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从墙上一张便签开始的革命
最初只是贴在墙上的"信用分提升（Score Boost）"两个单词，如今正引领着拥有125年历史的全球征信巨头益博睿(Experian)的根本性变革。这个2018年消费者事业部头脑风暴中诞生的创意，成为当时面对Credit Karma等竞争对手冲击而利润波动的益博睿20亿美元规模消费者业务的关键救赎策略。
信用分革命的起点
2019年推出的"益博睿提升"服务允许移动端用户将通信费、公共事业费等传统信用记录未覆盖的支付记录自主添加到信用档案中。该服务平均可为用户提升13个信用评分点，目前已吸引超过1700万用户。
从评分机构到智能平台
曾经因盈利能力恶化而风雨飘摇的消费者业务，如今已成为公司整体转型的核心引擎。益博睿正从单纯的信用评估机构蜕变为综合运用云计算和人工智能的分析与软件平台企业。目前公司35%的总营收来自软件及平台业务，向亚马逊云服务(AWS)的大规模迁移和AI战略为这一转型提供了坚实支撑。
益博睿科技与创新事业部首席执行官亚历克斯·林特纳表示："我们不再是简单的评分管理者，而是进化为为金融决策提供更智能基础设施的角色。"
云计算与AI的双轮驱动
与AWS签订的十年合约使益博睿在数据精度提升、扩展性与安全性增强、运营成本降低等方面获得显著收益。公司自主研发的工具将数据湖扩展至最高100PB规模，实现S3存储桶实时数据加载与更新的能力，这成为区别于竞争对手的关键优势。
智能平台Ascend的进化
益博睿AI战略的核心是"Ascend"平台。这个最初为数据科学家设计的可视化建模沙盒工具，现已发展为通过"AscendOps"功能实现建模与IT部门间自动化交接，并能将Python或R代码快速转化为金融机构可用生产代码的平台。过去需要三周完成的工作，现在仅需2-3天。
AI驱动的风险防控革命
在欺诈检测领域，AI系统已超越传统规则引擎。基于AI的检测模型在贷款业务中识别率提升37%，在信用卡申请中提升45%。某金融机构曾通过该技术在一个攻击周期内成功预防了36亿韩元（约合25万美元）的潜在损失。
智能化监管合规
在合规领域，益博睿开发的专用大语言模型(LLM)帮助金融机构更高效地准备美联储要求的SR 11-7风险报告。过去需要数十名数据科学家耗时数月的工作，现在借助基于模型元数据的自动生成功能，可在一天内完成。
组织转型与人才赋能
这场AI变革的基础是23,000名员工的技术学习与适应。目前约11,000名员工已达到"熟练级"AI工具使用水平，公司通过"Love Metrics"指标体系持续追踪工具复用率、使用时长和自发采用率等关键指标。
从消费者信用优化到金融机构风险评估与反欺诈，益博睿正通过AI战略实现向数据驱动型可信决策基础设施的转型。正如林特纳强调："我们追求的不是简单的速度竞赛，而是构建更准确、更公平的金融体系。"
