同盾蒋韬光大银行开讲: 信用卡智能金融数字化转型实践

前 言

近日，受光大银行的邀请，同盾科技创始人、CEO蒋韬来到光大银行信用卡中心总部，围绕“信用卡发展趋势及智能风控系统搭建”的主题与信用卡中心领导及员工进行了一场分享交流。同盾科技与光大银行结缘已久，光大银行与同盾科技在信用卡中心云端风控业务层面达成合作。

六大趋势折射中国信用卡市场发展现状

蒋韬指出，截止到2017年底中国人均信用卡持卡量达到0.39张，美国同期的人均持卡量为3.3张左右，即使与我国消费文化习俗较为相近的日本，其人均持卡量也达到了2张左右。再进一步分析，除人均持卡量的巨大落差外，我国信用卡借贷余额从绝对数和相对数上也都处于较低水平，相较于美国和日本市场，中国还有很大的增长空间。

这不是仅仅停留在纸面上的美好展望，国内各大银行都在努力通过持续发放更多信用卡的方式来抢夺这一巨大的未来市场，中国高储蓄、低信用消费的习惯正在发生改变。此外，互联网金融快速发展以及因电子支付引发的“无现金社会”的迅速兴起，使得中国信用卡市场在繁荣的背后也隐藏着错综复杂的发展逻辑。

其主要特征为以下几种。

1

国民消费需求强劲，整体信贷规模保持增长。

消费已经成为我国GDP增长第一大驱动力，不出意外中国今年将超越美国成为全球最大的单一内需市场。

同盾信贷行业监控数据显示了申贷规模的持续增长，2018年全行业贷款申请次数持续增长，到2018年12月达到了一个高峰，而这一势头仍将延续下去。

2

互金借贷平台监管收紧，客户回流银行。

根据同盾信贷行业报告显示，虽然居民整体申贷的次数在上升，但是互金平台申贷增速明显放缓，很显然一部分客户在流失，具体的说这部分客户极有可能是流向了银行信用卡中心。

3

互联网玩家强势竞争，推动银行业务创新及拓展。

除了银行信用卡中心，第三方支付、互联网巨头、消费金融公司、互金借贷平台以及科技金融公司等都在“抢滩登陆”，抢夺这一块巨大的蓝海市场。

为应对互联网玩家强势竞争，银行加速创新，信用卡业务边界在不断拓宽，从原来单纯的卡交易，向交易分期、现金分期的业务去拓展。

4

客户下沉，卡中心纷纷开始主动营销次优客户。

信用卡中心主动下探，走出原来的“舒适区”，主动去接触“次优客户群”——这曾经一度被互联网金融平台“收割”的群体。

5

渠道融合，实现线上线下全场景拓客。

近两年，中农工建交五大国有银行分别跟各互联网巨头签署合作协议，围绕渠道获客、流量导入等方面展开合作。在加强外部合作的同时，银行也在持续强化自建场景，经营自有流量的能力，努力打通线上线下全场景拓客体系。

6

借力金融科技，加速精细化运营能力建设

除了流量合作之外，基于数据和智能分析能力将是业界未来关注的重点。银行信用卡中心借力金融科技，加速精细化运营能力建设，积极拓展与金融科技公司在技术、基础设施层面的深度合作，比如机器学习平台、大数据技术平台的建设等。

信用卡中心未来竞争的焦点

信用卡市场未来无疑是诱人而又充满挑战的，蒋韬指出在各种新技术、新政策等不确定因素的裹挟下，银行想要持续高效发展，保持核心竞争力，需要集中做好四件事： 一、精细化客户运营，挖掘高潜力高价值客户。二、通过差异化竞争，放量同时提升业务利润。三、在快速增长期抓好风控，实现高质量的稳健增长。四、建立基础的数据管理和分析能力。

单纯依靠某一部分的改革或提升无法触及根本，想要在复杂的竞争环境中脱颖而出，信用卡中心要围绕前台业务能力、中台风控和运营能力以及后台基础能力进行一次从理念到体系的深度改革和创新。

前台业务能力：客户全生命周期经营

信用卡用户的金融需求生命周期可解构为引入期、成长期、成熟期和休眠期四个阶段，这四个阶段相互依存，相互影响。客户经营不能只围绕某一环节单独进行，而是伴随整个生命周期而展开。银行只有对客户进行适当的目标管理，在每个节点才能创造出巨大的价值。同盾针对用户生命周期每个节点的管理都打造了相应的解决方案。

引入期：预测新客的借贷需求，挖掘客户价值

在客户精准营销方面，同盾推出智能化解决方案——猎客雷达，用预测模型分析用户对目标营销信贷产品的兴趣，以量化的评分方式对用户进行排序分层，评分越高则表示用户对目标营销的信贷类产品响应意向越高。

休眠期：沉默用户激活

对休眠期的沉默客户，同盾通过睡眠用户响应预测分析模型，量化评估用户的综合借贷需求，并结合用户画像中的活跃/信贷生命周期阶段，甄别假性睡眠用户进行促活营销。

中台风控和运营能力：

全生命周期反欺诈防控体系

反欺诈

反欺诈是集风险预防、风险防控、风险分析为一体的系统工程，也是平衡成本与损失的艺术。

信贷业务面临的欺诈形式主要是团伙欺诈，近年来正朝着分工专业化、组织团伙化、全网流窜化的趋势发展。

以组织团伙化来讲，传统模式下依靠手机号、身份证等信息很难去关联客户，因为关联的维度非常少，很难去发现账户背后隐藏的团伙组织。但是通过一些隐性特征，比如像设备、IP、浏览器等隐性特征，可以实现跨银行和跨平台的关联，再辅以复杂网络、设备指纹等技术手段，能轻而易举揪出黑产团伙，并进行精准防控和打击。

信贷全流程解决方案

在与欺诈团伙攻防过程中，同盾采用机器学习、人工智能技术，能发现更多的线索特征，挖掘用户行为特征、用户关联特征等异常事件，结合IP、手机、位置等维度分析潜在的欺诈风险，能极大提升反欺诈的效率和能力，反欺诈工作也进入到了大数据+人工智能的全新时代。

为此，同盾打造了多层次、立体式的全生命周期反欺诈防控体系，覆盖事前、事中及事后三个环节，涵盖客户安全评估、风险核查、风险模型防控、风险调查处理、风险分析报告、外部数据关联等多个场景需求。

贷前审批：共债人群识别和防控

根据同盾信贷行业报告数据，2018年40-50%的借贷人在超过一家平台上申贷，约15—20%左右人在3家以上借贷机构发生借贷行为。

同盾贷前反欺诈报告能细分、整合多平台行业类型，配置差异化的风险权重，精准度量用户多平台借贷风险。协助信用卡中心在快速完成审批的同时予以风险提示，指引人工重点关注与核查，能有效实现共债人群的识别和防控。

贷后催收：智能催收加速渗透

随着银行业务的线上化提速，传统依靠人力的催收模式变得捉襟见肘，很多银行都开始探索智能催收的模式。智能催收在效率、合规和标准化运营等方面展现了人工催收不可比拟的优势。

利用语音识别、声纹识别、自然语言处理、语音合成等技术，同盾推出了逾期管家、逾期精灵、催管大师三款重要产品，根据客户的业务需求，灵活配置催收策略。

基于多家金融机构的使用效果反馈，智能催收显著提升了贷后催收效率，不仅在M0--M1阶段其能力已超过人工催收，甚至对一些365天以上未还款的客户通过人工智能关联技术重新触达后，这些被普遍认为失联的用户中还有相当比例的客户还了款，这让我们感到非常意外。

智能催收已经在多个消费金融公司和股份制银行的应用中得到了很好验证，对于信用卡小额、多频的用户特点来说，智能催收无疑是有着很大的契合度。

差异化定价能力

未来差异化定价能力会成为信用卡中心核心竞争能力，美国著名金融机构Capital One率先打破了20美元+19.8%利率的统一收费模式，对于优质客户推出10%利率产品，并进行客户分层管理，形成体系化的数据营销策略。对于优质客户如果采用统一定价，很难让其产生忠诚度，很容易流失到其他平台。

同时我们也看到，在2107年发布的《中国人民银行关于信用卡业务有关事项的通知》中，对于信用卡差异化定价采取鼓励态度，差异化定价能力或许为很多银行的弯道超车提供了便利，也将是未来银行信用卡中心竞争的一个重要关键点。

后台基础能力：大数据分析能力+机器学习能力

银行信用卡中心要强化自身的科技能力和基础设施的建设能力，打造智能分析决策体系，覆盖企业数据层、感知层、决策层到执行层各个业务核心，帮助信用卡中心快速实现智能通联、智能决策。

其核心主要有两点，一是大数据分析能力，二是机器学习能力。

同盾PaaS云平台主要由三大部分组成，数据存储、数据计算及平台运维，能有效助力银行建立数据分析闭环，支持贯穿数据全生命周期的数据治理，推动用数据驱动业务决策。

同盾机器学习平台

同盾机器学习平台（“天机”）将提供技术能力的输出，建立标准化的机器学习模型全生命周期管理，包括数据读取、数据处理、特征工程、模型训练、模型测试、模型部署、模型运行和监控，降低建模进入门槛，减少大量人工操作出错的可能，大幅提升模型上线效率，能够帮助各类客户“轻而易举”的获得海量数据分析以及精准预测的能力。

蒋韬最后指出，银行信用卡中心的智能化改造是一个长期的系统化工程，需要多方通力合作，同盾科技作为一家独立第三方智能风控及分析决策服务商，已经与国内众多国有大行及股份制银行信用卡中心深度合作，形成了良好的协作模式。

随着消费金融的快速发展，国内领先大行纷纷构建“大零售”战略发展格局，信用卡业务既能产生消费、信用大数据，连接生活场景，又依赖大数据技术进行精细化风控与运营，无疑是金融科技乃至开放银行建设的一个重要载体。

来源：

大数据反欺诈联盟