胡蝶

【摘 要】近年來，許多商業(yè)銀行已經(jīng)將信用卡業(yè)務(wù)作為其業(yè)務(wù)增長(zhǎng)和轉(zhuǎn)型升級(jí)的重要抓手，并且在信用卡業(yè)務(wù)上投入了大量資源。目前的人民銀行數(shù)據(jù)顯示，截至2018年三季度末，信用卡和借貸合一卡在用發(fā)卡數(shù)量共計(jì)6.59 億張，環(huán)比增長(zhǎng)3.36%。三季度末信用卡授信總額14.69萬億元，環(huán)比增長(zhǎng)5.05%;應(yīng)收賬款余額6.61萬億元，環(huán)比增長(zhǎng)5.68%。我國(guó)信用卡在快速發(fā)展的同時(shí)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升的問題也已經(jīng)凸顯，這也是各家商務(wù)銀行不容忽視的。

【Abstract】In recent years， many commercial banks have taken the credit card business as an important starting point for their business growth and transformation and upgrading， and have invested a lot of resources in the credit card business. Current data from the people's bank of China shows that at the end of the third quarter of 2018， a total of 659 million credit cards and debit and credit cards were issued， up 3.36 percent from the end of the previous quarter. At the end of the third quarter， total credit extended by credit cards reached 14.69 trillion yuan， an increase of 5.05% over the previous quarter. The balance of accounts receivable reached 6.61 trillion yuan， up by 5.68% month on month. Along with the rapid development of credit cards in China， the problem of rising systemic risk has also been highlighted， which cannot be ignored by commercial banks.

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù);信用卡風(fēng)險(xiǎn);風(fēng)險(xiǎn)管理

【Keywords】big data; credit card risk; risk management

【中圖分類號(hào)】F832.2 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號(hào)】1673-1069（2019）03-0177-02

1 引言

2018年以來，信用卡業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)明顯上升，資產(chǎn)質(zhì)量下降明顯。截至2018年三季度末，信用卡逾期半年以上未償信貸總額881億元，占信用卡應(yīng)償信貸余額的1.34%，分別比上個(gè)季度上升16.4%和10.8%。

在業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)快速上升的形勢(shì)下，各家商業(yè)銀行根據(jù)自身的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和風(fēng)險(xiǎn)偏好，在嚴(yán)控風(fēng)險(xiǎn)和快速增長(zhǎng)之間進(jìn)行權(quán)衡，使得信用卡行業(yè)發(fā)展策略出現(xiàn)了明顯分化，且不論其是非對(duì)錯(cuò)，但風(fēng)控能力已然成為可持續(xù)健康發(fā)展最大的挑戰(zhàn)和最重要的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

因信用卡行業(yè)兼具金融和大數(shù)據(jù)的雙重基因，面對(duì)當(dāng)前嚴(yán)峻的風(fēng)險(xiǎn)情況，各家銀行均可通過大數(shù)據(jù)技術(shù)與傳統(tǒng)風(fēng)控模型的結(jié)合，構(gòu)建并完善更加智能化的風(fēng)控體系，為該行業(yè)保駕護(hù)航。

2 利用大數(shù)據(jù)做好信用卡前端審核風(fēng)險(xiǎn)管理的措施

2.1 構(gòu)建智能的風(fēng)控體系，提升風(fēng)控效率

近十年來，各家商業(yè)銀行采取跑馬圈地的方式擴(kuò)展信用卡業(yè)務(wù)，并且獲得了穩(wěn)定的收益，但是目前逾期風(fēng)險(xiǎn)也在持續(xù)增加，信用卡的風(fēng)險(xiǎn)問題正在面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。從人民銀行顯示的數(shù)據(jù)來看，這與銀行傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制模式無法滿足目前風(fēng)控水平的現(xiàn)狀有關(guān)。因其傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)控制模式有無法及時(shí)更新、內(nèi)部數(shù)據(jù)較為局限、過度地依賴工作人員等問題，這就導(dǎo)致了在信用卡風(fēng)險(xiǎn)上跟蹤監(jiān)測(cè)困難、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估質(zhì)量不穩(wěn)定以及人力成本過高等問題[1]。因此，商業(yè)銀行應(yīng)當(dāng)在智能風(fēng)險(xiǎn)控制體系的建設(shè)中引入大數(shù)據(jù)和人工智能的技術(shù)，將銀行現(xiàn)有的傳統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)控制模式加以改進(jìn)和完善，在現(xiàn)有信息收集、儲(chǔ)存平臺(tái)和現(xiàn)有的數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)下，建立更加完備的數(shù)據(jù)模型和決策樹，將風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控打造成可持續(xù)發(fā)展，并可自我學(xué)習(xí)改進(jìn)的過程，形成實(shí)時(shí)監(jiān)控的動(dòng)態(tài)風(fēng)控體系。因?yàn)樾庞每ㄑh(huán)信貸的特性決定了消費(fèi)支付、用戶行為和交易場(chǎng)景都是不斷變化的，因此，風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)本身也應(yīng)當(dāng)是動(dòng)態(tài)的。系統(tǒng)利用客戶數(shù)據(jù)，對(duì)交易情況做出瞬時(shí)反映，特別需要設(shè)計(jì)信用卡套現(xiàn)和欺詐交易的警報(bào)措施，將傳統(tǒng)的損失后補(bǔ)救轉(zhuǎn)變?yōu)閾p失前攔截。

目前，多家商業(yè)銀行已在研制開發(fā)智能化系統(tǒng)。平安銀行信用卡中心基于大數(shù)據(jù)技術(shù)自主研發(fā)了智能反欺詐系統(tǒng)，該系統(tǒng)是從億量級(jí)別的金融數(shù)據(jù)中建立用戶行為畫像、訓(xùn)練大數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)模型，同時(shí)搭載高效的決策引擎，實(shí)現(xiàn)了毫秒級(jí)決策響應(yīng)的全天候?qū)崟r(shí)反欺詐監(jiān)測(cè)，可有效防堵欺詐盜刷交易。

另外，金融行業(yè)逐漸要從“互聯(lián)網(wǎng)+金融”向“智能科技+金融”的方向轉(zhuǎn)型，智能風(fēng)控以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)模型和算法等模擬人類的“智慧能力”，運(yùn)用于信用卡貸前

審核的風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的精益化風(fēng)險(xiǎn)管理。

2.2 構(gòu)建完善的信息管理系統(tǒng)，降低風(fēng)險(xiǎn)概率

在信用卡的貸前審批階段，銀行可利用自身豐富的數(shù)據(jù)來源，打通結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的運(yùn)用界限，通過業(yè)務(wù)邏輯對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘及關(guān)聯(lián)處理，并以數(shù)據(jù)可視化技術(shù)呈現(xiàn)，積極引入黑名單、不良記錄等外部數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用金融科技防控業(yè)務(wù)中的各種風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步提升審批業(yè)務(wù)的質(zhì)量[2]。除了運(yùn)用自身的數(shù)據(jù)外，還可與第三方機(jī)構(gòu)合作，廣泛借助現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，引入場(chǎng)景行為數(shù)據(jù)，建立客戶數(shù)據(jù)模型，在了解各個(gè)客戶的基本情況、基礎(chǔ)信息之后，評(píng)估客戶的信用狀況，對(duì)整體信息進(jìn)行核實(shí)，再判斷客戶是否符合信用卡審批資質(zhì)。銀行在信息數(shù)據(jù)收集的基礎(chǔ)上，需要集成各個(gè)相關(guān)業(yè)務(wù)系統(tǒng)，不僅是采用征信系統(tǒng)的評(píng)估，還可以與不同的信息數(shù)據(jù)渠道進(jìn)行合作，比如公安、社保、學(xué)信網(wǎng)等信息，建立以大數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)挖掘和分析系統(tǒng)，推進(jìn)客戶管理系統(tǒng)、資產(chǎn)負(fù)債管理系統(tǒng)、收益貢獻(xiàn)度分析系統(tǒng)等信息技術(shù)的建立和應(yīng)用，全方位地采集客戶信息，以更好地保障信用卡風(fēng)險(xiǎn)控制管理工作的運(yùn)作質(zhì)量與效率。

比如，交通銀行信用卡中心正在通過引入百融等外部數(shù)據(jù)，提前識(shí)別互金高風(fēng)險(xiǎn)、拖欠高風(fēng)險(xiǎn)客群，在準(zhǔn)入環(huán)節(jié)加以控制攔截。又比如，交通銀行信用卡正準(zhǔn)備上線社保數(shù)據(jù)，結(jié)合申請(qǐng)?jiān)u分及征信評(píng)分，開發(fā)差異化的準(zhǔn)入策略，提升優(yōu)質(zhì)客群占比。

2.3 利用大數(shù)據(jù)加強(qiáng)對(duì)特約商戶的管理，規(guī)范用卡環(huán)境

在信用卡審批后，其風(fēng)險(xiǎn)重點(diǎn)則在于持卡人使用過程中套現(xiàn)和違約的風(fēng)險(xiǎn)。首先，商業(yè)銀行可利用大數(shù)據(jù)的客戶畫像，對(duì)不同的客戶進(jìn)行分層處理，實(shí)行差異化的風(fēng)險(xiǎn)防范。優(yōu)質(zhì)的高凈值客戶實(shí)行白名單制度，對(duì)于中等及以下的客戶也進(jìn)行有區(qū)別的風(fēng)險(xiǎn)防范跟蹤。同時(shí)，搭建客戶實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，對(duì)其收入、消費(fèi)、償債能力進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)督，再采取客戶生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理措施，利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，記錄客戶用卡的時(shí)間、地點(diǎn)、額度、方式等用卡軌跡，將這些數(shù)據(jù)與用戶的授信額度進(jìn)行實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)，以防客戶出現(xiàn)違約風(fēng)險(xiǎn)，將違約風(fēng)險(xiǎn)的防范再次前置。而對(duì)于套現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)的防范，則利用社交網(wǎng)絡(luò)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等反欺詐技術(shù)手段，對(duì)虛假交易進(jìn)行實(shí)時(shí)偵測(cè)，提高套現(xiàn)識(shí)別和管理能力。

客戶在獲得了信用卡后，主要的消費(fèi)場(chǎng)所基本都是商業(yè)銀行的特約商戶，因此，特約商戶管理的好壞會(huì)極大地影響持卡人的服務(wù)體驗(yàn)與商業(yè)銀行的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)。一些不法商戶或者不法工作人員在受理信用卡時(shí)，會(huì)有意地盜取信用卡的基本信息，并將信息賣給社會(huì)上制作假信用卡的機(jī)構(gòu)或者直接利用票據(jù)進(jìn)行套現(xiàn)，給持卡人帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失，也給商業(yè)銀行帶來了巨大的信用卡風(fēng)險(xiǎn)，因此，需要加強(qiáng)對(duì)特約商戶的風(fēng)險(xiǎn)管理工作。

2.4 建立高素質(zhì)的風(fēng)險(xiǎn)管理隊(duì)伍，做好風(fēng)險(xiǎn)前端防控

銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理工作的開展，不僅需要專業(yè)化的技術(shù)支撐，更需要一批高素質(zhì)高水平的風(fēng)險(xiǎn)管理人員[3]。信用卡的風(fēng)險(xiǎn)從辦卡開始就已經(jīng)存在，并且一直伴隨著整個(gè)信用卡的使用過程，因此銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)分析對(duì)專業(yè)知識(shí)的要求較高，對(duì)從事這方面工作的員工的專業(yè)能力、風(fēng)險(xiǎn)分析能力的要求也較高。這也需要這些員工具備一定的專業(yè)知識(shí)和較為扎實(shí)的理論基礎(chǔ)。為此，各家商業(yè)銀行可以先對(duì)內(nèi)部員工的基本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)相關(guān)操作人員按不同崗位要求，針對(duì)不同員工的業(yè)務(wù)薄弱環(huán)節(jié)進(jìn)行點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的培訓(xùn)，專項(xiàng)開展系統(tǒng)操作、數(shù)據(jù)分析、金融風(fēng)險(xiǎn)等方面的知識(shí)培訓(xùn)，有效提高操作人員對(duì)風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的敏感度，在操作層面降低風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性[4]。

3 結(jié)語

在我國(guó)社會(huì)發(fā)展日趨成熟的情況下，信用卡產(chǎn)業(yè)在近十年期間得到了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，但隨之而來的信用風(fēng)險(xiǎn)問題也逐漸顯現(xiàn)，信用卡的不良資產(chǎn)呈現(xiàn)逐年大幅增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，這對(duì)信用卡產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶來了極大的挑戰(zhàn)。如今，大數(shù)據(jù)環(huán)境的出現(xiàn)為銀行信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理業(yè)務(wù)提供了機(jī)遇。因此，各家商業(yè)銀行都在積極利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行改進(jìn)，在搭建基于大數(shù)據(jù)的智能風(fēng)險(xiǎn)控制系統(tǒng)上，在信用卡業(yè)務(wù)拓展和維護(hù)的各個(gè)風(fēng)險(xiǎn)環(huán)節(jié)中，利用大數(shù)據(jù)資源的價(jià)值，做好風(fēng)險(xiǎn)控制管理業(yè)務(wù)，促進(jìn)信用卡行業(yè)的深度化和廣度化發(fā)展，可以實(shí)現(xiàn)國(guó)家普惠業(yè)務(wù)的落地。

【參考文獻(xiàn)】

【1】伍楠林.中國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警研究[D].北京：中國(guó)經(jīng)濟(jì)出版社，2012.

【2】聞岳春.金融業(yè)綜合經(jīng)營(yíng)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與控制[D].北京：化學(xué)工業(yè)出版社，2013.

【3】劉暢，張學(xué)明，郭敏.我國(guó)商業(yè)銀行中小企業(yè)貸款信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系[D].成都：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2013.

【4】許傳華.開放條件下金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系研究[D].武漢：湖北人民出版社，2012.