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芝麻信用推國內首個個人信用評分 高分住酒店可免交押金

來源:網絡 2015-01-30 10:15:00

  拿(na)出(chu)手(shou)機,展示出(chu)自己的信用(yong)(yong)分數(shu),無需(xu)其他步驟,就可(ke)以免押(ya)金(jin)租車,住(zhu)酒店(dian),甚至還(huan)能獲得更低利率的銀行貸(dai)款,這(zhe)樣的圖景(jing)即將實現。近日螞(ma)蟻(yi)金(jin)服對外(wai)宣布,旗下(xia)個人(ren)征信機構芝(zhi)麻(ma)信用(yong)(yong)與支付寶合(he)作,開(kai)始在部分用(yong)(yong) ...

  拿出手機,展示出自己的信用分數,無需其他步驟,就可以免押金租車,住酒店,甚至還能獲得更低利率的銀行貸款,這樣的圖景即將實現。近日螞蟻金服對外宣布,旗下個人征信機構芝麻信用與支付寶合作,開始在部分用戶中進行公測,其所推出的芝麻信用分,將成為我國有史以來首個個人信用評分。昨日起,國內3000家酒店已實現免押金的信用服務。記者了解到,芝麻信用可通過大數據為大眾打分,呈現信用水平。信用評分普及后,將和租房、租車、住酒店等生活服務掛鉤,分高者可享受免付押金等便利,分低者則可能處處碰壁。
  【事件】信用數字化用支付寶錢包即可查看
  繼用“花唄”讓廣大淘一族享受到“信用當錢花”的甜頭之后,阿里系開始真正為大眾打起分了。
  昨日,鄭州市民胡小姐在手機支付寶內看到了新增的芝麻信用分選項,點擊進入后,自己多年來的互聯網行為信用分赫然眼前。“我的信用分有687分,超過650分就已經算優秀了。”胡小姐說。
  據記者了解,今年1月5日,央行發布允許8家機構進行個人征信業務準備工作的通知,螞蟻金融服務集團旗下的芝麻信用位列其中。近日芝麻信用采取和支付寶錢包合作的方式進行公測,成為我國首個個人信用評分,而胡小姐也和芝麻信用小范圍選擇公測的人群一起,成為了我國首批擁有個人征信評分的互聯網用戶。
  對于芝麻信用的查詢方式,螞蟻金服相關工作人員介紹,公測用戶登錄支付寶錢包(8.5版本)后,打開“財富”欄便可看到芝麻信用分的選項。芝麻信用采用國際上通行的信用分——芝麻分來直觀表現信用水平高低。芝麻信用分最低350分最高950分,分數越高代表信用程度越好,違約可能性越低。不過目前分數查詢僅限公測用戶。至于公測范圍依據何種條件制定,該負責人表示不便透露。
  【探究】分高有啥用?住酒店免押金、輕松辦簽證
  要高分只為證明人品好?實際遠不止于此。
  在胡小姐展示的芝麻信用分選項中記者看到,目前,芝麻分在600分以上的人,可以享受免押金租車的便利,也可在預訂部分酒店時享受免押金服務。
  記者了解到,自昨日起全國已有3000家酒店加入芝麻信用免押金計劃。包括高端度假酒店集團君瀾、雷迪森、開元、金陵,以及經濟型酒店如家、布丁等,覆蓋全國210多個市縣。目前,鄭州的21家如家、莫泰168酒店也可享受此信用服務。用戶在阿里“去啊”平臺選擇帶有“后付”標簽的酒店后,系統會測算出用戶信用評級,達到信用標準的用戶不需要任何擔保、押金即可入住酒店。
  螞蟻金服相關工作人員透露,未來芝麻分福利還將涉及金融,購物,社交等領域。目前芝麻信用已經跟租車、租房、婚戀、簽證等多個領域談定合作,未來芝麻分達到一定數值,租車、住酒店時可以不用再交押金,網購時可以先試后買,辦理簽證時不用再操心存款證明,貸款時可以更快得到批復、拿到比別人低的利率,甚至相親時也可以最大程度避免婚騙。
  【質疑】查詢信用分需獲本人授權
  芝麻信用憑啥給大眾打信用分?“信用分背后是對海量信息數據的綜合處理和評估,主要包含了用戶信用歷史、行為偏好、履約能力、身份特質、人脈關系五個維度。”螞蟻金服相關負責人介紹,用戶的網購消費偏好、上網行為習慣……網上留下的這些蛛絲馬跡將成為芝麻信用打分的依據,利用大數據技術和數據分析模型評估出其信用等級。
  除了接入阿里巴巴集團的電商數據和螞蟻金融服務集團的互聯網金融數據外,還與公安網等眾多公共機構以及合作伙伴建立數據合作關系,同時也將開辟各類渠道允許用戶主動提交各類信用相關信息。
  而芝麻信用所覆蓋的網民群體,很多是傳統征信機構未能覆蓋到的草根人群,如未有過借貸、未申請過信用卡的人,學生群體、藍領工人、個體戶、自由職業者等。
  有了芝麻分,自己的個人信息和信用狀況會變得人人皆知嗎?該負責人表示,不管是機構還是他人,要查看你的芝麻分,都必須獲得你本人的授權。
  構成芝麻分的五個維度
  身份特質
  在使用相關服務過程中留下的足夠豐富和可靠的個人基本信息
  行為偏好
  在購物、繳費、轉賬、理財等活動中的偏好及穩定性
  履約能力
  享用各類信用服務并確保及時履約
  信用歷史
  過往信用賬戶還款記錄及信用賬戶歷史
  人脈關系
  好友的身份特征以及跟好友互動程度
  和傳統征信數據主要來源于借貸領域有所不同,脫胎于互聯網的信用數據來源更廣,涵蓋信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電氣繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等方方面面。
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