芝麻信用大数据

新浪科技讯 9月29日消息，芝麻信用近日根据最高人民法院失信被执行人（老赖）数据，公布了国内首份老赖大数据画像。这份基于近300万样本得出的老赖画像的典型特征是：东部地区，40到49岁，男性，具有大专或本科学历。 根据最高人民法院发布的惩戒数据：截止9月27日，芝麻信用已惩戒老赖超过54万人，35000多人因此

如果经历过被人欠钱不还的痛苦，你一定很痛恨这种人——老赖。在笔者的想象中，老赖应该是经济偿还能力不强，文化程度不高的人。万万没想到，被大数据重重地打脸了。9月28日，芝麻信用根据最高人民法院失信被执行人（老赖）数据，公布国内首份老赖大数据画像。基于近300万样本得出老赖画像的典型特征：东部地区，40到49岁，男性，具有

传统个人征信的分析维度包括：1 ）个人基本数据，如年龄、性别、职业、收入、婚姻状况、工作年限、 工作状况等；2） 信贷情况，主要是信贷和信用卡相关数据；3）公共数据，包括税务、工商、法院、电信、水电煤气等部门的数据；4） 个人信用报告查询记录。如今随着大数据时代的到来和发展，可用于评估人们的数据越来越丰富，如电商的交易

笔者在从事互联网行业之前，是某国有银行的员工，每天接触很多前来银行打流水的顾客，他们大多数为了办理签证、贷款等，而不得不在银行大堂里耗上一个多小时。然而银行流水有明显的局限性：对单一账户依赖严重。 一个人可能有好几张卡，每张卡的资金归集情况不同，有时候为了向第三方机构提供全面的资产状况，可能要打印好几张卡的银

编者按：今年1月，中国人民银行印发《关于做好个人征信业务准备工作的通知》，要求八家机构做好个人征信业务的准备工作，准备时间为六个月。这被业界视为个人征信市场化将正式开闸的信号。 为了了解这八家企业的模式以及运营状况，网易科技推出了《大数据征信系列报道》；在6月份推出的第一篇系列报道中，我们详细介绍了征信行