隨著金融科技的同盾體系迅猛發展和消費市場的日趨成熟，銀行信用卡業務面臨著從增量市場向存量市場的科技卡業轉變。如何在這一轉型中保持競爭優勢，助力戰存同時確保風險可控，銀行成為了銀行業界的信用細化一大挑戰。同盾科技作為金融風控領域的量市佼佼者，致力于助力銀行在信用卡業務領域構建精細化風控體系，場構通過科技創新提升銀行的建精風險管理能力，迎戰存量市場的風控新挑戰。
狠抓欺詐防控難點，同盾體系搭建信用卡四維風控能力體系
同盾科技閱微認為，科技卡業目前信用卡欺詐風控難點主要集中在數據積累少、助力戰存渠道管理難和監控優化慢三個方面。銀行其中，信用細化數據采集不充分，量市缺少關鍵信息，標簽定義難，使得案件分析調查難以展開；渠道差異大、管理難，受到黑灰產影響，欺詐有集中爆發的風險，團伙作案趨勢上升明顯；風控策略監控優化難以應對變化多樣的欺詐手段，缺乏預警機制，不能提前發現業務異常。
針對以上難點，同盾科技閱微認為要做好信用卡的精細化風控，建立信用卡場景全生命周期風險管理至關重要，其中包括產品設計、風險偏好、標的批核、授信管理、風險處置、產品優化這一全流程的規劃與設計。在此過程中，發卡銀行需平衡好業務發展與風險管理的關系，同時可參考行業優秀的風控實施案例，引入專業的風控技術與外部數據。
近幾年來，同盾科技通過服務上百家銀行機構建立信用卡風險管理機制，沉淀了信用卡四維風控能力體系（如圖1所示），可賦能信用卡全種類、全渠道業務。
1. 頂層設計維度
一要完善信用卡現有政策制度體系，契合信用卡業務發展，梳理信用卡業務風險管理相關政策制度，旨在保證信用卡風控管理意圖得到有效的貫徹和實施。二是實現集中管控、專業分工、適度分離三位一體，構建崗責管控體系，建議實現信用卡業務風險管理政策層面由同一部門牽頭管理，根據貸前、貸中、貸后環節遵循部門設置適度分離，規避執行過程中的操作風險；對于特殊的對接資產或特別的信用卡風險管理環節，建議設立專門的團隊及崗位，實現專業化管理，提升信用卡精細化管理能力和效率。三是結合實際需要，合理規劃風控團隊及其職責，可設置反欺詐團隊、評分建模團隊、業務分析團隊、信息管理團隊。四是制定信用卡全生命周期風險管理流程的設計原則，以決策驅動流程。
2. 風控環節維度
建立貫穿反欺詐、貸前準入、客戶授信/用信、貸后管理的信用卡全流程風控體系。
在反欺詐流程設計上，要將目前反欺詐策略中的硬性規則前置，提升客戶體驗；對于反欺詐策略的高風險客戶并不直接拒絕，而是通過回撈模型流轉至人工審核；反欺詐規則與模型配合使用，可以將原來規則推出的中風險客群劃分得更精準，減少人工介入；經過反欺詐模型判別后需要人工審核的再進入免照會模型，進一步釋放人工，整體上通過欺詐調查進行模型的迭代優化，逐步減少電核的工作量，最終實現信用卡全流程反欺詐的全自動化。
在貸前準入環節，要綜合考量數據成本與風險防范需求，構建漏斗式準入策略體系，可根據各規則成本、重要性等進行綜合評估，結合產品設計和落地可行性等設置合理決策流。準入策略體系建議包含準入策略及行業規則、人行規則、反欺詐規則、第三方數據規則、評分模型、額度策略、電調及人工審核。
在客戶授信/用信環節，一是要從模型策略入手，建立動態的產品及風險定價策略；二是要關注多環節反欺詐工作，了解涉及多個環節的常用欺詐手段，包括簽約綁卡時的身份盜用、偽造激活，登錄注冊時的拖庫撞庫、偽冒登錄，營銷活動時的積分套利、薅羊毛，交易支付時的電信詐騙、虛假交易，商戶收單時的養卡套現、刷單洗錢。同時，要搭建貸中風險預警體系，化解存量客戶風險，完整的信用卡預警管理體系應包含預警架構、預警管理工具、預警結果處置、MIS監控、預警業務管理與組織架構五個功能模塊。
在貸后管理環節，要持續掃描持卡人賬單的新增風險，強化貸后監測及預警；搭建貸后催收體系，提升催收回款效率；預警建立分級處置機制，精準、提前發現逾期風險，從而采取提高監控頻次、凍結額度、降低額度、調整利率、提前介入催收等措施。
3. 基礎支持維度
依托決策引擎、指標平臺、模型平臺、知識圖譜平臺等系統軟件，構建風險決策智能通用平臺能力，貫穿數據收集、治理到模型訓練、自動化決策再到模型自動調優等環節，在反欺詐、營銷、運營等場景中不斷迭代提升信用卡風險決策能力。
特別需要關注的是，引入知識圖譜全程覆蓋信用卡風控場景，通過關聯網絡分析挖掘技術挖掘潛在風險信息，可為信用卡貸前、貸中、貸后環節提供決策、監控及線索等方面的有力支持。貸前環節，提供關聯風險指標入參規則及模型，提升貸前風控識別效率；貸中環節，可挖掘欺詐團伙，發現異常關聯，進行風險分值輸出及預警；貸后環節，實現案件可視化回溯及風險特征發現，提供貸后催收線索挖掘能力。
4. 數據支持維度
銀行可加強內外部合作，包括與行內其他部門、銀聯及電信運營商等合作，匯集除卡賬客及交易流水以外的數據資產，打通數據孤島，建立數據管理平臺，通過數據清洗、加工衍生后補充風險標簽庫，加強信用卡反詐模型對于跨條線數據的應用。
他山之石：搭建全面反欺詐體系，應對行業挑戰
以某大型銀行為例，為加快進行信用卡業務場景化、精細化、自動化步伐，該行初步建立起以數據驅動并貫穿信用卡客戶全生命周期的全流程風險量化管理體系。
同盾科技分析發現，該行對客戶的信息分析不夠細致全面，信用評估的機制相對滯后。為了實現差異化的信用卡定價目標，更好地滿足不同層級客戶需求，該行需要找到一種具有高度自適應能力、靈活性更強、能自主調整并具有動態特性的評估模型，進行相應的信用風險評分和控制。
通過對其他大型銀行反欺詐業務及系統進行深入調研分析，并結合該行現狀以及未來業務發展目標，同盾科技幫助其制定了“五步走”計劃：
一是反欺詐工作現狀評估。對該行卡中心多個部門進行調研，同時對標業內領先卡中心，對現狀進行差距分析及綜合評估。
二是反欺詐策略優化及新增。對原有反欺詐規則進行基于數據驅動的分析優化，并基于可用數據開發新的反欺詐策略。
三是申請反欺詐模型搭建。依托線上線下渠道，基于人工欺詐認定及貸后推斷分別搭建評分模型及機器學習模型。
四是反欺詐監控報表設計。針對行方關心的業務指標、策略評估指標、模型評估指標、貸后資產情況、日常監控等分別設計監控報表。
五是信用卡申請反欺詐體系規劃。對標領先卡中心的IT系統建設情況，規劃申請反欺詐決策中心，在策略模型快速部署、決策提供、知識圖譜落地等方面給予支持。
該行信用卡反欺詐體系上線后，經過后期驗證，策略和模型均具有很高的欺詐識別能力（KS>0.4，Lift>3）。根據歷史數據測算結果，新的策略模型體系可以降低欺詐率10%以上，減少人工調查工作量20%以上。
通過與同盾科技的深度合作，銀行可以在信用卡業務的存量市場競爭中展現更強的風險抵御能力和市場競爭力。精細化風控體系的構建不僅能夠提升銀行的風險識別和管理水平，還可以為銀行帶來更為穩健和可持續的業務增長。展望未來，同盾科技將繼續發揮其在金融科技領域的創新優勢，攜手更多銀行共同應對市場風險，推動信用卡業務向著更加安全、高效的方向發展。
