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AI大數(shù)據(jù)深度學習輪上陣 信用卡從風控端下狠手

從銀行今年對信用卡權益的調(diào)整上來看,可以看到在信用卡方面,銀行的投入開始逐步走低。面對蓬勃發(fā)展的信用卡市場,相比于此前一直備受關注的發(fā)卡量來說,如何控制不良率,避免逾期、惡意欠款等壞賬,成為了2019年銀行關注的重點。

根據(jù)央行發(fā)布2018年第四季度支付體系運行總體情況顯示,信用卡逾期半年未償信貸總額788.61億元,占信用卡應償信貸余額的1.16%,占比較上季度末下降0.18個百分點。


AI大數(shù)據(jù)深度學習輪上陣 銀行從風控端下狠手



在剛剛發(fā)布的《中國銀行卡產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍皮書(2019)》顯示,信用卡未償信貸總額6.85萬億元,同比增長23.2%;損失率為1.27%,較上年上升10BP。

銀行卡專業(yè)委員會主任、中國光大銀行副行長武健認為“2018年銀行卡產(chǎn)業(yè)繼續(xù)持穩(wěn)向好,整體風險平穩(wěn)可控,累計發(fā)卡和交易規(guī)模持續(xù)增長;受理環(huán)境不斷優(yōu)化,境外受理國家和地區(qū)持續(xù)增加;支付更加活躍便捷,對消費的支持和拉動作用日益主動、全面。”

新技術在風控方面的引入上,也有不少銀行走在了前列。早在2017年,廣發(fā)銀行信用卡率先運用人工智能技術,在完善大數(shù)據(jù)平臺的基礎上,開發(fā)出了實時風控首筆反欺詐模型,并于2018年全面投入應用。

據(jù)介紹,廣發(fā)銀行的風控模型將識別異常交易的速度縮短到‘毫秒’,可以說在欺詐交易發(fā)生同時就能夠做出判斷,直接攔截異常交易。


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數(shù)據(jù)統(tǒng)計,廣發(fā)銀行在首筆攔截的準確率提高了4倍,2018年攔截上百萬的首筆欺詐損失。依靠全新風控系統(tǒng)的引入,廣發(fā)信用卡2018年末不良率為1.3%,較年初下降0.27%,這也是廣發(fā)信用卡不良率連續(xù)第三年下降。

而在此前大規(guī)模依靠線上發(fā)卡導致不良率出現(xiàn)提升的浦發(fā)銀行,在風控方面也與互聯(lián)網(wǎng)公司展開合作,2018年2月,浦發(fā)·百度深度學習實驗室正式揭牌,雙方深入合作、協(xié)同共建深度學習平臺。

雙方的合作重點針對智能營銷場景和智能風控場景開展大數(shù)據(jù)和人工智能領域的領先創(chuàng)新合作;并在智能交互場景內(nèi)加強協(xié)作,在相互探討建立語義知識庫和智能解析的同時,探索智能交互新模式。

除了與互聯(lián)網(wǎng)公司展開合作之外,一些金融智能實時風控企業(yè)也受到了銀行的認可。邦盛科技與中信銀行在風控反欺詐建設方面達成合作,利用大數(shù)據(jù)、機器學習等核心技術,開發(fā)機器學習引擎及反欺詐模型,結合可視化關系圖譜分析等技術,將欺詐風險控制技術提高到一個新的層次,將傳統(tǒng)的專家規(guī)則實現(xiàn)了升級。

提升風控水平,降低權益投入,銀行在信用卡業(yè)務上一進一出的調(diào)整,表面上是控成本的表現(xiàn),另一方面,也是由于受到第三方支付的沖擊不得不考慮精細化運營。

銀行的信用卡業(yè)務目前面臨的挑戰(zhàn),也如同電信運營在3G普及后遇到的管道化的困局一樣。擺脫不良率,實現(xiàn)信用卡業(yè)務的良性發(fā)展,也是本輪銀行調(diào)整的目的所在。

來源:周末旅行

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