8月6日消息，螞蟻金服的芝麻信用分又一次更新，本次漲分的人分數增長主要在0到10分，也有數萬人分數下降。用戶添加的學歷、學籍、單位郵箱、車輛、Linkedin等信息開始發(fā)生作用，對用戶分數產生影響。據透露，芝麻信用下一步將打通支付寶的電子借條等功能，對逾期不還的用戶扣減芝麻信用分。
芝麻分今日更新
作為國內第一個個人信用分，每個月6號，芝麻信用會在用戶新增數據的基礎上進行更新。
芝麻信用首席數據科學家俞吳杰表示，用戶填充的信息越完備，信用評估的維度就越全面，評分就越接近用戶真實的信用情況。這次芝麻信用分更新，用戶自行添加的個人信息產生影響，有不少因為補充了個人信息而略有增長，也有人因為添加虛假的學歷學籍信息而減分。綜合用戶多維度數據變化，本次更新，漲分的人普遍漲幅不大，主要集中在1-10分，也有數萬人分數下降，部分用戶分數沒有變化。
俞吳杰表示：“下一步我們將打通支付寶9.0中的借條功能，對朋友間借款，逾期不還的扣減芝麻信用分。”如果借款人逾期不還，系統(tǒng)會在逾期1天、7天時發(fā)出催債提醒消息。出借人也可以通過支付寶發(fā)起催債提醒。這種情況下，如果借款人仍然借錢不還，逾期不還的行為會被計入芝麻信用分，他的芝麻分會因此被降分。
“刷分”不可能，芝麻分靠平時積累
針對網絡流傳的所謂“刷芝麻分”的謠言，俞吳杰表示，芝麻信用的內核是數以百億條數據，運用Page Rank、貝葉斯、隨機森林、神經網絡等多類算法，內建了各類模型，如巨大的蜘蛛網一般。每一個小點相當于一個模型。一條或者幾條轉賬信息在呈現信用狀況時起到的作用是微乎其微。蜘蛛網超過上萬個指標，單個動作，其實對漲分起不了什么作用。
以轉賬為例，轉賬僅僅是人與人之間的一個動作。而我們會對關系模型進行多維度的分析，比如：關系強弱指數、社會關系類型、影響力指數等，關系強弱是說在什么場景下發(fā)生了關系，就好像酒肉朋友關系，這樣的關系再多也是無用，只有深入交心的，多場景下的多次互動才會認為是關系強的。
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