的信用分与芝麻信用有什么区别

区别之一：分值划定不同

腾讯信用分：最低为300分，最高可为850分；

芝麻信用分：最低为300分，最高可为950分.

区别之二：评分标准不同

腾讯信用分：主要通过“履约、安全、财富、消费、社交”五大指数，来综合评估得出分数；

芝麻信用分：主要通过“履约能力、身份特质、行为偏好、人脉关系、信用历史”五大维度来评分。

区别之三：享受权益不同

目前，由于腾讯信用分还在陆续测试阶段，能享受的服务特别有限，但是相比而言，芝麻信用分已经发展有一段时间了，功能更加齐全。

腾讯信用分，最值得期待的当属“微粒贷”了，但是就目前来说，尚未发现获得腾讯信用分公测资格与开通微粒贷之间的关联性。当然，也不排除能查询腾讯信用分对开通微粒贷入口的积极意义。

评分是打分制，评级是将分数映射到了级别（一般1-9级）。你第一部分说的“而我国由于数据系统不健全，更多是用专家判断法选取指标。”我估计你是看书看到建模或评分卡的部分的吧。在数据不够的情况下，很多时候都是专家打分法，通俗说就是一堆专家坐一起，有个指标体系，每个人给指标赋权重，例如对于资产负债率指标，认为重要性是多少，啪啪打分。当然每个人的认知是不同的，所以一个指标有不同得分。然后做AHP，拟合出一个各指标的权重。就这样相当于弄了一打分卡出来了。然后对各个样本去打分，再去跟外评映射（因为都习惯了看外评的级别，心里对A和B感受直观些），内评一般就这么建出来了。而在数据相对完整的情况下，就去做基于数据的数据分析和数学建模了。换句话说，指标的系数不再是拟合专家的意思，而是拟合的真实风险特征。效果会好些。只不过也面临很多问题，例如数据基础处理和准备，样本设计，就要花上一半时间，然后需要去分析指标与违约的关系、贡献度和共线性什么的，删删减减改改，最后上模型训练，再根据测试样本检验一下，最后就可以上时间组外验证。同时，这个给出来的也是个数值，只不过是预测企业发生风险的可能性，也就是PD，这个PD也还是要映射到主标尺上给出级别。当然，主标尺的设计同样会参考外评的。

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