新西兰
新西兰 新西兰
消费者通过网上银行进行最多支付
  • 74%
    金融服务和保险业
  • 70.5%
    电信
  • 54.5%
    零售
  • 46.5%
    金融服务和保险业
  • 39.6%
    电信
  • 40.7%
    零售
  • 相比亚太平均值,澳大利亚消费者通过网上银行分别向银行、保险公司、电信公司和零售商付款的比例更高
  • 影响:由于在线交易量的日益增长和消费者对银行的日渐信任,反欺诈能力显得至关重要
澳大利亚
澳大利亚 澳大利亚
消费者对银行和保险公司的欺诈后服务最为满意
  • 相比平均59.7%的满意度,澳大利亚消费者的满意度超过70%
  • 影响:对金融服务和保险业的信任度有所提升
印度尼西亚
印度尼西亚 印度尼西亚
消费者在过去12个月内遭遇最多欺诈事件
49%
34.7%

亚太平均值

  • 至少遭遇1次欺诈的消费者比例为49.8%,而亚太平均值仅为34.7%
  • 影响:总体反欺诈能力需要提升
新加坡
新加坡 新加坡
消费者对政府的信任度最高
亚太平均值
  • 相比51.7%的平均值,75.5%的新加坡消费者选择政府机构
  • 影响:对个人数据保护的信任围绕政府机构展开
越南
越南 越南
消费者在过去12个月内在零售和电信领域遭遇最多欺诈事件
  • 55%
    电信
  • 54.5%
    零售
  • 32.8%
    电信
  • 35.2%
    零售
  • 在零售和电信领域,至少遭遇1次欺诈的消费者比例分别为55%和54.5%,而其亚太平均值仅为32.8%和35.2%
  • 影响:总体反欺诈能力需要提升
泰国
泰国 泰国
多数泰国消费者认为企业严重缺乏响应速度和解决手段(对欺诈事件的响应/检测速度)
亚太平均值
  • 相比47.7%的平均值,认为此项最重要的泰国消费者占60.5%
  • 影响:响应时间是实行欺诈管理,以维护消费者,获得其信任的关键指标之一
印度单列
印度单列 印度单列
消费者拥有地区内最大数量的购物APP账号
印度单列
  • 平均每人三个账号
  • 影响:对在线欺诈的暴露度较高
香港
香港 香港
对银行和保险公司欺诈管理的高满意度水平消费者百分比最低
亚太平均值
  • 相比平均21.1%的满意度,香港消费者表示最为满意的仅占9.7%
  • 影响:针对欺诈事件的有效响应亟待改进
中国
中国 中国
消费者对提交和共享个人数据的容忍度最高
亚太平均值
  • 相比27.5%的亚太平均值,中国有46.6%的用户接受与其他企业实体共享现有账户的个人数据
  • 影响:数据隐私暴露度和欺诈风险较高
alert
Japan 日本单列
消费者对数字账户和交易最为谨慎
50.7% 用户积极维持数字账户有效性
27% 亚太平均值
45.5% 不进行在线银行转账
13.5% 亚太平均值
  • 相比50%的平均值,日本超过70%的用户在过去12个月内未遭遇欺诈事件
  • 影响:相对较低欺诈风险

Experian Lift:或可帮助超4000万无信用档案人群获取信贷

Experian Lift:或可帮助超4000万无信用档案人群获取信贷

与用于识别和承保无信用档案人群的其他评分相比,Experian Lift在预测效果方面提升了23%。

 

2019年11月7日,美国加利福尼亚州科斯塔梅萨——为了帮助无信用档案和信用档案较为单薄的消费者获得公平且可负担的信贷,全球领先的信息服务公司益博睿今天宣布推出Experian Lift——这是一套全新的信用评分产品,结合三大数据资产,即独有的传统信用数据、替代信用数据和趋势数据,以描绘出更为全面的消费者信用状况。Experian Lift将于2020年初向放贷者开放,这是益博睿致力于改善各地消费者财务状况的又一创举。

 

今年年初,益博睿推出了Experian Boost——这是业界首创的免费在线金融工具,帮助消费者将按时缴纳电信及公用事业费等支付历史直接添加到他们的益博睿信用档案中,以便有机会即时提高他们的FICO评分。

 

“如今有超过1亿消费者受限于传统评分方式,”益博睿执行副总裁、消费者信息服务首席产品官Greg Wright表示。“我们致力于帮助消费者改善财务状况,同时助力放贷者做出更明智的决策。Experian Lift是我们兑现这一承诺的最新例证。通过Experian Boost,我们赋能消费者积极建立自己的信用记录。而通过Experian Lift,我们将助力放贷者辨识那些可能会被排除在传统信贷生态系统之外的消费者。”

 

Experian Lift由益博睿高级分析研发部门——数据实验室(DataLabs)倾力开发,采用了时下最先进的分析方法,并结合了传统的信用数据和趋势数据,从而为放贷者提供24个月内的消费者信用行为。放贷者可以将益博睿的全新评分无缝整合到当前模型中,以实现更好的风险管控并制定更灵活的决策。此外,放贷者还可以独立使用Experian Lift为没有传统信用档案的消费者评分。

 

“了解消费者是如何在单一时间点上管理信贷只能反映部分情况。通过查看我们趋势数据属性中的历史付款信息,我们可以看到消费者是如何使用信贷,或者持续偿还债务,从而创建更精准的风险档案。”Wright补充道。

 

为了帮助评估缺乏传统信用记录的消费者的信用状况,Experian Lift还整合了益博睿独有的替代数据资产,包括替代融资信息、租赁数据和包括专业认证在内的完整公共记录信息。可以通过查看他们的财务稳定性、还款意愿和还款能力,并将这些信息整合到评分模型中,从而帮助那些被排除在传统信贷生态体系之外的消费者更方便地获取信贷。所有通过Experian Lift分析的数据均受到《公平信用报告法》(FCRA)的监管。

 

Experian Lift使用了益博睿独家开发的技术和机器学习方法以进行模型开发和解析。将Experian Lift与益博睿独有的数据资产相结合,可以助力贷方对此前无法获得信用评分的消费者进行评分,同时在整个信贷领域提升预测效果。

 

“在帮助消费者和企业制定正确决策并将洞见转化为行动方面,益博睿始终处于最前沿。我们即将迎来新的十年,使用替代数据的趋势只会持续增长,并对提升金融服务起到至关重要的作用。”Wright补充道。

 

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益博睿

益博睿于2019年11月7日发布

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