阿里終于從實物買賣平臺提供方向信用輸出平臺提供方轉型。經過幾個月的醞釀，昨日阿里系螞蟻金融服務集團(以下簡稱螞蟻金服)旗下的征信機構芝麻信用開始在部分用戶中進行公測，并推出了國內首個個人信用評分產品芝麻信用分，與傳統的央行征信系統不同，芝麻
阿里終于從實物買賣平臺提供方向信用輸出平臺提供方轉型。經過幾個月的醞釀，昨日阿里系螞蟻金融服務集團(以下簡稱“螞蟻金服”)旗下的征信機構芝麻信用開始在部分用戶中進行公測，并推出了國內**個人信用評分產品——芝麻信用分，與傳統的央行征信系統不同，芝麻信用除了納入更多的消費數據、生活數據以形成立體化的信用外，未來更擔負了馬云“信用即是財富”的設想。
立體化信用起步
芝麻信用是獨立的第三方信用評估及信用管理機構，采用了國際上通行的信用分來直觀表現信用水平。芝麻信用分**350分、**950分，分數越高代表信用程度越好。這與美國的FICO分評分(300-850分之間)非常相近。
數據來源上，除了會接入阿里巴巴集團的電商數據和螞蟻金融服務集團的互聯網金融數據外，芝麻信用還與公安網等眾多公共機構以及合作伙伴建立了數據合作關系，同時也將開辟各類渠道允許用戶主動提交各類信用相關信息，因此涵蓋了信用卡還款、網購、轉賬、理財、水電煤繳費、租房信息、住址搬遷歷史、社交關系等。
“以往的征信只服務于信貸業務，而芝麻信用分將會對接餐飲、住宿、簽證、婚戀等多個領域以幫助衡量對象的信用，在多個場景中將為個人及企業用戶提供便利，并非單純的財務信用體系。” 官方負責人表示，由于此前央行已經為阿里提供數據接口，所以未來央行的征信數據也有望導入；除此之外，包括公安網等接口的介入，犯罪信息也將會是這個立體化信用網絡的一部分。
據
石家莊網站建設了解，目前芝麻信用采取了和支付寶錢包合作的方式，公測用戶登錄支付寶錢包8.5版本后，打開“財富”欄便可看到芝麻信用分的選項。授權開通后，芝麻信用就會正式開啟。不過只有部分被選中的用戶可以參與目前的公測。
但螞蟻金服內部人士也強調，由于目前數據接入量過小，芝麻信用尚且不能實現真正的立體化信用體系構想，所謂“公測”階段可能會持續較長時間。
信用輸出的**夢想
對于芝麻信用的未來，除了查詢功能外，螞蟻金服更多的期待便是信用輸出，而這也是國外成熟個人信用系統的盈利模式。宏源證券分析師預測，中國個人征信市場空間為1030億元，但目前個人征信和企業征信的總規模才20億元。央行此前發布的允許包括螞蟻金服旗下的芝麻信用、騰訊征信、拉卡拉信用、深圳前海征信中心等8家機構進行個人征信業務準備工作的通知，準備時間為6個月，這也意味著個人征信業務市場化的正式開啟，這給民營征信機構提供了機會。
阿里在信用領域此前已有過數次試水，雖然支付寶與中信銀行合作的“虛擬信用卡”被央行叫停，“天貓分期”與近日推出的賒購應用“花唄”在阿里的網購體系內贏得了不錯的效果。
艾媒咨詢董事長張毅認為，與之前的賒購應用產品相比，芝麻信用的公測和信用評分產品的試用才是阿里構建信用體系的**步，也是輔助其強化金融業務優勢的重要布局。
“對于阿里來說，金融是其未來的主要盈利點，而獲得話語權的途徑就是征信。”張毅解釋道，阿里的信用體系同時也將服務于其生態體系的其他方面。
但搭建征信體系是一個非常復雜的系統工程。易觀國際分析師馬韜稱，目前國內的民營征信機構在完善個人征信方面尚處于摸索階段，市場化進程剛剛起步，像芝麻信用分這樣的產品后期應用場景是否可行還需要進一步驗證。
他認為，阿里在金融消費數據方面具有優勢，而這與個人信用評分形成強相關，加上前期小額貸款、余額寶以及招財寶等業務的鋪墊，因此能夠走在同行的前面。“雖然在信用支付等方面的具體創新外界還很難猜想，但能夠預測的是基于阿里平臺優勢，其金融生態也將借助征信得到完善。”消息稱，此次芝麻信用小范圍公測是芝麻金融準備工作的一部分。而未來還將陸續推出信用報告等一系列產品。
消費數據與社交數據之戰
就在芝麻信用公測前兩天，微信曾經以大數據為支撐，為寶馬、VIVO、可口可樂等公司進行了朋友圈的“**投放”。
“無論是芝麻信用還是騰訊微信的朋友圈營銷，核心都是大數據的整合。不同的是，騰訊微信的朋友圈是基于社交數據，芝麻信用更多的是消費數據。”業內人士分析，盡管已經聯手京東，但在消費數據層面，騰訊并沒有完成與京東的數據交互，而自身電商的失敗和微商發展的遲緩，使消費數據成為騰訊的短板；因而，微信朋友圈的大數據，更多的是基于聊天內容的信息整合。“這里面就會有事實差距，比如兩個屌絲完全可以聊天討論蘭博基尼、私人飛機，但僅僅限于討論。”在上述業內人士看來，社交數據整合推斷更多的是心理消費，與實際消費能力相差甚遠，這也是此前朋友圈頻繁出現屌絲曬寶馬廣告情況的原因。
基于消費數據整合的芝麻信用顯然可以在一定程度上規避這個問題。但來往應用量的不足，也讓芝麻信用出現社交數據的先天缺陷，這容易使得信用數據來源顯得更為死板。
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