芝麻信用分增加靠积累，“刷分”不现实

近日，“芝麻信用分”又一次更新，其中有数万人分数下降，当然也不乏涨分者。对于个人信用分变化，专业人士指出，分数是后台系统对个人消费、履约能力综合评判的结果，包括用户小额借钱却逾期不还的行为，都可能被扣分。至于眼下部分声称能“刷分”的服务，则并不靠谱。

蚂蚁金服集团推出的芝麻信用分是我国第一个个人信用分。随着芝麻信用分可以在签证办理、酒店住宿、租车等领域发挥个人诚信背书的作用，越来越多的用户开始对自己的信用分“斤斤计较”起来。例如，在芝麻信用分的最新应用场景中，分数达到750分以上的用户，可以在申请卢森堡申根签证时简化材料，这就使得很多不到750分的用户希望尽快提高信用分，甚至不惜花钱请人帮忙“刷分”。而网络上也开始出现“刷信用分”等“服务”。

但芝麻信用首席数据科学家俞吴杰指出，信用来自人们在生活中的点滴积累，“刷分”不现实，用户莫上当。他解释，芝麻信用的内核是数以百亿条数据，运用PageRank、贝叶斯、随机森林、神经网络等多类算法，内建了各类模型，如巨大的蜘蛛网一般。每一个小点相当于一个模型，一条或者几条代表诚信的信息在呈现信用状况时起到的作用是微乎其微。比如，有“刷分”者称，进行多次网络转账就能“刷分”。但俞吴杰辟谣称，转账仅是人与人之间的一个动作，而信用分的计算模型会对关系进行多维度分析，包括关系强弱指数、社会关系类型、影响力指数等。“说得通俗点，如果转账的人互相不熟悉、缺乏互动，那么转账的次数再多，系统也不会认为转账者之间有强关系，更不会引起信用分变化。”

相比之下，通过生活点滴积累信用，对提升信用分更有帮助。俞吴杰指出，此次信用分更新后，有部分用户的信用分增涨了1至10分左右，这背后对应的关系变化包括用户添加学历、学籍、单位邮箱、车辆、Linkedin等信息。他解释，用户填充的信息越完备，信用评估的维度就越全面，评分就越接近用户真实的信用情况。当然，在此次更新中，也有部分用户因为添加虚假的学历学籍信息而被减分。

与此同时，一些用户忽视的小行为也可能导致信用分降低。俞吴杰透露：“下一步我们将打通支付宝借条，对小额借款逾期不还等行为扣减信用分。”电子借条是支付宝针对“朋友借了几十钱一直没还，金额不大，要不要催”等借款场景提供的服务：用户在支付宝里打电子借条向朋友提出借款，电子借条可以设置借款金额、还款期限与利息。到期后，系统自动提醒还款，免去朋友间“催还钱”的尴尬；如果借款人逾期不还，电子借条会发出催债提醒。“如果借款人在催款后仍不还钱，那么这种行为就会被计入芝麻信用分的信用统计范围。”