芝麻信用该如何破解面临的数据顾虑？

传统的信用调查系统数据来源相对单一，但这些系统记录了个人和企业的核心金融数据，如信用、保险、税收等，都是“真金白银”，与个人信用有很强的相关性。虽然互联网公司积累了大量的数据，但这些数据与个人信用的相关性相对较弱。如何利用这些相关性较弱的数据来分析与个人信用的关系是一个难题。此外，数据来源单一、数据第三方问题、隐私保护问题等，也是公众和监管机构对芝麻信用的担忧和担忧。芝麻信用如何解决这些担忧数据来源打开移动支付宝应用程序，点击主页浅绿色空心水滴“芝麻信用评分”，授权打开后，每个用户都可以看到自己的芝麻信用评分。从350分到950分，分数越高，信用程度越好，违约的可能性越低。“芝麻信用评分是芝麻信用‘皇冠上的明珠’，是每个人信用程度的浓缩。然而，这个分数只是冰山一角，下面有一座巨大的冰山。"胡滔介绍。这座冰山的重要组成部分是数据源。芝麻信用评分是基于芝麻信用可用的数据，包括芝麻信用所在蚂蚁金融服务集团多年积累的数据和与外部合作机构的数据。芝麻信用管理有限公司是蚂蚁金服集团的子品牌。芝麻信用的一大优势是阿里巴巴和蚂蚁金服积累的数据。这些数据包括淘宝、天猫等电子商务平台在线购物的相关行为数据、支付宝平台水电煤电信支付数据、各种生活服务场景的相关数据、数千万级以上的贷款数据。其中，贷款数据包括阿里巴巴平台上近200万小企业贷款数据、数千万天猫分期付款数据、消费者无忧支付产品蚂蚁华北数据。“集团自己的数据只占我们所有数据的一小部分，我们与外部合作的数据也很大一部分。"胡滔介绍。外部数据源大致可分为政府公共部门数据、合作企业数据、金融机构数据、用户独立上传数据等。目前，完全开放的政府数据并不多。胡涛介绍，芝麻信用已全部接入政府开放的工商、学历、学籍、公安四个方面的数据。今年7月1日，芝麻信用与最高人民法院实现专线连接，实时更新“老赖”(失信被执行人)数据。芝麻信用是最高法第一个市场化征信机构。在接受媒体采访的当天上午，芝麻信用与最高人民法院执行局签署了合作备忘录，双方将进一步加强对老赖的信用处罚，包括扩大信用处罚范围、增加消费限制等。“政府的数据是公开的，我们也在思考为什么政府要向你开放数据。现阶段唯一的解决办法就是为他创造价值。例如，胡涛与最高法律执行局的合作是，芝麻信用接入后，老赖在互联网上的消费将受到限制，这对案件的执行是有价值的。芝麻信用评分每月6日更新。胡涛透露，很多老赖都开了芝麻信用评分。接到最高法执行局后，有人看到自己的分数急剧下降，就打电话问，感受到失信者有限的麻烦。目前芝麻信用合作企业30多家，中国租车是第一家与芝麻信用合作企业。此外，还有婚恋网站、酒店等生活场景中的商家。当用户的芝麻分数达到一定值时，租车、住酒店不能支付押金，网上购物可以先尝试购买，签证不需要办理存款证明，贷款可以更快地获得批准，获得低于他人的利率，甚至相亲也可以最大限度地避免婚姻欺诈。互联网公司与银行的合作并不容易。据媒体报道，银行目前有自己的违约概率模型，数据来源是央行信用调查中心或银行本身，数据类型是与信用违约密切相关的“硬数据”。目前，中国银行业风险控制效果良好，低于世界平均水平，因此银行可能没有与芝麻信用合作的动力。与此同时，一些银行家在接受媒体采访时表示，蚂蚁金服拥有蚂蚁小额贷款和网上商业银行，这些银行都是竞争对手，因此不可能向竞争对手提供核心数据。然而，6月25日，北京银行成为芝麻信用的第一家合作银行，双方将在信用信息查询和应用、产品研发、商业活动等方面开展合作。胡涛透露，几家银行也在谈论合作，但合作不是数据共享，而是信用风险管理的整个过程。芝麻信用在其他金融机构也在谨慎尝试接入个别P2P平台，但目前接入的P2P不多，不到10家。目前芝麻信用与合作伙伴的合作是免费的。胡涛表示，芝麻信用为每个行业都有定制的解决方案，并将随时公布其他更多的合作方式。除合作伙伴数据外，芝麻信用还在支付宝9.0版中添加了“芝麻信用评分”下的“芝麻信用评分” 按钮，用户可以点击添加自己的信息，以获得更准确的信用评分。如何通过各种渠道进行数据分析，在芝麻信用评分中，分为身份特征、绩效能力、信用历史、联系、行为偏好五个维度。芝麻信用首席信用数据科学家俞吴杰向媒体详细解释了每一项的具体含义。身份特征是指在使用相关服务过程中留下的基本个人信息，包括公安、学历、工商、法院等公共部门获取的个人信息，以及未来可以用来推测个人个性的数据，如网络使用习惯。绩效能力包括享受各种信用服务，确保及时绩效，如汽车租赁是否按时归还，水、电、气是否按时支付等，还包括通过消费情况、消费稳定性、消费水平等来判断用户未来的绩效能力。信用历史是指过去信用账户的还款记录和信用账户的历史。余吴杰介绍，这些历史包括蚂蚁金服服务的信用历史、支付宝还款的历史，以及用户在合作伙伴中产生的信用历史。”我们认为信用历史非常重要。因为大量的研究表明，如果一个人有持续良好的贷款还款行为，他在其他场景中也会有类似的延续和惯性。“人脉是指朋友的身份特征和与朋友互动的程度。根据“物以类聚人以群分”的理论，以转移关系和校友关系为判断个人信用的依据之一。余吴杰解释说，当我们判断关系时，这取决于两个人之间的密切关系，以及历史上一贯的行为表现。这些都是通过一个模型来判断的，每个模型在判断一个指标时都会使用数十个或数百个变量。行为偏好是指购物、支付、转账、财务管理等活动的偏好和稳定性。“例如，一个用户是否经常做与家庭责任和社会责任有关的事情，以及这个特征是否能反映在你的购物行为中，如果是，它可能对你的个人信用有积极的影响。"余解释说。在这些维度上，FICO的信用评分在美国应用最广泛，如何与个人信用建立联系。美国三大信用局都使用FICO的信用评分。FICO信用评分计算的基本原则是将借款人过去的信用历史数据与数据库中所有借款人的信用习惯进行比较，检查借款人的发展趋势是否与经常违约、随机透支甚至申请破产的借款人相似。俞吴杰告诉全球照明网，芝麻信用大数据评分的原理是相似的。“在传统的方法中，每个变量都与信用有很强的相关性，有一定的特征可能是好的，没有一定的特征是坏的。大数据场景中的许多相关性不如传统方法强，许多特征可能是弱相关性，相关性但不是很直接。然而，当我们将许多弱相关的特征结合在一起时，它们就变成了一个非常强烈的预测变量，可以判断这个人未来是否可能违反合同。他举了一个例子：“例如，为了判断一个人的家庭责任感，购物中哪些类别会反映家庭责任感？没有一个类别可以完成。然而，如果你研究许多不同的类别，比如你是否在购买与生活相关的纸巾物品，或者购买与婴儿相关的物品和学习书籍，当你一起阅读这些不同的类别时，当一个人有许多弱变量指向一个行为特征时，他就会成为一个强大的组合特征。“这需要处理大量的数据。余吴杰进一步说：“当我们要处理这么多变量和这么多弱特征时，技术和处理能力需要非常强。“他接着解释说：“一方面，我们通常想到的东西，如地址稳定性、手机号码稳定性和个人信用，数据和算法可以帮助我们检查；另一方面，我们意想不到的维度，只要有足够的数据，机器可以帮助我们比较，不同的联系组合，你就可以知道违约和合同的区别。“这是一个不断调整和优化的过程。随着数据源的扩展和应用场景的不断丰富，实际检测效果将越来越清晰。与此同时，俞吴杰还指出：“事实上，很多时候，我们不需要掌握所有的信息来对一个人做出最完整、最客观的评价，因为很多信息都是有代表性的。只要我们在有说服力的方面获得核心信息，我们就可以对一个人做出相对准确的判断。他介绍说，芝麻信用正在研究和尝试一些前沿算法，如决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。目前，芝麻信用评分在实践中的测试结果，其坏账率在合作伙伴可以接受的范围内，这也是芝麻信用充满信心的原因。整个芝麻信用团队有130人，其中三分之二是数据和技术团队。据胡涛介绍，数据分析团队是芝麻信用的核心。芝麻信用从国外引进了FICO的首席科学家，他们在信用调查模式方面做得最好，也是美国三大信用调查局之一(Equifax)优秀的中国人专门从事产品和业务。胡涛对他的团队充满信心：“他们在国外积累的经验，结合我们今天的大数据和技术优势，包括整个中国市场，肯定会取得成就。我经常告诉团队，芝麻今天的一小步是中国的一大步，因为我们在中国所做的一切都没有先例。今天，我们的信用调查才刚刚开始。美国是170年前开始的。我们的今天是他们的昨天，但我们的明天可能是他们的后天。“在如何保护隐私之前，一些业内人士告诉全球照明网络，使用大数据进行信用评估，目前只对特定群体和特定服务有效，如对年轻人的小额消费贷款。芝麻信用评分目前的适用范围是否仅限于年轻人的小额消费贷款胡涛否认。她告诉全球照明网，芝麻信用希望评估每个人的信用，而不仅仅是年轻人。芝麻信用分开公测后，网上有人声称可以“刷分”，即帮助提高芝麻信用分。余强调，所有声称能“刷分”的人都是骗子。他解释说，芝麻信用评分的整个模型有一个非常复杂的机器算法，算法下有许多变量。如果追溯到源头，可能会有成千上万的数据，每个变量都非常重要但有限。他说：“我们会增加很多非常稳定的机制，比如转账或还款，我们不会看到你昨天的前一天，我们会看到你有很长的历史是否继续做这样的事情。所以这将导致，首先你找不到任何点可以给你的信用带来巨大的改善，第二个机器算法本身是一个相对黑匣子，你不知道你的行为是否有直接关系，特别是当我们应用更复杂的算法不是线性关系，不做一件事必须对结果有积极的影响。这是一个非常复杂的网络系统，在我个人看来，网上看到的各种加分秘籍都很可笑。此前，据财新报道，央行可能有两个担忧：一是数据的第三方问题，二是如何保护隐私。当时，俞吴杰在隐私保护方面介绍说，芝麻信用从信息调用、计算、应用等方面保护用户的个人信息：首先，许多数据不存在芝麻信用，而是存在于政府机构、合作伙伴、电子商务平台等各种数据源中。第二，经芝麻用户授权，我们的系统将调用与用户相关的数据源。本调用过程无人工参与，均为系统操作。第三，在系统运行过程中，不接触种族、血型、宗教、信仰等信息。通过设置操作规则，根据法律法规的要求。第四，整个数据开发团队都有很好的防护墙，只有核心成员知道系统运行的核心是什么。但即使他们知道操作规则，也无法接触到用户的信息，整个计算都在黑匣子里。第五，只有在用户授权的情况下，第三方才能调用用户的芝麻分等信用数据。它说，从用户数据的呼叫和操作到第三方信用评分的使用都是在用户授权的前提下进行的。芝麻评分的整个过程人员不接触用户的信息，一切都由系统操作，以确保用户隐私的整个过程保密。至于独立第三方，芝麻信贷业务发展负责人邓一鸣解释说，芝麻信贷只有少数数据来自“阿里”，另一方面蚂蚁金融和阿里巴巴是平台，本身不买卖商品，基本上没有自营，所以数据属于第三方数据。监管机构同意这一解释。邓一鸣说。现在，芝麻信用对这个问题给出了更好的答案。胡涛介绍，芝麻信用是杭州注册的独立征信公司，是物理和组织结构的独立。此外，在董事会层面，芝麻信用邀请了金融界一位非常有影响力的中国董事。他将在芝麻信用董事会拥有相当大的权力，每次会议和董事会的决议都可以追溯和查询。“我希望他能参与我们整个公司的监督。事实上，核心是保护消费者的利益，特别是个人隐私保护是否能得到很好的保护

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