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芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用( 二 )

小知識


圖中變量數量 ， 基本就體現了這些類別的重要程度 。 信用歷史往往是最重要的 ， 其次是履約能力 。
同樣的一萬塊錢 ， 借給一個每次借錢下個月都及時還錢的人 ， 比借給一個月入十萬的人靠譜的多 。
這 65 個變量進一步拆分為 8 個核心變量和 57 個基礎變量 。
這些變量的分段邏輯 ， 按文檔的說法是 ， 綜合考慮 DAS 變量在全量芝麻用戶上的數值分布對好壞用戶的區分度將其進行分段 ， 最多分十五段 。 分段序號 01-15 代表變量數值由小到大的排列順序 。
我們詳細看一看這8個核心變量 ， 57個基礎變量匯總放在后面 。

芝麻信用的主要作用 芝麻信用有什么用

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在身份特質項中 ， 更核心的變量竟然是穩定性指標 ， 而不是行職業信息 。 一方面是因為 ， 行職業信息一般很難準確獲取；另一方面 ， 所在公司、所做職業是需要分類到大類上的 ， 這類信息在住房按揭這種長期貸款中很重要 ， 對短期借貸沒有直接作用關系 。 不管是消費信貸 ， 還是信用生活 ， 還款能力的刻畫完全不需要上升到行職業 ， 反而穩定性指標更為重要 。
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第三方支付的核心在于深度和廣度 ， 支付業務要看廣度 ， 對應的當然要看用戶使用第三方支付的廣度 。 行為特質中 ， 支付活躍場景數就很好的體現了這個廣度 。 而支付金額和資產等維度在下面的履約能力中體現 。
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履約能力選取了一個資產一個支出一個消費層次 。 資產和支出不必說 ， 消費層次意義在于 ， 只消費生活必須品 ， 和對精神物品有強烈需求的 ， 代表了不同的層級 。
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信用歷史中更為關注信用還款 ， 而非逾期 ， 我推測原因有二 ， 一是還款類的信息豐富度會高很多 ， 二是正面信息在面向用戶可見的產品上更為友好 ， 它既能一定程度上起到和負面信息類似的效果 ， 在相對關系上負面降分和正面增分區別不大 ， 還能激勵用戶更高頻高額地借還 。
剩余 47 個基礎變量 ， 我整理如下 。
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上述變量除了選取的指標值得學習外 ， 時間窗口也很值得注意 。 另外 ， 顯而易見 ， 這些變量很多都是相關的 ， 它們都會被用在芝麻分里面嗎？它們怎么綜合得到一個芝麻信用分呢？
當然是通過權重進行組合 。
權重如何得到？
“綜合考慮 DAS 變量在全量芝麻用戶上的數值分布對好壞用戶的區分度將其進行分段” ， 既然變量的分組是參考了好壞用戶的區分度的 ， 專業名詞就是WOE ， 那變量的組合當然是對好壞用戶進行建模得到 。
但是 ， 這些變量 ， 高度相關的變量 ， 是會被評分卡篩選掉的 。 有效的模型不可能用到了其中所有的變量 ， 即使有 ， 我推測 ， 很多變量也是人為地被賦予了無關痛癢的權重 。
請注意 ， 這是 DAS 變量數據服務文檔 ， 并未稱作芝麻信用分產品介紹 。 我推測芝麻信用分的關鍵在那8個核心變量 ， 我說的是關鍵 ， 并不是說完全不用那57基礎變量 。
另外 ， 芝麻分作為面向用戶的產品 ， 還兼有營銷激勵的功能 ， 最終的芝麻分除模型計算外 ， 應該還有其他環節的增減分設置 。
03
花唄將全面接入央行征信系統 ， 用戶使用花唄需不需要擔心哪些問題呢？
征信關乎個人信用 ， 花唄是當代人超前消費的好助手 ， 當它倆一拍即合 ， 消費者應怎么考慮？
我不說責任和義務 ， 也覺得有必要說幾句 。
現在大概央行收錄的自然人11億 ， 其中有信貸數據的應該不到一半 ， 我們消金業務發起申請查得率稍高一些 ， 60%左右 。 也就是說 ， 絕大多數人的征信數據信息是比較少的 ， 就是那些簡單的身份信息 ， 沒有金融信用數據 。
傳統的信用評估模型是根據一個人的借貸歷史和還款表現 ， 通過邏輯回歸的方式來判斷這個人的信用情況 。 現在越來越興起大數據模型 ， 它的數據源就十分廣泛 ， 包括電商、社交、搜索瀏覽等行為都產生了大量的數據 。
所以 ， 顯然 ， 花唄接入央行征信 ， 對各大平臺來說好處很大 ， 因為用戶的信用更好被評估了 ， 那對用戶來說呢 ， 是不是就不好呢？

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