解析百融金服：不僅僅是Experian的中國門徒

在4月宣布完成10億元人民幣C輪融資後，百融金服在人工智慧金融實驗室的建設與研發正在加速。

5月19-20日，「2018清華五道口全球金融論壇」在北京清華大學新清華學堂舉行。在會上還進行了金融大數據研究中心的成立揭牌，百融金服正是此次「金融大數據研究中心」的發起人。在更早一些的今年年初，百融金服還成立了人工智慧金融實驗室，並由美國聖母大學教授李俊出任首席科學家。

百融金服成立於2014年3月，是一家利用人工智慧、風控雲、大數據技術為金融行業提供客戶全生命周期管理產品和服務的智能科技公司。據雷鋒網AI金融評論了解，百融金服已經積累了包含近7億實名用戶數據和2000多萬小微企業數據，不到兩年時間，百融金融的合作方已從600多家金融機構增加到3500多家，輔助各類信貸機構日均審批貸款與信用卡申請350-400萬筆。

從業務模式和數據量級上看，百融金服與全球最大徵信機構Experian有一定類似之處：根據Experian發布的2017財年年報，Experian已經擁有9.89億個人和1.11億企業的信用數據以及7億人的營銷數據，每天生成550萬份信用報告，幫助銀行等金融機構進行服務決策。

然而在中國，個人徵信屬於受控制需持牌進入的行業——無論是百融金服還是Experian，在中國都僅持有企業徵信牌照。在個人徵信方面，早在2015年1月人行就允許芝麻信用、騰訊徵信等八家公司開展第一批個人徵信試點，然而在直到去年4月，上述八家公司仍然「沒有一家徵信機構可以達到開展徵信業務的要求」。

這也直接促成了被稱為「信聯」的百行徵信的成立。今年2月，首張個人徵信牌照正式下發，百行徵信獲牌，而百行徵信的股份結構，除了中國互聯網金融協會持股36%外，其餘64%股份為芝麻信用、騰訊徵信、深圳前海徵信等八家公司平均持有，個人徵信牌照的「八合一」，為2015年初設立的八家試點徵信機構給出一個暫緩性的結局，也給如百融金服等第三方大數據金融服務公司帶來了新的變數。

什麼是大數據？亞馬遜網路服務AWS的大數據科學家John Rauser就提到一個簡單的定義：大數據就是任何超過了一台計算機處理能力的龐大數據量。大數據在金融領域的應用，一般認為分為精準營銷和大數據風控兩個方向。

「信聯」的建立主要是為了解決信貸業務中的風控問題：中國徵信體系從2006年設立央行徵信中心起步，到今年年初的「信聯」成立以前，央行徵信中心一直是國內唯一一個官方徵信機構，為市場化信貸機構提供徵信服務。然而中國仍有超過50%的自然人由於未與銀行發生借貸關係，缺乏信用記錄，除金融領域之外的商業信用信息數量已經成為另一類重要的信用信息來源。

央行副行長潘功勝曾於2015年5月表示：

「在中國徵信體系建設中，應充分認識這一趨勢，鼓勵此類信息通過共享、核查等方式，在依法前提下對外應用，幫助一些沒有金融信用信息的信息主體開展信用活動，進入正規金融體系」。

「信聯」的建立，本質上是希望在央行徵信中心之外，充分利用如芝麻信用、騰訊徵信背後的淘寶、天貓、微信支付等互聯網交易記錄和社交信息、利用如深圳前海徵信背後的平安集團企業和個人客戶在銀行、保險領域的信息判斷個人信用，把這八家機構徵信信息整合起來，打破「信息孤島」，更好地掌握和分享分散在各家公司手裡的徵信信息，對「多頭借貸」也會有一定的遏制。

從某種程度說，各家機構之前在金融和徵信數據上的閉境自守，也正是之前數據領域的一些問題產生的原因：既然數據的多少是徵信的核心要素，在無法共享得到其他機構擁有的信息時，來自其他合作網站和APP的用戶數據乃至內鬼泄露、黑產拖庫等灰色和黑色交易數據也會被層層轉手被企業用於風控環節之中。在此當中，也產生了不少過度收集、使用和盜取用戶信息、泄露隱私的問題。

正是所謂：沒有買賣，就沒有傷害......

據雷鋒網了解，某徵信機構負責人曾私下表達過「就算不要徵信牌照，也不會把數據貢獻出來」的意思，數據的價值可見一斑。而在這種「反正我有辦法可以搞到」的環境下，各家機構之前也更難達成數據共享，這反過來也進一步加深了「信息孤島」和非法採集的問題，信聯的誕生，正是監管層面希望以行政手段推擠數據共享，打破信息孤島的局面的體現。

可以預見，在個人徵信領域，信聯將會在很長時間內「一家獨大」。這也意味著，在個人徵信領域，以往缺乏統一平台、金融機構尚未跟上的窗口期即將關閉，在個人徵信這個領域，大數據公司的日子將會難過得多。

但對於大數據金融服務公司來說，做好差異化競爭可能是機會所在：例如跳出信用風險的評估，把中心放在欺詐風險的評估上，這同樣是風控中的重要一環。

此外，利用大數據信息「賦能」金融機構，也是當下金融科技公司「不做金融」的主流方向。截至目前，百融金服主要的產品有關於欺詐和信用風險識別的授信評估系列產品，包括金融營銷和一些覆蓋金融客戶全生命周期的增值服務將是百融等大數據公司的未來發展方向，包括：

• 在貸前模塊提供營銷引流服務、授信評估服務；

• 在貸後模塊提供用戶增值、風險預警及資產管理服務。

在Experian的年報中也可看到類似內容：Experian旗下有四大業務，分別是信用服務（Credit Services），決策分析（Decision Making）、營銷服務（Marketing Service）、消費者服務（Consumer Service）。四大業務收入佔比分別為55%、13%、10%、22%。

與之類似，百融金服在業務模塊設計上同樣能找到與Experian的對應之處：

• 信用服務（風險羅盤）：傳統的信用評分模型主要使用金融領域的歷史借貸數據來預測和判斷借款人的違約風險，所以傳統模型無法給過去沒有發生過借貸交易的人進行信用評分，造成「 無記錄」的借款人風險無法評估。百融金服利用非金融領域的數據以及分析工具，如人口統計數據、消費數據、網站行為數據、社交數據、金融數據等結構化以及非結構化數據進行挖掘和關聯性分析，給出相應評分供金融機構參考；

• 消費者服務（用戶評估報告）：Experian可為用戶免費查詢其信用分，以幫助客戶更好地維護其金融狀況，避免遭受損失和欺詐。類似，百融金服也有用戶評估報告，但受限於國內對個人徵信業務的限制，用戶評估報告目前更多的面向2B客戶；

• 決策分析（信貸審批系統）：結合大數據和雲計算技術，依託百融的「用戶評估報告」幫助金融機構在信貸審批過程中，進行風險控制，交叉核驗，實現信貸用戶從資質審核、欺詐防範到信用評估整個過程，降低風險成本；

• 營銷服務（榕樹貸款）：營銷服務的核心是幫助金融機構與企業了解其消費者，並為其提供與風險匹配的金融服務。這方面百融是通過2017年6月上線的「榕樹貸款」App提供，其主要產品並非小額短期的現金貸，而是現金分期、消費貸款及信用卡申請服務，將其之前資料庫積累的用戶利用百融信用評分進行打分，分析人與產品之間的對應關係，並進行模型和金融產品的反覆修正，在此過程中也幫助金融機構進行了新產品的改善。

百融具有的一個優勢是：百融的前身是百分點的金融事業部，而百分點擁有全國最大的第三方消費偏好數據平台。百融的第一批數據也正是來自於百分點，而百分點董事長蘇萌也是百融金服的聯合創始人和股東之一。憑藉之前在消費數據分析的積累，百融可以為銀行和保險公司等不同類型的客戶需求靈活切換，例如在做銀行客戶時先從風險切入，再幫助客戶做營銷；在保險行業則是先幫客戶做營銷，再切入風控。

挖掘用戶行為數據的價值

從目前的產品規劃看，百融金服的主要業務在為金融機構提供風控服務上。在這一賽道中選手眾多，雷鋒網也曾經報道過冰鑒科技、同盾科技、氪信等。

如果從百分點時期算起，百融金服相較於其他大數據金融公司的優勢在於，作為用戶數據分析的先行者，百融具有啟動早、數據量大的特點，並能夠較好地利用數據挖掘用戶行為數據的商業價值。如百分點商業合作總監張涵誠就在一次分享中講過2012年與交通銀行合作，通過數據挖掘改善硬體設備運營的一個例子：

「2012年的時候跟交通銀行合作，他有很多的系統的巡檢跟運維，做系統的巡檢搜資料庫，伺服器，查各種硬體的設備，查電源等等。他找到我們說有沒有一種方法，所有的查詢都是基於日誌，從日誌中發現你的錯誤。我們可以把所有的數據，索引在一個伺服器上面，在通過這個數據閥值的設置，自動化告訴我說，我們知道在陸家嘴某一個ATM機壞了可以修，知道交易這個延遲時間太長了，需要關注這台伺服器是不是CPU滿了，是不是內存不夠用，幫助到交通銀行把20個人的運維降到只需要兩個人。」

多維度、海量的數據源、對於用戶行為價值的專註分析，這也構成了百融金服在數據產品上的先發優勢。

在大數據領域，海量的數據固然是做好業務的基礎，但如何有效運用數據、在數據處理上積累的Knowhow和經驗才是團隊的核心競爭力。隨著信聯在個人徵信數據上的一統江湖，未來對用戶數據的管理也會越來越規範化，不同公司間數據源的差距將會縮小，而最終比拼的將是對數據和業務的理解和處理能力。

（是時候放出Dan Ariely關於大數據的這個段子了......）

據雷鋒網了解，除了來自百分點的第一批數據，百融金服的行為數據更多的來自與銀行、保險、基金、證券公司等金融機構合作的業務積累，一般通過SDK方式軟體採集，但這種方式會採集到大量的「臟數據」（如空白區域、特殊符號和未預期的數據類型等），數據的採集和處理具有較高的技術門檻，這也是百融金服在用戶行為挖掘上的底氣所在。

在雷鋒網看來，在目前的風控核心業務之外，對於用戶行為數據挖掘和場景化應用，通過對用戶精準畫像、對市場、渠道、銷售數據進行分析，依靠技術和數據的力量，進行產品改善、優化運營效率、達成各種營銷目標，可以給予百融金服更多的想像力。

除此之外，百融高層在公開演講中也多次提及普惠金融。

普惠金融最早由聯合國在2005年提出，是指以可負擔的成本為有金融服務需求的社會各階層和群體提供適當、有效的金融服務，小微企業、農民、城鎮低收入人群等弱勢群體是其重點服務對象。在中國，普惠金融於2015年首次進入《政府工作報告》。

一般認為，普惠金融的核心要求在為此前傳統金融服務未能覆蓋的人群提供可負擔、低成本的信貸與金融服務，而對於商業機構而言，獲取利潤是其天生的要求，這二者當中存在著天生的矛盾。因此在許多國家的實踐中，普惠金融一般都具有一定的政府參與特色：一方面，政府通過制訂相關政策和對行業進行規範，界定參與普惠金融的商業機構的界線和優惠政策，在保證向普惠人群提供金融服務的同事，讓執行的商業機構也可以獲得可以維持的利潤。

普惠金融對於商業機構來說可能是一把雙刃劍：如果運作得好，這將是一片近乎無人競爭且市場廣闊的新藍海；如果運作不好無法控制風險，則可能成為如上一輪金融危機時房地美、房利美「兩房」式的悲劇。毫無疑問，利用數據挖掘、人工智慧技術，是普惠金融的必然選擇和唯一出路。

「食人之祿，忠人之事」。從百融金服最近一輪融資由「國家隊」國資委國家主權基金中國國新領投看，在未來普惠金融將成為百融金服的一個重點方向。在大數據金融領域，百融金服已經有了一個不錯的開局，形成了覆蓋獲客導流、反欺詐、信用評估、風控、貸後管理、持續運營、普惠金融等在內的多個業務線，但俗話說「貪多嚼不爛」，在未來是否能集中精力，將如此多的業務一一做到極致，才是百融需要面對的挑戰。

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