银联数据赋能信用卡风控数字化转型的探索与思考

来源:中国信用卡   作者:季小杰   发布时间:2022-07-13

近年来,金融业正经历着前所未有的变革,大数据、人工智能、云计算等新技术在金融零售业务中快速应用、深入融合,促使金融业数字化转型进程不断提速。在这场数字化浪潮下,商业银行风控数字化转型是其以信用卡为主的大零售业务创新发展的重要支撑。

 

银联数据深耕信用卡行业近二十年,累计拥有信用卡发卡客户160余家。近两年,银联数据依托丰富的信用卡业务运营经验,以直接面向持卡用户作为设计理念,以客户业务发展作为评价标准,构建覆盖用户全生命周期的数字化产品服务体系,实现金融科技与业务服务的解决方案化、响应即时化、迭代快速化、对接开放化。银联数据持续探索风控业务数字化建设路径,在充分满足监管要求,经合作银行授权并保障数据安全、业务合规的前提下,深度赋能银行经营理念转变、决策思维升级、系统产品迭代和数据价值输出等风险管理全流程。

 

一、信用卡数字化风控的现实痛点与应对思路

 

1.数据信息整合能力不足,数据生态圈有待完善

 

随着信用卡行业从“跑马圈地”转向“精耕细作”,信用卡获客、申请、营销等业务运营逐渐向线上化、智能化、流程化和场景化发展,在此背景下产生了大量的结构化数据,为信用卡风险数字化经营管理留下广阔空间,同时也衍生出一些问题:

 

一是大量的结构化数据中存在着较多的“脏数据”或低价值数据,数据清洗和提炼能力不足会导致银行虽然拥有海量数据却不能有效利用;二是有价值的数据往往分布在银行的不同业务部门或者不同决策团队,由此产生数据的信息孤岛,这将对银行整合和匹配数据资产能力提出较高要求;三是不少银行在数据价值的深化利用和持续挖掘方面能力不足。

 

若要实现基于数据驱动的风控数字化转型,可从以下几方面着手:一是对信用卡获客、申请、审批、营销等各环节积累的相关数据进行梳理、清洗、加工,不断打通“数据孤岛”;二是以实际需求为导向,构建以风险数据为基础、专家经验为依托的多维度数据资产,通过衍生数据标签变量,提升数据价值;三是扩大数据在风险决策中的应用并持续迭代,提升数据驱动风险精细化决策的效果,不断完善从数据挖掘到数据应用的全生命周期风险数据生态。

 

2.风险数字技术需要强化,全面风险管理重要性凸显

 

目前,部分银行风控系统产品、策略、模型采用“冷启动+专家经验”模式,并在持续经营过程中积累数据,逐步形成了利用数据分析驱动决策的风险管理路径。随着数字化发展进程加快,信用卡风险管理工作不应仅停留在传统信贷“评审”“审查”的层面,更应以“数据”“智能”“价值”推动风控智能决策体系的建设,更好更高效地利用数据价值,以更快更敏捷地方式识别风险并进行模型策略的迭代优化。

 

同时,作为银行开展零售业务的重要抓手,信用卡业务具有流程环节多、客户经营周期长等特征,构建贯穿全生命周期的风险管理机制尤为重要。因此,在信用卡风控数字化建设中,强化风险数字技术,持续迭代策略与升级模型,通过数据资产和数字技术提升风险管理中各环节的风控效果和各环节间联动管理效能,是实现信用卡全流程风控数字化建设的关键。

 

3.复合型数字风控人才缺乏,技术力量较为薄弱

 

在信用卡风控数字化管理的过程中,风控人员既要站在经济发展的背景下、同业竞争的视角中、资产结构的高度上去把握整体信用卡风险运营的健康程度,还要具备高度的数据敏感能力及数据挖掘、分析等综合数据应用能力。对于部分银行尤其是中小银行而言,受制于自身组织架构、科技投入、人才队伍等方面的限制,既懂信用卡业务又掌握数字技术的复合型数字风控人才成为稀缺资源。

 

如何缓解复合型数字风控人才缺乏问题?一方面,金融机构需要建立符合自身风控数字化转型要求的组织架构,打破传统业务条块分工模式,重新整合管理资源和业务资源,组建敏捷组织,提高组织运行效率。另一方面,金融机构可以根据自身禀赋和实际需求,借助外部金融科技公司的专业资源,与自身业务经验相结合,实现优势互补,构建属于本行自主可控的风控系统。

 

二、银联数据在信用卡风控数字化转型中的探索

 

近年来,银联数据将推动信用卡行业数字化转型作为公司战略性工作,聚焦业务赋能,以满足数字化发展需求为导向,助力银行强化风控能力建设,提升精准风控水平,持续夯实数字化转型基础。

 

1.夯实数据基础,构建数字生态

 

在构建数字生态的过程中,银联数据在遵从监管要求的前提下,不断调整和健全数据资产开发和落地应用全路径(如图1所示),将信用卡各经营环节的数据通过“数据治理—遴选有用数据—衍生特征变量/标签—评估变量有效性—应用风险决策分析—观测效果再评估变量合理性—再次进行数据梳理和架构治理优化”的方式加以运用,协助银行在信用卡核心、外围系统、征信数据、第三方外部数据、行内零售数据等各个维度衍生风险相关变量超1万多个,并在安全合规的前提下协助银行搭载数据中台,实现特征变量的数据分析和决策应用(如图2所示)。

 

 

 

 

2.打造数字风控体系,驱动高效精准决策

 

数据资产和科技系统、模型策略在数字化风控过程中发挥决定性作用,但如何串联贷前、贷中、贷后各个环节,以推进动态管理,实现各环节客群、场景、渠道等维度的差异化精细管理?银联数据探索出一套信用卡风控决策架构体系(如图3所示),以底层硬件、软件和数据架构作为基础,以数据和算法为支撑,构建了风控的双平台——风险模型平台和风险策略平台,并通过在这两个平台不断孵化风控产品和优化升级,帮助银行有效提升风控效率,降低风控资源投入。

 

 

(1)搭建多场景模型平台,支撑数字驱动和持续迭代

 

风险模型平台是银联数据融合了多年来与各类商业银行深度合作沉淀的业务理解,基于底层的数据管理和衍生变量,同时结合不同的场景和近年来不断演进的算法技术,围绕信用卡业务贷前、贷中、贷后风险场景建立并持续有效迭代的风险决策模型平台。

 

海量数据建模,模型效果及稳定性凸显。该平台将传统模型与大量数据和特征变量相融合,通过细分客群、地区等特征进行有针对性的个性化建模,帮助银行摆脱市场上专家模型泛滥但适用度不高的窘境,为银行针对当地客群和本行实际开展风控业务保驾护航。目前,银联数据建立的模型覆盖信用卡风险全生命周期各个环节,包括申请评分、反欺诈、行为评分、套现侦测、风险定价、早期预警等各类业务场景上百个,且在各家银行广泛应用并得到认可。

 

自适应学习加速迭代,保障模型因地因客制宜。信用卡业务发展变化迅速,市场环境、区域特征、经济背景、客户行为等因素都对风险模型持续应用和迭代优化提出了挑战。银联数据依托自主研发的模型平台除了提供基础的模型服务外,仍在不断提升模型自动优化、自适应学习、实时稳定性监测和模型应用实验多样化等方面的能力,为银行降低风控业务中模型决策风险提供支持,为信用卡风控管理提供稳定、可靠的重要保障。

 

(2)构建全方位风险策略平台,助力风控精细化经营管理

 

贷前策略实时预警,推进客群准入精细化管理。整个贷前模块可实现对细分渠道和客群的进件质量监控、客群结构异动预警、贷前准入策略的稳定性分析和有效性监测,通过模拟A/B test方式实现对策略调优效果的分析,深入挖掘模拟策略框定客群的高风险客户密度,从而实现策略和银行进件客群的精细化匹配,为银行进行差异化的贷前准入和授信策略部署提供有力支撑。

 

细化贷中/后资产决策,优化资产配置和风险经营。在贷中、贷后信用卡风险管理环节,银联数据自主研发的损益测算模型能够帮助银行持续监控贷中经营的整体风险资产,通过差异化的经营手段实现资产的优化配置,将资金向风险可控、收入更高的客群倾斜,同时对高风险资产进行及时止损和挽回。以贷中套现管理为例,该模型通过细分客群,对于潜在套现客户采用整套风险管理和分期转化的措施,使银行在原有基础上减少了套现风险,同时分期转化的细分客群与对照组相比可提升银行收入30%。

 

贷前中后联动,实现各环节策略调优和精细管理。风险策略平台可协助银行有效落地客户全生命周期联动风险管理能力,如将贷中贷后的案件调查中反馈的风险要点预警给贷前环节,贷前模拟优化策略框定客群的风险分析,并提前推送实现早期预警介入。以某银行为例,贷前反欺诈模型识别某疑似中介团伙欺诈风险特征,通过案件调查认定潜在欺诈特征,并通过风险策略平台筛选同类特征客户推送给贷中早期预警,及时进行止付、降额管控,在T+2的时间内挽回高风险敞口约4000万元;此外,风险策略平台还加入了额度动态管理功能,对客户在整个生命周期的动态调额、标卡/分期额度等方面进行统一授信管理,精准管控客户风险敞口。

 

(3)搭建全流程数字化赋能产品体系,赋能信用卡风控数字化转型

 

在夯实底层数据基础、构建数字生态、建立风险模型和策略平台的基础上,银联数据持续推动应用侧风险产品和解决方案升级,构建覆盖信用卡贷前、贷中、贷后全流程的数字化赋能产品体系。贷前风控依托“网申+决策+审批”一体化解决方案,以精确有效的模型策略和决策引擎帮助银行迅速搭建贷前风控体系,实现秒级自动审批决策;针对贷中推出的数智账户管理平台联动风险模型平台和风险策略平台,为银行集成贷中调额、早期预警、套现侦测等多项贷中风险应用落地,智能调额服务帮助银行提升收入36%(与对照组相比),早期预警帮助多家银行及时降低风险敞口达亿级。

 

信用卡数字化风控管理不是一个概念更不是一个口号,而是在当前数字化浪潮下的战略抉择,是商业银行全面推进零售业务数字化转型的重要课题,也是未来在业务发展中夺取先机、占据优势地位的必由之路。随着金融科技和数字化业务的深度融合,银行风控数字化除了要关注数据资产和数字技术的发展,还要不断强化数字化经营理念,做好顶层设计和体制机制建设。

 

数字化转型之路道阻且长,银联数据将秉承“科技为金融赋能”的使命,在信用卡数字化发展中持续加大资源投入力度,以遵守监管要求为前提,以保障客户数据安全为基础,为助力银行持续完善数字化风控体系建设,实现信用卡风险决策向全面化、精细化、实时动态化发展而贡献力量。

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