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究竟怎樣會影響你的分數？
因為芝麻信用的數據來源基本上來自阿里系的互聯網服務，所以天貓淘寶的購物品項、數額、退換貨紀錄都會是重要的評分標準，重度用戶通常評分會比較高，如果你常刷單又常有購物糾紛自然分數會降低。
其次因為支付寶有信用卡還款功能，因此用支付寶還款紀錄顯示的還款習慣也是重要指標，如果常遲繳欠繳，信用分數自然不會高。
阿里系還有各種理財工具像是餘額寶、招財寶、支付寶等工具使用頻率高，也會提高你的評分。
在人脈關係上主要還是看支付寶用戶的認證資訊豐富程度，和你都與什麼帳戶有資金來往有關。
基本上未來蒐集的數據越多，越有可能有更多不同種的評分演算法，例如說有家庭的人可能比較穩定、信用比較高，可能就可以看他平常如果常買嬰幼兒產品加上水電費都按時繳納，就給他更高的評分之類的。
其實Big Data徵信和傳統徵信的基本概念是一樣的，信用高低會有一定的標準，而且非常殘酷不留情面，信用低就是會借不到錢沒辦法辦信用卡。
講完了正面的陳述，負面的其實也很明顯，就是極端的暴露隱私，因為你所有在網路上的一舉一動全部都有紀錄，大數據之下如果出現了常買電玩的人信用比較不好的結果，那有可能買電玩就成了你的隱藏信用減項，還有就是人際關係上，如果信用評分低就會影響到你的朋友，所以會很功利地選擇交友，少交信用分數低而去多交信用分數高的朋友，這很有可能會形成某種階級歧視。
而在中國這個極不重視隱私的國度，曬信用分數其實是一種網路的流行，其實可能也是早就認知到政府無所不在的監控所以也就放棄抵抗。但換個角度說，Facebook時代，其實史諾登也早就告訴大家美國NSA（國家安全局）也都在網路監控，很多人的戒心也一樣很低，不斷在社群網站上和APP上揭露各種隱私，包含交易紀錄、位置紀錄甚至是裸照。當然你也可以說中國是集權政府比美國威脅更大，這我就不爭辯了。