第二章 芝麻信用介紹
第三節 芝麻服務與應用
62 邏輯回歸（Logistic Regression）是延伸自線性回歸（Linear Regression）的一種變形。「回歸」一般來說指的是輸出變 量為連續值的方法，而「分類」的輸出變量是離散型（Discrete）的。所以實際上，邏輯回歸是用於分類的方法，而不 是回歸。https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10187739 （最後瀏覽日：2019 年 8 月 22 日）
63 決策樹的主要功能，是藉由分類已知的 Instance(實例，即：訓練範例)來建立一個樹狀結構，並從中歸納出 Instance 裡、類別欄位與其它欄位間的隱藏規則。所產生出來的決策樹，也能利用來做樣本的預測。國立聯合大學 資訊管理 系 陳士杰 http://debussy.im.nuu.edu.tw/sjchen/MachineLearning/final/CLS_DT.pdf （最後瀏覽日：2019 年 8 月 22 日）
64 隨機森林（random forest）顧名思義，是用隨機的方式建立一個森林，森林裡面有很多的決策樹組成，隨機森林的每一 棵決策樹之間是沒有關聯的。在得到森林之後，當有一個新的輸入樣本進入的時候，就讓森林中的每一棵決策樹分別 進行一下判斷，看看這個樣本應該屬於哪一類（對於分類算法），然後看看哪一類被選擇最多，就預測這個樣本為那 一類。隨機森林主要應用於回歸和分類。隨機森林在運算量沒有顯著提高的前提下提高了預測精度。每日頭條，2016 年 10 月 17 日，https://kknews.cc/news/brzmvj.htmlhttps://kknews.cc/news/brzmvj.html （最後瀏覽日：2019 年 8 月 22 日）
65 阿里巴巴官方網站https://www.alibabagroup.com/tc/news/article?news=p150128 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
66 另外，在智慧客戶服務方面，螞蟻金服通過大資料採擷和語義分析技術來實現問題的自動判斷和預測。可以識別到使 用者的身份資訊，使用者的行為邏輯，語義分析等方式獲得關鍵資訊再給予匹配。目前已經積累了近千個經驗專家知 識調動庫、模型庫。螞蟻金服還有智慧質檢能力與智慧賠付能力。機器人可以即時地實現客服人員的智慧自動質檢。
智慧賠付已經具備了專業的審核能力，平均 24 小時就能夠完成賠付。其中 32%理賠可以在一小時之內直接完成，而 且有一半複雜的賠付可以在 6 個小時內完成。螞蟻金服官方網站 https://www.antfin.com/exploration.htm （最後瀏覽日：
2019 年 6 月 29 日）
67 安全性也達到了金融級業務安全水準，芝麻信用官方網站
https://b.zmxy.com.cn/product/productDetail.htm?productId=w1010100000000002978&scene=xinxin （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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71 Paying With Your Face: 10 Breakthrough Technologies 2017 ，MIT Technology Review，2017.2.22
https://www.technologyreview.com/s/603494/10-breakthrough-technologies-2017-paying-with-your-face/ （最後瀏覽日：
2019.07.06）
72 阿里巴巴官方網站https://www.alibabagroup.com/tc/news/article?news=p150128 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
73 芝麻信用官方網站 https://www.xin.xin/#/detail/1-3 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
74 阿里巴巴官方網站https://www.alibabagroup.com/tc/news/article?news=p150128 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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資料多出的部分，雖列為信用評估之徵信資料，但其與傳統金融機構認定信 用之償還能力較無直接關連，反倒較能反映出資料主體之社會交往關係，而 有從金融信用評估往社會信用評價系統流動的傾向。
芝麻信用分值區間參考國際主流個人信用評分模式。75可分為 350 分至 950 分，350-550 屬於較差；550-600 屬於一般；600-650 屬於良好；650-700 屬於優秀；700 以上就是極好，分數越高則信用越好，違約率相對較低，較 高的芝麻分可以幫助用戶獲得更高效更優質的服務，應用在金融借貸關系中 有很強的信用風險預測能力，可作為做出通過/拒絕決策的參考。76在生活服 務領域也取得非常好的業務效果。77特別是信用卡發卡業務上「申請人群提 高 7 個百分點的審批通過率，不良率降低 0.3 個百分點。而這些用戶在傳統 徵信機構裡是沒有任何信用紀錄的，申請無法獲批。」78
第三款 詐欺防免應用
芝麻信用透過芝麻認證核實與芝麻分的信用評估，應用在人別辨識，
信用紀錄與交易訊息確認，甚至數據化評估詐欺風險，並列出值得關注清 單。使交易雙方查核交易訊息真實性，減少被詐騙風險，而應用在詐欺防免 上，提供下列四種服務：
一、 行業關注名單
此項服務是「通過對用戶違約行為的披露，幫助行業合作夥伴間建立 聯防聯控機制，以過濾不良客戶，淨化行業環境。並通過查詢客戶歷史違約 記錄，説明合作夥伴識別客戶風險，用於評估使用者在未來一段時間內違約
75 阿里巴巴官方網站，同前註 74（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
76 但芝麻分是衡量“經濟”信用風險的量化指標，所有非經濟信用風險領域的應用不能保證預測的準確性。芝麻分具有 一定的通用性，建議機構在做信用決策的時候，根據自己的客戶物件情況進行信用風險預測上的調整。芝麻信用官方 網站 https://www.xin.xin/#/detail/1-2-0（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
77 阿里巴巴官方網站，同前註 74（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
78 芝麻信用官方網站，同前註 67（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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https://b.zmxy.com.cn/technology/openDoc.htm?relInfo=zhima.credit.watchlist.get_CODE_MAPPING201708#Seq_2 （最後 瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
AF003001 涉嫌售假（賣家涉嫌銷售假貨）、AF004001 賣家套現（賣家為客戶提供套現的服務）、AF005 逾期未付 款。
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現高、中、低的特點。」82顯示行業關注名單的參考價值。
二、 欺詐信息（訊息）驗證
欺詐信息驗證是「基於龐大的實名認證使用者資料庫，對使用者資料 的真實性進行驗證，識別出使用者的欺詐冒用資訊。」，驗證功能包含「手 機號驗證、位址驗證、銀行卡驗證、EMAIL 驗證和環境設備驗證。」，以有 效識別冒用、欺詐、盜用、作弊、虛假申請等風險，主要用於「銀行、網路 金融、電商、O2O（線上到線下）、社交等」有資訊驗證需求的行業。83
芝麻信用表示「基於使用者提供的資訊，至少輸入姓名、身分證號兩 項資訊，通過欺詐資訊驗證的後臺驗證模型，識別使用者資訊是否真實，如 某商戶是小額貸款公司，提供網上申請消費貸款服務。審核上主要關注兩個 方面，一是審核電話是否客戶資料主體使用、近期是否使用；二是位址是否 資料主體位址，位址是否近期使用過。」、「通過欺詐資訊驗證提供的電話有 效性驗證、位址有效性驗證，幫助商戶快速審核申請案的同時，有效降低了 欺詐風險。人工成本節省 20%，欺詐率降低了 10%。」84
又如運營商信用購機業務，需要對購機人提供的身分資訊、電話資訊、
位址資訊進行核驗。「傳統核驗方式不僅耗時耗力，而且客戶體驗不佳。且 由於信用購機的價格優勢，導致一些使用者冒用他人資訊進行購機申請。」，
「通過欺詐資訊驗證的電話有效性驗證、位址有效性驗證、網路設備驗證等 多維交叉驗證，幫助商戶快速審核申請件的同時有效降低了欺詐風險。引入
82 芝麻信用官方網站，同前註 79（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
83 特色為資訊來源廣泛，龐大的實名認證使用者群，資訊均為生活場景、金融場景產生的真實有效資料。資訊驗證靈 活，根據業務系統提供的使用者資訊，對使用者真實性進行校驗，並回饋校驗結果。輸入靈活，維度可任意擴展。資 訊驗證科學嚴謹，從資訊的有效性、共用性、時效性等維度結合大規模機器學習的演算法，科學、嚴謹地量化評估資
訊 真 實 性 。 見 芝 麻 信 用 官 方 網 站
https://b.zmxy.com.cn/product/productDetail.htm?productId=w1010100000000002859&scene=xinxin （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
84 芝麻信用官方網站，同前註 83（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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86 芝麻信用官方網站 https://b.zmxy.com.cn/product/productDetail.htm?productId=w1010100003000001100&scene=xinxin （最 後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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分與芝麻分所採用之基礎資料或有些許重複，但詐欺評分主要針對「該申請 事件」進行評估而非針對「使用者整體之信用」進行評估，兩者仍有差異。
四、 欺詐關注清單
欺詐關注清單「致力於構建聯防聯控的全域風險網路，為加入風險網 路中的商戶提供協同防禦的反欺詐服務。」，該服務有助於商戶及時便捷發 現欺詐行為，而做出合理處理決策，降低風險損失。其資料庫來源為「阿里 巴巴、螞蟻金服、合作夥伴、接入商戶回饋等，已發生的欺詐、盜卡、盜帳 戶案件中涉及身分證、手機號、銀行卡、環境與設備（IP、MAC、IMEI）的 海量欺詐名單庫。」89以提供商戶識別該客戶是否在欺詐風險名單。
使用欺詐關注清單有兩種方法，「一是單獨使用該產品。查詢使用者輸 入的資訊項是否有洩露風險、是否有冒用風險、是否在『盜卡、盜帳戶、欺 詐等案件』中出現過、是否存在『集中申請、多頭申請』的風險行為。」、「二 是結合芝麻信用的另一款反欺詐產品（申請欺詐評分），先使用申請欺詐評 分，過濾評分極低的用戶；對於評分較高的使用者再使用欺詐關注清單，識 別有欺詐風險的用戶，以此節約商戶成本。」90
比較上，詐欺關注清單與行業關注清單差別在於，行業關注清單主要 針對「已有違約紀錄」之使用者加以標註，而詐欺關注清單的對象「不一定 有違約紀錄（如：預備違約者）」，因此並不會在行業關注清單上顯現出來，
而造成詐欺防免之漏洞，故透過詐欺關注清單加以補強。
第四款 信用生活應用
芝麻信用在 2015 年取得徵信業執照後，隨即利用評估出來的信用資
89 芝麻信用官方網站 https://b.zmxy.com.cn/product/productDetail.htm?productId=w1010100003000001283&scene=xinxin （最 後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
90 芝麻信用官方網站，同前註 89（最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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更好的方式做生意。見芝麻信用官方網站 https://www.xin.xin/#/detail/4-1-2 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）93 2018 年 7 月芝麻信用提出“新租賃經濟”概念，提出基於信用的共用經濟理念。2018 年 11 月 26 日加拿大簽證合作上 線 ， 芝 麻 分 滿 750 ， 可 申 請 芝 麻 簽 證 報 告 用 作 財 力 證 明 和 履 約 能 力 證 明 。 見 芝 麻 信 用 官 方 網 站 https://www.xin.xin/#/detail/4-1-3 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
94 芝麻信用官方網站 https://www.xin.xin/#/detail/1-0 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
95 芝麻信用官方網站 https://www.xin.xin/#/detail/1-0-1 （最後瀏覽日：2019 年 6 月 29 日）
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