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芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用

小知識

：在支付產品中 ， 你或許看到過這樣一個產品——芝麻信用 ， 它是衡量我們的信用程度的一大指標 。 那么 ， 為什么要做這樣一款產品以及它是如何評估我們的信用的 。 本文對芝麻信用進行了詳細的介紹 ， 一起來看看芝麻信用是怎么做的吧 。

芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用

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上周五在電腦里翻到一個文檔 ， 是芝麻信用的產品介紹 。 我不知道是從哪來的 ， 也無法輕易搜到同一份文檔 。 但既然是產品介紹 ， 就權當這是公開文件 ， 作為一個外行 ， 聊聊 。
芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用

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我顯然沒做過芝麻信用分 ， 甚至我都沒有調研過 ， 但我是做過同類產品的 。 這樣一款信用產品 ， 與那些消金信貸公司的A卡B卡是有很多不同的 。 這個行業里多了很多懂數據懂算法的人 ， 但沒幾個懂信用懂風控的人 。 因而 ， 我覺得這份不同 ， 還是值得小書一下 。
主要是揭秘下芝麻信用分是怎么做的 ， 說是揭秘 ， 但因為我并不是幕后操盤手 ， 更準確的說法是推測 ， 也可能只是臆斷 。
另外 ， 花唄接入央行征信系統 ， 我們這些消費者在使用這類產品時要不要另作考慮 ， 也會說一說 。
關于芝麻分 ， 官網有一段介紹如下：
芝麻分是由獨立第三方信用評估機構-芝麻信用管理有限公司 ， 在用戶授權的情況下 ， 依據用戶在互聯網上的各類消費及行為數據 ， 結合互聯網金融借貸信息 ， 運用云計算及機器學習等技術 ， 通過邏輯回歸、決策樹、隨機森林等模型算法 ， 對各維度數據進行綜合處理和評估 ， 在用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度客觀呈現個人信用狀況的綜合分值 。 芝麻分的分值范圍為350至950 ， 分值越高代表信用越好 ， 相應違約率相對較低 ， 較高的芝麻分可以幫助用戶獲得更高效、更優質的服務 。
01
信用衡量的就是先享后付的能力 ， 那就是要讓該享受服務的人能享受到服務 。 一個該一個能 。 該的人不能 ， 不該的人能 ， 是要解決的關鍵問題 。
想清楚兩件事情 ， 你就知道怎么做這樣一款產品了 。
一是 ， 哪些信息能衡量一個人的信用？
兩個維度 ， 一是能力 ， 二是意愿 。 能力取決于你的收支情況 ， 以及保持收支平衡的穩定性的水平 。 所以 ， 你的就業、你的收入、你的消費很重要 ， 不僅在于當前是什么水平 ， 還在于它是不是穩定的 。 如果你四海為家 ， 如果你黃賭毒 ， 都是穩定性上的負面 。
意愿的衡量本質在于違約的成本 ， 這一定程度上和收支相關 ， 但并不相同 ， 因為數字化時代法律約束變弱了 ， 更靠的是道德約束 。 這時候 ， 意愿的刻畫就很困難 ， 但意愿體現在你的信用歷史中 。
一個月入十萬的人找你借一萬塊錢 ， 和一個每次借錢下個月都及時還錢的人找你借錢 ， 你更愿意借給誰呢？
不管你去搜集哪些數據 ， 它們都是刻畫這兩個指標的工具 。
二是 ， 做信用產品的根本目的是什么？
顯然 ， 做產品的目的是希望它能被用的盡可能多 ， 但用的盡可能多一定是效果盡可能好嗎？
答案是否定的 。
企業做信用評分 ， 討好的是用戶 ， 但付費的是需要查詢評分的商戶 。 討好的是用戶是說 ， 你要關注幾乎所有用戶的幾乎所有方面的需求 ， 不能僅僅是大部分用戶的大部分需求 ， 否則客訴可能讓你的產品活不下去 。 企業要考慮面向用戶可解釋 ， 商戶不需要 。
付費的是商戶意味著 ， 企業需要的是商戶調用的越來越多 ， 不是當前足夠多 ， 是長期足夠多 ， 而商戶需要的是效果好 ， 效果好就更精準 ， 長期反而不會更多 。 兩者的利益是不完全對等的 。
這意味著 ， 構建這樣的模型時要根據經驗挑選覆蓋各個維度的變量 ， 并使其保持絕對的可解釋性 ， 而不光是選擇區分度高的變量 。 前者是芝麻信用這種產品的視角 ， 后者是A/B/C/F卡的視角 。
你說企業內部也要用啊 ， 不需要效果盡可能好才更好嗎？
企業又不是只用這一個工具 。
02
我們來重點聊一聊芝麻信用的數據變量 。
這個數據變量服務總共包含 65 個變量 ， 按照芝麻信用評分維度（一級分類）和 DAS 變量類別（二級分類）分類如下：
芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用

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如前所述 ， 相信你對這五大維度一點也不吃驚 。 身份特質、履約能力體現了“收” ， 行為特質體現了“支” ， 信用歷史體現了意愿 ， 人脈關系也體現了違約的成本項 。

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