生于数据长于B端，这家“国家队”背景的金融科技公司如何应对“千面”场景？丨CCF-GAIR

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今年春天完成的融资，意味着百融金服在大数据金融领域吹响新一轮进攻的号角。

倘若将百融在大数据金融领域的业务版图进行抽丝剥茧，我们会得到一个清晰的“由B向C”的发展脉络，形成了覆盖获客导流、反欺诈、信用评估、风控、贷后管理、持续运营、普惠金融等在内的多个业务线。再以场景和细分行业为标注，百融的故事又该怎样来描述？

数据起家，立足B端

随着金融科技进入新的演进阶段，一批金融科技公司选择向银行等持牌金融机构输出科技能力，提供技术产品和服务，更加注重在B端赛道的发展路径和竞争策略。

从百分点的金融事业部起家，百融金服借力于这个全国最大的第三方消费偏好数据平台，开始利用人工智能、大数据技术为金融行业提供客户全生命周期管理服务，向小微企业与个人推荐合规金融机构和合规产品，致力于为信贷、保险等金融机构提供精准营销、风险控制、产品设计3大方面等全流程的产品服务，在银行、保险等金融机构与C端金融用户之间搭建桥梁。

在征信领域，数据的重要性可以用一句“为有源头活水来”概括。百融的业务建立在跨平台的全网数据库，进行多维度信息核查，通过超过50万个维度的的数据变量的建模，得出相关的金融风险和信用评估指数，由此取代传统风控企业单纯倚仗少数几类变量进行风险评估的模式。

?数据场景

维度的复杂性同样与数据来源的场景多元化有关。雷锋网AI金融评论了解到，百融积累的数据不仅来自于线上零售、媒体和社区，还源于零售、航空、电信运营商、传统品牌商等传统线下商业机构，形成了消费者线上线下融合的消费、社交、交易、资产等数据，更为开放多元。

同时，百融掌握银行、网贷企业、小贷、法院等千万级欺诈、不良、违法等特殊名单。值得一提的是，百融强调对白名单的掌握，认为黑名单只能告诉金融机构谁是坏客户，但是白名单却可以分辨谁是比较好的客户、以及如何对这些客户进行个性化定价。

?业务场景

数据来源与场景挂钩意味着下一步业务展开更容易实现定制化的目标，例如在营销层面，百融即可根据用户的需求和风险等级等定制金融服务；以及分析用户行为数据，发现优质借款人，对目标用户群进行精准营销，获取用户，自此可以将风控前置到营销端，帮助金融机构降低获客成本、客户流失率和坏账损失，提升价值客户数，激活休眠客户等。

反欺诈方面，百融通过用户的查询、时间、次数选择、使用设备及场景等维度数，进行欺诈风险识别。同时，百融结合特殊名单库，设置反欺诈规则，建立欺诈模型，形成严密的反欺诈体系。

而在信贷全流程中，百融采集并处理兴趣、价值、消费习惯等用户数据，形成用户评估报告；再依托评估报告，对借款人进行欺诈防范、资质审核和信用评估，提高贷前审批效率、节省成本，实现贷中监控和风险预警，并建立贷后智能清收系统，解决申请欺诈、交易欺诈、客户价值分析、逾期客户管理等问题。