课程背景
“十四五”规划提出,拉升传统消费,培育新型消费,加快线上线下融合演进,这为金融机构零售业务转型演进指明了方向。对于信用卡业务,商业银行要践行线上线下买方一体化经营打法,有效拉升买方服务效率和体验,进一步降低营运成本,最终在“双循环”演进格局下赢得新金融实践的先机。
为促成信用卡业务数智化转型,银行在信用卡审批领域的营销、办卡、授信,调额环节,以及分期业务情境,深化科技业务融合革新,积极探索金融科技赋能新模式,引入智能决策引擎,拉升风控模型,全流程保障业务演进,加速个人授信审批业务质效拉升,促成信用卡营销精准获客活客。
课程收益
1. 让参训者弄懂银行信用卡业务数智化转型的新理念、新趋势
2. 让参训者弄懂银行信用卡业务数智化转型的新抓手
3. 让参训者弄懂银行信用卡业务数智化转型的审批流程
4. 让参训者弄懂银行信用卡业务中的贷前审批风控打法
5. 让参训者弄懂银行信用卡业务中存在的贷前欺诈手段以及防控措施
课程大纲
一、
银行信用卡已迈入数智化营运新时代
1. 加快数智化演进,建设数字中国
(1) 从商业本质看科学进步对经济演进的要害影响
(2) 从《中华人民共和国国民经济和社会演进第十四个五年规划和2035年远景标的纲要》看七大业界数字经济大演进
1. 周全拆解数字经济七大重点业界助力银行数智化转型
1. 云计算、海量资料、物联网、工业互联网、区块链、机器智能、虚拟现实和增强现实
1. 借助布局数智化转型,达成银行整体降本增效
1.
例:从中信银行发布的年报资料看数智化转型赋能信用卡高质量演进
1. 数字员工概念助力银行数智化建设
1.
例:中国工商银行运用数字员工炼就买方精准营销的“最强大脑”
1.
机器智能技艺赋能信用卡的全流程业务
1.
例:根据平安银行中报资料显示,该行精进AI智能语音技艺渗透到不同服务情境,其中智能语音月外呼规模已达1200万通,运行层面,等同节约人工坐席约3000人的事务量。
2.
一,
科技全方位赋能信用卡审批全流程
1.
AI智能审批大幅拉升
1.
例:平安银行新增发卡逾400万张,近90%是机器智能(AI)智能审批
1. 信用卡背后的“黑科技”:智能风控自动审批
1.
例:平安银行信用卡从申请、填写资讯到发卡并即刻采用,只需要不到1分钟
1.
深度解读RPA(Robotic Process Automation)
(1)
RPA指的为何
1.
例:Gartner调查资料显示,2020年全球RPA市场达成15.8亿美元,执行层面,比2019年(14亿美元)增长11.9%。
(1)
RPA技艺的起源
(2)
RPA技艺在银行的主要运用情境
(3)
RPA的优势以及对于银行的意义
(4)
银行布局RPA的实践
(5)
当下RPA的局限以及未来展望
1.
信用卡审批全流程拆解
2.
信用卡风控贷前审查流程
1.
资讯采集、资讯验证、反欺诈、信用评核、授信
1.
信用卡审批智能化架构搭建
1.
例:中国工商银行建设全新信用卡审批智能督导系统,达成智能时代“人机协同”管家式服务,持续精进买方用卡环境
2.
一、
银行信用卡贷前审批的风控学识以及管控打法
1. 信用卡申请时申请人的三海量资料拆解
(1) 不变资料
(2) 限制性变化资料
(3) 变化资料
2. 信用卡审批时的多维度买方信用评核
(1) 性别、年龄、学历,婚姻状况
(2) 手机在网时长、常联系人
(3) 资产水平,收支水平
(4) 消费水平、消费时间、地域、业界特征
(5) 逾期记录,黑名单
1. 信用报告的引入
(1) 内部信用报告
(2) 外部信用报告
1. 人行信用报告,第三方信用报告、其他类信用报告
1. 一张看似简单的申请表并不简单
1.
例:浦发销冠从申请表内的申请资讯开展深度拆解潜在隐患
1. 风控打法精进的思路和常用抓手
(1) 精进思路
• 倚重贷后表现资料,服务于贷前贷中环节
• 拉升盈利是最终目的
• 拉升借助率,同时保持标的坏账率 or 保持标的借助率,同时降低坏账率
(1) 常用抓手:K-S曲线、Lift Chart,ROC曲线
A- S曲线
• 依据模型评分将买方排序,划分成若干个区间(区间划分越小,曲线越平滑)
• 依次计算每个区间内好、坏买方的比例
• 根据评分从低到高/从高到低,计算每个区间好、坏买方的累计占比
• 每个区间上好、坏买方累计占比的差值形成K-S曲线
• K-S曲线最高点的纵坐标值即为K-S统计量(K-S值),换个角度看,对应的横坐标位置即为cutoff点
1. Lift Chart
• 依据模型评分将买方排序,划分成若干个区间
• 依次计算每个区间买方的响应率、累计响应率
• 区间拉升指数 = 区间响应率 / 平均响应率
• 累计拉升指数 = 累计响应率 / 平均响应率( or 累计拉升指数 = 累计响应率 / 平均响应率 - 1)
1. ROC曲线
• 设置一个阈值,执行层面,作为区分好人、坏人的界限
• 先将阈值设置为评分的最大值,实操中,再依次减小,直至评分的最小值
• 基于不同的阈值设置,实操中,产生一系列不同的混淆矩阵和相应的sensitivity,specificity组合
• 以1-specificity为横坐标,sensitivity为纵坐标绘图,就一线经验说,画出ROC曲线
• ROC曲线下方的面积,具体来看,即为AUC值
• ROC曲线上,离左上角最近的点
1. 海量资料智能风控,护航高质量演进
1.
例:中信银行信用卡中心借助海量资料、机器研习、云计算等等智能技艺,引入多维新型资料充实买方隐患画像,全年共迭代精进全流程信贷隐患评分卡26张,有效拉升风控精准施策本领;借助机器研习算法达成了更为高效、精准的隐患决策本领新突破,达成交易金额挽损拉升20%
2.
一、
银行信用卡贷前欺诈手段和防控措施
1. 信用卡能给买方带来的九个主要功能和两大核心功能
2. 买方申请信用卡的核心诉求
3. 买方为何要开展虚假资讯进件申请
4. 常见的虚假资讯进件申请项
(1) 买方身份造假
1.
例:某房地产中介从业人员冒用多个身份开展多家银行信用卡申请操作
(1) 买方事务资讯造假
1. 事务单位、事务岗位、事务职位、事务年限、单位座机,年收入(含提供虚假银行流水)
2.
例:某买方在申请信用卡时提供提前制作好的假银行流水和机动车行驶证作为财力证明
1. 有效识别买方常见的的虚假申请
(1) 借助内外部征信报告开展基础资讯比对
(2) 借助互联网公开资讯比对开展核验
(3) 借助三大电信营运商的电话分布规律开展侧面核实
1.
例:浦发销冠队伍运用核查申请人提供的事务单位座机号段,识别虚假申请资讯,提前降低隐患发生率
2.
一、
课程收束
老师简介
Introduction to lecturers
弄懂更多
博闻智咨询|张光禄老师
适合谁听
各银行信用卡中心前中后台管人者、风控审批人员、资料拆解人员以及一切相关诉求者。建议同一家企业 3 人以上同来,课堂上直接改造本企业的实际问题——单人参加也能学到方法,但带不走可用的成果。
交付流程
课前:顾问访谈 2 位管理者,收集现状与问题清单,讲师据此调整案例。课中:讲授与演练各占一半,产出可直接用的工具与方案。课后:7 天内提交改进建议,30 天内一次线上答疑。
