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        信用卡業務一直以來都是商業銀行零售業務的“必爭之地”,如何更好地低成本獲客、高價值留客,已成為各家銀行的“必修課”。從央行發布的2021年三季度數據來看,全國信用卡和借貸合一卡的發卡規模仍在穩步上漲,在用發卡量達到7.98億張,同比增長4.2%,但已有部分銀行信用卡發卡速度開始放緩。

        從“跑馬圈地”到“精耕細作”,信用卡存量市場的博弈時代已然開啟。融慧金科咨詢專家認為,在銀行數字化轉型浪潮推動下,如何構建起強大的精準營銷和自主風控體系,打造精細化的客戶運營能力和差異化的產品定價能力,將成為信用卡業務實現高質量發展、在精耕細作中破局下半場的關鍵。

        目前來看,在客戶精細化運營方面,部分大中型銀行信用卡機構已經進行了卓有成效的探索。下面我們以某國有大行信用卡業務為例,看看該行是如何做好細分客群精準營銷與持續精細化服務的。

        該國有大行信用卡業務對于風控的需求

        近年來,該國有大行積極擁抱開放銀行浪潮,踐行數字化轉型,深化場景布局,以優質用戶群體為重心,深耕細作,并建立起了貫穿信用卡客戶全生命周期、全流程的風險管理體系。伴隨著數字化轉型步伐的加快,該行為進一步提升自主獲客和自主風控能力,全面滿足監管合規的高標準和嚴要求,通過對市場上眾多第三方金融科技服務商的專業調研和綜合評估,最終選擇融慧金科作為合作伙伴,并對融慧金科提出了兩方面的訴求:

        一是希望最大化提升模型效果,優化信用卡風險管理體系,實現對風險的精準管控和精細化管理。

        二是希望建立起貸中循環分期模型,通過優化客群結構重點挖掘出優質客戶(如客戶是否具有分期意愿、是否具有循環行為等),從而針對不同客戶提供相應的營銷服務,進而增強客戶黏性,提升客戶價值挖掘。

        基于以上兩點需求,融慧金科咨詢團隊專門為該行“量身定制”了模型咨詢解決方案。該方案的具體實施,大體可以劃分為需求分析溝通、數據挖掘和清洗、模型搭建三個階段:

        首先,與行方溝通細化需求,制定最優建模方案。

        融慧金科咨詢專家團隊與行方多部門相關人員均進行了充分溝通,并對該行信用卡業務的風險管理現狀進行了差距分析和綜合評估。結合行方內外部數據資源情況和實際業務需要,雙方共同確立了貸前信用模型及貸中分期循環模型搭建方案。

        其次,通過數據清洗和變量加工,篩選出優質數據。

        數據是建立模型的基礎,而數據清洗是保證數據可用的重要一步。目前行方內部不同系統之間積累了大量的數據,外部也接入了上百個不同的數據源,這些數據雖然足夠多,但可能存在著冗余、不完整、覆蓋不均等問題,若是直接使用將會影響模型最終的效果。而融慧金科要做的就是對數據進行清洗,剔除原始數據中繁雜、冗余的信息,處理成可被模型解讀的特征,且在變量加工過程中充分考慮數據的穩定性、相關性、準確性、特征變量的結構以及宏觀因素對預期的影響,以保證模型效果。

        最后,基于機器學習算法完成模型搭建。

        基于機器學習的建模方法和融慧金科多年沉淀下來的理念和方法論,融慧金科協助行方完成了模型設計、模型訓練、模型開發、模型驗證等全流程服務,并確保了行方所搭建的模型同時具備區分度、穩定性、準確性、可解釋性和敏捷迭代“五高”特性。

        此方案為該行帶來的收益

        據反饋,模型經過驗證后效果表現優異,在穩定性、準確性上均出現大幅提升,幫助該行在降低獲客成本、促進業務增長、有效控制風險方面取得顯著成效,贏得了該行高度認可和信賴。

        值得一提的是,在賦能該行構建自主風控體系的過程中,融慧金科派駐專家團隊和銀行的風控人員一起來搭建優化風控模型體系,把業務跑順做大。在此過程中,融慧金科的大數據技術和建模方法是完全開放給行方的,該行也借此沉淀培養出了自己的模型分析團隊,大大提升自主風控能力建設。

        作為堅持合規要求下創新發展的金融科技企業,融慧金科一直高度重視風控技術的研發和應用,并積極對外輸出,結合甲方基因、復合型人才、白盒服務等優勢,深度賦能銀行數字化零售業務,使其在監管合規指引下,建立起高度自主的核心風控體系。毋庸置疑的是,銀行機構與金融科技企業的合作共贏,正是數字金融時代共建浪潮下金融與科技高度融合,進而實現正向循環的完美縮影。

《電鰻快報》