芝麻信用除了连接了公安系统的实名验证与活体检测技术（扫脸、指纹等），丰富的交易场景和商家的数据接口为蚂蚁金服的机器学习贡献着源源不断的数据，芝麻信用还涵盖了信用卡还款、网购、转账、理财、水电煤缴费、租房信息、住址搬迁历史、社交关系等信息。

在面对巨量涌入的长尾客户时，传统金融it的架构无法支撑，蚂蚁金服it架构的云端化彻底打破传统架构的限制，实现平台上各类机构之间信息的自由流通，由此产生的呈指数级增长的数据量在平台上沉淀。

未来，芝麻信用将在消费贷款和个人信用商用领域具有巨大空间。

此外，蚂蚁金服通过将支付入口和场景结合，借助其天量的大数据资源和强劲的云计算数据分析挖掘能力，全方位地切入生活场景，匹配大数据带来的客户侧写和分流能力，实现了高频和高留存的金融服务模式。

目前，蚂蚁金服已经成功地将支付端口带来的低成本流量接入了理财、融资和外部购物等业务中，旗下主要包括以下几款产品：

蚂蚁借呗：个人无抵押小额贷款。

芝麻分600分以上的用户，可以申请1000元-20万元不等的贷款额度。

借呗在推出后的10个月的时间内用户数达到1000万，放款规模为3000亿元。

目前“借呗”的还款最长期限为12个月，贷款日利率普遍为0.045%，具体利率随借随还。

用户申请到的额度可以转到支付宝余额，和从银行获得的贷款一样。

相较于传统的个人贷款，“借呗”不需要用户提交复杂的个人材料和财力证明，只需凭借芝麻信用分就能对用户的信用水平做出判断和把关，3秒完成放贷。

据统计，借呗90%以上的客户是来自于80、90后，也就是30岁左右。

现在借呗有近4成的用户是来自于三四线城市，这些城市融资渠道门槛高，借呗现金的业务市场潜力更大。

网商贷（原蚂蚁微贷）：针对个体商户的纯信用个人经营贷款。

信用分达到550分即可为申请，网商贷作为一款贷款服务，其还款最长期限为12个月，贷款日利率是0.018%，微贷技术中包含了大量数据模型，利用网络数据模型和在线资信调查，辅以交叉检验技术来确认第三方客户的信息真实性，将客户在电子商务网络平台上的行为数据映射为企业和个人的信用评价。

此外，还可以通过云计算判断买家和卖家之间是否有关联，是否炒作信用，风险的概率的大小、交易集中度等以此来判断小微企业的信用，降低风险与运营成本。

网商银行：小微企业、个人消费者和农村用户，是网商银行的三大目标客户群体。

在贷款业务中，除了覆盖阿里生态体系内电商商户如淘宝店主和外部接近60家合作平台（如金蝶软件、美团）的企业主的“网商贷”外，还包括为农村地区小微经营者提供的无抵押无担保信贷服务“旺农贷”，截至目前，已经覆盖了全国4852个村庄。

从贷款利率看，目前保持在7%—12%之间，依企业资信状况浮动。

保险业务：包括嵌入自营产品和第三方保险销售平台业务。

保险产品与蚂蚁金服的其他业务形成对接，产品设计具有场景化、碎片化和定制化特点。

例如，退货运费险是依托于淘内零售平台的销售，通过对不同用户历史数据的分析区别定价，契合了买卖双方在购物时的需求，实现了保单的迅速增长，商户信用保险则是针对天猫卖家的保证金设计，蚂蚁金服通过数据挖掘来对商家的信用状况进行判断，允许商家通过购买信用保险的方式来替代缴纳保证金，降低了商家的运营成本。

嵌入自营性保险产品与阿里的业务生态圈形成呼应，在产品上具有场景化、碎片化和定制化的特点，且庞大的用户和业务资源成为这一类保险产品的核心优势。

腾讯金融：掘金社交数据，互金帝国成型

腾讯的微信支付为腾讯金融积累了理财用户及资产方资源的同时，也沉淀了资产匹配、设计和分析的数据。

腾讯目前主要研发的数据产品为“财富值”，该值定义了客户财富和风险偏好的系数，可以帮助理财平台更准确地找到定向的客户，目前主要应用在理财通平台。

在渠道方面，这些经过分析的数据形成结论，通过理财通帮助理财产品、信用卡、车险等的精准营销和定价；在授信方面，通过腾讯金融云的大数据去做风控；在交易方面，根据交易特征筛选来建立“可疑风险防范”等。

微粒贷：依托腾讯大数据用户画像，在符合当期授信条件的用户中随机筛选出白名单用过户并邀请使用产品，首批人数不超过10万人。

2016年底，累计发放规模超1600亿元，总笔数超2000万，笔均放款8000元，覆盖6000万人。

微粒贷背靠微众银行，在微信钱包和手机qq客户端上线，单笔最高可借4万元，个人贷款总额度在500元-20万元之间。

值得注意的是，微粒贷日利息0.05%，其年化利息为18.25%，高于同类产品蚂蚁借呗（日利息0.045%）。

微证券：通过与券商合作将把证券的远程开户运用到微信上来，微信用户可以通过微信进行股票交易。

此外年初，黄金红包的上线代表了微信支付分销高费率产品，进行金融产品迭代的决心。

接下来在基金的接入上，腾讯会借助已经入股的好买基金实现批量接入。

2b端“连接器力”：进一步发力2b端，利用数据金融展开竞争；全面连接银行信用卡，将大量线上银行行为服务接入到腾讯平台上分享价值；而对缺乏风控能力的p2p、小额贷款公司，腾讯选择通过提供用户信用数据（腾讯征信、财富值），向合作公司输出能力。

年初上线的大量金融小程序显示了腾讯对进一步向金融机构开发微信导流功能的野心，目前由于监管谨慎的态度，我们对今年小程序在金融产品分销和佣金分成上面保持谨慎乐观。

在征信方面，腾讯金融主攻社交数据，搭建社交大数据用户画像能力。

腾讯征信系统主要依赖三部分数据：腾讯系的基础业务数据，如社交、游戏等；从合作金融机构拿到的信贷和金融信息，以及其他外部数据。

目前，中国大部分的征信机构都尚未采用社交数据作为征信评估数据，据统计，社交数据在传统金融机构数据库占比低于5%，同时社交数据所对应的长尾客群往往在央行征信范围之外。

腾讯征信最新开发的模型表明，在小额信贷的风险评估中，社交数据的预测能力要强于传统的借贷数据，腾讯征信开发团队认为，加入社交数据之后，模型效果会有超过20%的提升，反欺诈测评时效果明显。