芝麻信用接入消费金融互联网征信的数据之辩

2022年黑龙江公务员考试《申论》真题套卷（公检法卷）2022年黑龙江公务员申论试题（公检法卷）一、留意事项1.申论考试是对报考者阅读理解力量、综合分析力量、贯彻执行力量、提出和解决问题力量、文字表达力量的测试。

2.参考时限：建议阅读资料40分钟，作答110分钟。

3.认真阅读“给定资料”，根据后面提出的“作答要求”依次作答。

4.请在答题卡指定的位置上作答，在草稿纸上或其他地方作答一律无效。

5.全部题目一律使用现代汉语作答。

未按要求作答的，不得分。

严禁折叠申论答题纸！二、给定资料材料1随着移动互联网、大数据、云计算技术与金融的深度结合，信用经济已深化到城市生活的方方面面，不用交押金、不用办卡，市民在“信用图书馆”足不出户就能线上借还图书；拥有市民卡的持卡人通过“医信付”可以享受到“先诊疗后付费”的优待政策，解决了就医前充值排队带来的不便；先住后付的“免押金信用住”服务遍及全国各大酒店；免费借用雨伞和充电宝的“信用借还”服务掩盖了机场、地铁等主要的交通枢纽，很多城市在医疗、交通、政务等领域，先享受服务后付费、信用认证等模式已经悄然兴起，以个人信用体系为基础的信用经济，正在静静转变中国。

来自蚂蚁金服的一组统计数据显示，2022年全国便已有381个城市开启了信用免押服务，有近2000万人享受过免押服务，合计免除押金超过150亿元。

“无现金社会”的背后，不仅是人们支付方式的转变，更是人们信用的累积，“看不见”“摸不着”的个人信用在逐步“变现”。

2022年6月，国务院发布了《关于建立完善守信联合激励和失信联合惩戒制度加快推动社会诚信建设的指导看法》，指出：依法依规运用信用激励和约束手段，构建政府、社会共同参加的跨地区、跨部门、跨领域的守信联合激励和失信联合惩戒机制，促进市场主体依法诚信经营，维护市场正常秩序，营造诚信社会环境。

截至2022年2月底，各部门已经签署联合惩戒备忘录51个，联合激励备忘录5个，既包括联合激励又包括联合惩戒的备忘录3个，制定联合奖惩措施100多项，初步建立起“发起—响应—反馈”机制，实现了备忘录对重点领域全掩盖及跨地区、跨部门、跨行业的奖惩联动。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网技术的迅猛发展，大数据技术已经渗透到社会生活的各个领域。

个人征信作为衡量个人信用状况的重要依据，其评估体系正逐渐从传统的金融数据转向更为广泛的互联网行为数据。

本文以芝麻信用为例，深入分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设，探讨其发展现状、存在的问题及未来发展趋势。

二、个人征信评估体系的发展背景个人征信评估体系是指通过收集、整合和分析个人信用信息，对个人信用状况进行综合评价的体系。

随着互联网的普及和大数据技术的应用，个人征信评估体系逐渐从传统的金融数据扩展到互联网行为数据。

这些数据包括但不限于网络购物、社交网络、网络支付、搜索记录等，为个人征信提供了更为丰富和全面的数据来源。

三、芝麻信用及其应用芝麻信用是阿里巴巴集团旗下的一家独立第三方征信机构，其核心是利用用户在阿里巴巴旗下各平台的互联网行为数据，进行信用评估。

芝麻信用分是其主要产品，通过分析用户的网购、支付、社交等行为数据，综合评估用户的信用状况，为金融机构提供信贷决策参考。

四、基于互联网行为数据的个人征信评估体系建设（一）数据来源与收集基于互联网行为数据的个人征信评估体系，数据来源广泛。

除了常见的网购、社交、支付等数据外，还包括用户的搜索记录、浏览记录、消费习惯等。

这些数据的收集需要依靠大数据技术和云计算技术，对海量数据进行高效处理和分析。

（二）数据处理与分析收集到的数据需要进行清洗、整合和分析。

通过机器学习和人工智能技术，对用户的行为数据进行深度挖掘和分析，提取出有用的信用信息。

同时，还需要建立数据模型和算法，对用户的信用状况进行综合评价。

（三）评估体系构建在数据处理和分析的基础上，建立个人征信评估体系。

该体系需要综合考虑用户的个人信息、行为数据、社交关系等多方面因素，对用户的信用状况进行全面评价。

同时，还需要建立相应的监督机制和风险控制机制，确保评估结果的准确性和公正性。

基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例随着互联网的快速发展和人们数字化生活的普及，个人征信评估变得越来越重要。

在传统个人征信体系中，信用记录往往依赖于银行、电商和其他金融机构的数据，而这些数据仅仅关注个人的财务状况和信贷历史。

然而，随着互联网的兴起，越来越多的个人行为在网络上留下痕迹，这些数字痕迹可以被用来构建个人信用评估体系。

本文以蚂蚁金服旗下的芝麻信用为例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系进行分析和讨论。

芝麻信用作为中国领先的信用评估机构，基于阿里巴巴集团旗下的支付宝平台，通过挖掘用户在互联网上的行为数据，为用户提供信用评分和信用服务。

芝麻信用的核心理念是“让诚信可信”，通过定义和衡量个人对借贷和消费行为的信用度，帮助金融机构和商家为个人提供更好的信用信贷服务。

个人互联网行为数据包括支付行为、借贷行为、电商消费行为、社交网络行为等。

芝麻信用通过对这些行为数据的分析和挖掘，构建了多种信用评分模型，包括借贷风险评估、信用消费评估、信用交易评估等。

这些模型综合考虑了多个因素，如信用历史、还款能力、消费偏好等，从而更全面地评估个人的信用状况。

首先，芝麻信用通过用户的支付行为数据评估个人的还款能力。

在互联网上，支付行为越来越多地依赖于移动支付平台，用户的支付记录可以反映其还款能力。

通过分析用户的还款记录、借贷历史等因素，芝麻信用可以评估个人的还款能力和借贷风险。

这为金融机构提供了更准确的信贷评估和风险控制手段。

其次，芝麻信用利用用户的电商消费行为数据来评估个人的消费信用。

在大数据时代，个人的消费行为越来越多地在线上进行，用户购买行为可以反映其消费偏好和消费能力。

芝麻信用通过分析用户的消费记录、商品偏好等因素，为用户提供个性化的信用服务和推荐。

此外，芝麻信用还关注用户的社交网络行为数据。

在社交网络上，用户的行为可以反映其社交关系和社区影响力。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，大数据技术被广泛应用于各个领域。

其中，个人征信评估体系的建设显得尤为重要。

它不仅关乎金融风险控制，也深刻影响着社会信用体系的构建。

芝麻信用作为国内领先的征信评估机构，其基于用户互联网行为数据的评估模型备受关注。

本文旨在分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设，以芝麻信用为例，探讨其建设过程、评估方法及未来发展趋势。

二、用户互联网行为数据在个人征信评估中的重要性在数字化时代，用户互联网行为数据已成为个人征信评估的重要依据。

这些数据包括但不限于网络购物、社交网络、网络服务使用等行为所产生的大量信息。

这些数据能够全面反映一个人的信用状况、消费习惯、社交关系等多方面信息，为个人征信评估提供了丰富的数据支持。

三、芝麻信用征信评估体系建设芝麻信用作为国内领先的征信评估机构，其基于用户互联网行为数据的评估模型具有很高的参考价值。

芝麻信用通过收集用户在阿里巴巴集团旗下各平台的行为数据，包括购物、支付、社交、出行等多个方面，构建了一个全面的信用评估体系。

在这个体系中，用户的每一次行为都会被记录并转化为信用分数，从而形成一个动态、实时的信用评估结果。

四、评估方法与模型芝麻信用的评估方法主要包括数据分析、机器学习、人工智能等技术手段。

通过对用户行为数据进行深度挖掘和分析，构建出多个评估模型。

这些模型能够全面反映用户的信用状况，包括但不限于消费能力、还款能力、社交关系等方面。

同时，芝麻信用还采用了实时更新的方式，确保评估结果的准确性和实时性。

五、应用场景与影响芝麻信用的征信评估体系已广泛应用于金融、电商、社交等多个领域。

在金融领域，银行、保险公司等机构纷纷采用芝麻信用评分作为贷款、保险等业务的审批依据。

在电商领域，芝麻信用评分也成为了商家评价用户信用的重要手段。

此外，芝麻信用还为政府、企业等提供了数据支持和服务，推动了社会信用体系的构建。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，个人征信评估逐渐成为现代社会不可或缺的金融服务。

而基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系，更是成为了行业发展的新趋势。

本文以芝麻信用为例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。

二、背景介绍芝麻信用是阿里巴巴集团旗下的个人征信机构，依托于阿里巴巴的电商平台及庞大的用户群体，通过收集和分析用户的互联网行为数据，为用户提供个人信用评估服务。

其核心价值在于利用大数据技术，对用户的网络行为进行深度挖掘和分析，从而实现对个人信用的全面、客观、准确的评估。

三、体系构建（一）数据来源芝麻信用的数据来源主要包括用户在网络平台上的行为数据、交易数据、社交数据等。

这些数据涵盖了用户的购物、支付、社交、出行等多个方面，为信用评估提供了丰富的信息基础。

（二）数据处理与分析在收集到用户数据后，芝麻信用通过先进的大数据处理和分析技术，对数据进行清洗、加工、分析和挖掘。

这包括对数据的筛选、去重、格式化等处理，以及利用机器学习、人工智能等技术对数据进行深度分析。

（三）信用评估模型基于处理和分析后的数据，芝麻信用建立了完善的信用评估模型。

该模型综合考虑了用户的消费能力、还款能力、社交关系等多个因素，通过算法对用户的信用进行全面、客观的评估。

（四）信用评分与反馈最后，芝麻信用根据评估结果为用户生成信用评分，并提供信用报告。

同时，芝麻信用还将用户的信用信息反馈给相关机构，为金融机构提供决策支持。

四、体系优势（一）数据丰富性基于互联网行为数据的个人征信评估体系具有数据丰富性的优势。

通过收集用户在多个平台的行为数据，可以更全面地了解用户的消费习惯、还款能力、社交关系等信息，从而提高评估的准确性。

（二）实时性互联网行为数据具有实时性的特点，可以及时反映用户的最新情况。

因此，基于互联网行为数据的个人征信评估体系可以实时更新用户的信用信息，提高评估的时效性。

银行看征信报告，互联网金融看大数据，了解你的信
用评分
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转载请注明“作者：发居禾”
银行审批信用卡等业务时，了解申请人信用情况，主要看征信报告。

非银行有权查询征信平台，大数据和征信都会看，综合评估。

不合规平台无权查询征信，仅凭大数据信用审核，远离连大数据都不看的平台。

征信报告只有一份，芝麻信用支付宝独有，评估大数据信用平台有多个，提供给互联网金融平台对接。

其中有的采取100评分制，分数越低越好，0至15分大数据信用很好，70分以上接近网黑。

分数低的，越申请分数越高，越难通过，最后会秒拒。

大数据信用报告还会显示申请记录、注册情况、手机通讯录风险、电商平台风险等。

自查大数据也有影响，每年不宜超过两次，查大数据对征信报告没有影响。

各种链接不能乱点，点一次大数据就会差一次，你的大数据评分是多少？
征信报告部分逾期记录有机会修复，查询和贷后管理记录无法消除，两年后清零。

大数据记录也无法消除，评分无法降低，声称能修复都是假的，或者平台有问题。

支付宝的查询记录可以降低影响，首页点击“我的”，点击“芝麻信用”，点击“信用管理”，点击右上角的3个小点，点击“授权管理”。

里面有各种授权，支付宝官方服务授权不用解除，跟金融无关的也不用解除。

授权影响的是芝麻信用体系，相当于征信报告的查询记录，需要解除银行和第三方互联网金融平台的授权。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已逐渐渗透到社会生活的各个领域。

在此背景下，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系显得尤为重要。

芝麻信用作为我国征信领域的先行者，通过挖掘并有效利用用户的互联网行为数据，实现了个人信用评估体系的构建与优化。

本文将围绕芝麻信用的实践案例，对基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析。

二、用户互联网行为数据概述用户互联网行为数据主要包括用户在互联网上产生的各类行为记录，如网络购物、社交互动、网络服务使用等。

这些数据具有海量性、实时性、多样性等特点，为个人征信评估提供了丰富的信息来源。

通过对这些数据的挖掘和分析，可以更全面地了解用户的信用状况，为信用评估提供有力支持。

三、芝麻信用及其征信评估体系芝麻信用是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构，通过分析用户在阿里巴巴集团及蚂蚁金服旗下的购物、转账、理财、还款等行为数据，对个人信用进行评估。

其征信评估体系主要包括数据采集、数据处理、模型评估、结果应用等环节。

其中，数据采集和数据处理是基础，模型评估是核心，结果应用是目的。

四、基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设（一）数据采集与处理在数据采集方面，征信机构需要与各类互联网企业合作，获取用户的各类行为数据。

在数据处理方面，需要对数据进行清洗、去重、转换等操作，以便后续的模型评估。

此外，还需要对数据进行隐私保护处理，确保用户信息安全。

（二）模型评估模型评估是个人征信评估体系的核心环节。

通过建立合适的信用评估模型，将用户的互联网行为数据转化为信用评分。

常见的模型包括逻辑回归模型、决策树模型、神经网络模型等。

这些模型可以根据用户的消费习惯、社交关系、网络服务使用情况等因素，综合评估用户的信用状况。

（三）结果应用信用评分结果可以广泛应用于金融、电商、交通、医疗等领域。

例如，在金融领域，银行可以根据用户的信用评分决定是否发放贷款以及贷款额度；在电商领域，电商平台可以根据用户的信用评分提供相应的优惠政策。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的快速发展，大数据技术已经深入到社会生活的各个领域。

在金融领域，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系已成为一种新的信用评估模式。

芝麻信用作为国内领先的征信机构，其基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系的建设与运营，为金融行业提供了新的思路和方向。

本文将围绕芝麻信用的个人征信评估体系建设展开分析，探讨其运作机制、优点与挑战。

二、芝麻信用个人征信评估体系的建设1. 数据来源与处理芝麻信用的数据来源广泛，包括用户在电商平台、社交网络、生活服务等多个领域的行为数据。

通过对这些数据进行采集、清洗、加工和处理，形成征信评估的基础数据。

这些数据包括用户的消费行为、社交关系、信用记录等，都是评估个人信用的重要依据。

2. 评估模型芝麻信用采用多种评估模型，包括信用评分模型、风险评估模型等。

通过分析用户的行为数据，对用户的信用进行量化评估。

其中，信用评分模型是核心，通过综合分析用户的信用历史、行为偏好、履约能力等因素，给出信用评分。

风险评估模型则用于评估用户的违约风险，为金融机构提供决策依据。

三、芝麻信用体系的优点1. 数据丰富：芝麻信用拥有丰富的数据来源，能够全面反映用户的信用状况。

2. 实时性强：基于互联网的数据采集和处理，能够实时更新用户的信用状况。

3. 客观公正：通过数据分析和模型评估，实现信用评定的客观性和公正性。

4. 便捷快速：用户无需提供繁琐的纸质材料，即可快速获取信用评分。

四、芝麻信用体系的挑战与未来发展1. 数据安全与隐私保护：在大数据时代，如何保障用户数据的安全和隐私成为亟待解决的问题。

芝麻信用需加强数据安全措施，保护用户隐私。

2. 模型优化与创新：随着金融市场的变化和用户需求的变化，芝麻信用需不断优化评估模型，提高评估的准确性和可靠性。

同时，积极探索新的评估方法和手段，以满足市场的多样化需求。

3. 拓展应用场景：芝麻信用可进一步拓展应用场景，如将个人征信评估体系应用于企业征信、供应链金融等领域，提高征信服务的广度和深度。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，大数据技术为各行各业带来了巨大的变革。

在金融领域，个人征信评估作为评估个人信用状况的重要手段，正逐渐由传统的信用评估体系向基于互联网行为数据的评估体系转变。

芝麻信用作为国内领先的互联网征信平台，其成功应用互联网行为数据对个人征信进行评估的案例，为整个行业提供了宝贵的经验。

本文将基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设进行分析，以芝麻信用为例，探讨其评估体系的建设、应用及未来发展趋势。

二、芝麻信用背景及发展芝麻信用是蚂蚁集团旗下的征信平台，依托于阿里巴巴集团的庞大用户群体和丰富的互联网数据资源，通过分析用户的网购、支付、社交等行为数据，对个人信用进行评估。

芝麻信用的出现，打破了传统征信的局限性，使得个人信用评估更加全面、客观、实时。

三、基于互联网行为数据的个人征信评估体系的建设1. 数据来源与采集：芝麻信用的数据来源广泛，包括但不限于用户的网购记录、支付记录、社交行为等。

通过大数据技术，实现对这些数据的实时采集和整合。

2. 数据处理与分析：通过对采集到的数据进行清洗、筛选、分析等操作，提取出有用的信息，如用户的消费习惯、还款能力等。

3. 信用评估模型：芝麻信用采用先进的机器学习算法，建立信用评估模型。

该模型根据用户的互联网行为数据，综合分析用户的信用状况，给出相应的信用评分。

4. 风险控制：在评估过程中，芝麻信用注重风险控制，通过建立完善的风险控制机制，确保评估结果的准确性和可靠性。

四、芝麻信用应用分析芝麻信用在金融领域的应用广泛，如贷款审批、信用卡申请等。

通过分析用户的信用状况，为金融机构提供决策依据。

此外，芝麻信用还广泛应用于共享经济领域，如共享单车、共享汽车等，通过评估用户的信用状况，降低违约风险。

五、未来发展趋势及挑战随着技术的发展和互联网的普及，基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系将越来越完善。

基于互联网金融平台的大数据征信应用研究——以蚂蚁金服为例随着互联网金融的蓬勃发展，大数据在征信领域的应用也日益受到重视。

作为中国领先的互联网金融平台，蚂蚁金服积累了大量用户数据和行为信息，为其提供了独特的优势和机会，使得其在大数据征信方面有着巨大的潜力。

本文将以蚂蚁金服为例，探讨基于互联网金融平台的大数据征信应用，并分析其意义和发展前景。

一、蚂蚁金服的大数据征信应用作为中国最大的第三方支付平台，蚂蚁金服拥有庞大的用户群体和海量的交易数据。

通过分析用户的消费行为、信用记录、社交关系等多维度信息，蚂蚁金服可以建立起完整的用户画像，实现精准的信用评估和风险控制。

同时，蚂蚁金服还可以利用大数据技术对用户的信用借贷行为进行实时监控和预警，及时发现异常情况，保障用户的资金安全。

另外，蚂蚁金服还可以通过大数据分析，挖掘用户隐藏的信用信息，为用户提供更全面、更个性化的金融服务。

例如，通过用户在支付宝上的消费数据和行为轨迹，可以更准确地评估其信用状况，为其提供更合适的信用产品和额度。

这种个性化的金融服务不仅可以提高用户体验，还可以帮助用户更好地规划财务，提高生活品质。

二、大数据征信的意义和影响大数据征信对金融行业和社会发展具有重要意义和积极影响。

首先，大数据征信可以有效降低金融机构的风险和成本，提高金融服务的效率和质量。

通过全面、准确地评估用户的信用状况，金融机构可以更好地控制风险，减少不良贷款，提高盈利能力。

同时，大数据征信还可以帮助金融机构更好地理解用户需求，开发更具市场竞争力的金融产品，提升市场竞争力。

此外，大数据征信还可以促进金融普惠，扩大金融服务的覆盖面和深度。

通过大数据技术，金融机构可以更好地辨别贫困户和小微企业的信用状况，为他们提供更多样化的金融产品和服务，帮助他们融入金融体系，实现经济社会发展和可持续增长。

三、大数据征信的发展前景随着互联网金融的不断发展和大数据技术的不断成熟，大数据征信在未来将会迎来更广阔的发展空间和更多的机遇。

浅析芝麻信用分与FICO的征信体系蚂蚁金服推广的个人信用测分产品“芝麻分”因在中国享有极高人气而广受关注；金融科技公司费埃哲提供的用以量化个人信用的FICO分在美国征信界鼎鼎大名。

与美国悠久的征信历史和完备的信用发展制度相比，中国个人征信起步晚、起点低，尚处在探索阶段。

不过，芝麻分因蚂蚁金服的关联企业阿里巴巴在线购物市场的繁荣而在短期内成功吸引大量拥趸，相比之下，在美国取得成功的FICO分在中国只是圈内人士熟知而已。

那么，这种现状会延续么？2017年FICO分会向芝麻分所在的中国市场发起冲击吗？在淘宝对抗ebay、支付宝比拼贝宝的激烈竞争中连赢两局的马云，在中美企业晒分较量中会再次占优吗？晒分表1：比较芝麻信用分和FICO分来源：盈灿咨询、阿里巴巴年报、费埃哲年报、芝麻信用分官网比分较之芝麻分，FICO分专业性明显，这表现在费埃哲专注于收集消费者的付款经历和信用历史等数据来评测个人真实的信用水平，为征信机构和借贷机构提供业务支撑。

从征信的本质功能来说，芝麻分暂时无法匹敌FICO分。

但费埃哲要在中国大举推广FICO分，短期内面临明显障碍。

一方面，中国征信市场处在多方割据状态。

与美国金融借贷机构统一向三大征信机构查询个人信用状况不同，中国众多的金融借贷机构在开办个人信用卡业务时也有自身的一套消费者信用评分工具，来判断消费者是否是合格用户，是否有能力还款。

在美国，费埃哲向三大征信机构提供消费者信用分数即可收取费用，但在中国，费埃哲目前还无法锁定类似的中心化个人征信机构进行合作，这就需要公司和中国金融借贷机构逐个打交道来推广FICO分。

实际上，中国征信市场的割据状态意味着FICO分和芝麻分在中国竞争基本处在同一起跑线。

值得说明的是，FICO分的计算方式有特别之处，即一名消费者希望在后续贷款申请（例如房贷、车贷）中拿到实惠的利率，就必须保证FICO分要高，这要做到信用卡的实际使用总金额在信用总额度中的占比要低（占比接近0也会拉低FICO分，因缺乏有效的信用数据来评测），实际上此举是限制透支。

☆金融我国互联网征信体系分析探讨——以芝麻信用为例许凌锋(喀什大学经济与管理学院)摘要：相比起西方发达国家较为成熟的征信业，我国的互联网金融起步校晚但发展迅速，伴随我国的大数据、云计算、人工智能以及“互联网+”等互联网技术的发展，伴随而来的个人征信问题也越来越无法忽视。

关键词：互联网金融；征信；政府主导型征信模式；芝麻信用征信在社会信川体系中的作用不容忽视。

征信在刺激个人信用消费、解决中小企业融资难问题、推进我国金融市场改革等方面有着重要作用。

征信业的发展将为互联网金融保驾护航，互联网金融的大势也将推动征信业的进步，二者相辅相成，密不可分。

一、芝麻信用征信系统案例分析(一)芝麻信用征信系统介绍阿里巴巴的“芝麻信用”作为蚂蚁金服的第三方独立征信体系，其将理财、社交、公共信息等内容融合在一起，属于私营模式•同时也是中国人民银行首批放开个人征信业务的试点单位「花呗用户是通过区块链来收集和存储个人信用，如果用户存在违约行为，造成不良信用记录，那么便会被固定下来无法变更，所以能够较好地提升客户的还款自觉性，同时促使用户提高了对个人征信重要性的认知。

但是由于公司型的私募股权投资基金在收益率上相对较高，因此还是会吸引许多投资者进行投资。

四、私募基金管理人的主要涉及业务类型及税种1•主要业务收入类型⑴管理费收入；⑵投资收益(投资价差)、超额收益分红；⑶取得的投资项目分红；⑷咨询费等其他收入；(5)营业外收入。

2•涉及的主要税种⑴增值税；⑵城建税及教育附加,为增值税的附加税，以增值税应纳税额为计税依据(城建税的税率为7%.3%,1%,地域不同税率不同，教育费附加3%,地方教育费附加2%);⑶企业所得税(25%或其他优惠税率)；⑷印花税；(5)地方性的税费。

公司型基金管理人管理费、咨询费收入增值税一般纳税人按6%,小规模纳税人按3%；股息红利收入为免税收入，不产生增值税纳税义务，不缴纳增值税；非上市公司股权转让不缴纳增值税；上市公司股权转让依照金融商品买卖，按照差额6%缴纳增值税；超额收益归类为投资收益不缴纳增值税，归类为服务或者劳务，按6%或3%缴纳增值税。

《基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系建设分析——以芝麻信用为例》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，大数据技术为各行各业带来了巨大的变革。

在金融领域，个人征信评估体系作为评估个人信用状况的重要工具，正逐渐从传统的模式向基于互联网行为数据的模式转变。

本文以芝麻信用为例，深入分析基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系的建设。

二、背景介绍芝麻信用是支付宝旗下的个人征信评估机构，其通过收集和分析用户的互联网行为数据，对用户的信用状况进行评估。

这些数据包括但不限于购物、支付、社交、出行等各个方面的信息。

芝麻信用的评估结果被广泛应用于金融、公共服务等领域，对个人信用状况的评估具有重要影响。

三、个人征信评估体系建设的必要性随着社会经济的发展，个人信用在金融、公共服务等领域的重要性日益凸显。

传统的个人征信评估体系主要依赖于个人的征信报告和历史记录，难以全面反映个人的信用状况。

而基于用户互联网行为数据的个人征信评估体系则可以更全面、更实时地反映个人的信用状况，提高评估的准确性和可靠性。

因此，建设基于互联网行为数据的个人征信评估体系具有重要的现实意义。

四、芝麻信用体系建设分析（一）数据来源与处理芝麻信用的数据来源广泛，包括支付宝的各项服务数据、合作伙伴提供的数据以及公开数据等。

这些数据经过脱敏、清洗、整合等处理后，形成了一套完整的用户信用评估体系。

在数据处理过程中，芝麻信用采用了先进的大数据技术和机器学习算法，确保数据的准确性和可靠性。

（二）评估模型与算法芝麻信用的评估模型和算法是基于用户的互联网行为数据构建的。

通过分析用户的购物、支付、社交、出行等行为数据，以及这些行为数据的时序性、相关性等特点，构建了一套复杂的算法模型。

这个模型能够全面、实时地反映用户的信用状况，提高了评估的准确性和可靠性。

（三）应用场景与效果芝麻信用的评估结果被广泛应用于金融、公共服务等领域。

在金融领域，银行、消费金融公司等机构可以根据芝麻信用评估结果为个人提供贷款、信用卡等服务。

芝麻分设计逻辑随着社会的发展和人们信用意识的提高，信用评分体系已经成为了金融及社会信用体系的重要组成部分。

而在中国，支付宝的芝麻信用分数已经成为了人们生活中的重要指标之一。

芝麻信用分数基于个人在社会交往、消费行为、信用记录等多个方面的数据信息，通过算法和模型进行综合评估，用以反映个人的信用状况。

那么，芝麻分是如何设计的，其中包含哪些逻辑？本文将从多个角度来探讨芝麻分设计的逻辑。

一、数据源多元化逻辑芝麻信用分的设计逻辑首先体现在数据源的多元化上。

芝麻分通过整合来自支付宝、淘宝、滴滴等多个合作方的数据信息，融合了个人在互联网消费、社会交往、金融活动等多个方面的数据。

通过这些多元化的数据源，芝麻分能够更全面地评估个人的信用状况，同时也减少了单一数据源带来的评估偏差。

这种数据源多元化的设计逻辑为芝麻分提供了更为客观和全面的信用评估基础。

二、算法模型综合评估逻辑芝麻信用分的设计逻辑还体现在算法模型的综合评估上。

芝麻分通过采用大数据分析、机器学习、人工智能等技术手段，构建了一套综合评估的算法模型。

这种算法模型能够根据个人在不同方面的信用行为和记录，对个人的信用进行深入分析和评估，进而得出相对客观和准确的信用评分。

通过这种算法模型的综合评估逻辑，不仅能够更好地反映个人的信用状况，也能够提高评分的准确性和稳定性。

三、基于行为分析的动态评估逻辑芝麻信用分的设计逻辑还包含了基于行为分析的动态评估逻辑。

芝麻分并不仅仅是一次性的评分，而是通过不断更新、追踪和分析个人的信用行为，实现了对个人信用的动态评估。

这种基于行为分析的动态评估逻辑，使得芝麻分能够更好地捕捉个人信用状况的变化，及时调整评分，提高了信用评估的时效性和准确性。

四、个性化定制逻辑芝麻信用分的设计逻辑还体现在个性化定制上。

芝麻分通过对个人的消费行为、社交关系、信用记录等数据进行整合分析，根据个人的特点和行为习惯，进行个性化定制评分逻辑。

这种个性化定制逻辑不仅能够更好地反映个人的信用状况，也能够更好地服务于不同行业和领域的信用需求。

“1月28日刚开始公测的时候，我们心里也很忐忑，但是从目前的反馈来看，还是不错的。

”7月24日下午，面对来访的媒体，芝麻信用总经理胡滔对公测以来的成绩显示出充分的信心。

今年1月，中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。

这是自2013年3月15日中国征信领域首部法规《征信业管理条例》开始施行之后，央行第一次通知企业做个人征信的准备工作，亦为中国征信市场化向前推进的一大步。

目前，央行已经完成了对八家机构的最终审核工作，牌照有望在8月下发。

过去中国商业征信体系影响力比较弱，关键原因之一就是民营机构没有独立、稳定的数据来源，但是芝麻信用等一些互联网公司的加入正在改变这一状况。

互联网企业本身可以产生的电子商务、社交等信息，可以从多角度对征信对象进行分析，从而判断其信用。

截至目前支付宝的实名用户超过了4亿。

虽然用户和数据量都不少，然而大数据征信的有效性却一直为业界所担心。

传统的征信系统，其数据来源比较单一，但是这些系统当中记录的都是关于个人和企业比较核心的金融数据，如信贷、保险、税收等，都是“真金白银”，与个人信用关联度比较强。

互联网公司积累的数据虽然多，但是这些数据和个人信用关联度比较弱，如何用这些关联度弱的数据，分析出与个人信用的关系，是个难题。

此外，数据来源单一、数据的第三方问题、隐私保护问题等，也是公众和监管层对芝麻信用的担忧和顾虑。

芝麻信用该如何破解这些顾虑？数据来源是哪？打开手机支付宝APP，点击首页淡绿色空心的水滴“芝麻信用分”，授权开通后，每个用户都可以看到自己的芝麻信用分。

从350分到950分，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。

“芝麻信用分，是芝麻信用皇冠上的明珠，它是每个人信用程度的浓缩。

但是，这个分数只是冰山一角，它的下面还有一座巨大的冰山。

”胡滔介绍。

数据来源，是这座冰山的重要构成部分。

芝麻信用分正是依据芝麻信用能够用到的数据打出来的，这些数据包括芝麻信用所在的蚂蚁金服集团多年积累的数据和与外部合作机构的数据。