作为一家拥有超过125年历史的全球化公司，益博睿管理着全球超过12亿消费者和1.45亿企业的信用信息。2005年，益博睿进入中国市场，主要开展了四大业务：企业征信、决策分析、反欺诈和身份认证、数据质量和精准营销。目前，在华的《财富》世界500强企业中80%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所服务的国内金融类客户则涵盖了80%以上的国有控股银行和股份制银行、50%的持牌汽车金融企业，以及头部的城商行、农商行、消费金融和互联网金融企业。
一直以来，益博睿十分重视数据、软件的开发和升级。截至目前，拥有获准专利及申请中专利350余项，且已连续五年被《福布斯》杂志评为“全球最具创新性百强公司”之一。
近日，51CTO记者专访益博睿大中华区分析与策略咨询总监赵国豪，就益博睿四大数据实验室成立的初衷、新的技术创新成果、核心研究方向，以及人工智能、机器学习、大数据等技术在金融科技领域的落地应用，进行了深入交流。
益博睿大中华区分析与策略咨询总监赵国豪
51CTO记者：据了解，益博睿非常重视技术的创新和升级，在全球设有四大数据实验室。您能否介绍下这四大数据实验室？
赵国豪：作为全球大型征信机构，益博睿基于多年来的业务发展，积累了海量数据。益博睿之所以会成立数据实验室，是想要把这些数据的价值挖掘出来，不只是单纯地提供一份报告，而是希望在预测传统信用风险的基础上，进一步释放出数据的潜能给金融机构带来更多服务。在全球，益博睿设立了四个数据实验室，分布在欧美（位于美国、英国、巴西）和亚太地区（位于新加坡）。通过各地的数据实验室，益博睿希望能够根据当地市场情况，提供因地制宜的服务。
目前，欧美地区的数据实验室主要研究方向是开放银行。思索如何将开放银行概念与益博睿的数据相结合，为用户提供新应用，甚至研发新产品以服务客户。
而在亚太地区，益博睿数据实验室的研究课题则有所不同。由于亚太地区是一个发展中的金融市场，金融机构的目标以获客为主。因此，益博睿在亚太地区的业务重点就是帮助这些新兴的金融市场获客，通过第三方数据评估信用，这是很重要的课题。
总而言之，益博睿数据实验室成立的目的是，希望在各个地区成立一个“大脑”机构，来解决在日常的业务运营中遇到的难题，并且洞察市场前沿趋势，争取先于市场开发新产品。同样，这些新产品的开发都由益博睿的“大脑”——四大益博睿数据实验室来协助解决，提供出一套完善的方法论。
51CTO记者：在亚太区，益博睿还设有益博睿X实验室，请问这个实验室设立的初衷是什么？与其它数据实验室有何关系？
赵国豪：益博睿亚太区数据实验室（DataLabs）是益博睿X实验室（X Labs）的组成部分。益博睿X实验室是益博睿在亚太区第一个用于开发行业尖端解决方案的孵化器与协作中心，以解决该地区金融普惠等迫切的经济与社会问题。X实验室位于新加坡，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年团队成员数量相比2017年将增长近10倍。
为了提供灵活可扩展的前沿解决方案，益博睿X实验室尤其专注于通过高级数据分析和研发来实现创新，帮助消费者及企业处理金融普惠的相关重要问题，从而提升获得金融服务的机会。
51CTO记者：近年来，益博睿推出了哪些行之有效的解决方案？这些方案对应主要用于解决客户的哪些难题，对客户的价值是什么？
赵国豪：这些年，益博睿数据实验室确实推出了很多实用的产品和解决方案，应用范围广泛。益博睿X Score就是其中比较典型的一个产品，该平台可以将多种数据源加以组合并整合成单一计分，也就是使用消费者评分及可替代数据源的合并计分。该计分有助于提供快速简便的信贷申请和/或对信用评分构成的详细查阅，从而为那些更复杂的决策流程提供服务。通过这一方案，我们可进一步推动金融普惠，预计将惠及当前亚太地区未受金融体系覆盖人群的20%。
再比如，为了让社会上较为贫困且边缘化的群体能够得到公共服务及金融服务，益博睿Prove-ID提供了让在线身份创建更为便捷化的身份验证技术，可实时验证个人身份，提供快速安全的网络环境；为了解决金融机构收债难题，益博睿移动端解决方案CollectAble采用自动化的方式，让外勤人员在手机上浏览客户案例，在获得实时更新、提升效率的同时实现债务追收，真正做到端到端支持收债，既保持了数据安全性又能维持金融机构与其客户间的信任。
51CTO记者：近年来，移动互联网、人工智能、机器学习等技术促进了金融科技的快速发展。请问益博睿是如何应用这些新兴IT技术的呢？
赵国豪：从技术上来说，益博睿数据实验室主要聚焦机器学习方法和人工智能的应用。
以语义分析技术应用于催缴逾期款项的场景为例，银行会对录音电话进行分析，透过说话结构、客户应答关键字等分析出客户的还钱概率，以便针对还钱概率高的客户和概率低的客户，分别采取对应的手段。除了预测客户还钱概率外，语义分析还可以根据银行催收人员与客户的沟通过程，分析沟通时长、沟通技巧、沟通结果，从而对银行的内部催收效率进行监控。
另外，益博睿数据实验室近两年十分专注于机器学习方法的研究。在金融领域，机器学习作为一种新兴技术正越来越多被应用于建立数据模型，尤其是信用风险预测模型。但是，很多人认为机器学习是个“黑盒子”，无法通过一定的关联来解释为什么某位客户被预测是有高风险的。对于这个问题，益博睿数据实验室一直在进行深入研究，试图发展模型的“可解释性”，并且已经取得了一定成果，今年就将推出相关产品。
基于银行贷款评估场景，再介绍一个大数据技术应用的例子。以前，银行对借贷者进行信用评估主要都是依靠人行的征信报告，通过报告中展示的贷款申请、贷款使用、还款逾期等历史交易记录，判断是否发放贷款；但这样的评估方式无法覆盖没有任何借贷历史数据的“小白”客户。现在，结合第三方数据（如手机号码的使用年限、通讯记录、电商平台的购物记录等等），益博睿可以从数据的多维度出发对客户信用进行评估，告诉银行客户的信用如何。这便是大数据技术的应用了。此外，大数据还可以整合所有银行本身无法取得的数据，从这些外部信息中筛选并提炼出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，这也是银行对大数据很重要的应用。
51CTO记者：今年，中国5G商用已经进入关键起步期。5G金融趋势下，益博睿是否已经有所关注，或者已开始投入相应研究？
赵国豪：5G是新一代的通信技术，拥有更快的网速、更低的延迟、更大的频宽，在金融领域的应用也将是个趋势。但是，针对5G技术的研究，益博睿还要考量5G的普及程度。
其实，现在4G在四五线城市的覆盖程度也不是很高，假设把手机当做一个应用的评估标准，对于无法覆盖的人群，我们能获取到的这部分人的信息就会特别少。只有当高覆盖率的情况下，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、机器学习等技术来对人作有效的区分和划分，在授信和贷款审批场景中，才能更准确地帮助金融机构来辨识客户好坏。总之，通信技术的普及程度越广泛，所能覆盖到的人群就会越多，金融机构也就会有更多的信息获取来源来评估客户。
51CTO记者：在中国经过十几年的发展，从技术上来看，益博睿有何独特的优势？
赵国豪：现在，中国金融业的数字化发展在某些方面已经领先于很多其他国家。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，这些应用发展了很多新技术。作为一家全球化的信息服务公司，益博睿具有全球化视野，会把国外新的应用技术、成功的实践经验引入到国内，以更好地服务客户，协助客户开展新业务，提供更好的建议与解决方案。这也是我们与竞争对手十分不同的地方。
51CTO记者：今年，益博睿将重点聚焦哪些方面的技术创新？为什么要选择这些方向呢？
赵国豪：在技术创新上，2020年益博睿将重点聚焦机器学习方向的研究，协助国内金融机构发展。比如：通过机器学习方法，协助银行快速了解不同客户层的风险水平，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，未来益博睿将携手金融机构围绕以下三个领域开展深入研究：
第一，线上贷款。当前很多大型金融机构已拥有相对较为成熟的线上贷款体系，中小型银行近两年也在积极转型，将线下金融贷款慢慢转型为线上自动化贷款。在此背景下，益博睿未来将重点辅助和支持中小型银行，通过技术转型帮助他们开展线上贷款业务。线上贷款业务还可以逐渐引申应用到其他场景。目前市场上有几大主流应用，例如：银税贷、与政府合作平台的线上贷款、流量方平台的线上贷款等，这些都是未来线上贷款的重要发展场景。
第二，存量客户管理。当前以及未来，益博睿都将大力协助国内银行做好存量客户的价值发掘。国内的零售银行从过去跑马圈地式地发展新客户，到如今都已渐渐沉淀了下来，客户经营走上舞台。例如：在某位客户仅使用了一项产品的情形下，如何向他营销更多产品；当客户名下仅仅拥有存款账户或借记卡账户时，是否可以发一张信用卡给他；再或者，当信用卡客户刷卡交易次数少时，如何刺激他多多使用本行信用卡消费。
第三，小微金融。小微企业是未来一两年市场的发展重点，也是政府重要的政策发展方向。有鉴于小微企业是介于对公贷款和零售贷款之间的族群，面向小微企业（包含个体经营）的贷款评估方式会与以往的一般企业贷款评估方式不同。如何让银行更前瞻、更快速地实现小微企业贷款审批，正是益博睿的关注点。益博睿还希望能从对小微贷款产品的审批，逐步发展至对农户贷款的审批，并将第三方外部大数据与审批场景深入结合，帮助银行做出合理的贷款决策，规避小微企业信用风险。
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