合阿里旅行上线了“信用签证”服务。
目前,用户用芝麻分和芝麻信用报告就可申请新加坡和卢森堡签证,不用再提交资产证明、在职证明或者户口本等复杂资料。未来,芝麻分在700分以上的用户可申请新加坡签证,芝麻分在750分以上的可以通过阿里旅行办理卢森堡的“信用签证”。这是芝麻信用首次进入签证领域。
据介绍,未来芝麻信用还会与韩国、日本、英国、斯里兰卡等出境游热门国家接触洽谈,争取让更多国家支持“信用签证”。
用“信用”替代部分送签材料
由于申请的条件苛刻需要提交的资料众多,申根签证被认为是“全球最难申请的签证”。
卢森堡位于欧洲西北部,毗邻法国、德国和比利时等国。卢森堡也是26个欧洲申根国家之一。按照申根签证的规定,游客申请到了卢森堡签证后,就可在申根联盟国家之间自由出入,不需要再去额外申请其他国的签证。
公开资料显示,传统模式中,中国用户申请卢森堡签证,需要提交户口本、身份证原件及复印件、机票酒店保险付款凭证、在职证明、收入证明等10多项资料。
卢森堡大公国驻上海总领事馆总领事吕可为表示,卢森堡会根据每个游客的具体情况结合芝麻分评估,进而减免办签资料,给中国游客提供最大的方便。
卢森堡支持芝麻信用的“信用签证”后,芝麻分在750分以上,就可以用芝麻信用在线申请卢森堡签证,根据每个申请人的情况,用户可以少交资产证明等资料。信用越好的申请人少交的材料越多,可少交的材料可能包括在职证明、收入证明、户口本、身份证复印件、机票酒店的付款凭证等。据了解,传统签证准备材料一般需要5-10天,“信用签证”优化体验后甚至只需2-3天。
想去新加坡,也可申请信用签证
除了卢森堡外,阿里旅行的新加坡“信用签证”服务已经正式上线。在阿里旅行·去啊的电子签证平台,用户的芝麻分高于700分就可申请新加坡签证,无须提供在职证明、个人信息表、户口本、身份证复印件等资料。
芝麻信用副总经理邓一鸣表示:“芝麻信用正好可以同时解决大使馆和用户两边的痛点。它可以帮助大使馆很快地判断出游客的信用水平,简化使馆工作人员审查资料的工作量。而对于用户来说,申请签证也会因此变得简单。”
“信用签证未来还有很大发展空间。”阿里巴巴航旅事业群副总经理段冬东告诉记者,接下来,阿里旅行·去啊会在法国、英国、韩国、日本、比利时、斯里兰卡等出境游热门目的地展开旅游方面的深度合作,“信用签证”将成为未来的大势所趋。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据驱动决策的浪潮中,数据挖掘与数据分析是两个高频出现且极易被混淆的概念。有人将二者等同看待,认为“做数据分析就是做数 ...
2026-04-01在数据驱动决策的时代,企业与从业者每天都会面对海量数据——电商平台的用户行为数据、金融机构的信贷风险数据、快消品牌的营销 ...
2026-04-01在数字化转型的浪潮中,企业数据已从“辅助运营的附属资源”升级为“驱动增长的核心资产”,而一套科学、可落地的企业数据管理方 ...
2026-04-01在数字化时代,每一位用户与产品的交互都会留下可追溯的行为轨迹——电商用户的浏览、加购、下单,APP用户的注册、登录、功能使 ...
2026-03-31在日常数据统计、市场调研、学术分析等场景中,我们常常需要判断两个分类变量之间是否存在关联(如性别与消费偏好、产品类型与满 ...
2026-03-31在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的职场实战与认证考核中,“可解释性建模”是核心需求之一——企业决策中,不仅需要 ...
2026-03-31多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)作为深度学习中最基础、最经典的神经网络模型,其结构设计直接决定了模型的拟合能力、 ...
2026-03-30在TensorFlow深度学习实战中,数据集的加载与预处理是基础且关键的第一步。手动下载、解压、解析数据集不仅耗时费力,还容易出现 ...
2026-03-30在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“无监督分组、挖掘数据内在聚类规律”是高频核心需求——电商场景中 ...
2026-03-30机器学习的本质,是让模型通过对数据的学习,自主挖掘规律、实现预测与决策,而这一过程的核心驱动力,并非单一参数的独立作用, ...
2026-03-27在SQL Server数据库操作中,日期时间处理是高频核心需求——无论是报表统计中的日期格式化、数据筛选时的日期类型匹配,还是业务 ...
2026-03-27在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系与职场实操中,高维数据处理是高频且核心的痛点——随着业务场景的复杂化 ...
2026-03-27在机器学习建模与数据分析实战中,特征维度爆炸、冗余信息干扰、模型泛化能力差是高频痛点。面对用户画像、企业经营、医疗检测、 ...
2026-03-26在这个数据无处不在的时代,数据分析能力已不再是数据从业者的专属技能,而是成为了职场人、管理者、创业者乃至个人发展的核心竞 ...
2026-03-26在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力体系中,线性回归是连接描述性统计与预测性分析的关键桥梁,也是CDA二级认证的 ...
2026-03-26在数据分析、市场研究、用户画像构建、学术研究等场景中,我们常常会遇到多维度、多指标的数据难题:比如调研用户消费行为时,收 ...
2026-03-25在流量红利见顶、获客成本持续攀升的当下,营销正从“广撒网”的经验主义,转向“精耕细作”的数据驱动主义。数据不再是营销的辅 ...
2026-03-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作中,无论是前期的数据探索、影响因素排查,还是中期的特征筛选、模型搭 ...
2026-03-25在当下数据驱动决策的职场环境中,A/B测试早已成为互联网产品、运营、营销乃至产品迭代优化的核心手段,小到一个按钮的颜色、文 ...
2026-03-24在统计学数据分析中,尤其是分类数据的分析场景里,卡方检验和显著性检验是两个高频出现的概念,很多初学者甚至有一定统计基础的 ...
2026-03-24