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最近，微信朋友圈继晒收到宝马广告，又开始一波“晒信用”热潮。
1月28日，国内首个个人信用评分产品芝麻信用开始公测。通过授权，用户可以在8.5版支付宝钱包-财富-芝麻信用分中看到个人信用被量化为350至950范围内的一个分值—分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。设置的跟朋友“信用PK”互动，让这件事变得好玩。
30岁的公司人许斌平时通过支付宝付款、转账和理财，他查到自己的“芝麻分”是613分。虽然600分以上就被视为信用良好，但许斌一直疑惑“为什么自己信用分比朋友低”，而此前他从未主动了解过自己的征信情况。
就在1月5日，央行印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》允许芝麻征信、腾讯征信等8家机构做好为期6个月的个人征信业务准备工作。这被视为国内征信行业市场化的开端。
而作为名单中首批商业化征信机构之一，阿里系的浙江蚂蚁小微金融服务集团有限公司（以下称“蚂蚁金服”）旗下的芝麻信用管理有限公司是行动最快的一个。以类似国外通行的信用分产品形式，如美国著名的FICO（评分范围在300至850分之间），率先开启了这一尝试。
随后芝麻信用还推出一系列“信用生活”应用场景：芝麻分600以上的用户可得到酒店免押金“信用住”、免划预授权租车等服务。“随后，我们还将开启更多应用场景，消费信贷会是重点，希望影响利率方面的优惠;还包括签证、招聘、婚恋、家政、租房等。”芝麻信用副总经理邓一鸣介绍。
高信用看起来有了实际回报。
相比国外信用无处不在、逃地铁票记录甚至会影响求职的状况，国内个人对信用重要性的感受并不直接。
长久以来，中国征信体系主要是政府主导的公共征信体系，企业和个人信用信息基础数据主要储存在人民银行的征信系统中，并以信用报告的形式向本人提供查询服务。到2014年年底央行征信中心已实现全国范围可通过互联网、每年两次免费查询本人信用报告，但大多数人从未识其“庐山真面目”。
“央行征信体系虽然已覆盖8亿多人，但真正有信贷记录的仅有3亿多人，占比不足25%。”芝麻信用首席数据科学家俞吴杰对《第一财经周刊》说。
以一份传统征信报告为例，通常涉及四方面信息：个人基本信息、信贷历史（主要是贷款和信用卡履约数据）、公共数据（包括法院、税务、电信等）和个人信用报告查询记录。其中最主要的判断依据还是信贷和信用卡相关数据。“传统银行征信体系有遗漏，比如从未贷款、未办理过信用卡的‘白户’，他们并非就是低信用人群。而且互联网大数据征信的分析更加丰富和多元。”起步于2013年年底的大数据信用评估平台Wecash闪银创始人支正春说。
市场需求的爆发也助推了个人征信业务的发展。中国快速生长的P2P平台和消费金融信贷，对小微和个人信用信息需求更加强烈。而动态的信用评估也能为更多应用场景提供支撑，如租车租房、二手交易、共享经济等领域。住友酒店集团副总裁章蔚认为，免押金、0秒退房这样的信用住功能对需要押金的高星级酒店就很适用。而接入芝麻信用服务场景的神州租车，也可以通过免预授权简化租车流程，解决了长期困扰的押金周期长的问题。
而数据积累和技术的成熟也让互联网征信变为可能。工商资料显示，芝麻信用于1月8日正式注册为独立公司，法定代表人就是蚂蚁金服CFO井贤栋。而蚂蚁金服利用大数据对信用进行量化的尝试已经开展多年。井贤栋曾表示，在整个蚂蚁金服的业务体系中，支付、理财、融资、保险等业务板块仅是浮出水面的一小部分，真正支撑这些业务的则是水面之下的云计算、大数据和信用体系等底层平台。
在此前，蚂蚁金服已经基于平台大数据分析用户信用情况，推出了蚂蚁小贷及“花呗”两款信贷产品，前者针对小微企业，后者针对个人消费信贷。“公司里面有一句话，叫做一切业务数据化，一切数据业务化。就芝麻信用这项业务而言，内部对它的探索也已经超过两年，一系列的尝试也为芝麻信用这套体系的建立奠定了很好的基础。”俞吴杰说。
据他介绍，“芝麻分”的打分模型主要参照用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系5个维度。“数据来源一是以阿里巴巴的电商数据、蚂蚁金服的互联网金融数据等为代表的互联网数据;二是公共机构和合作伙伴提供的第三方数据;第三块，在接下来的版本中我们会开放用户自我提交数据的入口。”
而芝麻信用因为拥有阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，被视为比纯粹的网络社交数据含金量更高，是进入征信行业的一大独特优势。
而在首批的另外7家征信机构中，最被外界看好的还有腾讯征信和平安集团旗下的深圳前海征信。前者拥有4亿多微信用户和8亿多QQ用户;后者有金融全牌照下丰富的金融数据。
不过，这几个公司各自为战的情况，也不免造成信息和数据割据的问题。“三大平台拥有的数据维度并不一致，反而给我们这样的独立平台提供了机会。”支正春说。
正如征信行业资深人士、Turbo Financial Group首席风险官顾凌云在公开演讲中总结的那样，“真正的信用评估应该包括传统的数据、可替代的数据、用户网上行为数据、社交网络信息、用户自己回答的信息，要把所有这些信息全部给综合起来。”
但对于刚刚起步的国内征信行业，要实现数据共享可能还为时尚早。对此，俞吴杰认为，国内的征信行业依然十分初级，无论征信公司业务建设本身，包括信用模型的完善、信用数据的积累等方面，还是社会对征信的理解，以及整个法律法规体系都还有待进一步发展和成熟。邓一鸣也认为，“目前我们只是在人群和数据方面作为央行征信的补充。”
这个领域的竞争才刚开始。“市场会发挥优胜劣汰的作用，让那些自身业务过硬的产品和公司留存下来。”俞吴杰说。
近期受工商总局白皮书指责对平台上售假治理不严，阿里巴巴股价受到影响，或许芝麻信用评分也能先用到阿里巴巴内部的管理规范上来。
值得提醒的是，根据上述多位业内人士的介绍，目前信用历史依然是最重要的评分维度，所以普通用户可以尽早建立信用记录，如开始使用信用卡。而大数据评分系统由成千上万个指标和几十个数据模型构成，不会因为简单的一两次行为，如打车软件叫车爽约就影响到自己的信用。
“信用是一个点滴积累、持续建立的过程，需要不断去正向积累。”俞吴杰说。
1月28日，国内首个个人信用评分产品芝麻信用开始公测。通过授权，用户可以在8.5版支付宝钱包-财富-芝麻信用分中看到个人信用被量化为350至950范围内的一个分值—分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。设置的跟朋友“信用PK”互动，让这件事变得好玩。
30岁的公司人许斌平时通过支付宝付款、转账和理财，他查到自己的“芝麻分”是613分。虽然600分以上就被视为信用良好，但许斌一直疑惑“为什么自己信用分比朋友低”，而此前他从未主动了解过自己的征信情况。
就在1月5日，央行印发了《关于做好个人征信业务准备工作的通知》允许芝麻征信、腾讯征信等8家机构做好为期6个月的个人征信业务准备工作。这被视为国内征信行业市场化的开端。
而作为名单中首批商业化征信机构之一，阿里系的浙江蚂蚁小微金融服务集团有限公司（以下称“蚂蚁金服”）旗下的芝麻信用管理有限公司是行动最快的一个。以类似国外通行的信用分产品形式，如美国著名的FICO（评分范围在300至850分之间），率先开启了这一尝试。
随后芝麻信用还推出一系列“信用生活”应用场景：芝麻分600以上的用户可得到酒店免押金“信用住”、免划预授权租车等服务。“随后，我们还将开启更多应用场景，消费信贷会是重点，希望影响利率方面的优惠;还包括签证、招聘、婚恋、家政、租房等。”芝麻信用副总经理邓一鸣介绍。
高信用看起来有了实际回报。
相比国外信用无处不在、逃地铁票记录甚至会影响求职的状况，国内个人对信用重要性的感受并不直接。
长久以来，中国征信体系主要是政府主导的公共征信体系，企业和个人信用信息基础数据主要储存在人民银行的征信系统中，并以信用报告的形式向本人提供查询服务。到2014年年底央行征信中心已实现全国范围可通过互联网、每年两次免费查询本人信用报告，但大多数人从未识其“庐山真面目”。
“央行征信体系虽然已覆盖8亿多人，但真正有信贷记录的仅有3亿多人，占比不足25%。”芝麻信用首席数据科学家俞吴杰对《第一财经周刊》说。
以一份传统征信报告为例，通常涉及四方面信息：个人基本信息、信贷历史（主要是贷款和信用卡履约数据）、公共数据（包括法院、税务、电信等）和个人信用报告查询记录。其中最主要的判断依据还是信贷和信用卡相关数据。“传统银行征信体系有遗漏，比如从未贷款、未办理过信用卡的‘白户’，他们并非就是低信用人群。而且互联网大数据征信的分析更加丰富和多元。”起步于2013年年底的大数据信用评估平台Wecash闪银创始人支正春说。
市场需求的爆发也助推了个人征信业务的发展。中国快速生长的P2P平台和消费金融信贷，对小微和个人信用信息需求更加强烈。而动态的信用评估也能为更多应用场景提供支撑，如租车租房、二手交易、共享经济等领域。住友酒店集团副总裁章蔚认为，免押金、0秒退房这样的信用住功能对需要押金的高星级酒店就很适用。而接入芝麻信用服务场景的神州租车，也可以通过免预授权简化租车流程，解决了长期困扰的押金周期长的问题。
而数据积累和技术的成熟也让互联网征信变为可能。工商资料显示，芝麻信用于1月8日正式注册为独立公司，法定代表人就是蚂蚁金服CFO井贤栋。而蚂蚁金服利用大数据对信用进行量化的尝试已经开展多年。井贤栋曾表示，在整个蚂蚁金服的业务体系中，支付、理财、融资、保险等业务板块仅是浮出水面的一小部分，真正支撑这些业务的则是水面之下的云计算、大数据和信用体系等底层平台。
在此前，蚂蚁金服已经基于平台大数据分析用户信用情况，推出了蚂蚁小贷及“花呗”两款信贷产品，前者针对小微企业，后者针对个人消费信贷。“公司里面有一句话，叫做一切业务数据化，一切数据业务化。就芝麻信用这项业务而言，内部对它的探索也已经超过两年，一系列的尝试也为芝麻信用这套体系的建立奠定了很好的基础。”俞吴杰说。
据他介绍，“芝麻分”的打分模型主要参照用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系5个维度。“数据来源一是以阿里巴巴的电商数据、蚂蚁金服的互联网金融数据等为代表的互联网数据;二是公共机构和合作伙伴提供的第三方数据;第三块，在接下来的版本中我们会开放用户自我提交数据的入口。”
而芝麻信用因为拥有阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据，被视为比纯粹的网络社交数据含金量更高，是进入征信行业的一大独特优势。
而在首批的另外7家征信机构中，最被外界看好的还有腾讯征信和平安集团旗下的深圳前海征信。前者拥有4亿多微信用户和8亿多QQ用户;后者有金融全牌照下丰富的金融数据。
不过，这几个公司各自为战的情况，也不免造成信息和数据割据的问题。“三大平台拥有的数据维度并不一致，反而给我们这样的独立平台提供了机会。”支正春说。
正如征信行业资深人士、Turbo Financial Group首席风险官顾凌云在公开演讲中总结的那样，“真正的信用评估应该包括传统的数据、可替代的数据、用户网上行为数据、社交网络信息、用户自己回答的信息，要把所有这些信息全部给综合起来。”
但对于刚刚起步的国内征信行业，要实现数据共享可能还为时尚早。对此，俞吴杰认为，国内的征信行业依然十分初级，无论征信公司业务建设本身，包括信用模型的完善、信用数据的积累等方面，还是社会对征信的理解，以及整个法律法规体系都还有待进一步发展和成熟。邓一鸣也认为，“目前我们只是在人群和数据方面作为央行征信的补充。”
这个领域的竞争才刚开始。“市场会发挥优胜劣汰的作用，让那些自身业务过硬的产品和公司留存下来。”俞吴杰说。
近期受工商总局白皮书指责对平台上售假治理不严，阿里巴巴股价受到影响，或许芝麻信用评分也能先用到阿里巴巴内部的管理规范上来。
值得提醒的是，根据上述多位业内人士的介绍，目前信用历史依然是最重要的评分维度，所以普通用户可以尽早建立信用记录，如开始使用信用卡。而大数据评分系统由成千上万个指标和几十个数据模型构成，不会因为简单的一两次行为，如打车软件叫车爽约就影响到自己的信用。
“信用是一个点滴积累、持续建立的过程，需要不断去正向积累。”俞吴杰说。