同盾科技助力銀行信用卡業(yè)務(wù)迎戰(zhàn)存量市場(chǎng),構(gòu)建精細(xì)化風(fēng)控體系
隨著金融科技的迅猛發(fā)展和消費(fèi)市場(chǎng)的日趨成熟,銀行信用卡業(yè)務(wù)面臨著從增量市場(chǎng)向存量市場(chǎng)的轉(zhuǎn)變。如何在這一轉(zhuǎn)型中保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),同時(shí)確保風(fēng)險(xiǎn)可控,成為了銀行業(yè)界的一大挑戰(zhàn)。同盾科技作為金融風(fēng)控領(lǐng)域的佼佼者,致力于助力銀行在信用卡業(yè)務(wù)領(lǐng)域構(gòu)建精細(xì)化風(fēng)控體系,通過科技創(chuàng)新提升銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力,迎戰(zhàn)存量市場(chǎng)的新挑戰(zhàn)。
狠抓欺詐防控難點(diǎn),搭建信用卡四維風(fēng)控能力體系
同盾科技閱微認(rèn)為,目前信用卡欺詐風(fēng)控難點(diǎn)主要集中在數(shù)據(jù)積累少、渠道管理難和監(jiān)控優(yōu)化慢三個(gè)方面。其中,數(shù)據(jù)采集不充分,缺少關(guān)鍵信息,標(biāo)簽定義難,使得案件分析調(diào)查難以展開;渠道差異大、管理難,受到黑灰產(chǎn)影響,欺詐有集中爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn),團(tuán)伙作案趨勢(shì)上升明顯;風(fēng)控策略監(jiān)控優(yōu)化難以應(yīng)對(duì)變化多樣的欺詐手段,缺乏預(yù)警機(jī)制,不能提前發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)異常。
針對(duì)以上難點(diǎn),同盾科技閱微認(rèn)為要做好信用卡的精細(xì)化風(fēng)控,建立信用卡場(chǎng)景全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理至關(guān)重要,其中包括產(chǎn)品設(shè)計(jì)、風(fēng)險(xiǎn)偏好、標(biāo)的批核、授信管理、風(fēng)險(xiǎn)處置、產(chǎn)品優(yōu)化這一全流程的規(guī)劃與設(shè)計(jì)。在此過程中,發(fā)卡銀行需平衡好業(yè)務(wù)發(fā)展與風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)系,同時(shí)可參考行業(yè)優(yōu)秀的風(fēng)控實(shí)施案例,引入專業(yè)的風(fēng)控技術(shù)與外部數(shù)據(jù)。
近幾年來,同盾科技通過服務(wù)上百家銀行機(jī)構(gòu)建立信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制,沉淀了信用卡四維風(fēng)控能力體系(如圖1所示),可賦能信用卡全種類、全渠道業(yè)務(wù)。
1. 頂層設(shè)計(jì)維度
一要完善信用卡現(xiàn)有政策制度體系,契合信用卡業(yè)務(wù)發(fā)展,梳理信用卡業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理相關(guān)政策制度,旨在保證信用卡風(fēng)控管理意圖得到有效的貫徹和實(shí)施。二是實(shí)現(xiàn)集中管控、專業(yè)分工、適度分離三位一體,構(gòu)建崗責(zé)管控體系,建議實(shí)現(xiàn)信用卡業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)管理政策層面由同一部門牽頭管理,根據(jù)貸前、貸中、貸后環(huán)節(jié)遵循部門設(shè)置適度分離,規(guī)避執(zhí)行過程中的操作風(fēng)險(xiǎn);對(duì)于特殊的對(duì)接資產(chǎn)或特別的信用卡風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)節(jié),建議設(shè)立專門的團(tuán)隊(duì)及崗位,實(shí)現(xiàn)專業(yè)化管理,提升信用卡精細(xì)化管理能力和效率。三是結(jié)合實(shí)際需要,合理規(guī)劃風(fēng)控團(tuán)隊(duì)及其職責(zé),可設(shè)置反欺詐團(tuán)隊(duì)、評(píng)分建模團(tuán)隊(duì)、業(yè)務(wù)分析團(tuán)隊(duì)、信息管理團(tuán)隊(duì)。四是制定信用卡全生命周期風(fēng)險(xiǎn)管理流程的設(shè)計(jì)原則,以決策驅(qū)動(dòng)流程。
2. 風(fēng)控環(huán)節(jié)維度
建立貫穿反欺詐、貸前準(zhǔn)入、客戶授信/用信、貸后管理的信用卡全流程風(fēng)控體系。
在反欺詐流程設(shè)計(jì)上,要將目前反欺詐策略中的硬性規(guī)則前置,提升客戶體驗(yàn);對(duì)于反欺詐策略的高風(fēng)險(xiǎn)客戶并不直接拒絕,而是通過回?fù)颇P土鬓D(zhuǎn)至人工審核;反欺詐規(guī)則與模型配合使用,可以將原來規(guī)則推出的中風(fēng)險(xiǎn)客群劃分得更精準(zhǔn),減少人工介入;經(jīng)過反欺詐模型判別后需要人工審核的再進(jìn)入免照會(huì)模型,進(jìn)一步釋放人工,整體上通過欺詐調(diào)查進(jìn)行模型的迭代優(yōu)化,逐步減少電核的工作量,最終實(shí)現(xiàn)信用卡全流程反欺詐的全自動(dòng)化。
在貸前準(zhǔn)入環(huán)節(jié),要綜合考量數(shù)據(jù)成本與風(fēng)險(xiǎn)防范需求,構(gòu)建漏斗式準(zhǔn)入策略體系,可根據(jù)各規(guī)則成本、重要性等進(jìn)行綜合評(píng)估,結(jié)合產(chǎn)品設(shè)計(jì)和落地可行性等設(shè)置合理決策流。準(zhǔn)入策略體系建議包含準(zhǔn)入策略及行業(yè)規(guī)則、人行規(guī)則、反欺詐規(guī)則、第三方數(shù)據(jù)規(guī)則、評(píng)分模型、額度策略、電調(diào)及人工審核。
在客戶授信/用信環(huán)節(jié),一是要從模型策略入手,建立動(dòng)態(tài)的產(chǎn)品及風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)策略;二是要關(guān)注多環(huán)節(jié)反欺詐工作,了解涉及多個(gè)環(huán)節(jié)的常用欺詐手段,包括簽約綁卡時(shí)的身份盜用、偽造激活,登錄注冊(cè)時(shí)的拖庫撞庫、偽冒登錄,營銷活動(dòng)時(shí)的積分套利、薅羊毛,交易支付時(shí)的電信詐騙、虛假交易,商戶收單時(shí)的養(yǎng)卡套現(xiàn)、刷單洗錢。同時(shí),要搭建貸中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系,化解存量客戶風(fēng)險(xiǎn),完整的信用卡預(yù)警管理體系應(yīng)包含預(yù)警架構(gòu)、預(yù)警管理工具、預(yù)警結(jié)果處置、MIS監(jiān)控、預(yù)警業(yè)務(wù)管理與組織架構(gòu)五個(gè)功能模塊。
在貸后管理環(huán)節(jié),要持續(xù)掃描持卡人賬單的新增風(fēng)險(xiǎn),強(qiáng)化貸后監(jiān)測(cè)及預(yù)警;搭建貸后催收體系,提升催收回款效率;預(yù)警建立分級(jí)處置機(jī)制,精準(zhǔn)、提前發(fā)現(xiàn)逾期風(fēng)險(xiǎn),從而采取提高監(jiān)控頻次、凍結(jié)額度、降低額度、調(diào)整利率、提前介入催收等措施。
3. 基礎(chǔ)支持維度
依托決策引擎、指標(biāo)平臺(tái)、模型平臺(tái)、知識(shí)圖譜平臺(tái)等系統(tǒng)軟件,構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)決策智能通用平臺(tái)能力,貫穿數(shù)據(jù)收集、治理到模型訓(xùn)練、自動(dòng)化決策再到模型自動(dòng)調(diào)優(yōu)等環(huán)節(jié),在反欺詐、營銷、運(yùn)營等場(chǎng)景中不斷迭代提升信用卡風(fēng)險(xiǎn)決策能力。
特別需要關(guān)注的是,引入知識(shí)圖譜全程覆蓋信用卡風(fēng)控場(chǎng)景,通過關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析挖掘技術(shù)挖掘潛在風(fēng)險(xiǎn)信息,可為信用卡貸前、貸中、貸后環(huán)節(jié)提供決策、監(jiān)控及線索等方面的有力支持。貸前環(huán)節(jié),提供關(guān)聯(lián)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)入?yún)⒁?guī)則及模型,提升貸前風(fēng)控識(shí)別效率;貸中環(huán)節(jié),可挖掘欺詐團(tuán)伙,發(fā)現(xiàn)異常關(guān)聯(lián),進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分值輸出及預(yù)警;貸后環(huán)節(jié),實(shí)現(xiàn)案件可視化回溯及風(fēng)險(xiǎn)特征發(fā)現(xiàn),提供貸后催收線索挖掘能力。
4. 數(shù)據(jù)支持維度
銀行可加強(qiáng)內(nèi)外部合作,包括與行內(nèi)其他部門、銀聯(lián)及電信運(yùn)營商等合作,匯集除卡賬客及交易流水以外的數(shù)據(jù)資產(chǎn),打通數(shù)據(jù)孤島,建立數(shù)據(jù)管理平臺(tái),通過數(shù)據(jù)清洗、加工衍生后補(bǔ)充風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)簽庫,加強(qiáng)信用卡反詐模型對(duì)于跨條線數(shù)據(jù)的應(yīng)用。
他山之石:搭建全面反欺詐體系,應(yīng)對(duì)行業(yè)挑戰(zhàn)
以某大型銀行為例,為加快進(jìn)行信用卡業(yè)務(wù)場(chǎng)景化、精細(xì)化、自動(dòng)化步伐,該行初步建立起以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)并貫穿信用卡客戶全生命周期的全流程風(fēng)險(xiǎn)量化管理體系。
同盾科技分析發(fā)現(xiàn),該行對(duì)客戶的信息分析不夠細(xì)致全面,信用評(píng)估的機(jī)制相對(duì)滯后。為了實(shí)現(xiàn)差異化的信用卡定價(jià)目標(biāo),更好地滿足不同層級(jí)客戶需求,該行需要找到一種具有高度自適應(yīng)能力、靈活性更強(qiáng)、能自主調(diào)整并具有動(dòng)態(tài)特性的評(píng)估模型,進(jìn)行相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分和控制。
通過對(duì)其他大型銀行反欺詐業(yè)務(wù)及系統(tǒng)進(jìn)行深入調(diào)研分析,并結(jié)合該行現(xiàn)狀以及未來業(yè)務(wù)發(fā)展目標(biāo),同盾科技幫助其制定了“五步走”計(jì)劃:
一是反欺詐工作現(xiàn)狀評(píng)估。對(duì)該行卡中心多個(gè)部門進(jìn)行調(diào)研,同時(shí)對(duì)標(biāo)業(yè)內(nèi)領(lǐng)先卡中心,對(duì)現(xiàn)狀進(jìn)行差距分析及綜合評(píng)估。
二是反欺詐策略優(yōu)化及新增。對(duì)原有反欺詐規(guī)則進(jìn)行基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析優(yōu)化,并基于可用數(shù)據(jù)開發(fā)新的反欺詐策略。
三是申請(qǐng)反欺詐模型搭建。依托線上線下渠道,基于人工欺詐認(rèn)定及貸后推斷分別搭建評(píng)分模型及機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
四是反欺詐監(jiān)控報(bào)表設(shè)計(jì)。針對(duì)行方關(guān)心的業(yè)務(wù)指標(biāo)、策略評(píng)估指標(biāo)、模型評(píng)估指標(biāo)、貸后資產(chǎn)情況、日常監(jiān)控等分別設(shè)計(jì)監(jiān)控報(bào)表。
五是信用卡申請(qǐng)反欺詐體系規(guī)劃。對(duì)標(biāo)領(lǐng)先卡中心的IT系統(tǒng)建設(shè)情況,規(guī)劃申請(qǐng)反欺詐決策中心,在策略模型快速部署、決策提供、知識(shí)圖譜落地等方面給予支持。
該行信用卡反欺詐體系上線后,經(jīng)過后期驗(yàn)證,策略和模型均具有很高的欺詐識(shí)別能力(KS>0.4,Lift>3)。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)測(cè)算結(jié)果,新的策略模型體系可以降低欺詐率10%以上,減少人工調(diào)查工作量20%以上。
通過與同盾科技的深度合作,銀行可以在信用卡業(yè)務(wù)的存量市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中展現(xiàn)更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。精細(xì)化風(fēng)控體系的構(gòu)建不僅能夠提升銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和管理水平,還可以為銀行帶來更為穩(wěn)健和可持續(xù)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。展望未來,同盾科技將繼續(xù)發(fā)揮其在金融科技領(lǐng)域的創(chuàng)新優(yōu)勢(shì),攜手更多銀行共同應(yīng)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),推動(dòng)信用卡業(yè)務(wù)向著更加安全、高效的方向發(fā)展。
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