不知你有没有应用阿里巴巴推出的芝麻信用分呢？你了解这种基于大数据分析的征信评分背后的原理吗？...
编辑推荐自从听说阿里巴巴推出的芝麻信用评分可以帮助办理签证，小编就对这种评分产生了深厚的兴趣，何况它利用大数据分析的方法听上去也很酷，不知道你有没用过呢？今天，我们推送的文章就深度介绍了芝麻信用评分与经典的FICO评分之间的差异……
如果你身为高富帅或者白富美，同时又是个剁手族，那你的阿里巴巴芝麻信用分一定很高。这样，当其他人还在焦急地等待签证消息时，你就可以潇洒地从限量版的爱马仕包包里拿出iPhone6s，点击支付宝，轻触芝麻信用，哇，你的信用分数是760！随后你任性地把护照和iPhone6s扔在签证官面前，看着他/她在你护照上盖章，你微笑着说：Please charge Visa fee directly from my Ant Credit Account （蚂蚁花呗）！
除了签证办理之外，其他许多生活方面的应用也离不开芝麻信用。如果你想免押金租车、租房，在酒店先入住后付款，都需要一定的芝麻信用分数；更不用说金融方面的信用贷款了……FICO评分在中国的推广一直说不上热火朝天，可是在中国有芝麻信用分的人不说上亿，起码也有几千万吧。这么广泛的客户来源，再加上支付宝的强大覆盖力，FICO评分这样的传统信用评分还有多大价值呢？会不会在不远的将来，就被芝麻信用分、腾讯征信评分取代映衬得黯然失色呢？
其实也不能一概而论。让我们先看看传统的FICO评分和芝麻信用分是如何计算出来的吧：
FICO评分是Fair Isaac公司开发的信用评分系统，也是目前美国应用得最广泛的一种。FICO评分系统得出的信用分数范围在300～850分之间，分数越高，说明客户的信用风险越小，它采集客户的人口统计学信息、历史贷款还款信息、历史金融交易信息、人民银行征信信息等，通过逻辑回归模型计算客户的还款能力，预测客户在未来一年违约的概率：
1. 人口统计学信息：如客户年龄、家庭结构、住房情况、工作类别及时间等；
2. 历史贷款还款信息：即过去6个月或12个月的付款方式、逾期次数等；
3. 历史金融交易信息：即过去6个月或12个月的平均月交易笔数、金额等；
4. 银行征信信息：如过去12个月中新开的账户总数、所有账户的总额度、账户是否逾期等。
看，以上这些信息都是FICO评分模型的自变量，最终会通过逻辑回归模型输出最终分数。不同的是，阿里巴巴推出的芝麻信用分则是以大数据分析技术为基础，采集多元化数据，包括传统的金融类交易、还款数据，第三方的非金融行为数据，互联网、移动网络和社交网络数据等，帮助贷款方从多个方面考察个体的还款能力、还款意愿，做出合理、全面的信用评分。上图展现了基于大数据分析技术的机器集成学习法Ensemble。不同于传统的逻辑回归模型，它采集了上万个数据项、从不同的层面（还款能力、还款意愿、欺诈可能性、稳定性等）对个体进行建模打分；再把这些单个层面的评分、结合个体的综合信息，给个体一个最终的信用评分。
两种评分模型采用数据量的不同体现了其评分思路的区别。通常，FICO评分模型只有十几个评分项，每一个评分项对目标变量（即是否违约）的预测性和影响力都很高。但是，在机器集成学习法中，最终进入模型的评分项可能多达成千上万，而且每一个这样的评分项对目标变量的单独预测性可能都很小；Ensemble就是利用机器学习法，把这么多微小的预测性汇总成为最终对个体的违约可能性有很强预测性的评分。
那么，芝麻信用有哪些局限性呢？我们不妨参照已有的实例来进行横向对比分析。美国的互联网金融公司ZestFinance从2009年就开始研发基于大数据的信用评估模型：融合多源信息，采用机器学习的预测模型和集成学习策略，进行大数据挖掘。他们收集了上千种来源于第三方的数据，比如水、电、煤账单，电话账单，房屋租赁信息，和传统的金融借贷、还款信息等；通过机器学习的方法寻找数据间的关联性并对数据进行必要的转换；在关联性的基础上将数据重新整合成不同的测量指标；每一种指标反映个体的某一方面特征，比如诈骗概率、长期和短期的信用风险和偿还能力；最后，将所有指标按加权投票的原则，做成最终的信用评分。
但是ZestFinance的个体信用评分只适用于缺乏或没有信贷记录的人群，也就是说，这些人或者刚移民到美国，或者之前从来没有过贷款行为。所以ZestFinance 的大数据征信最终无法替换FICO评分，而只是用来补充FICO评分的不足。原因包括多个方面：
ZestFinance 的大数据征信的体量不大，到现在只为10万美国人提供服务，对模型的有效性、准确性还很难做出有效的评价。
ZestFinance 的大数据模型也给传统的风险管理带来挑战：传统的FICO评分需要处理的变量比较少，对模型结果可以给出合理的解释，方便金融机构不同部门之间、金融机构与客户之间的沟通。而ZestFinance 的基于大数据的数以千计的变量规模和多模型应用，使得数据的处理和模型的解释变得很复杂，在实际应用中会带来许多麻烦。
ZestFinance 在利用个体消费者的大数据进行信用评估时，很多数据会涉及个人隐私，比如个人社交网络数据（微信朋友圈）、电商交易数据、通话记录等，所以涉及个人隐私的保护和合规性。
阿里巴巴的芝麻信用和ZestFinance的大数据征信相似，也存在一定的问题，比如：芝麻信用覆盖的人群可能上亿，但是芝麻信用分的有效性和准确性还没有得到公认的评估；凭借高的芝麻信用分可以在支付宝开通蚂蚁花呗，类似信用卡的透支服务，但是芝麻信用在其他方面的应用还没有达到一定的规模。
当然，大数据信用评分终归是历史的趋势，目前FICO公司和国外三大征信机构都已经开始了利用大数据分析技术来完善传统信用评估体系的前瞻性研究。比如，益百利Experian已经投入研究团队关注社交网络数据对信用评分的影响；FICO公司也已经开始了在线评估的信息工具和基于互联网的信用评估系统的项目研究。我们相信，随着理论与方法的完善和实践的深入，基于大数据分析的信用评分终有一天将占据主流地位，不过，市场上会不会出现有力的新竞争者、最终赢家究竟是芝麻还是西瓜，仍需我们拭目以待。
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关于个人信用评分的小思考：以芝麻分为例
史然 | 未央团队
本文共1411字，预计阅读时间28秒在互联网时代，人们正逐渐体会到信用对生活方式的改变。2015年1月，蚂蚁金服推出了国内首款能直观反映消费者综合信用情况的个人征信产品—芝麻分。芝麻分分数范围在350-950分，700分以上表明违约率极低，信用状况极好。目前，芝麻分已在求职、婚恋、租房、租车、小贷等多个场景中被广泛使用。在国内首批获准开展个人征信业务准备工作的企业中，蚂蚁金服无疑是走在前列的。相比于以鹏元、中诚信为代表的传统征信企业和以前海为代表的金融系征信企业，互联网背景为其在数据和技术上提供了天然优势。
在以往，资本市场信用评级的体系就曾经受到极大的挑战与考验，尤其是历次经济危机期间，投资级违约和迁移率显著提升，“堕落天使”频现，在一定程度上破坏了金融市场的稳定性，加剧了危机的恶化。[1] 相比之下，在个人征信领域备受追捧的芝麻分虽然树立了个人信用评价的范例，但该系统的科学性如何，以及能在多大程度上实现预警信用风险的作用还是值得思考的。
1) 风险因子设计上更侧重对个人消费者综合情况的评估。芝麻分选取了身份特征（15%），信用历史（35%），履约能力（20%），人脉关系（5%）和行为偏好（25%）五个一级指标描述信用主体的风险情况，这一指标体系的设计较为泛泛。个人信用风险控制的关键是判定信用主体的履约能力和意愿，较各项指标直指偿债能力的资本市场评级而言，个人信用评价的指标体系虽然应该进行调整，但对于涉及个人偿债能力方面的风险因子还是应该考察的，例如个人的资产、负债、现金流情况、未来信贷计划等。这样，当消费者在经济生活中担任不同角色时，其特征风险才能被更好的捕捉。同样，FICO评分体系[2]虽然考虑了负债等因子，但仍存在类似欠缺。然而在现阶段，不管是芝麻分现行的指标体系还是FICO指标框架，数据的可得性和真实性都限制了其应用。
2) 除了风险因子的选取，算法也是评分过程中的重中之重，这一点上芝麻信用并没有透露。
3) 在不同的场景下，风险因子的设定和权重均是唯一的。这一科学性的欠缺是较明显的。随着芝麻分在不同场景的不断试错，以及信息回路的形成和完善，这一点可能会得到更好的调整。
4) 芝麻分数据接口狭窄，主要是阿里系数据的自采自用。个人征信业务的目标之一就是实现数据的互补。2015年6月，芝麻信用与北京银行签署信息查询与应用等多方面合作协议。然而，目前芝麻分主要采用的数据仍基于阿里巴巴平台，并未有效接入央行征信系统和其他金融机构。同时，这种情况会造成阿里系统内用户形成一个小的信用体系，该体系外的数据接入后也存在口径不一致的问题。
5) 打分结果与用户活跃情况有关，公平可靠性受到质疑。频繁使用淘宝、支付宝、余额宝等进行交易和操作的用户芝麻分也会相对较高。这对其他信用情况良好，但在阿里平台上不活跃用户是不公平的，也从侧面反映出数据源的局限对评分客观性的影响。
考虑到芝麻分的一些不足，很多合作伙伴仍然只将其视为评判客户信用风险的一个参考，从根本上还是依靠自有的风险控制系统。以上几点不仅仅存在于芝麻信用的评分体系，也是值得整个行业关注和改善的。个人征信在打分产品的建设上还应不断尝试和调整，适度公开，接受市场检验。
[1] 根据Moody’s公开数据，作者统计。
[2] 参考资料：FICO(R) Score and Ratings Scale Methodology
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版权所有 (C) 清华大学五道口金融学院互联网金融实验室 | 京ICP备号-1　　在我们申请贷款的时候，很多贷款都是需要征信记录的，但是现在也有的贷款不需要查看征信，只要芝麻信用分贷款就可以了，也就是说你的芝麻信用分符合条件你就可以申请到贷款了，我们就来看看芝麻信用分贷款的口子有哪些？
　　1蚂蚁花呗
　　蚂蚁花呗是支付宝旗下的一款信用贷款产品，不需要查看征信，只要你的个人芝麻信用分在600分以上，就有可能收到支付宝开通蚂蚁花呗的邀请，只要在每个月10日之前还款，就不需要缴纳利息，但是如果逾期的话，也是需要缴纳逾期费用的，逾期利息是按日算的，日利息为0.05％计算。
　　2蚂蚁借呗
　　芝麻分超过600，则可能受到支付宝邀请开通蚂蚁借呗。新用户借款利率为日息0.05％，老用户可到0.02％-0.04％；最高额度可到30万元。
　　3招联好期贷
　　招联好期待的申请要求是芝麻信用分达到650分以上，才有机会申请贷款，贷款额度在2000元到50000元的额度，这个额度也是能够帮助绝大多数需要小额贷款的朋友们的额贷款需求了，贷款期限很灵活，最长可以达到十二个月，在还款当月是按日计算利息的，这个大家要注意了。
　　4好借钱
　　好借钱是广发银行和支付宝联合推出的一款贷款产品，也是不需要查看征信，只要个人支付宝的芝麻信用分达到700分以上就可以申请到贷款了，兵器额最高可以申请20万的额度，利息也是根据你的芝麻信用分来定的，也就是说你的芝麻信用分越高，利息也就越低，一般700分以上的日利率区间为0.03％到0.053％，670分到699分的日利率区间为0.04％到0.053％。
　　5来分期
　　来分期需要芝麻信用分在600分以上就可以申请贷款了，属于一款大学生的信用贷款产品，并且还有最高30天的免息期。
　　当然现在也有越来越多的小额贷款产品是通过芝麻信用分贷款的，所以大家在注重个人征信的同时，芝麻信用分也是不可忽视的，在有需要贷款的时候，越高的芝麻信用分也会越给你的贷款需求带来便利。
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芝麻信用里的秘密,居然可以这样贷款
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支付宝推出的芝麻信用分想必大家都已经知道了，而且相信不少人已经查看到了自己的芝麻信用分。这一看，可能很多人就会有个疑问，为什么我的信用分一直不涨呢?又该如何提升我的信用分呢?在回答这个问题之前，让我们来看看这个信用分是怎么打出来的?芝麻信用分五大影响因素很多人以为自己在淘宝网上的购物消费越多芝麻分就越高?其实不全是这样的。从芝麻分第二页的雷达图可以看出，影响芝麻分的高低有
5个因素：身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力以及人脉关系。那么这些数据的来源是哪呢?大数据库!支付宝介绍，芝麻信用的数据来源有四大方向：电商数据来自阿里巴巴，互联网金融数据来自蚂蚁金服，还有众多合作公共机构及合作伙伴以及各种用户自主信息提交渠道。芝麻信用应用已经越来越广，芝麻信用已逐渐演变成为个人的证信，芝麻信用已经跟租车、租房、婚恋、签证、旅行等多个领域合作，芝麻信用600以上还可以开通支付宝花呗，借呗，网商贷等，没有开通花呗借呗或额度低的微信关注速卡指南开通提额还可以低息贷等，最高可达30万。不过，各个影响因素的权重分布如何，支付宝方面表示数据模型属于商业机密，不便透露。提升芝麻信用分小技巧三大数据来源，五个维度，构成了用户基本的信用评分。那么，在不掌握评分细则基础上，怎样才能有效提高芝麻信用评分?1、多在阿里系电商平台天猫、淘宝、聚划算等购物消费。当然，网购也是有讲究的，不要老淘一些便宜货，也要多买一些家电、健身器材、工艺品等大件的商品。2、多使用支付宝信用卡还款功能，并及时还款。芝麻信用目前并没有对接央行的个人征信系统，信用历史主要是过往信用账户还款记录和信用账户历史。既然没有个人借贷记录，信用卡还款记录就显得尤为重要。3、多用支付宝转账。支付宝用户之间的人脉关系是建立在转账、代付等金钱基础上，如果你与朋友间经常保持着大金额的往来关系，那么信用分也会高出不少。4、多在支付宝上购买理财产品。目前支付宝上不仅有余额宝，还接入了招财宝，用户投入的金额越大，频次越频繁，评分自然也会更高。5、多应用支付宝上提供的生活服务。如水电煤缴费、租房信息、酒店机票预订等功能。6、多爱心捐款。目前支付宝上有爱心捐赠的入口，如果你经常捐款，不管金额多少，到时累计的信用度自然要比不捐款的人要高。
回答者：g***3 |
“等我们的产品出来了，你就理解信用的重要性了。”10多天前，蚂蚁金服的一位负责人接受小编采访时说。
很快，芝麻信用就先声夺人，在准备期就推出国内首个个人信用评分应用——芝麻信用分，这距离1月5日央行发布允许8家机构进行个人征信业务准备工作的通知仅20来天。“看上去我们很快，其实，这项业务我们都已经准备两年多了。”上述负责人对小编坦言。
当然，也正如他所说，芝麻信用分并不是给你看着玩儿的，而是要应用到具体的场景中，以体现信用的重要性，在这些场景中，分数高低决定你得到的服务水平的高低，现在，知道厉害了吧!
但是，不要担心，信用分是动态的，如果，你觉得自己的分数低或者比朋友圈里的其他人低，小编就偷偷告诉你几个关于刷信用的大招。
第一个信用分
芝麻信用寄生在支付宝钱包8.5版本里面，公测用户登录后，打开“财富”栏便可看到芝麻信用分的选项。
看到这，小编有些激动，特别找个没人的地方偷偷打开，万一分数太低，也不至于太丢人，在点开芝麻信用分之后，就立即跳转到授权界面，这可是央妈的规定性动作，为了让保护老百姓的个人隐私和权益，即便是央妈的亲儿子—上海资信公司也不例外。
好啦，完成授权以后，激动人心的时刻来了，小编的信用分跳了出来，664分，想到蚂蚁金服之前给小编发的新闻通稿里面也有一个案例分—627分，小编窃喜，明显高出一截啊!
而为了让用户更加明确自己信用分的评估维度，芝麻信用还特别列举了一个大的五边形，五个角分别对应信用历史、行为偏好、履约能力、身份特质、人脉关系，大五角形里面的小五角形就是小编这5个维度的具体表现。
这样看来，小编在人脉关系上差很大一截，在身份特质和信用历史方面则表现较好。
这究竟是为什么呢，小编在人脉上的品行就这么差吗?
拿起，小编怒拨蚂蚁金服上述负责人的。“如果我申诉，我的信用分太低，你们受理吗”“为什么我在人脉关系上表现这么差”?
那个负责人的声音听起来有点无奈，“啊…这样啊，你可以点击页面右上角的问号，里面有对各个维度的解释，在美国，也有消费者把征信机构告到法庭，为什么自己这么低分，但法院最终驳回，因为计算分数的模型是一个征信机构的商业机密。”
那好吧，小编点开问号，里面确实有相关说明。
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：享用各类信用服务并确保及时履约
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
“说白了，就是你周边的朋友评分也挺低的，所以，你在人脉关系上表现较差。”那个负责人不客气的说，“人以类聚、物以群分。”
呃呀，小编周边都是啥人啊?
信用就是逼格
心怀好奇，小编点开“信用猜猜”，在这里，你可以了解身边朋友的信用水平，比一比谁的芝麻信用分更高。如果对方授权同意的话，还可以直接查看对方的芝麻信用分。小编向多个人发起了邀请，一轮比下来，发现小编的分数算是高的，刚才的不开心已经烟消云散了。
芝麻信用分此次推出的分数区间为350分—950分，分数越高代表信用程度越好，违约可能性越低。美国著名的FICO分，其评分范围也是在300至850分之间。
但上述负责人偷偷对小编说，此次能够参与公测的用户，分数大部分在600-700分之间，“如果我们拿到的数据量不足，这个人就不会在芝麻信用上有得分”。
信用分拿到以后，不仅仅是用来比一比的，关键是怎么用，那么，怎么用呢。
在“信用生活”里面，芝麻信用例举了几个场景，包括出行(免租金租车)、住宿(免押金入住)、金融(借款、分期)、购物(先试后付)、社交(婚恋、交友)。而目前仅开通了前两个板块，比如在出行里面，神州租车免租金租车的前提条件是芝麻分在600分以上，微公交、车纷享的要求也都是600分以上。
在住宿里面，已经显示的两个应用阿里旅行·去啊和小猪短租也是要求600分以上。
那么，问题来了，如果自己不够600分咋办?是不是意味着就没有这样的服务可以享受了呢?
“这是商家根据自己的风险承受能力所定下来的标准，我们的分数仅仅是一个参考，至于商家最终是否为你提供免租金租车、免押金入住的服务，最终还要看商家自己的抉择，”蚂蚁金服的那位负责人解释。
我不告诉你如何刷信用
听到这里，小编真为那些自己信用分不够600的亲们捏一把汗呐。
问题是，有人刷脸，有人刷墙，为什么我们不能刷信用呢?前期，小编作为职业记者，致电了多家央行批复开展个人征信业务的机构，多多少少也套出来一些刷信用的方式，在这里，偷偷告诉分数低的亲们。
不要问我是谁，我就是活雷锋啊!
第一条：提高逼格。包括你在淘宝上的消费类型，别总买吃的，买买有钱人的玩意，比如健身器材、工艺品、高档家具、汽车用品等，小编在前期采访的时候，蚂蚁金服的人特别强调，消费类型是评判一个人信用水平的通用维度。你可以少买点，但要买的有水平、有高度，别在淘宝上买那些影响你个人形象的乱七八糟的东西。另外，不要总是换收货，长期固定的收货会让芝麻信用认为你是个有房有车的有钱人。
第二条：买点理财产品。支付宝上有不少理财产品，你可以买点，多用支付宝提供的工具，比如还款、充值啥的，写到这，小编感觉好像是在为阿里做广告，没办法，谁让分数是他们评出来的呢，蚂蚁金服也在通稿里写了“脱胎于互联网的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、社交关系等方方面面。”
第三条：多做好事，多捐款。蚂蚁金服的人也说了，一个经常捐款的人的信用度要比不捐款的人的信用度高，但可惜的是，他不肯说一个月要捐多少，捐几次才能刷高信用值，各位亲们就量力而为吧!
第四条：提升你的朋友圈。这一条很重要，在传统征信领域，你的朋友就是你的朋友，跟你无关，但对于聚焦互联网信息的征信公司而言，你的朋友圈在某种程度上就是你啊!这一点，腾讯征信在阐释社交数据对于个人信用影响时也是这么跟小编说的。
第五条：欠人家钱要按时还啊，尤其是信用卡，虽说芝麻信用是从自家平台上拉数据，但也没说人家不能用央行的数据啊，你没按时还信用卡的记录都在央行征信系统里面躺着呢，有一次，小编好奇地查了自己在央行的征信报告，那真是一身冷汗啊。
第六条：也是最重要的，享受芝麻信用提供的服务同时，不能飞人家鸽子啊，比如你免押金入住酒店，结果没给钱，你觉得挺爽，酒店愤怒了，他会把你的劣行回传给芝麻信用，他们的信息都是双向流动的，好啦，你的分数就会降到谷底的。
在国外，各家征信机构都不会透露自己的信用评估模型，一方面，这是人家的核心竞争力，另一方面就是防止信用套利，小编以上攻略算不算套利呢?
回答者：g***3 |
1、多在阿里系电商平台天猫、淘宝、聚划算等购物消费。当然，网购也是有讲究的，不要老淘一些便宜货，也要多买一些家电、健身器材、工艺品等大件的商品。2、多使用支付宝信用卡还款功能，并及时还款。芝麻信用目前并没有对接央行的个人征信系统，信用历史主要是过往信用账户还款记录和信用账户历史。既然没有个人借贷记录，信用卡还款记录就显得尤为重要。还信用卡的时候请用淘宝还，并且一定不要逾期还款，每次还款都要比最低还款多一点点。3、多用支付宝转账。支付宝用户之间的人脉关系是建立在转账、代付等金钱基础上，如果你与朋友间经常保持着大金额的往来关系，那么信用分也会高出不少。4、多在支付宝上购买理财产品。目前支付宝上不仅有余额宝，还接入了招财宝，用户投入的金额越大，频次越频繁，评分自然也会更高。5、多应用支付宝上提供的生活服务。如水电煤缴费、租房信息、电影、酒店机票预订等功能。所以线下支付可以尽量用支付宝支付，默认付款方式为信用卡支付，这样是最快速的增分支付方法。6、多和一些土豪发生关系。好友及转账行为体现着你的人脉关系，建议多加那些芝麻信用分高的好友，并经常和他们进行转账。而且听说微博如果有大V关注你，或者是和一些富豪有转账历史的，一般信用都会被默认提升非常多。所以不妨和你的土豪朋友们在支付宝上发生一些“关系”。实测有用！！芝麻信用分五大影响因素很多人以为自己在淘宝网上的购物消费越多芝麻分就越高?其实不全是这样的。从芝麻分第二页的雷达图可以看出，影响芝麻分的高低有 5个因素:身份特质、信用历史、行为偏好、履约能力以及人脉关系。那么这些数据的来源是哪呢?大数据库!支付宝介绍，芝麻信用的数据来源有四大方向:电商数据来自阿里巴巴，互联网金融数据来自蚂蚁金服，还有众多合作公共机构及合作伙伴以及各种用户自主信息提交渠道。不过，各个影响因素的权重分布如何，支付宝方面表示数据模型属于商业机密，不便透露。提升芝麻信用分小技巧三大数据来源，五个维度，构成了用户基本的信用评分。那么，在不掌握评分细则基础上，怎样才能有效提高芝麻信用评分?7、补充、更新个人资料通过补充添加学历、学籍、单位邮箱、车辆信息、Linkedin等信息，越完整越全面，芝麻信用对你的信用画像就越清楚。8、按时还信用卡关联信用卡的数量越多、信用额度越高、通过支付宝等还款越频繁，对芝麻分的提升帮助就越大。背后的原因，这么做，可以让芝麻分更了解你的信用历史和履约能力。9、多些网络购物现金购物对于芝麻了解你没有多大的帮助，因为他不知道。多在阿里旗下的购物平台天猫、淘宝、聚划算等购物消费，芝麻就可能会把此类网络行为作为信用考评的数据源。10、多去理财把钱放到余额宝、招财宝等，既能理财，也能让芝麻信用知道你的财富，增加芝麻分的财富指数。11、不做老赖由于最高法失信被执行人(老赖)数据和芝麻信用的同步，所以坚决不做老赖。12、保持稳定的、方式网购时，购物不要经常变动，既反映你的稳定程度，也方便让别人能够到你。以上就是玩游戏网小编为大家带来的《支付宝》芝麻信用750分快速攻略
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回答者：g***3 |
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