被主要应用于信贷等金融领域的传统征信，伴随着社交，电商等互联网大数据的补充，可以更准确地描述一个人完整的信用状况。单就个人而言，信用状况好意味着其在所有场景下都好，这才是个人征信的价值所在。
芝麻信用曾披露其信用评分模型的数据来源：一方面来自于政府及事业单位、金融机构、社交平台、搜索引擎等对外公布的数据以及软信息(消费习惯、兴趣爱好、网络口碑及影响力等)；二是网上银行、社会保障账户信息、缴纳公共事业费用、通讯费用缴费记录、交通运输信息平台等较为隐性的数据；三是阿里巴巴集团旗下淘宝、天猫、支付宝等第三方支付平台以及社交平台中用户消费、交易记录等。
简而言之，“芝麻信用”是通过互联网公开或半公开的信用数据的抓取、整合和分析，设计出一套信用评估体系，从而为个人和小微企业描绘出一副“信用画像”。
“完整的个人信用体系需要建立在什么基础之上？与跟信用相关的数据越多，画像才能越准确。足够精确的征信需要建立在多方数据合作之上，信用相关数据的完整程度越高，征信的效率和精确程度才越高。任何部分场景下拿到的个人数据，即便再完整，都不能足够精确地描绘一个人的信用状况。”奚玉莉表示。
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