芝麻信用分只有500多是信用有问题吗?

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芝麻信用分是从五个维度来评估分数的,这五个维度分别是守约记录、行为积累、身份证明、资产证明、人脉关系,比如说用户没有填写详细的个人信息,那么就有可能导致芝麻信用分被降低,因此芝麻分低并不是用户的信用有问题。
实际上,只有产生了违约记录才会影响到用户的信用,其他的情况是不会影响到用户的信用的。
扩展资料:
芝麻信用(Sesame Credit),是蚂蚁金服旗下独立的第三方征信机构,通过云计算、机器学习等技术客观呈现个人的信用状况,已经在信用卡、消费金融、融资租赁、酒店、租房、出行、婚恋、分类信息、学生服务、公共事业服务等上百个场景为用户、商户提供信用服务。
2015年1月5日,中国人民银行发布了允许8家机构进行个人征信业务准备工作的通知,被视为是中国个人征信体系有望向商业机构开闸的信号,腾讯征信、芝麻信用等位列其中。
芝麻信用分是芝麻信用对海量信息数据的综合处理和评估,主要包含了用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度。芝麻信用基于阿里巴巴的电商交易数据和蚂蚁金服的互联网金融数据,并与公安网等公共机构以及合作伙伴建立数据合作,与传统征信数据不同,芝麻信用数据涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等等。
“芝麻信用”通过分析大量的网络交易及行为数据,可对用户进行信用评估,这些信用评估可以帮助互联网金融企业对用户的还款意愿及还款能力做出结论,继而为用户提供快速授信及现金分期服务。
本质上来说,“芝麻信用”是一套征信系统,该系统收集来自政府、金融系统的数据,还会充分分析用户在淘宝、支付宝等平台的行为记录。
评分规则:
芝麻信用评分(简称芝麻分),是在用户授权的情况下,依据用户各维度数据(涵盖金融借贷、转账支付、投资、购物、出行、住宿、生活、公益等场景),运用云计算及机器学习等技术,通过逻辑回归、决策树、随机森林等模型算法,对各维度数据进行综合处理和评估,在用户信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系五个维度客观呈现个人信用状况的综合评分。
分值范围350到950。持续的数据跟踪表明,芝麻分越高代表信用水平越好,在金融借贷、生活服务等场景中都表现出了越低的违约概率,较高的芝麻分可以帮助个人获得更高效、更优质的服务。
芝麻信用评分的构成:
信用历史:过往信用账户还款记录及信用账户历史;
行为偏好:在购物、缴费、转账、理财等活动中的偏好及稳定性;
履约能力:稳定的经济来源和个人资产;
身份特质:在使用相关服务过程中留下的足够丰富和可靠的个人基本信息;
人脉关系:好友的身份特征以及跟好友互动程度。
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