逐漸“消失”的信用卡背后 你知道銀行有多努力嗎？

經(jīng)濟(jì)觀察網(wǎng) 記者 萬敏 你有多久沒有真正的刷“信用卡”了？

基于線下消費(fèi)場景的刷卡行為，在移動支付時代的機(jī)會越來越少。這是一個即使沒有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，也能用肉眼觀察到的事實(shí)——對于發(fā)卡機(jī)構(gòu)來說，這意味著卡片本身這一支付過程中物理介質(zhì)的重要性在急速下降，而附著在卡片上的賬戶才是經(jīng)營的核心。

“卡基”向“賬基”的轉(zhuǎn)型，對銀行作為發(fā)卡機(jī)構(gòu)的業(yè)務(wù)布局、系統(tǒng)承接、數(shù)據(jù)整合等方面的綜合能力提出了新的要求。

在獲客層面，銀行信用卡業(yè)務(wù)更重視線上渠道，通過和互聯(lián)網(wǎng)平臺建立合作，拓展獲客資源，豐富消費(fèi)場景，促進(jìn)用戶綁卡用卡活躍度。

在系統(tǒng)和技術(shù)層面，實(shí)力雄厚的大型銀行優(yōu)勢明顯，近年來也在不斷完善大數(shù)據(jù)平臺的搭建，提升數(shù)據(jù)應(yīng)用能力，并重點(diǎn)應(yīng)用在零售金融業(yè)務(wù)中。

近日，農(nóng)業(yè)銀行宣布，信用卡智能分析與決策支持項(xiàng)目順利投產(chǎn)上線，該項(xiàng)目由三個部門共同促成，農(nóng)行信用卡中心、研發(fā)中心和信息管理部。

這顯示農(nóng)業(yè)銀行的大數(shù)據(jù)平臺進(jìn)一步完善，原有分散的各業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島得以整合，在信用卡線上獲客、客戶管理、風(fēng)控完善方面帶來更多利好。

農(nóng)行的信用卡業(yè)務(wù)在幾家大型國有銀行中的表現(xiàn)相對平淡，年報(bào)披露其2018年末累計(jì)卡量1.0億張，少于工行的1.5億張、建行的1.2億張和中行的1.1萬張。

但其2018年信用卡業(yè)務(wù)發(fā)力較猛，當(dāng)年新增卡量1801萬張，超過了建行的1447萬張、中行的1362萬張、工行800萬張。

而從信用卡經(jīng)營指標(biāo)來看，農(nóng)行信用卡持卡人的活性不足，2018年信用卡消費(fèi)額17538億元，從同類型銀行的可比數(shù)據(jù)來看，幾乎只有交通銀行的30703億元的一半左右。

互聯(lián)網(wǎng)時代，以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的用戶畫像技術(shù)、精準(zhǔn)營銷是用戶運(yùn)營的必備技能，農(nóng)行此次投產(chǎn)的信用卡智能分析與決策支持項(xiàng)目，有望彌補(bǔ)其運(yùn)營的短板。據(jù)悉該項(xiàng)目依托于農(nóng)行大數(shù)據(jù)平臺和零售數(shù)據(jù)集市，通過對信用卡數(shù)據(jù)與行內(nèi)客戶數(shù)據(jù)的整合、深度加工和模型構(gòu)建，成功建設(shè)貸前風(fēng)險調(diào)查庫、貸中風(fēng)險模型、信用卡分期目標(biāo)客戶庫等數(shù)據(jù)產(chǎn)品。

業(yè)內(nèi)人士對記者表示，銀行積累了豐富的用戶數(shù)據(jù)資產(chǎn)，通過大數(shù)據(jù)、模型加以充分利用，將釋放巨大的業(yè)務(wù)潛力。

“優(yōu)化信用卡分期目標(biāo)庫。通過增強(qiáng)客戶準(zhǔn)入規(guī)則篩選，剔除風(fēng)險類黑名單客戶等方式精準(zhǔn)把控大額分期目標(biāo)庫范圍，加強(qiáng)農(nóng)行信用卡分期秒批秒貸業(yè)務(wù)的風(fēng)險管控能力，為分行開展精準(zhǔn)營銷提供更有力的支持。”農(nóng)行表示，該項(xiàng)目將有效提升農(nóng)行信用卡業(yè)務(wù)經(jīng)營的智能化決策能力和營銷能力，為農(nóng)行信用卡業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型奠定基礎(chǔ)。

另一方面，深度整合的零售客戶數(shù)據(jù)，也能從風(fēng)控方面進(jìn)一步釋放業(yè)務(wù)活力。

2018年年報(bào)披露的農(nóng)行信用卡不良率和不良余額實(shí)現(xiàn)了雙降，此次上線的項(xiàng)目有望進(jìn)一步提升該行的信用卡風(fēng)控能力。一方面實(shí)現(xiàn)全量客戶欺詐風(fēng)險評級，完善農(nóng)行信用卡客戶級信用評價體系。通過計(jì)算行內(nèi)客戶與黑名單客戶間的轉(zhuǎn)賬交易緊密程度，加工形成轉(zhuǎn)賬關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜，交易越緊密，欺詐風(fēng)險越高，為量化農(nóng)行信用卡客戶貸前欺詐風(fēng)險提供決策支持。另一方面創(chuàng)建信用卡客戶綜合評分。使用信用卡征信評分、行內(nèi)評分、行為評分?jǐn)?shù)據(jù)，擬合形成客戶綜合評分體系，為農(nóng)行信用卡貸中客戶經(jīng)營管理及風(fēng)險自動化處置提供數(shù)據(jù)支持。

大數(shù)據(jù)平臺在信用卡風(fēng)控中的應(yīng)用，已有不少銀行走在了農(nóng)行前頭，如招行、平安等在零售金融方面發(fā)力較早，對信用卡業(yè)務(wù)的系統(tǒng)投入也不遺余力。平安銀行2018年年報(bào)顯示，該行對信用卡不良的控制，通過大數(shù)據(jù)平臺和先進(jìn)定量分析技術(shù)，結(jié)合風(fēng)控模型、AI智能識別等科學(xué)工具全面優(yōu)化風(fēng)險管理策略，改善新戶獲客結(jié)構(gòu)與品質(zhì)，優(yōu)化存量結(jié)構(gòu)，確保組合資產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展。

據(jù)央行公布的數(shù)據(jù)，2018年四季度信用卡逾期半年未償信貸總額788.61億，占信用卡應(yīng)償信貸余額的1.16%，占比較上季度末下降0.18個百分點(diǎn)。

在線下消費(fèi)場景中逐漸“消失”的信用卡，正在逐漸成為銀行線上獲客的突破口，而起背后隱含的業(yè)務(wù)邏輯、客戶經(jīng)營、系統(tǒng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)應(yīng)用等方面的思路轉(zhuǎn)變，更將是催動銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型變革的催化劑。