支付宝芝麻信用更新：欠款不还会扣分

IT之家讯8月6日消息，蚂蚁金服的芝麻信用分又一次更新，本次涨分的人分数增长主要在0到10分，也有数万人分数下降。用户添加的学历、学籍、单位邮箱、车辆、Linkedin等信息开始发生作用，对用户分数产生影响。据透露，芝麻信用下一步将打通支付宝的电子借条等功能，对逾期不还的用户扣减芝麻信用分。

芝麻分今日更新

作为国内第一个个人信用分，每个月6号，芝麻信用会在用户新增数据的基础上进行更新。

芝麻信用首席数据科学家俞吴杰表示，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。这次芝麻信用分更新，用户自行添加的个人信息产生影响，有不少因为补充了个人信息而略有增长，也有人因为添加虚假的学历学籍信息而减分。综合用户多维度数据变化，本次更新，涨分的人普遍涨幅不大，主要集中在1-10分，也有数万人分数下降，部分用户分数没有变化。

俞吴杰表示：“下一步我们将打通支付宝9.0中的借条功能，对朋友间借款，逾期不还的扣减芝麻信用分。”如果借款人逾期不还，系统会在逾期1天、7天时发出催债提醒消息。出借人也可以通过支付宝发起催债提醒。这种情况下，如果借款人仍然借钱不还，逾期不还的行为会被计入芝麻信用分，他的芝麻分会因此被降分。

“刷分”不可能，芝麻分靠平时积累

针对网络流传的所谓“刷芝麻分”的谣言，俞吴杰表示，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。一条或者几条转账信息在呈现信用状况时起到的作用是微乎其微。蜘蛛网超过上万个指标，单个动作，其实对涨分起不了什么作用。

以转账为例，转账仅仅是人与人之间的一个动作。而我们会对关系模型进行多维度的分析，比如：关系强弱指数、社会关系类型、影响力指数等，关系强弱是说在什么场景下发生了关系，就好像酒肉朋友关系，这样的关系再多也是无用，只有深入交心的，多场景下的多次互动才会认为是关系强的。

俞吴杰表示，信用需要注重平时的点滴积累，持续良好的信用行为才会保持或实现芝麻分的增长，对于各种刷分的传言，切勿相信，谨防上当受骗。