Experian，一家主營業務在美國的倫交所上市公司，不遠萬里來到中國輸出風控能力

調研 | 青川

撰寫 | 青川

作為美國三大徵信局之一的Experian（益博睿），實則是一家總部在愛爾蘭、於2006年在倫交所上市的一家跨國公司。（公司發展歷程和業務可參考愛分析《徵信系列報告之二： Experian，一群倫敦裁縫成就的徵信巨頭》）

截止2017年3月底，Experian具有9.89億個人用戶和1.11億企業用戶的徵信數據，其業務遍布全球37個國家，尤其以北美地區為主。

其服務首先是標準化的個人、企業徵信報告，通過其全球17個個人徵信局、11個企業徵信局收集數據，每天提供約550萬份徵信報告。

其次是諮詢業務，包括決策分析、市場營銷等，基於數據、模型能力在機構貸款時提高效率、降低風險，增強機構對用戶的理解，提升銷售效率。

Experian客戶來自金融、健康、零售、汽車、電信、保險、公共服務等各個領域，主要收入來自信用報告服務，包括2B和2C兩部分；其次是決策分析和市場營銷服務。此外， Experian在2017財年有24.6億美元的收入來自北美地區，佔總收入的57%，這也是其被視為美國三大徵信局之一的原因。

國內業務最大區別是尚不提供個人徵信服務

早在2005年，Experian便開始在中國展業，服務對象包括銀聯、國內十大銀行、京東金融等頭部的金融機構，與國外基本一致。

目前Experian在國內共有四大業務，分別是信用服務、決策分析、反欺詐和身份認證、數據質量。

其中信用服務主要是企業徵信領域，為客戶風控提供數據支撐。

決策分析服務基於Experian數據、客戶自有數據和第三方數據，為客戶提供風控解決方案和市場營銷解決方案。其優勢是從事過多年的風控、市場營銷服務，具有豐富的建模經驗和模型積累，對業務理解能力更深刻。

反欺詐和身份認證包括數字身份認證技術、申請反欺詐、交易反欺詐等。Experian與京東金融的合作便是在線反欺詐系統，將其FraudNet反欺詐解決方案進行本土化適配，通過設備識別、分析用戶線上消費行為進行欺詐識別與預防。

數據管理與分析包括為客戶檢查企業現有地址、聯繫方式，對數據進行實時管理、遷移、評估、修正、監測等，做數據加工、分析。

近日，Experian聯合IDC發布了《2017年欺詐管理洞見》，洞見中提出了Super-ID解決方案，即在傳統手機號、身份證號等信息的基礎上，增加社交網路信息，生物識別信息，比如聲音、指紋、人臉，通過人工智慧的方式整合各類信息，精準定位身份。

愛分析對Experian大中華區總裁黃堅、分析與諮詢策略總經理黃健銘進行了訪談，二位主要就反欺詐問題發表了見解，現摘取部分內容如下。

提供申請反欺詐與交易反欺詐服務

愛分析：申請反欺詐主要流程是怎樣的？

黃健銘：第一，我們需要有一些黑名單數據，確定申請者是不是在黑名單中，所以數據是很重要的。

第二，我們會做一些模糊匹配。欺詐要麼是第一方欺詐、要麼是第三方欺詐，以填寫的地址為例，可能是原來就有問題的地址，也可能是把順序調了，我們將地址與黑名單里的地址模糊匹配，可以發現裡面存在的問題。

第三，還有一個環節是關聯分析。欺詐分子都會有一些同夥，通過關聯分析可以確定這個人是不是在關聯網裡面。

這些都通過後，基本上發生欺詐的可能性就微乎其微了。風險和業務之間要有一定權衡，不能因為降低風險就不做業務了，所以對欺詐還是要有一定的容忍度。

愛分析：第一方主動欺詐的如何識別？

黃健銘：基本上黑名單可以找得出來，因為都是慣犯了。

愛分析：信用卡交易反欺詐方面，Experian有何解決方案？

黃健銘：我們這塊做的是偏諮詢類的服務，通過了解過去發生的欺詐事件，從裡面剝離出一些規則，防範類似的欺詐事件，以及前瞻性的發現未來可能的欺詐場景。比如說一台設備9點鐘還在上海，10點鐘就在廣西買了東西，從時間上看就存在欺詐的可能性。

愛分析：交易反欺詐和申請反欺詐，底層邏輯是一樣的，還是說是兩套服務？

黃健銘：完全兩套不同的服務，兩套解決方法。

黃堅：底層統計會有一些復用，比如人口統計信息是一樣的，其他就完全不一樣了。交易反欺詐還是看你的記錄，比如在電商買過什麼東西；申請反欺詐更多關注你在那個節點的狀況。

愛分析：標準化產品服務和偏諮詢的模型服務，效果上會有明顯的不同？

黃健銘：這個肯定是有不同的。比如現在已經有央行徵信分數，銀行還要自己開發一個申請評分卡，主要原因是每個銀行經營的人群是不一樣的，需要根據自身客群去開發模型，這樣更精準。

不同機構需求點存在差異

愛分析：金融、電信、電商對風控、反欺詐的需求有何差別？

黃健銘：金融業對風控是非常願意投入的，風控是核心，風控不好貸款是要賠掉的，所以金融非常願意投入且是畢業的。電信相對沒那麼關注，目前還不太需要反欺詐。電商對反欺詐也很關注，因為如果商品被欺詐的話，也會產生很大的損失，所以對反欺詐也很重視。

愛分析：與金融機構的合作中，主要是業務流程的哪個環節？

黃健銘：我們幫助金融機構客戶做生命周期的風險管理，從獲客到存量客戶的管理，再到最後發生逾期。

我們有A/B/C評分卡，A卡是申請評分卡，在獲客時將有違約可能性的用戶排除在外；B卡是行為評分卡，對存量用戶進行管理，好的可以提升額度，差的降額；C卡是催收評分卡，對有違約可能的用戶感覺催收。

此外，我們也會幫企業獲客，比如生態圈的打造，白名單的輸出等。

愛分析：Experian與京東金融的合作形式是怎樣的？

黃健銘：我們和京東金融的合作是希望能夠共同面向金融業，他們有數據、做Fintech輸出，我們做AI支持。

業務環節中，我們幫他們做線上開戶反欺詐，這其實是銀行最頭疼的；線上開戶之後，在交易環節進行監控、防範欺詐。

愛分析：Experian會為銀行做模型優化？

黃健銘：對，我們會根據銀行的數據來開發模型。我們跟其他公司不一樣的一點是，我們很多成員來自銀行，對銀行業務更了解，可以從銀行的角度出發建模。如果不了解銀行的業務，做出來的模型會非常不符合業務，我們做定製化模型會跟客戶進行很多討論。

愛分析：Experian在國外合作的都是比較大的機構，國內有一些新興金融機構雖然現在還不大，但是成長性非常強，會與他們建立合作么？

黃堅：互聯網金融方向一直是我們關注的領域，我們不排除任何方式的合作，但是合作夥伴我們還是有選擇性的，不會選擇只做一單或者兩單的機構，一定是戰略合作夥伴。

愛分析：Experian在中國缺乏數據，未來發展路徑是深入內部做一些諮詢服務？

黃健銘：現在監管不允許我們擁有個人數據的，所以我們在國內是運用數據。我們也在思考，現在跟一些比較大的數據提供商都有合作。我們通過它們的數據建模，來提升自己的風控能力，或者提高對方的風控能力。

現在央行針對每個人有徵信報告，但是通過徵信數據可以打造不同的徵信分，比如根據一個人住在哪裡、收入情況都可以評分。收入是金融機構比較頭疼的問題，一旦知道收入，可以預測授信額度。在美國、英國我們有一系列這種基於徵信數據的模型，很希望推廣到中國來。所以我們雖然沒有數據，但我們有技術和能力，知道怎麼把數據轉化成有價值的風控輸出。

愛分析：國內很多在做徵信、反欺詐相關的第三方服務，而美國最後只有幾家在做，國內最後也會成為寡頭市場？

黃堅：大家現在覺得徵信很簡單，很多創新公司在做，但其實美國是經過幾十年上百年的發展，最後形成這三家寡頭。徵信很多技術和模型是經歷很長時間積累起來的，現在三個巨頭數據是互通的，競爭的是科技、服務和質量。

國內做徵信創新，如果沒有傳統銀行數據作為根基，是很難做的。如果是用電商或者電信替代數據，只能是做一個輔助工具。數據之外，模型的設計也需要很長時間做積累。

黃健銘：在美國我們反欺詐的競爭對手不是其他兩家徵信局，而是來自各個不同的領域，大家鎖定的反欺詐內容不同，比如Master card或者Visa通過不同的手法做反欺詐。Experian在美國依託徵信局數據和黑名單數據，反欺詐效果會比較全面。在國內目前還沒有徵信數據，希望未來可以涉足。

國內很多公司數據獲取還處於一個灰色地帶，比如你點同意之後，他就可能通過爬蟲獲取很多你的數據，一旦未來這部分形成監管以後，形勢會更明朗。

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