盘点2017年信用卡行业的公开信息可以发现，各商业银行信用卡中心(以下简称“信用卡中心”)积极提升自身的大数据技术及应用能力，将大数据应用到银行前中后台的诸多领域，尤其在网络发卡获客、消费信贷等核心业务，以及基于大数据的智慧服务和智能化风控等重要环节，形成了丰富的应用实践成果，开启了我国信用卡行业的大数据时代。

　　着力提升大数据技术应用能力

　　面对金融科技发展和客户需求转变，金融科技创新已经成为推动包括信用卡在内的银行业务升级的重要抓手。信用卡中心积极通过自建团队研发、外部创新合作、建立创新实验室等方式，着力提升自身的大数据技术和应用能力。

　　一是加强内部建设，夯实大数据能力基础。工商银行建立了“七大创新实验室”，深入布局、应用大数据、生物识别、人工智能、云计算、区块链、物联网等新兴技术，在大数据方面建立了全行统一的数据仓库和集团信息库两大数据基础平台，组建了一支2000余人的数据分析师队伍。招商银行将每年税前利润的1%投入金融科技，并成立了金融科技委员会，对标互联网企业，重点研发移动技术、云计算、大数据、人工智能等。平安银行提出要成为“更懂您的智能银行”，着力提升大数据应用和账户能力，打造零售银行服务体系。民生银行在大数据领域构建了多个智能分析应用系统，有效地促进了客户营销、产品创新、绩效考核等工作。

　　二是通过外部创新合作，提升大数据能力水平。农业银行与百度于2017年6月达成战略合作，借助百度在大数据、人工智能、云计算等方面的技术优势，打造智能化银行。交通银行与苏宁控股、苏宁金融服务于8月签订《智慧金融战略合作协议》，决定共同设立“交行-苏宁智慧金融研究院”，开展云计算、数据处理技术、人工智能、VR/AR等前沿基础性科技以及智能商务、智能交互等跨界合作研究。广发银行在大数据领域与中国联通、华为等公司合作，在建立大数据能力的同时，也在客户精准营销、风险控制等方面取得了良好成效。上海银行和携程建立了风险大数据实验室，将上海银行的金融属性数据和携程的用户线上交易行为数据进行匹配和风险建模，开展联防联控，防范身份冒用、虚假申请、商户套现等欺诈手段。

　　利用大数据加速网络发卡获客

　　随着互联网、移动互联网的发展，网络渠道发卡已经成为举足轻重的信用卡发卡获客渠道，其对一些信用卡中心的发卡贡献占比超过50%。2017年，信用卡中心积极利用大数据技术开展发卡服务创新和发卡渠道建设，大大提升了信用卡申请速度和客户体验。

　　一是积极开展以大数据和互联网技术为基础的发卡服务和流程创新。交通银行于4月推出以“秒级服务”为特征的手机信用卡，客户经过销售人员亲核亲访亲签后，在交通银行“e办卡”终端上提交申请。手机信用卡最短2秒即可完成审批，最长只需3分钟即可实现核发。卡片核发后，客户只需使用手机登录交通银行“买单吧”APP，2步即可完成手机信用卡的开通。建设银行推出了“e秒办卡”的极速办卡服务，优质客户可以通过建设银行网银、手机银行即时申办虚拟信用卡并立即使用，满足客户“即申即办即用”的需求。

　　二是与具有流量和技术优势的互联网金融科技公司跨界合作，实现大数据网络发卡。工商银行信用卡中心分别于7月和9月和挖财、暴风金融合作，合作方在APP和官网开设工商银行信用卡专栏，除了提供快速办卡功能之外，还开展了基于大数据的个性化推荐。浦发银行正在尝试与阿里巴巴、美团点评网合作大数据授信办卡，符合条件的客户将可以在合作方APP上申请信用卡。光大银行、中国银联携手今日头条于3月发布联名信用卡，光大信用卡与今日头条借助双方大数据算法引擎为客户在准入环节提供更前瞻、更全面的兴趣识别和精准推荐，同时打通了双方的用户体系，为客户提供更多便捷的服务体验和权益。

　　应用大数据助力信用卡消费信贷

　　消费信贷业务是实现信用卡业务利润的关键环节。大数据技术有助于精准把握客户的消费信贷需求，完善不同类型用户的风险定价。2017年，一些信用卡中心开始将大数据技术应用于消费信贷业务并形成了自己的体系。

　　招商银行于9月基于“掌上生活”APP推出了智能消费金融引擎——e智贷，该引擎主要基于大数据的深度应用以及实时金融决策平台的支持，基于多年的用户路径及行为数据，通过海量的云端计算，对用户进行精准画像和行为预判，同时将大数据与用户需求进行连接，从而迅速判断用户可申请的消费金融额度，捕捉用户潜在的消费金融需求。

　　中信银行信用卡中心开发的“基于客户行为学习的交互式智配信贷管理体系”利用大数据理论，建立内部行为学习生态圈，为客户提供精细化、及时性的信贷管理服务;同时将内部学习成果进行前向投射，定位具备优质客户集群属性特征的新客户，提升获客精准度。

　　浦发银行信用卡中心运用大数据分析模型与升级核心系统，对不同类型客户进行精准归类，拓展个性化、差异化的业务创新，实现客户结构的持续优化;通过贷款等级划分优化信贷结构，完善不同类型用户的精准风险定价，在提升业务收入的同时有效控制风险。

　　建设银行运用大数据技术，预先对符合条件的客户授予龙卡信用卡“分期通”额度。获得预授信的客户，无论是否持有建设银行信用卡，仅需填写申请表并提供身份证件，即可快速申请办理“分期通”。

　　开展大数据客户分析，提供智慧服务

　　2017年，多家信用卡中心通过分析客户的各类数据形成客户画像，推广数据挖掘成果应用，为客户提供更加贴心、人性化、周到、精准的智慧服务。

　　一是深入分析客户的各类数据并形成客户画像，奠定智慧服务的基础。广发银行推出的“客户Face Time——大数据时代客户标签画像”可以根据客户的历史行为为其画像，建立客户服务专属标签群，并将客户标签以行业首创的“九宫格”界面形式传输到客户服务系统前端，确保客服代表可以即时、全面地掌握用户特征和用户潜在需求，完成精准服务和差异化服务。浦发信用卡中心引入大数据分析等技术，通过对“年轻一族”客群的消费数据、浏览记录、购买路径等进行挖掘、追踪、分析，构建“年轻一族”360度的全景视图，及时掌握他们最新的生活潮流和关注热点。

　　二是在卡片申请、账单、调额、个性化解决方案等方面提供智慧服务。在卡片申请方面，平安银行上线了分段式智能申请流程，为客户提供个性化的申请流程——部分优质客户只需填写4项基本内容就可以提交申请并快速获得审批结果;对于被系统判断可能存在一定风险的申请客户，则需要填写相对多一些的申请信息。在账单服务方面，交通银行信用卡中心于2017年1月发布了2016年度账单，通过客户性别年龄、兴趣爱好、消费需求、购买习惯等数据对用户画像进行全景式分析，推出了个人年度账单和全民账单。其中，个人年度账单将数据分析结果与消费信贷、额度等消费者关心的信用卡权益进行关联，更精准地提供“现金分期”、“好享贷”、“最红星期五”等服务及优惠。在调额服务方面，广发银行信用卡中心将互动的概念引入信用卡调额业务，推出互动式调额产品——额度红包，实时追踪客户用卡情况和额度需求，并借助移动社交平台以额度红包等形式与客户互动，主动将信用额度给予真正有需求的人群。在个性化解决方案方面，工商银行成立了信用卡外呼营销中心，运用大数据、人工智能等技术，准确预测客户行为偏好，甄别真实的办卡和消费意愿，主动为客户提供一揽子信用卡服务解决方案和个性化服务。

　　结合大数据构建智能化风控体系

　　大数据技术改变了银行信息获取、分析与运用的方式，为信用卡的风险管理提供了新思路。各信用卡中心纷纷通过大数据技术与传统风控模型的结合，构建并完善智能化风控体系。

　　平安银行信用卡中心基于大数据技术自主研发了智能反欺诈系统。该系统通过亿级的海量金融数据，建立了用户行为画像、大数据侦测模型，全天候地实时反欺诈监控，每次系统决策均在200毫秒内完成响应，可有效防堵欺诈盗刷交易，确保被盗刷的用户资金“零损失”。

　　招商银行信用卡中心打造了基于移动互联生态的智慧风控体系。基于支付、行为、场景等数据和模型算法，该系统可以实时判断客户在办理消费金融产品时的风险并给出相应的安控策略，以保障客户账户安全。

　　广发银行信用卡中心开发出“实时风控-首笔反欺诈模型”，通过线上部署、借助“AI机器学习”以毫秒级速度7×24小时监控客户的每笔交易，实时拦截欺诈交易;同时，以成熟的数据分析系统分析不同场景下的催收策略，不断提升CCS系统对广发银行信用卡客户的“了解”程度，破解催收领域客户体验不佳的行业痛点。

　　总体来看，2017年，我国信用卡行业整体进入了大数据时代。大数据技术已经得到了全行业的高度重视，在多个领域得到应用并形成了丰富的实践成果。未来，信用卡行业的大数据应用还将进一步得到深化，为行业转型升级注入更强大的动力。

　　但是从目前来看，信用卡行业大数据应用在一些方面还需要进一步加强。一是大数据基础工作有待进一步加强，尤其是在信用卡中心与总行其他部门和业务条线的数据整合、外部大数据的引入和整合、非结构化数据应用等方面，需要进一步强化、细化数据基础工作。二是大数据的硬件和软件系统建设有待进一步加强。大数据系统需要的软硬件投入很大，既懂业务又懂大数据技术的复合型人才相对缺乏，大型信用卡中心可以考虑自建系统，而中小型信用卡中心则需要采用合作、外包等方式灵活地构建和管理自己的大数据能力。三是信用卡行业的大数据生态系统有待进一步完善。目前，许多银行的信用卡用户数量已经达到千万甚至上亿级，有的已经在客户画像、营销、定价、风控等方面形成了解决方案。如果各信用卡中心能够有效输出并共享这些解决方案和大数据能力，加强与互联网金融科技等专业公司的技术合作，无疑将对我国信用卡行业国际竞争力的提升带来更加积极的影响。

    （作者：交通银行太平洋信用卡中心战略规划高级经理 季 成）