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　　编辑导语：在支付产品中，你可能见过这样一款产品——芝麻信用，这是衡量我们信用度的一大指标。那么，为什么要做这样的产品，它是如何评价我们的信用的呢？本文对芝麻信用进行了详细的介绍。我们来看看芝麻信用是怎么做的。

　　上周五，我翻到了电脑里的一个文件，是芝麻信用的产品介绍。不知道从哪里来的，也不容易搜索到同一个文档。但既然是产品介绍，就当是公开文档吧。作为一个外行，来聊聊吧。

　　显然我没做过芝麻信用分，甚至没研究过，但是做过类似的产品。这样一个信贷产品和那些信贷公司的A卡、B卡有很多区别。这个行业懂数据和算法的人很多，懂信用和风控的人很少。因此，我认为这种差异值得一读。

　　主要是揭示芝麻信用分是怎么做出来的。都说是天启，但因为我不是幕后操盘手，所以说是推测更准确，也可能只是猜想。

　　另外，当花呗接入央行征信系统后，我们消费者也会谈到，在使用这类产品时，是否要做其他考虑。

　　关于芝麻，官网有介绍如下：

　　芝麻信用管理有限公司是独立的第三方信用评估机构，在用户授权下，利用云计算和机器学习技术，对各维度数据进行综合处理和评估，结合互联网金融借贷信息，从用户的信用记录、行为偏好、履约能力、身份特征、人脉关系五个维度，客观呈现个人信用状况的综合。芝麻分从350到950不等。分数越高，信用越好，违约率越低。更高的芝麻分可以帮助用户获得更高效更优质的服务。

　　 01信用衡量支付能力第一，就是让应该享受服务的人享受服务。一个人应该可以。要解决的关键问题是，对的人不行，错的人可以。

　　想两件事，你就知道怎么做这样的产品了。

　　是的，什么信息可以衡量一个人的信用？

　　两个维度，一个是能力，一个是意愿。能力取决于你的收支情况，以及维持收支稳定的水平。所以你的就业，你的收入，你的消费都很重要，不仅仅是因为现在的水平，还因为稳定。如果你生活在世界各地，如果你赌博色情，这一切都是负面的稳定。

　　意愿衡量的本质在于违约成本，违约成本在一定程度上与收支相关，但又不尽相同，因为在数字时代，法律约束更弱，更依赖道德约束。这个时候，很难描述遗嘱，但是遗嘱反映在你的信用记录里。

　　一个月入十万的人找你借一万，一个下个月每次都及时还钱的人找你借钱。你愿意把它借给谁？

　　不管你收集什么数据，都是描述这两个指标的工具。

　　二、做信贷产品的根本目的是什么？

　　很明显，做一个产品的目的就是希望能尽量用，但是用的越多就一定要越好吗？

　　答案是否定的。

　　在做企业信用评分的时候，讨好的是用户，而需要查询评分的商家付费。取悦用户意味着你要关注几乎所有用户的几乎所有方面的需求，而不仅仅是大多数用户的大部分需求，否则客户投诉可能会让你的产品活不下去。企业要考虑对用户的可解释性，而商家没有。

　　为商家付费，意味着企业越来越需要商家的来电，目前不够，长期足够，而商家需要的是好的效果。如果效果好，会更准确，但长期不会更准确。两者的利益并不完全对等。

　　这意味着，在构建这样一个模型时，我们应该根据经验选择覆盖所有维度的变量，并保持它们的绝对可解释性，而不是只选择具有高区分度的变量。前者是芝麻信用的视角，后者是A/B/C/F卡的视角。

　　你说要用在企业内部。难道不需要最好的效果才能让它更好吗？

　　企业用的不只是这个工具。

　　 02下面重点说一下芝麻信用的数据变量。

　　该数据变量服务共包含65个变量，按照芝麻信用分维度(一级分类)和DAS变量类别(二级分类)分类如下：

　　如前所述，相信你对这五个维度并不感到惊讶。身份和履约能力体现“收”，行为体现“支”，信用记录体现意愿，人脉关系也体现违约成本。

　　图中变量的数量基本反映了这些类别的重要性。信用往往是最重要的，其次才是履约能力。

　　把同样的一万块钱借给一个每次借钱下个月都及时还钱的人，比借给一个月入十万的人更靠谱。

　　这65个变量进一步分为8个核心变量和57个基本变量。

　　这些变量的分段逻辑，按照文件的说法是，考虑到DAS变量在所有芝麻用户上的数值分布，以及好坏用户的区分，将DAS变量最多分段为十五段。段01-15代表变量值从小到大的顺序。

　　我们来详细看看这八个核心变量，后面总结了57个基础变量。

　　在身份特质这一项中，核心变量其实是稳定性指数，而不是工作信息。一方面，难以准确获取专业信息；另一方面，你工作的公司和职业需要归入大类。这类信息在住房按揭等长期贷款中非常重要，对短期贷款没有直接作用。无论是消费信贷还是信用生活，还款能力的表征根本不需要提升为职业，稳定指数更重要。

　　第三方支付的核心在于深度和广度，支付业务取决于广度，而广度当然取决于用户使用第三方支付的广度。在行为中，为活跃场景数付费很好的体现了这种广度。支付金额和资产这两个维度体现在下面的履约能力上。

　　绩效能力选择资产、支出和消费水平。消费水平的含义不用多说，只消费生活必需品的人和对精神商品有强烈需求的人代表了不同的层次。

　　在信用史上，信用还款比逾期更受重视。我猜有两个原因。第一，还款的信息会丰富很多。第二，正面信息在用户可见的产品上更友好。在一定程度上可以起到类似于负面信息的作用。在相对关系上负分降低和正分增加差别不大，还能促使用户更频繁、更高额度的借款和还款。

　　我把剩下的47个基本变量整理如下。

　　除了上述变量的选取指标，时间窗口也值得关注。此外，很明显，这些变量中有许多是相关的。会不会都用在芝麻上？他们如何获得芝麻信用分？

　　当然是按重量组合的。

　　重量怎么得？

　　 "考虑到DAS变量在所有sesame用户中的数量分布，把他们分成几个部分."既然变量的分组是指好用户和坏用户的区分，那么专业术语就是WOE，变量的组合当然是通过对好用户和坏用户建模得到的。

　　但是，这些变量，高度相关的变量，会被记分卡筛选掉。一个有效的模型不可能使用所有的变量，即使有，我估计也有很多变量被人为赋予了无足轻重的权重。

　　请注意，这是DAS可变数据服务文档，不叫芝麻信用子产品介绍。我猜芝麻信用分的关键就在于那八个核心变量。我是说关键，不是57个基本变量。

　　此外，作为面向用户的产品，芝麻还具有营销激励的功能。最终的芝麻分除了模型计算，应该还有其他增减分的环节。

　　 03花呗将全面接入央行征信系统。用户在使用花呗时需要担心哪些问题？

　　关于个人信用，花呗是当代人提前消费的好助手。当他们一拍即合的时候，消费者应该如何考虑？

　　我不谈责任和义务，也觉得有必要说几句。

　　目前纳入央行的自然人约有11亿，其中拥有信用数据的不到一半。我行消币业务发起的申请审核率略高，约为60%。换句话说，绝大多数人的征信数据信息都比较少，也就是那些简单的身份信息，没有金融征信数据。

　　传统的信用评估模型是基于一个人的借款历史和还款表现，通过logistic回归来判断这个人的信用情况。现在大数据模式越来越流行，其数据来源非常广泛，包括电子商务、社交、搜索和浏览等。这些都会产生大量的数据。

　　所以，很明显，花呗接入央行征信，对各大平台都有很大的好处，因为用户的信用更好评估。用户呢，不是不好吗？

　　不会，确实对用户没有太大影响，但是要注意养成按时还款的习惯。

　　白对征信的补充主要影响两点：贷款多，逾期信息多。

　　风控策略，也就是信用评估，在借款次数多的情况下效果不大。无论多少次，它只是一个机构。一般不认为是不良行为，主要是逾期。这样的消极行为在逾期时很容易被大风拒绝，意外逾期其实也不算太坏。银行有句话叫“连3累6”，即连续三个月逾期，两年内逾期六次，属于严重违约。但是最好不要逾期。

　　所以可以照常使用，养成按时还款的习惯就基本够了。

　　我首先是消费者，然后才是消费行业的工作者。我的定位永远是消费者。我这么说的一个原因是，对于《个人信息保护法》的推出，我的第一感觉是好，而不是不好。

　　 04我还是要声明，上面说的很多事情我都没有取证，甚至懒得找蚂蚁的朋友来证实。有时候我们只要关注一下怎么做一件事的原理和本质就够了。至于一个例子的所有细节，其实没有太大的研究价值。比如结构工程师盖房子，真的没必要知道建筑立面要做什么装饰。这可能只是一部分人的要求。

　　另外，我在http://www.woshipm.com/data-analysis/5118872.htmls的文章中提到了这些信用评分，包括芝麻信用评分、微信支付评分和小白守信评分。下面的陈述来自那篇文章。

　　无论是天猫淘宝在JD.COM的消费，还是白条支付的海量交易数据，都可以用来评估个人的还款能力和意愿。结合马斯洛的需求理论，即生理、安全、情感、尊重、自我实现依次升级，能反映高级需求的数据越多，权重越高。也就是说，重要的不是单一的购买行为，而是消费习惯。

　　而那些店铺和商家，平台上有他们所有的交易、资金、物流信息，可以作为金融服务的基础。

　　当你掌握了一个人的人际关系，你就掌握了这个人。社会关系链不仅可以用来评估信用，还可以直接用来做质押，因为大家都很在意，在意很多。

　　我在知乎上搜这个话题的时候，发现了很多关于如何提高芝麻分的问题。也说句话。

　　如果你想提高你的分数，考虑那些核心变量。此外，值得注意的是，这些变量都是时间窗口和分段的。你的行为会扁平化一段时间，分段后需要跳转才能对结果产生影响。这样很难提高分数，也是防止指标被篡改的科学手段。

　　本文由@雷帅原创发布。每个人都是产品经理。继承人

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