S銀行樣本：金融科技助力信用卡風險管理優化

在我國各大商業銀行中，S銀行的信用卡業務年收入始終處于領先地位，為該銀行保持市場競爭優勢提供了巨大助力。但是，隨著我國金融科技的迅猛發展，眾多網絡平臺推出與信用卡功能相近的金融服務，這類無需管理費與年費的服務受到越來越多消費者的好評，對商業銀行傳統信用卡業務產生了巨大沖擊。在此背景下，S銀行的信用卡業務也難以獨善其身，亟須通過業務轉型應對市場沖擊、穩定競爭優勢。在轉型期間，如何做好風險管理是S銀行及其他信用卡機構面臨的重要問題。

信用卡業務的價值與S銀行信用卡業務發展情況

在我國金融市場中，信用卡因其兼具支付、消費信貸雙重功能，是當代消費金融的重要工具。從消費場景來看，信用卡的使用范圍日益廣泛，涵蓋了購物、餐飲、旅游、娛樂等多個領域，極大地方便了人們的消費支付。同時，信用卡業務也為商業銀行帶來了豐厚的收益，包括利息收入、年費收入、商戶回傭等，成為銀行盈利的重要來源之一。然而，隨著市場競爭的加劇，信用卡業務也面臨著諸多挑戰，客戶獲取成本上升、風險管理難度加大等問題逐漸顯現。

S銀行是一家全國性的股份制商業銀行，其業務重點以中國大陸南方地區為主，尤其是長三角、珠三角、各大經濟區等重要的經濟中樞樞紐。信用卡業務是S銀行的核心業務，該行年報中顯示2024年信用卡、借記卡“雙卡”融合客戶較上年提升 "。但隨著近年來我國人口增速減緩，加上互聯網平臺不斷推出類似信用卡的線上金融服務，蠶食商業銀行信用卡業務的市場份額，信用卡的整體市場呈現業務增速放緩的趨勢，該業務亟須從粗放發展模式轉型成高質量發展模式。

金融科技發展對商業銀行信用卡業務的影響

近年來，金融科技發展勢頭愈發強勁，正重塑金融行業生態格局，也對商業銀行的信用卡業務產生了深遠影響。在大數據領域，金融數據的數量呈爆炸式增長，里面包含了客戶多方面的信息。商業銀行可以借助大數據進行深度挖掘和分析，打造出精準的客戶畫像，再根據客戶的消費習慣和信用情況，開展精準的營銷活動，同時做好風險評估工作。

人工智能的應用范圍也很廣。通過機器學習算法，能實時監測信用卡交易情況，快速發現盜刷這類異常行為；智能客服運用自然語言處理技術，可以隨時為客戶提供服務；在信用卡審批環節，人工智能模型會綜合評估客戶的信用風險，讓審批效率得到提升。

區塊鏈技術有去中心化、信息不可篡改的特點，它能保障信用卡交易記錄的安全，還能規范清算工作流程、確保清算數據準確，同時幫助不同機構之間實現數據共享與合作，進而提高整體運營效率。

因此，在金融科技這個大背景下，商業銀行信用卡業務的風險管理既面臨新的挑戰，也有新的機遇。而大數據、人工智能、區塊鏈這些新技術的應用，能在一定程度上給銀行信用卡業務的風險管理提供全新的解決辦法。

S銀行信用卡業務風險管理的困境

相比于S銀行其他的傳統業務，信用卡業務能夠產生巨大的利潤，使得信用卡業務成為該行的主要經營產品。但信用卡業務除了高投資、高收益的特征外，還存在不可忽視的高風險問題。因此，商業銀行在推廣信用卡業務的同時需做好風險管理。信用卡業務風險管理體系復雜，管理難度較大，需根據市場作出相應的反應。不僅是S銀行，我國絕大部分商業銀行均存在信用卡風險管理難點。這是因為銀行信用卡業務的風險管理流程主要可分為貸前準入環節、貸中監控環節、貸后管理環節，每個環節可分成更小的板塊，環環相扣。這也導致整個風險管理流程具有較長的時間鏈條，任意一個環節出現差錯，都會對整個銀行的信用卡業務產生影響，帶來金融損失。

貸前準入風險防控不足。由于我國金融科技發展勢頭較好，諸多互聯網平臺紛紛進入信用卡市場，這給商業銀行帶來了競爭壓力。銀行為爭奪市場份額，提高信用卡發卡量，爭取更多的客戶，也就出現了信用卡審批門檻下調的現象。在審批時，工作人員未對申請人的工作證明、社保證明等身份信息進行嚴格核對，銀行核定的授信額度超出申請人經濟水平，容易導致后期申請人無法及時還款。

貸中監控風險防控不足。銀行在發放信用卡后，需要對客戶的貸中行為實施監測，但在實際管理過程中，銀行往往僅對客戶信用情況開展一次性評估，后續缺乏實時監控，未能根據客戶消費能力、償還能力對信用額度進行及時調整。并且，隨著互聯網技術的迅猛發展，信用卡套現這種欺詐行為的技術含量不斷增高，涉案金額越來越龐大，犯罪形式越來越新穎，尤其是線上交易的欺詐手段更加多樣。

貸后管理風險防控不足。在信用卡業務的貸后管理階段，持卡人可能因身體、工作等原因導致經濟水平發生不可預估的變化，無法按照約定還款。與此同時，銀行面臨著聲譽風險，信用卡持卡人會因逾期分期、利息費用減免、催收等問題對銀行進行投訴，若銀行不能妥善解決這類貸后投訴問題，就容易產生聲譽危機。此外，信用卡作為提前消費的金融工具，通常會產生多筆小額消費，給催收工作增加難度。

S銀行信用卡業務風險管理的優化路徑

針對銀行信用卡業務風險管理中貸前、貸中及貸后環節存在的問題，S銀行可引入大數據、人工智能、區塊鏈技術等金融科技工具，對現有信用卡業務的風險管理流程進行優化，具體建議如下：

貸前風險識別優化

在信用卡貸前審查階段，對申請人進行風險評估時可以引入大數據技術對其相關信息進行全面采集、深入分析。例如從網絡渠道獲取申請人的相關信息，包括日常消費支出行為、消費習慣、社交習慣、閱讀習慣等，對申請人的信用卡借貸需求和還款能力進行評估，確保信用卡授信額度與申請人的經濟水平相匹配。

加強對銀行員工的風險管理培訓，組織員工參加大數據專業培訓，增強員工對大數據技術的掌握度，使其在貸前審查階段熟練挖掘和獲取更多的客戶信息。銀行工作人員要有能力分析申請人各種信息，掌控好信用卡發放風險。

貸中風險監控優化

對于貸中風險控制階段，銀行可搭建專門的信用卡貸中風險監測和預警平臺，對客戶的信用卡消費情況進行實時監控。定期統計客戶信用卡消費數據，優化現有的信用額度調整措施。根據客戶對銀行的收入貢獻，如年費、違約金、分期手續費、取現費用等信息建立客戶標簽，利用人工智能技術設計客戶的收入成長曲線模型，分析客戶的額度與收入平衡風險評分。若平衡風險增高，銀行可適當降低對客戶投放的額度，若其風險降低，可適當提高投放的額度。

基于信用卡的生命周期、經濟周期等理論，優化銀行反欺詐監控系統。利用大數據、人工智能技術實時更新信用卡欺詐形式，及時預警疑似套現行為，在客戶發生異常交易行為時及時確認具體情況，比如偶發性大額消費、涉及境外的大額交易等。根據持卡人歷史還款記錄、逾期信息對用戶特征進行畫像，構建客戶欺詐指數模塊，對客戶的欺詐風險進行預測。銀行要抓取持卡人的消費記錄，追蹤資金鏈路，分析持卡人資金的關聯，對風險團伙進行挖掘，以全面做好反欺詐預警。

貸后風險應對優化

在貸后管理階段，銀行需專門針對銀行卡逾期催收設置具體的規則。如逾期判定標準、催收方式選擇、催收執行方案等。還可以優化逾期還款方式，根據客戶的逾期原因設置逾期還款變更業務標準，對過往信用好、因工作或家庭變故而逾期還款、還款意愿強烈的用戶可采取分期收款方式，以減輕其還款壓力，減少銀行資產不良率。

在信用卡逾期催收時，銀行可利用人工智能技術對持卡人消費行為進行分類，把控最佳催收時機。對于逾期不足30天、金額小的用戶可利用人工智能自動發送短信提醒；對于逾期至少30天且金額較大的用戶可先利用人工智能電話催收，在電話催收無效后進行信函催收；對于逾期90天以上的用戶需采取司法手段或委托外包公司催收。

S銀行利用人工智能技術，構建智能電話或短信催收系統，由人工智能在指定時間對客戶進行電話催收，并根據客戶還款情況、反饋情況及時對催收措施進行調整，以節省人力成本，提高催收效率。此外，在互聯網普及的當下，信用卡催收還可采取線上方式，以大數據為支持，自動對持卡人進行催收。

金融科技不斷發展，S銀行的信用卡業務受到了沖擊。同時，經濟水平提高后，人們消費欲望變強，提前消費的行為也多了起來，這既讓信用卡業務有了更大的市場空間，也使S銀行在爭奪市場的過程中，需面對越來越多的風險因素，比如貸前準入審批不夠精準、貸中風險監控不到位、貸后催收管理有漏洞等。針對這些問題，S銀行可以引入大數據、人工智能和區塊鏈技術，完善貸前風險識別、貸中風險監控、貸后風險應對等方面的風險管理模型，打造既有效益又安全的消費金融生態圈，為商業銀行信用卡業務的發展提供更好的環境。