近日,受光大銀行的邀請,同盾科技創(chuàng)始人、CEO蔣韜來到光大銀行信用卡中心總部,圍繞“信用卡發(fā)展趨勢及智能風控系統(tǒng)搭建”的主題與信用卡中心領(lǐng)導及員工進行了一場分享交流。同盾科技與光大銀行結(jié)緣已久,光大銀行與同盾科技在信用卡中心云端風控業(yè)務(wù)層面達成合作。

　　六大趨勢折射中國信用卡市場發(fā)展現(xiàn)狀

　　蔣韜指出,截止到2017年底中國人均信用卡持卡量達到0.39張,美國同期的人均持卡量為3.3張左右,即使與我國消費文化習俗較為相近的日本,其人均持卡量也達到了2張左右。再進一步分析,除人均持卡量的巨大落差外,我國信用卡借貸余額從絕對數(shù)和相對數(shù)上也都處于較低水平,相較于美國和日本市場,中國還有很大的增長空間。

　　這不是僅僅停留在紙面上的美好展望,國內(nèi)各大銀行都在努力通過持續(xù)發(fā)放更多信用卡的方式來搶奪這一巨大的未來市場,中國高儲蓄、低信用消費的習慣正在發(fā)生改變。此外,互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展以及因電子支付引發(fā)的“無現(xiàn)金社會”的迅速興起,使得中國信用卡市場在繁榮的背后也隱藏著錯綜復雜的發(fā)展邏輯。

　　其主要特征為以下幾種。

　　1、國民消費需求強勁,整體信貸規(guī)模保持增長。

　　消費已經(jīng)成為我國GDP增長第一大驅(qū)動力,不出意外中國今年將超越美國成為全球最大的單一內(nèi)需市場?！　⊥苄刨J行業(yè)監(jiān)控數(shù)據(jù)顯示了申貸規(guī)模的持續(xù)增長,2018年全行業(yè)貸款申請次數(shù)持續(xù)增長,到2018年12月達到了一個高峰,而這一勢頭仍將延續(xù)下去。

　　2、互金借貸平臺監(jiān)管收緊,客戶回流銀行。

　　根據(jù)同盾信貸行業(yè)報告顯示,雖然居民整體申貸的次數(shù)在上升,但是互金平臺申貸增速明顯放緩,很顯然一部分客戶在流失,具體的說這部分客戶極有可能是流向了銀行信用卡中心。

　　3、互聯(lián)網(wǎng)玩家強勢競爭,推動銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新及拓展。

　　除了銀行信用卡中心,第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、消費金融公司、互金借貸平臺以及科技金融公司等都在“搶灘登陸”,搶奪這一塊巨大的藍海市場。

　　為應(yīng)對互聯(lián)網(wǎng)玩家強勢競爭,銀行加速創(chuàng)新,信用卡業(yè)務(wù)邊界在不斷拓寬,從原來單純的卡交易,向交易分期、現(xiàn)金分期的業(yè)務(wù)去拓展。 　　?

　　4、客戶下沉,卡中心紛紛開始主動營銷次優(yōu)客戶。

　　信用卡中心主動下探,走出原來的“舒適區(qū)”,主動去接觸“次優(yōu)客戶群”——這曾經(jīng)一度被互聯(lián)網(wǎng)金融平臺“收割”的群體。

　　5、渠道融合,實現(xiàn)線上線下全場景拓客。

　　近兩年,中農(nóng)工建交五大國有銀行分別跟各互聯(lián)網(wǎng)巨頭簽署合作協(xié)議,圍繞渠道獲客、流量導入等方面展開合作。在加強外部合作的同時,銀行也在持續(xù)強化自建場景,經(jīng)營自有流量的能力,努力打通線上線下全場景拓客體系。

　　6、借力金融科技,加速精細化運營能力建設(shè)

　　除了流量合作之外,基于數(shù)據(jù)和智能分析能力將是業(yè)界未來關(guān)注的重點。銀行信用卡中心借力金融科技,加速精細化運營能力建設(shè),積極拓展與金融科技公司在技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施層面的深度合作,比如機器學習平臺、大數(shù)據(jù)技術(shù)平臺的建設(shè)等。

　　信用卡中心未來競爭的焦點

　　信用卡市場未來無疑是誘人而又充滿挑戰(zhàn)的,蔣韜指出在各種新技術(shù)、新政策等不確定因素的裹挾下,銀行想要持續(xù)高效發(fā)展,保持核心競爭力,需要集中做好四件事: 一、精細化客戶運營,挖掘高潛力高價值客戶。二、通過差異化競爭,放量同時提升業(yè)務(wù)利潤。三、在快速增長期抓好風控,實現(xiàn)高質(zhì)量的穩(wěn)健增長。四、建立基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)管理和分析能力?！　渭円揽磕骋徊糠值母母锘蛱嵘裏o法觸及根本,想要在復雜的競爭環(huán)境中脫穎而出,信用卡中心要圍繞前臺業(yè)務(wù)能力、中臺風控和運營能力以及后臺基礎(chǔ)能力進行一次從理念到體系的深度改革和創(chuàng)新。

　　前臺業(yè)務(wù)能力:客戶全生命周期經(jīng)營

　　信用卡用戶的金融需求生命周期可解構(gòu)為引入期、成長期、成熟期和休眠期四個階段,這四個階段相互依存,相互影響?？蛻艚?jīng)營不能只圍繞某一環(huán)節(jié)單獨進行,而是伴隨整個生命周期而展開。銀行只有對客戶進行適當?shù)哪繕斯芾?在每個節(jié)點才能創(chuàng)造出巨大的價值。同盾針對用戶生命周期每個節(jié)點的管理都打造了相應(yīng)的解決方案。

　　引入期:預(yù)測新客的借貸需求,挖掘客戶價值

　　在客戶精準營銷方面,同盾推出智能化解決方案——獵客雷達,用預(yù)測模型分析用戶對目標營銷信貸產(chǎn)品的興趣,以量化的評分方式對用戶進行排序分層,評分越高則表示用戶對目標營銷的信貸類產(chǎn)品響應(yīng)意向越高。 　　

?　　休眠期:沉默用戶激活

　　對休眠期的沉默客戶,同盾通過睡眠用戶響應(yīng)預(yù)測分析模型,量化評估用戶的綜合借貸需求,并結(jié)合用戶畫像中的活躍/信貸生命周期階段,甄別假性睡眠用戶進行促活營銷。

　　中臺風控和運營能力:

　　全生命周期反欺詐防控體系

　　反欺詐　　反欺詐是集風險預(yù)防、風險防控、風險分析為一體的系統(tǒng)工程,也是平衡成本與損失的藝術(shù)。

　　信貸業(yè)務(wù)面臨的欺詐形式主要是團伙欺詐,近年來正朝著分工專業(yè)化、組織團伙化、全網(wǎng)流竄化的趨勢發(fā)展。

　　以組織團伙化來講,傳統(tǒng)模式下依靠手機號、身份證等信息很難去關(guān)聯(lián)客戶,因為關(guān)聯(lián)的維度非常少,很難去發(fā)現(xiàn)賬戶背后隱藏的團伙組織。但是通過一些隱性特征,比如像設(shè)備、IP、瀏覽器等隱性特征,可以實現(xiàn)跨銀行和跨平臺的關(guān)聯(lián),再輔以復雜網(wǎng)絡(luò)、設(shè)備指紋等技術(shù)手段,能輕而易舉揪出黑產(chǎn)團伙,并進行精準防控和打擊。

　　信貸全流程解決方案

　　在與欺詐團伙攻防過程中,同盾采用機器學習、人工智能技術(shù),能發(fā)現(xiàn)更多的線索特征,挖掘用戶行為特征、用戶關(guān)聯(lián)特征等異常事件,結(jié)合IP、手機、位置等維度分析潛在的欺詐風險,能極大提升反欺詐的效率和能力,反欺詐工作也進入到了大數(shù)據(jù)+人工智能的全新時代。

　　為此,同盾打造了多層次、立體式的全生命周期反欺詐防控體系,覆蓋事前、事中及事后三個環(huán)節(jié),涵蓋客戶安全評估、風險核查、風險模型防控、風險調(diào)查處理、風險分析報告、外部數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)等多個場景需求。

　　貸前審批:共債人群識別和防控

　　根據(jù)同盾信貸行業(yè)報告數(shù)據(jù),2018年40-50%的借貸人在超過一家平臺上申貸,約15—20%左右人在3家以上借貸機構(gòu)發(fā)生借貸行為。

　　同盾貸前反欺詐報告能細分、整合多平臺行業(yè)類型,配置差異化的風險權(quán)重,精準度量用戶多平臺借貸風險。協(xié)助信用卡中心在快速完成審批的同時予以風險提示,指引人工重點關(guān)注與核查,能有效實現(xiàn)共債人群的識別和防控。 　　

?　　貸后催收:智能催收加速滲透

　　隨著銀行業(yè)務(wù)的線上化提速,傳統(tǒng)依靠人力的催收模式變得捉襟見肘,很多銀行都開始探索智能催收的模式。智能催收在效率、合規(guī)和標準化運營等方面展現(xiàn)了人工催收不可比擬的優(yōu)勢。

　　利用語音識別、聲紋識別、自然語言處理、語音合成等技術(shù),同盾推出了逾期管家、逾期精靈、催管大師三款重要產(chǎn)品,根據(jù)客戶的業(yè)務(wù)需求,靈活配置催收策略。

　　基于多家金融機構(gòu)的使用效果反饋,智能催收顯著提升了貸后催收效率,不僅在M0--M1階段其能力已超過人工催收,甚至對一些365天以上未還款的客戶通過人工智能關(guān)聯(lián)技術(shù)重新觸達后,這些被普遍認為失聯(lián)的用戶中還有相當比例的客戶還了款,這讓我們感到非常意外。

　　智能催收已經(jīng)在多個消費金融公司和股份制銀行的應(yīng)用中得到了很好驗證,對于信用卡小額、多頻的用戶特點來說,智能催收無疑是有著很大的契合度。

　　差異化定價能力

　　未來差異化定價能力會成為信用卡中心核心競爭能力,美國著名金融機構(gòu)Capital One率先打破了20美元+19.8%利率的統(tǒng)一收費模式,對于優(yōu)質(zhì)客戶推出10%利率產(chǎn)品,并進行客戶分層管理,形成體系化的數(shù)據(jù)營銷策略。對于優(yōu)質(zhì)客戶如果采用統(tǒng)一定價,很難讓其產(chǎn)生忠誠度,很容易流失到其他平臺。

　　同時我們也看到,在2107年發(fā)布的《中國人民銀行關(guān)于信用卡業(yè)務(wù)有關(guān)事項的通知》中,對于信用卡差異化定價采取鼓勵態(tài)度,差異化定價能力或許為很多銀行的彎道超車提供了便利,也將是未來銀行信用卡中心競爭的一個重要關(guān)鍵點。

　　后臺基礎(chǔ)能力:大數(shù)據(jù)分析能力+機器學習能力

　　銀行信用卡中心要強化自身的科技能力和基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)能力,打造智能分析決策體系,覆蓋企業(yè)數(shù)據(jù)層、感知層、決策層到執(zhí)行層各個業(yè)務(wù)核心,幫助信用卡中心快速實現(xiàn)智能通聯(lián)、智能決策。

　　其核心主要有兩點,一是大數(shù)據(jù)分析能力,二是機器學習能力。

　　同盾PaaS云平臺主要由三大部分組成,數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)計算及平臺運維,能有效助力銀行建立數(shù)據(jù)分析閉環(huán),支持貫穿數(shù)據(jù)全生命周期的數(shù)據(jù)治理,推動用數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)決策?！　⊥軝C器學習平臺(“天機”)將提供技術(shù)能力的輸出,建立標準化的機器學習模型全生命周期管理,包括數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型訓練、模型測試、模型部署、模型運行和監(jiān)控,降低建模進入門檻,減少大量人工操作出錯的可能,大幅提升模型上線效率,能夠幫助各類客戶“輕而易舉”的獲得海量數(shù)據(jù)分析以及精準預(yù)測的能力。

　　蔣韜最后指出,銀行信用卡中心的智能化改造是一個長期的系統(tǒng)化工程,需要多方通力合作,同盾科技作為一家獨立第三方智能風控及分析決策服務(wù)商,已經(jīng)與國內(nèi)眾多國有大行及股份制銀行信用卡中心深度合作,形成了良好的協(xié)作模式。

　　隨著消費金融的快速發(fā)展,國內(nèi)領(lǐng)先大行紛紛構(gòu)建“大零售”戰(zhàn)略發(fā)展格局,信用卡業(yè)務(wù)既能產(chǎn)生消費、信用大數(shù)據(jù),連接生活場景,又依賴大數(shù)據(jù)技術(shù)進行精細化風控與運營,無疑是金融科技乃至開放銀行建設(shè)的一個重要載體?！　?/p>