芝麻信用

芝麻信用
芝麻信用
設立2015 (2015)
所在地
サービス信用スコアリング
親組織
アリババグループ
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芝麻信用（中国語：芝麻信用、ピンイン：芝麻信能、セサミクレジットとも呼ばれる）は、アリババグループ傘下のアントグループが開発した民間企業が運営する信用スコアリングおよびロイヤルティプログラムシステムである。アリババのサービスから得たデータを用いてスコアを集計する。顧客は、ソーシャルメディアでの交流や、アリババグループのウェブサイトで行われた購入、あるいは傘下のアントフィナンシャルのアリペイモバイルウォレットで支払われた購入など、さまざまな要素に基づいてスコアを受け取る。高スコアを取得すると、アントフィナンシャルから融資を受けやすくなるほか、アリババグループ内の電子商取引サイトでより信頼できるプロフィールを持つことができる。 [ 1 ] [ 2 ]これはしばしば社会信用システムと混同されている。[ 3 ]

歴史

中国では先進国に比べて信用利用率がはるかに低い。[ 4 ]：67 その結果、関連する信用報告書が存在しない。[ 4 ]：67

芝麻信用は2015年1月28日に導入されました。オンラインとオフラインの両方の情報を活用し、個人ユーザー向けのスコアシステムを導入した中国初の信用機関です。[ 5 ]中国人民銀行が規制を撤廃し、銀行以外の機関による個人信用情報業務の実施を許可したことを受けて開発されました。[ 6 ]

使用方法

芝麻信用スコアが高いほど、アリババからのマイクロローンの利用可能性が高まります（例えば、タオバオプラットフォーム向け）。[ 4 ]：68 また、アリババプラットフォーム以外でも、アリペイと提携している企業からのホテル予約や自転車レンタルのデポジット免除など、いくつかのメリットがあります。[ 4 ]：68

十分な芝麻信用スコアを持つタオバオの買い手と売り手は誰でも、タオバオの規則の変更案に投票し、意見を表明することができます。[ 4 ]：68

中国の結婚仲介会社であるBaihe.comは、そのサービスの一環として芝麻信用のデータを使用している。[ 7 ]

テクノロジープラットフォーム

芝麻信用は2015年に、現在稼働中のベータ版の背後にある方法論に関する情報を公開しました

芝麻信用のスコアリングシステムは、米国のFICOスコアリングとドイツのSchufaスコアリングをモデルにしています。[ 8 ] [ 5 ]

データ収集

アリババグループが主導する芝麻信用の企業ネットワークは、保険、ローン、支払い履歴、デート、ショッピング、モビリティデータなど多岐にわたります。[ 9 ]芝麻信用は、オブジェクトやソーシャルネットワーク、公的機関と民間機関、オフラインとオンラインから構築した規制の自由を活用して、あらゆるソースからデータを収集します。このシステムは、「3億人以上の実名登録ユーザーと、アリババグループのマーケットプレイスで売買を行う3700万の中小企業のデータ」によって支えられています。芝麻信用は政府と緊密に協力しているため、公的な身分証明書や財務記録などのすべての公文書にもアクセスできます。[ 5 ]

データ配信

芝麻信用は、暗号化と分離によって確保された厳格なプライバシーとデータ保護を重視しています。[ 5 ]同社はまた、データはユーザーの知識と同意に基づいてのみ収集されると述べています。[ 5 ]アント・ファイナンシャルによると、ユーザーのスコアは現在、ユーザーの許可を得た場合、またはユーザー自身によってのみ共有できます。[ 5 ]

データ構造

ビッグデータと行動分析はシステムの構成要素です。データフラグメントは5つのカテゴリーに分類されます。[ 5 ] [ 9 ]

  • 信用履歴: ユーザーの過去の支払い履歴と負債レベルを反映します
  • 履行能力: ユーザーが契約義務を履行する能力を示します
  • 個人特性: 個人情報の範囲と正確性を調べる
  • 行動と好み: ユーザーのオンライン行動を明らかにする
  • 対人関係: ユーザーの友人のオンライン特性を反映

分類を決定するアルゴリズムの仕様、分析パラメータ、指標は機密のままである。[ 5 ]データが、例えばデータの単位が誤りである可能性や信頼できない情報源からのものである可能性など、エラーに対する許容範囲を組み込むように構成されているかどうかは不明である。 [ 5 ] [ 9 ]

データの視覚化

芝麻信用がデータを分類する5つのカテゴリーには、それぞれ異なる重み付けがされている。[ 5 ]これらの重み付けに基づいて、アルゴリズムが国民の最終的な国民スコアを決定し、他のスコアと順位付けする。[ 5 ]ランキングのスコアは、350（最も信頼性が低い）から950（最も信頼性が高い）までの範囲である。[ 5 ] 600以上の人は特権を得ることができ、それより低いスコアの人は特権を取り消される。[ 9 ]現在の計画によると、最終スコアとランキングは公開される予定である。[ 9 ]

社会信用システムに関する誤解

芝麻信用は社会信用システムと間違われることが多い。[ 10 ] [ 11 ] : 55

2015年、中国人民銀行は民間企業8社に個人信用報告（正信）メカニズムの試験的導入を指示した。[ 11 ]：55 この試験的プログラムは正信メカニズムであったため、より広義の社会信用の概念とはほとんど関係がなかった。[ 11 ]：55 芝麻信用は試験的正信メカニズムの1つであった。 [ 11 ]：55 これは、正式な信用履歴がない場合でもユーザーの信用力を評価するために提案された、オプトインのスコアリングイニシアチブであった。 [ 11 ]：55 収入や負債などの標準的な業界指標は含まれず、代わりにユーザーの購買能力や旅行予約へのユーザーの来訪などの要素が評価された。[ 11 ]：55

芝麻信用の発表後、2020年までに国家社会信用システムになるのではないかという憶測がメディアで大きく取り上げられた。[ 11 ]：55 これは起こらなかった。[ 11 ]：55 芝麻信用と他の試験的取り組みは、より広範な金融システムと結び付けられることはなかった。[ 11 ]：55 芝麻信用は、その指標とユーザーのローン返済能力との間に統計的に有意な関連がデータによって示されなかったため、効果的な信用評価メカニズムであることが証明されなかった。[ 11 ]：55

あるインタビューで、アリババの技術ディレクターは、ビデオゲームをやりすぎる人は信頼性が低いと見なされる可能性があると示唆した。[ 11 ]：161 世界中のさまざまな報道機関が、ビデオゲームをやりすぎると社会的信用を失う可能性があると誤って示唆した。[ 11 ]：161 ビデオゲームのプレイに関する指標は実装されなかった。[ 11 ]：161

最終的に芝麻信用は、アリ​​ババのサービスやショッピングプラットフォームを利用するユーザーに報酬を与えるロイヤルティプログラムとなった。[ 11 ]：55 中国人民銀行は、2015年から8つの民間パイロットプログラムの信用ライセンスを延長しないことを決定した。[ 11 ]：55

参照

参考文献

  1. ^ 「中国はデータを活用し、国民の信頼性に基づいてスコアを作成する可能性がある」 Business Insider、2016年10月26日。 2017年12月15日閲覧。
  2. ^ 「ガラス越しに見る中国、暗く」 2017年12月24日。
  3. ^マツサキス、ルイーズ（2019年7月29日）「西側諸国はいかにして中国の社会信用システムを誤解したか」WIRED .
  4. ^ a b c d e Liu, Lizhi (2024). 『クリックからブームへ：中国における電子商取引の政治経済学』プリンストン大学出版局. ISBN 9780691254104。
  5. ^ a b c d e f g h i j k l「アント・ファイナンシャル、オンラインデータを用いた中国初の信用スコアリングシステムを発表」アント・ファイナンシャル、2015年1月28日。2018年5月30日閲覧
  6. ^ JIANG, XUEQING. 「信用？彼らはあなたの数字を手に入れた」 . CHINADAILY . 2020年12月13日閲覧。
  7. ^ハットン、セリア（2015年10月26日）「中国の『社会信用』：北京が巨大なシステムを構築」 BBCニュース。 2015年12月23日閲覧。
  8. ^ Ohlberg, Mareike; Ahmed, Shazeda; Lan, Bertram (2017年12月12日). 「中央計画、地域実験：中国の社会信用システムの複雑な実装」(PDF) . Merics China Monitor . Mercator Institute for China Studies: 12. 2018年2月15日時点のオリジナル(PDF)からアーカイブ。 2018年3月16日閲覧。
  9. ^ a b c d eボッツマン、レイチェル（2017年）『誰を信頼できるのか？テクノロジーは私たちをどう結びつけたのか、そしてなぜ私たちを分断させるのか』ロンドン、英国：ポートフォリオ・ペンギン社。
  10. ^ 「2021年の中国の社会信用システム：断片化から統合へ｜Merics」 . merics.org . 2021年3月3日. 2024年5月27日閲覧。実際、アリババの芝麻信用は非常に普及しており、社会信用システムと混同されることが多く、統一されたスコアリングシステムが存在するという概念に大きく貢献しています。
  11. ^ a b c d e f g h i j k l m n o Brussee , Vincent (2023). Social Credit: The Warring States of China's Emerging Data Empire . Singapore: Palgrave MacMillan . ISBN 9789819921881。
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