大数据发现：沉溺游戏和过度超前消费的大学生信贷违约率高

　　"我的芝麻信用分涨了5分！""我的也涨了！""为什么我还是只有648？"9月6日，芝麻信用对用户信用定期评估，记者发现关于芝麻信用的讨论已经渗入到各个领域，职场白领、网购达人、租房业主、大学生群体

　　芝麻信用首席数据科学家俞吴杰表示，本次芝麻信用分评估发现大学生信用两大特征：沉溺游戏和过度超前消费的大学生信用分相对较低，信贷表现中的违约率较高。

　　在高校多年的王教授表示，大学生群体的信用发现，和我们在学校的观察基本一致，沉溺游戏、过度超前消费，一般都是自律性较弱的学生，信用风险相对较高；而有较强自律性的学生往往履约意愿较强，信用风险较低。

　　专家认为，芝麻信用的发现，背后是针对不同人群的洞察，需要差异化的大数据征信模型，在做到普适性的同时，又能发现不同人群的信用特征，其大数据运算就像蜂巢，是无数个模型运算的结果。芝麻信用的洞察和应用走在了行业的前面。

　　在北京某名牌院校就读的小张表示，信用已经渗入到社会的方方面面，信用分将来的用途肯定越来越多，我们关注芝麻分的变化，更关注信用能够带来的便利。

　　正是因为芝麻信用带来出行、住宿、婚恋、签证等方面的便利，用户对于芝麻信用分的提升高度关注，各种"刷分秘籍"时有出现。对此，俞吴杰表示，信用要注重平时的点滴积累，刷分是不靠谱的，甚至会给自己的信用带来负面影响。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、神经网络等算法，内建了各类模型，如巨大的蜘蛛网一般。每一个单条信息的作用都是非常有限的。并且芝麻信用会通过研究大量的设备环境，行为习惯，相互关系等判断用户操作的真实性与可靠性，并对恶意虚假行为进行惩戒。

　　据悉，芝麻信用致力于把芝麻信用分打造成为高考分之后，人生最重要的分数，将于近期启动大学生信用节。