ZRobot乔杨：数据技术引领服务整合，跨界创新提升行业效率

金融科技不断驱动金融产业变革，智能化的金融服务和风险管理模式成为众多机构的转型方向。同时，伴随着普惠金融的社会性诉求扩大化，以技术驱动的数据风控和信用评估提高着科技金融产品的质量及服务效率，创造新的价值空间，行业正迎来一场数据驱动的革命。

2016年成立的ZRobot目前已陆续推出基于信用风险、欺诈风险和信贷营销等数据产品和面向银行、保险、消费金融、信用租赁等行业的联合建模、风险咨询、信贷决策系统等一站式风险赋能解决方案。

作为京东数字科技全资子公司，ZRobot以大数据和灵活完善的风控模型为基础，结合丰富的应用场景，利用数据挖掘和机器学习等专业技术，致力于构建大数据背景下的信用生态体系。

ZRobot CEO乔杨介绍，京东数科在数字技术和场景应用方面为ZRobot提供了重要支持，这也是其与市场上众多大数据公司的区别所在。

在技术上，在京东数科全品类信贷场景及规模化用户体量加持下，ZRobot的各类模型、策略得以不断进行生产训练和验证，及时洞察市场宏观及微观变化，及时对参数调优、迭代模型，将模型、策略打磨到极致。

目前中国信贷领域的最大的痛点在于信息壁垒未打通，数据孤岛现象依然严重，央行征信的覆盖度只有30%，大量没有信贷记录的用户无法获得快捷、便利的合法个人融资渠道，这也是普惠金融难以真正落地的重要原因。由于没有有效的数据来进行风险定价，一些不合规的平台通过高利息的方式来抵消预期的坏账风险，结果使用户遭受巨大的金钱损失。

同时，当前金融生态下，监管套利时代终结，持牌机构将成为开展信贷业务的主力军。但持牌金融机构对长尾客户的交互能力和业务服务能力不足，面临无场景获客难、系统落后、风控技术落后、缺乏科技催收手段等一系列痛点，无法有效触达长尾客户并对其进行高效精准的服务。因此，ZRobot希望将信息、数据和信用有效地衔接起来，从而推进惠普金融业务。

据介绍，ZRobot为银行、保险、证券、持牌消金、小贷公司等各类金融机构提供了标准化及个性化的数据产品支持。包括在京东数科生态下得以验证的标准化信贷数据产品，如ZR小白分和ZR盘古分，前者是在京东场景下孕育的基于监督和专家模型融合的信用评分，用于京东数科多个产品线，经过多年的打磨和有效性验证，而后者是基于信贷全行业的通用信用评分模型，多数据和模型融合的监督式学习评分，服务超过200家以上金融机构。

此外在反欺诈领域，ZRobot也推出了欺诈评分、斑马扩散、黑名单、多头借贷等模型，用于信贷及营销反欺诈，帮助机构丰富用户画像，夯实KYC等指标。同时，ZRobot也推出个性化的联合建模实验室，和金融机构分享数据模型技术，帮助机构更好的理解ZRobot的数据和建模理念，从而打造适合各个机构信贷风险模型，实现数据价值的最大化利用。

对于风控能力较弱的金融机构，ZRobot帮助其从零到一打造全流程线上业务能力，包含获客、数据模型产品、风控策略、系统一整套体系化的信贷业务解决方案。在提供风控智能化升级方案的过程中，ZRobot采用开放透明的合作模式，倡导与金融机构的风控及业务部门始终保持白盒输出和紧密沟通，所有的风控策略及模型，包括运营过程中的数据分析、建模等过程均与金融机构进行深度分享，帮助其同步搭建自身的智能风控团队。

2018年是金融科技的变革之年，随着强监管和互联网流量红利日渐被瓜分，致力于开发B端业务，为金融机构提供2B2C相关科技服务，成为众多金融科技公司未来布局的重点。如果说2C的业务大多是烧钱拼流量赚“快钱”，那么2B的业务核心在于是否有过硬的技术实现赋能，核心是烧钱拼技术“慢工出细活”。这也意味着B端服务要面临比C端更高的门槛，业务变现相对漫长。同时，随着一众金融科技公司的加快布局，服务B端的赛道将会越来越拥挤，在可见的未来，金融科技B端市场将由“蓝海”变成“红海”。

相比于金融科技服务商的定位，乔杨更愿意将ZRobot定位为数据技术服务商，他认为随着市场竞争的日趋激烈，培育一条“第二曲线”至关重要，未来大数据公司跨界发展将成为一种趋势。因此，ZRobot正在探索创新业务，将数据技术延伸到社会信用体系的建设中去，推动信用租赁服务在更多的场景落地。