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騰訊信用分是怎么算評分的?騰訊信用分與芝麻信用區別對比

來源:愛范兒 2017-12-04 09:27 http://www.fafqdl.cn/

  騰訊信用(騰訊信用分查詢方法騰訊信用分用途介紹)悄然上線了。過去的幾個月,它分別有兩次出場機會,但很顯然新聞頭條并不屬于它。

  第一次是「8.8無現金日」,醞釀已久的「騰訊信用分」終于對部分手機QQ用戶開放公測。

  第二次是11月16日,「騰訊乘車碼」小程序在廣州地鐵全面開通,騰訊信用宣布接通免押金騎摩拜等功能。這是騰訊信用正式在微信端發布,也是首次大規模正式亮相。

  低調謹慎是騰訊信用落地的方式,畢竟相比較芝麻信用,騰訊要晚來太多。但這還不是最困難的處境,事實上,就在騰訊信用對廣州開放區域性全量公測后不久,11月22日,芝麻信用便宣布將投入10億元消滅押金,致力于推動信用城市,要將征信推入第二階段的戰場。

  從支付到小程序,信用大戰會是微信和支付寶的終極一戰嗎?

  盡管目前來看,騰訊信用和芝麻信用還不是等量齊觀的對手,但微信對支付寶功能化場景的全面接入是必然趨勢。而且從2015年便拿到央行首批征信個人牌照試點名額,騰訊信用近兩年的秘而不發終于在近期釋放,應該說明,已經為此做了充足準備。

  「騰訊信用分」為何遲到?

  同樣作為8大首批試點單位之一,為什么芝麻信用發展如此迅猛,而騰訊信用卻步履遲緩。螞蟻金服在2015年1月便推出了芝麻信用,幾年下來,已經涵蓋了住宿、出行、消費、貸款等多個領域。

  但幾年間,騰訊卻只推出了征信報告,僅僅給出信用「較好」、「較差」等評價,以及當前排名超過多少用戶等粗略的指數,并沒有實際涉及信用分。這其中,騰訊信用經歷了什么?

  一個廣被引用的傳言是說,騰訊征信負責人曾向馬化騰匯報產品,馬化騰以「保護用戶隱私」為由將產品叫停。

  事情本身的可信度有多高,不得而知。但它至少反映了騰訊在初期接觸互聯網征信時所遇到的矛盾抉擇。

  因為在當時的處境下,騰訊信用的最大優勢在于通訊數據。但通訊數據需要用戶授權才能使用,社交平臺到底能不能因此采集個人信息,仍然存在風險與爭議。

  此外,彼時的騰訊無論是QQ還是微信,授信場景和個人信息的深度是遠遠不夠的。在征信體系方面,阿里的征信數據主要建立在龐大的電商交易數據上,又有余額寶等理財產品的加持,可以說水到渠成。而微信當時既沒有微粒貸、微保,也沒有迎來小程序,甚至微信支付也還不夠成熟;QQ則還是純粹的年輕社交工具。因此,開放騰訊信用的條件并不完全具備。

  小程序與騰訊信用

  很大程度上來說,騰訊信用的開放,是與微信的商業化密切相關的。

  因為從本質上而言,騰訊信用所面臨的首要問題還是征信數據。社交平臺下,用戶在什么場景的數據是被授權可允許被采集的?社交數據中,哪些數據是有征信價值的?這兩大問題,只有社交網絡突破自身場景邊界才能解決。

  其實,只要對比微信和QQ開放騰訊信用公測的差異,就可以很明顯發現這一點。QQ之所以只有超級會員才具備查看騰訊信用分的資格,是因為,超級會員在QQ通過購買虛擬道具、Q幣等行為,產生了更多的交易數據;也因為享受特權,而開放給了平臺方更多個人信息;并在個性化裝扮等行為中,建立起更為全面立體的用戶畫像。

  而同樣的征信方式卻并不適用于微信。微信的征信數據不在于虛擬產品交易,而是真實商品的購買、抵押以及延伸行為。對這些數據的獲得,騰訊之所以逐漸顯露底氣,不僅在于微信中接入了理財、保險和信貸產品,更得益于小程序的漸成氣候。

  我們知道,消費和信貸是征信的兩大核心。騰訊此前一直缺乏自有消費平臺,盡管QQ和微信都接入了京東,但還遠遠不夠。小程序的出現,則是一個無所不包的生態,不僅帶來了大批電商、共享租賃等企業,也形成了對出行、酒店、旅行、餐飲等線下場景的觸達。同時,還因為購物和租賃,產生了后續的分期、信貸和保險的需求。

詳情了解》》騰訊信用分怎么提升?如何快速提高騰訊信用分方法流程

  在此之外,小程序在微信中的繁榮,還幫助微信降低了采集用戶信息的合理性風險。畢竟在線商業行為中,多數用戶信息是主動出讓的,獲取用戶信息的效率和價值都要更高。

  因此,某種意義上,社交數據的征信價值是被低估的。特別是在擁有小程序的微信生態之下,社交數據的價值更多受制于開放權限,而非價值本身。

  騰訊在評估信用分時,分別從「履約、安全、財富、消費、社交」五大維度展開,其中,社交被擺在重要位置。但根據易觀此前發布的《中國個人征信市場專題研究報告》,央行個人征信中心數據構成中,社保、通訊等非金融數據只占17%;芝麻信用雖然將「人脈關系」數據作為評價標準,卻只占5%。其中,前者更多考察了一種純粹的社交通訊條件;至于后者,支付寶的人脈關系比重之低,也與其所能獲得的社交數據的能力有關,調低這方面的權重也屬合理。

  因此,對騰訊信用來說,發展更多的連接場景并不困難,最大的挑戰是數據積累。用戶數據的真實有效是需要被驗證的,只有數據周期越多、越完整,風控模型才會越完善,風險概率才會越小。這是作為后發者的騰訊信用短期很難補足的時間成本。

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