【.com原稿】作为一家拥有超过125年历史的全球化公司，益百利管理着超过12亿消费者和1亿企业的1.45条信用信息。2005年，益博睿进入中国市场，主要开展企业征信、决策分析、反欺诈与身份认证、数据质量与精准营销四大业务。目前，中国80%的世界500强企业都在使用益博睿商业信息的不同产品和服务；而益博睿决策分析业务服务的国内金融客户覆盖80%以上的国有控股银行和股份制银行，50%的持牌汽车金融公司，以及领先的城商行、农商行、消费金融和互联网金融公司。益博睿一直非常重视数据和软件的开发和升级。截至目前，已获批专利和专利申请超过350件，连续五年被《福布斯》杂志评为“全球最具创新力企业100强”之一。近日，记者采访了益博睿大中华区分析与战略咨询总监赵国豪，就益博睿四大数据实验室的成立初衷、新技术创新、核心研究方向以及人工智能、机器学习、大数据等内容进行了专访。等就技术在金融科技领域的应用进行了深入交流。记者益博睿大中华区分析与战略咨询总监赵国豪：据了解，益博睿非常重视技术创新和升级，在全球拥有四大数据实验室。能介绍一下这四个数据实验室吗？赵国豪：益博睿作为全球大型征信机构，基于多年的业务发展，积累了海量的数据。益百利之所以建立数据实验室，就是想挖掘这些数据的价值。不仅仅是提供一份报告，而是在预测传统信用风险的基础上，进一步释放数据的潜力。金融机构带来更多服务。在全球范围内，益博睿设立了四个数据实验室，分布在欧洲、美洲（美国、英国、巴西）和亚太地区（新加坡）。通过各地的数据实验室，益博睿希望根据当地市场情况，提供因地制宜的服务。目前欧美数据实验室的主要研究方向是开放银行。想想如何把开放银行的概念和益百利的数据结合起来，为用户提供新的应用，甚至开发新的产品来服务客户。在亚太地区，ExperianDataLab的研究课题各不相同。由于亚太地区是一个发展中的金融市场，金融机构的目标是获取客户。因此，益百利在亚太地区的业务重点是帮助这些新兴金融市场通过第三方数据获取客户和评估信用，这是一个非常重要的课题。总而言之，成立益博睿数据实验室的目的是在各区域设立“大脑”组织，解决日常业务运营中遇到的问题，洞察市场前沿趋势，努力开发新的产品领先市场。同样，这些新产品的开发也得到了益博睿的“大脑”——四个益博睿数据实验室的协助，提供了一套完整的方法论。记者：在亚太地区，Experian也有一个ExperianX实验室。这个实验室的初衷是什么？它与其他数据实验室有什么关系？赵国豪：益博睿亚太数据实验室（DataLabs）是益博睿X实验室（XLabs）的一部分。ExperianXLab是Experian在亚太地区的第一个孵化器和协作中心，旨在开发行业领先的解决方案，以解决该地区金融普惠等紧迫的经济和社会问题。XLab位于新加坡。实验室团队由数据科学家、产品架构师、行业创新者和产品营销专家组成。预计2020年团队成员人数将比2017年增加近10倍。为了提供灵活、可扩展的前沿解决方案，ExperianXLabs特别注重通过先进的数据分析和研发实现创新，帮助消费者和企业处理与普惠金融相关的重要问题，从而改善获得金融服务的机会。.记者：益博睿近年来推出了哪些行之有效的解决方案？这些解决方案主要用于解决客户的哪些问题，对客户的价值是什么？赵国豪：多年来，益百利数据实验室确实推出了很多实用的产品和解决方案，应用范围很广。ExperianXScore就是一个典型的产品。该平台可以结合多个数据源并将它们整合成一个分数，即使用消费者评分和替代数据源的组合分数。评分有助于提供快速简便的信用申请和/或详细审查那些更复杂的决策过程的信用评分。通过这个一揽子计划，我们可以进一步促进普惠金融，预计这将使亚太地区目前未被金融体系覆盖的20%的人受益。又如，为了让社会上更贫困和边缘化的群体能够获得公共服务和金融服务，ExperianProve-ID提供了一种身份验证技术，使在线身份创建更加方便，可以实时验证个人身份并提供快速安全的网络环境；为解决金融机构的催收难题，益博睿的移动解决方案CollectAble采用自动化方式，让现场人员在手机上浏览客户案例，实现催收的同时获取实时更新，提高效率，真正做到端到端——最终支持收债，这不仅可以维护数据安全，还可以维护金融机构与客户之间的信任。记者：近年来，移动互联网、人工智能、机器学习等技术推动金融科技快速发展。Experian如何应用这些新兴的IT技术？赵国豪：从技术上讲，ExperianDataLab主要侧重于机器学习方法和人工智能的应用。以应用语义分析技术催收逾期还款场景为例，银行会对通话录音进行分析，通过语音结构、客户回复关键词等分析客户的还款概率，从而精准锁定客户还款概率高的客户和还款概率低的客户采取相应措施。语义分析除了可以预测客户还款概率外，还可以根据银行催收员与客户的沟通过程，分析沟通时间、沟通技巧、沟通结果等，从而监控银行内部催收效率。此外，ExperianDataLab近两年一直专注于机器学习方法的研究。在金融领域，机器学习作为一项新兴技术，越来越多地被用于构建数据模型，尤其是信用风险预测模型。然而，很多人认为机器学习是一个“黑匣子”，无法解释为什么通过某种相关性预测某个客户处于高风险状态。针对这个问题，ExperianDataLab一直在深入研究，试图开发模型的“可解释性”，并取得了一定的成果，并将在今年推出相关产品。基于银行贷款评估场景，介绍另一个大数据技术应用实例。过去，银行主要依靠人民银行的信用报告来评估借款人的信用，并根据报告中显示的贷款申请、贷款使用情况、逾期还款等历史交易记录来判断是否发放贷款；但这样的评估方法无法涵盖没有任何贷款历史数据的“菜鸟”客户。现在，结合第三方数据（如手机号码年龄、通讯记录、电商平台购物记录等），益博睿可以从多个数据维度评估客户信用，并告诉银行客户的信用状况如何。信用群岛这就是大数据技术的应用。此外，大数据还可以整合所有银行自身无法获取的数据，从这些外部信息中过滤提取与衡量客户信用风险相关的特征，帮助银行评估客户的还款意愿，这也是银行非常重要的原因。到大数据。应用程序。记者：今年以来，我国5G商用进入了关键的起步阶段。5G金融趋势下，益博睿有没有关注，或者已经开始投入相应的研究？赵国豪：5G是新一代通信技术。它具有更快的网络速度、更低的延迟和更大的带宽。这也将是金融领域的一种趋势。不过，对于5G技术的研究，益博睿还需要考虑到5G的普及。事实上，目前四五线城市的4G覆盖率还不是很高。假设以手机作为应用的评价标准，我们得到的关于无法覆盖人群的信息会非常少。只有在覆盖率高的情况下，通过收集相关数据、手机使用行为、数据使用情况等信息，利用大数据、机器学习等技术，有效区分和划分人群，在信贷审批场景中，才能更准确地帮助金融机构识别好坏客户。总之，通信技术的普及范围越广，覆盖的人群就越多，金融机构评估客户的信息来源也就越多。记者：益博睿在中国经过十多年的发展，在技术上有哪些独特优势？赵国豪：目前，中国金融业的数字化发展在某些方面已经领先于很多国家。但不可否认的是，其他国家在金融领域也有很多值得借鉴的新颖应用，这些应用催生了很多新技术。作为一家全球化的信息服务公司，益博睿具有全球视野，将国外新的应用技术和成功的实践经验引入中国，更好地服务于客户，协助客户开展新业务，提供更优质的服务。建议和解决方案。这是我们与竞争对手截然不同的地方。记者：今年益博睿将重点关注哪些方面的技术创新？为什么选择这些方向？赵国豪：在技术创新方面，2020年，益博睿将重点研究机器学习方向，助力国内金融机构发展。例如：通过机器学习的方法，帮助银行快速了解不同客户层的风险等级，帮助银行更快、更准确地实现授信审批。无论是在技术还是解决方案上，未来益博睿都将与金融机构合作，在以下三个方面进行深入研究：第一，在线贷款。目前，很多大型金融机构都有比较成熟的线上贷款系统，而中小银行这两年也在积极转型，逐步从线下金融贷款向线上自动化贷款转型。在此背景下，益博睿未来将重点扶持中小银行，通过技术改造帮助中小银行发展网贷业务。网贷业务也可以逐步延伸到其他场景。目前市场上有几个主流应用，如：银行税务贷、政府合作平台网贷、流量平台网贷等，这些都是未来网贷的重要发展场景。二、库存客户管理。现在和未来，益博睿将大力协助国内银行发现存量客户的价值。国内零售银行已经从过去的跑马圈地开发新客户，逐渐沉淀下来，走上了客户经营的阶段。例如：如何向只使用过一种产品的客户推销更多产品；当客户名下只有存款账户或借记卡账户时，是否可以向客户发行信用卡；或者，在信用卡交易笔数较少的情况下，如何刺激信用卡客户使用银行的信用卡进行更多的消费。三是小微金融。小微企业将是未来一两年市场发展的重点，也是政府重要的政策发展方向。鉴于小微企业是介于企业贷款和零售贷款之间的一个群体，小微企业（含个体户）的贷款评估方式将不同于以往的一般企业贷款评估方式。益博睿专注于如何让银行更前瞻、更快速地实现小微企业贷款审批。益博睿也希望从小微贷款产品的审批逐步发展到农户贷款的审批，将第三方外部大数据与审批场景深度融合，帮助银行做出合理的贷款决策，规避小微企业。信用风险。【原创稿件，合作网站转载请注明原作者和出处为.com】
