“芝麻分”能评估个人的真实信用吗
2015-10-09 | 作者: 邢力 | 来源:
近期,从来不缺少争议事件的阿里系再次闹出新闻。这次“摊上事”的是今年才刚刚起步的芝麻信用,其征信数据的来源究竟有哪些渠道,所谓的芝麻信用评分系统真能全面客观地评价一个人的真实信用吗?
    

芝麻信用营销被叫停?

近日有媒体报道称,央行已对芝麻信用在多个应用场景的“芝麻信用分”营销活动进行了窗口指导,包括叫停它与首都机场快速通道的合作,并对芝麻信用发起的全国高校“芝麻信用分PK 活动”的营销方式提出异议。央行征信局也于近期将发布对征信业务的一项监管指引,包括对个人信息如何采集、授权、使用用途等作出规范要求。

对于快速安检通道被暂停的消息,芝麻信用官方迅速辟谣称,没有收到任何监管层叫停的通知,芝麻信用快速安检通道将面向芝麻信用分750 分及以上的旅客继续开放。芝麻信用公测期间,一直与监管层保持良好的沟通。

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。

虽然芝麻信用如此回应,但从市场讨论的声音来看,正所谓无风不起浪,很可能监管层对于芝麻信用多渠道业务拓展的行为的确存在一定质疑,只是对于是否要直接出面干预叫停还存在一定的内部分歧。

机场营销是否妥当

之所以这则新闻会迅速流传开来,是因为在央行发声之前,芝麻信用采取的机场营销活动本身就已经在社会上引起了不少质疑。不少业内人士认为,芝麻信用在推广个人征信时也打着自己的商业上的小九九,通过不断增强芝麻信用分的生活应用,来倒逼消费者增强对支付宝的使用黏性。

对此,零壹财经研究总监李耀东表示,对于芝麻信用通过各种灵活方式去积累客户,既有合理的地方,也有不合理的地方。合理的地方体现在它通过用户大量参与与消费数据相结合,能够给很多以前征信记录缺失、不完善的信用“白户”补充征信信息。

“而其不合理的地方在于,应运征信的核心是借贷的应用,主要体现在借贷是违约不违约。现在消费得越多,就可以形成特权,这种做法上值得商榷。征信还是应该回归到个人信用原始的含义里面,也就是说,客户的信用越高,个人违约风险越低,就可以给他提供更多的贷款和授信,而不是通过商业行为去提高评分。”李耀东说道。

最关键的问题是,芝麻信用分数高和过机场安检可以走快速通道之间有什么必然联系吗?信用度高,贷款流程快,贷款利率低,这之间的因果关系我们都能理解。可过机场安检,本质上跟征信的关系并不明显。因为过机场安检这个行为鉴别的是安全隐患,比如说带充电宝不能超过多少毫安,带洗发水不能超过多少毫升,这些行为和个人信用高低没有关系。除了检查常规旅客行李物品存在的安全隐患外,机场安检更重要的功能是反恐。显然,用信用分完全无法甄别普通旅客或恐怖分子。

刷分行为引来争议

在此次媒体报道中,另一个广受质疑的地方就是芝麻信用的用户可以通过网购、互相转账等方式,来提高信用分。对于这一说法,芝麻信用也进行了澄清,表示“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、公共机构数据等。

芝麻信用的此次声明和之前其公开的芝麻信用数据来源如出一辙。蚂蚁金服曾介绍说,芝麻信用的数据来源有四大方向:电商数据来自阿里巴巴,互联网金融数据来自蚂蚁金服,还有众多合作公共机构及合作伙伴以及各种用户自主信息提交渠道。

不过,对于这个构建在“大数据”概念下的信用维度架构和规则,各个影响因素的权重分布如何,支付宝方面表示数据模型属于商业机密,不便透露。

事实上,正是由于芝麻信用评分系统的不透明,使得外界对于芝麻信用评分系统是否能够全面客观地评价一个人的真实信用一直抱有疑问。比如说芝麻信用的数据来源究竟来自哪些政府部门?哪些金融机构?他们会提供哪些具体的数据?目前国内各个政府部门之间的数据都还没有联通,连央行的数据都是不完整的,芝麻信用又能获得多少跨部门的数据?许多人深表怀疑。

而从此前芝麻信用主动提示用户提高芝麻信用分的办法来看,刷分行为并不一定是不可行的。

比如在阿里系电商平台天猫、淘宝、聚划算等多购物消费,的确可以提高芝麻信用分。尤其是在天猫商城采购品牌家电、健身器材、工艺品等大件商品,更容易提高分数。

又比如多使用支付宝信用卡还款功能并及时还款也能提高芝麻信用分。因为芝麻信用还没有对接央行的个人征信系统,无法查到个人的房贷和信用卡还贷相关信息,所以只有通过用支付宝给信用卡还款来获得相关数据。

再比如网上流传的多用支付宝转账也能提高芝麻信用分。和微信不同,支付宝用户之间的人脉关系是基于金钱往来的强人脉。所以如果你与朋友间经常保持着大金额的往来关系,那么信用分也会高出不少。

此外,在支付宝上购买余额宝、招财宝等理财产品,用支付宝支付水电煤账单、预订酒店、机票等也都可以提高芝麻信用分。

所以尽管官方表示“刷分“行为会被芝麻信用的大数据模型识别出来,但由于整个评分系统的不透明,如何来分辨“刷分”行为和正常使用支付宝的行为,外界并不知晓。

芝麻信用的“软肋”

另一个广受质疑的问题是,由于芝麻信用是阿里系开发的产品,所以真正能够提高芝麻信用分的办法就是尽可能多地使用阿里系的产品,包括在淘宝天猫上网购,用支付宝还信用卡、购买余额宝等。一方面,这会诱导更多的消费者使用阿里系旗下的各种产品,商业营销意味非常浓厚。更重要的是,这样一来,自然就会形成一个悖论:芝麻信用分数高的用户,其他征信系统,比如腾讯征信的分数就会比较低,因为一个人的财务资源和生活需求是有限的。如果我选择把钱都放在余额宝里,就无法放在微信理财通里;如果我选择用支付宝还信用卡,就不能再用微信支付还信用卡;如果我选择用支付宝预订酒店、机票,就无法用微信预订……

因为阿里和腾讯是存在强烈竞争关系的两家企业,今年年初支付宝和微信支付之间就上演了一出封杀与反封杀的撕逼大战。未来在征信市场的争夺上,这两家企业也不太可能共享信息,各家征信的“孤岛效应”将持续存在,一时之间各家信息流通互换渠道无法建立,结果就是如果你想提高某一方的信用评分,必然是以降低另一家信用评分为代价的。

那么请问芝麻信用和腾讯征信之间,到底谁才能评估一个人的完整真实信用呢?答案恐怕是双方都做不到。

再说到底,假如有人从来不使用支付宝,但他手里有N 张银行白金信用卡,每月还款记录都非常良好,也按时交纳水电煤,从来不去淘宝淘便宜货,而只上京东购买高档商品,而且个人资产上千万元……但很可惜,这样的人因为没有在阿里系的产品线中留下个人数据,所以他的芝麻分只能是最低的350分,但你能说因为他的芝麻分低,就是一个没信用的人吗?

由此可见,依赖阿里系闭环生态链形成的芝麻信用分恐怕很难科学评估一个人完整的信用状况。

是否应该容忍过度营销

中央财经大学教授黄震接受记者采访时则表示,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,导致理论上应该最权威最全面的央行征信系统也无法完全覆盖最完整的个人征信信息,而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,都是将原有的资源垄断给打破的过程。“但是话说回来,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,对一些市场行为也无可厚非。我们不应过于苛责,只要不太过分,央行应该还是能够容忍的。”黄震这样说道。

之所以央行依然能够容忍,是因为如今获得个人征信牌照的企业都还只是在“试营业”,并没有获得正式营业的许可,成熟的商业产品依然有待验证。其中最大的未知数,就是被那些互联网企业吹得神乎其神的所谓大数据应用,到底在个人征信的应用上能起到多大的作用,还有待观察。从国外经验看,大数据应用于个人征信,在互联网细分市场上确实有一些成功案例,但大规模应用于全社会的案例目前还不存在。很多时候对大数据的“神话”是出于互联网企业讲故事的需要。

而打破僵局的根本办法,还是应该打通信息孤岛,无论是政府各部门、还是传统银行,亦或者是各家互联网企业手里掌握的征信信息,都应该串联共享。否则的话,不管大数据有多厉害,分析维度有多复杂,原始数据的有限性还是会导致对一个人的信用评价不够完整。

或许未来会有一家类似FICO 的公司,将各家个人征信机构的评分收集并加权,给出一个最完备、受到广泛认可的评分。

名词解释

芝麻信用分

2015 年1 月5 日,中国人民银行发布了允许8 家机构进行个人征信业务准备工作的通知,被视为是中国个人征信体系有望向商业机构开闸的信号,腾讯征信、阿里芝麻信用等首批幸运儿位列其中。

值得注意的是,相比其他几家,阿里在个人征信服务方面的表现尤其活跃,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。

“芝麻信用分”是芝麻信用对海量信息数据的综合处理和评估,主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据,并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作,与传统征信数据不同,芝麻信用数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。

从形式上看,目前处于公测阶段的芝麻信用分与美国的FICO 信用评分类似,采用了国际上通行的信用分直观表现信用水平高低。芝麻分的范围在350 分到950 分之间,其中350~550 为较差,550~600 是中等,600~650 良好,650~700 为优秀,700~950 是极好。

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