芝麻信用分660怎么就不涨了

芝麻信用分660怎么就不涨了

芝麻信用的评分体系是什么？　　芝麻信用解释，这一评分有五个维度。分别是个人用户的信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质和人脉关系。　　芝麻信用可以干什么？　　目前在芝麻信用的“信用生活”栏里，有五大功能，出行、住宿、金融、购物和社交。不过公测期间只开通了出行和住宿，可以利用芝麻信用免押金租车，以及预定阿里巴巴旗下去啊旅行的酒店等。　　芝麻信用的评分参考了美国的信用评分机制FICO(其评分从300~850)，比央行个人征信系统仅有信贷记录丰富，覆盖的人群更草根，包含很多从未有过借贷记录和信用卡记录的人。　　跟FICO评分类似，芝麻信用并不会公布具体的评分细则，只公布大致的评分维度，让用户有提高信用评分的方向，却并不能通过具体的一两项行为来增加信用评分，以杜绝一些恶意作弊行为。　　芝麻信用作为蚂蚁金服旗下公司，拥有阿里巴巴的电商交易数据以及支付宝的互联网金融数据，包括余额宝、招财宝、煤电水气等生活缴费和信用卡还款等支付宝业务数据，同时，芝麻信用还拥有公安网提供的公共数据。　　三大数据来源，五个维度，构成了用户基本的信用评分。在不掌握评分细则急促上，怎样才能有效提高芝麻信用评分？　　超先声分析，首先，阿里巴巴电商系天猫淘宝聚划算等购物的累计额度、购物品类、退换货记录、甚至阿里旺旺的聊天记录都是芝麻信用的重要的评分标准。事实上，超先声发现，评分很高的用户基本上都是阿里电商的重度用户。　　其次，使用支付宝信用卡还款功能，并及时还款可以有效提高芝麻信用分数。芝麻信用目前并没有对接央行的个人征信系统，信用历史主要是过往信用账户还款记录和信用账户历史。既然没有个人借贷记录，信用卡还款记录就显得尤为重要。信用卡还款功能是支付宝首创，其记录已经有三四年。在第一维度中信用卡还款记录估计占据很大因素。超先声的高评分，跟开通支付宝信用卡还款以及及时的还款习惯有很大关系。超先声跟一位有着类似购物记录的朋友相比，评分高出几十分，这位朋友唯独没开通信用卡还款功能。　　目前，微信支付也开通了信用卡还款功能，因为还款信息不可能为两家共享，两家的竞争将更加激烈。在一家持续还款将增加信用评分，相应会降低在另外一家的信用评分。　　第三，使用余额宝、招财宝和支付宝生活服务，投入的金额越大，使用的业务越多，频次越频繁，评分更高。　　超过超先声评分的用户中，购物、业务使用上都类似，但在余额宝和招财宝上的投入金额超过了超先声。如果一个用户一直在使用余额宝理财，而且一直不停累积金额，这个用户的芝麻信用评分肯定会更高。　　第四，个人信息丰富程度和人脉关系。　　支付宝用户的个人认证程度，有大笔资金频繁往来的账户的信用评分，都跟最终得分有关。支付宝提供了用户各种信息认证的入口，支付宝之前还曾经根据用户信息丰富度提供成长点，一定程度之后可达到金账户，超先声认为，原支付宝的金账户都会拥有不错的信用评分。　　支付宝用户之间的人脉关系是建立在转账、代付等金钱基础上，直到最近支付宝才开通了不依附转账往来的对话功能，所以支付宝账户之间的互动是强信用关系，一个账户的信用评级必然影响另外一个账户的信用评级。　　微信之间的好友人脉关系就不具备这样的强金钱联系，一个信用良好的中产阶级用户可能跟一个信用破产的用户对话，因为微信拥有摇一摇和附近的人功能，人与人之间的关联除了朋友外，有随机性和地理位置好友。如果将这两者信用关联显然不符合实际，很难想象支付宝用户会给完全不认识的账户打钱。　　芝麻评分的推出，宣告了虚拟信用卡已经诞生。　　无押金租车和预定酒店，其实就是信用卡的预授权功能，支付宝之前推出的“花呗”，就是信用卡赊账消费的基本功能。预授权和赊账以及免息期，组成了虚拟信用卡的主要要素已经到位。　　未来，招聘录用、奖学金发放甚至是交友，芝麻信用都会有巨大的作用。　　更重要的，是尚未开通的金融领域。　　芝麻信用将对接互联网民间浙商银行或者承认芝麻信用评分的国有、股份制银行等，芝麻信用分数代表的将是一笔几十万乃至几百万的贷款，个人信用评分还将催生区别贷款利率，芝麻信用评分越高，得到的贷款额度越高，期限越长，利率越低。这推动金融业进一步改革，将对银行业产生深远影响。　　芝麻信用评分接口将会提供给很多机构，这将是一项公共服务，每笔查询即便收很低的费用，1.8亿活跃用户、3亿基础用户也是一笔巨大的收入，何况芝麻信用推出后会反作用与支付宝，促使用户数持续增加。　　芝麻信用已经先行先试，估计腾讯信用评分也将在近期推出。从数据丰富度以及跟信用关联度，尝试时间上，芝麻信用暂时完胜其他个人征信机构。　　几大民间征信机构评分体系不同，前文已经提到，芝麻信用的高评分未必能带来腾讯信用高评分，甚至因为信息独享的原因，造成另一评分较低。现在看来，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。　　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。