数据赋能银行 信用卡数据赋能模型
本篇文章给大家谈谈信用卡数据赋能模型，以及数据赋能银行对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。办理pos机添加微信18127011016
信用评分模型是什么？分为哪些？
1、信用评分模型是什么？
信用评分模型是近年来兴起的一种为了保障银行和其他金融部门的金融安全而设立的一种关于人身金融权限的划定模型。该模型指根据客户的信用历史资料，利用一定的信用评分模型，得到不同等级的信用分数，根据客户的信用分数，来决定客户所可以持有的金额权限，从而保证还款等业务的安全性。而随着在现代社会和公司中，贷款，信用卡的作用日渐突出，信用评分模型的发展前景不可估量。
2、分为哪些？
（1）判别分析模型
判别分析法是对研究对象所属类别进行判别的一种统计分析方法。进行判别分析必须已知观测对象的分类和若干表明观测对象特征的变量值。判别分析就是要从中筛选出能提供较多信息变量并建立判别函数，使推导出的判别函数对观测样本分类时的错判率最小。这种方法的理论基础是样本由两个分布有显著差异的子样本组成，并且它们拥有共同的属性。它起源于1936年Fisher引进的线性判别函数，这个函数的目的是寻找一个变量的组合，把两个拥有一些共同特征的组区分开来。
判别分析方法的优点适用于二元或多元性目标变量，能够判断，区分个体应该属于多个不同小组中的哪一组。自身也存在不可避免的缺点:该模型假设前提是自变量的分布都是正态分布的而实践中的数据往往不是完全的正态分布，从而导致统计结果的不可靠性。
（2）决策树方法
决策树模型是对总体进行连续的分割，以预测一定目标变量的结果的统计技术。决策树构造的输入是一组带有类别标记的例子构造的结果是一棵二叉或多叉树。构造决策树的方法是采用自上而下的递归构造。在实际中为进行个人信用分析选取个人信用作为目标属性，其他属性作为独立变量。所有客户被划分为两类，即好客户的和坏客户，将客户信用状况转换为是否好客户”(值为1或0而后利用数据集合来生成一个完整的决策树。在生成的决策树中可以建立一个规则基。一个规则基包含一组规则每一条规则对应决策树的一条不同路径，这条路径代表它经过节点所表示的条件的一条链接。通过创立一个对原始祥本进行最佳分类判别的决策树，采用递归分割方法使期望误判损失达到最小。
决策树模型的优点:浅层的决策树视觉上非常直观，容易解释;对数据的结构和分布不需做任何假设:可以容易地转化成商业规则。它的缺点在干:深层的决策树视觉上和解释上都比较困难;决策树对样本量的需求比较大;决策树容易过分微调于样本数据而失去稳定性和抗震荡性。
（3）回归分析法
回归分析法是目前为止应用最为广泛的一种信用评分模型这其中以著名的logistic回归为代表。除此之外，线性回归分析、probit回归等方法亦属于此类。最早使用回归分析的Orgler他采用线性回归模型制定了一个类似于信用卡的评分卡，他的研究表明消费者行为特征比申请表资料更能够预测未来违约可能性的大小。同数学规划方法中一样假设已经通过一定的方法从样本变量中提取出了若干指标作为特征向量回归分析的思想就是将这些指标变量拟合成为一个可以预测申请者违约率的被解释变量自然就是违约率p回归分析中应用最广泛的模型当属线性回归模型它是对大量的数据点中表现出来的数量关系模拟出一条直线，回日分析的目标就是使目标变量值和实际的目标变量值之间的误差最小。因此最早将回归方法应用于信用评分研究的模型，就是简单的线性回归模型，目前基于logistic回归的信用评分系统应用最为普遍。
平安银行：上半年近90%发卡为AI智能审批
“打开平安口袋银行APP，申请新发行的平安银行美国运通耀红卡，从申请、填写信息到发卡并即刻使用，只需要不到1分钟。”这是来自旅行爱好者王小姐的申卡体验。
上述快速申请流程的实现，是平安的人工智能(AI)技术全面赋能信用卡业务的结果。AI已应用在平安所有的人民币信用卡发卡、运营上，该行近90%的信用卡发卡可通过AI智能发卡。发卡后可立即绑定支付宝等移动支付工具进行消费。
在新冠疫情影响下，信用卡线上化、智能化运营正在考验商业银行的信用卡业务，提前在技术领域深度布局的银行先发竞争优势逐渐凸显。
据2020年平安银行中报业绩报告显示，平安银行上半年新增发卡逾400万张，近90%是人工智能(AI)智能审批。
报告称，平安信用卡刷卡消费恢复速度大幅好于行业平均水平，3月以来，平安信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平。
新冠疫情期间人们减少外出甚至足不出户，引发社交和生活方式的急剧转变。提前通过金融 科技 改造信用卡业务流程的商业银行，适应互联网时代社交裂变、直播电商玩法的金融机构，抓住了这次疫情带来的“小风口”。
平安银行信用卡上半年业务迅速反弹的关键是“快速反应，积极布局线上化场景”。该行称，通过为用户提供申卡用卡、线上购物、生活缴费等全周期、多方位的线上化、综合化服务，全面保障了疫情期间客户各类生活需求。
“战略方向不变，但打法已经全面升级，建立数字银行、生态银行和平台银行。”中国平安集团总经理兼联席CEO、平安银行董事长谢永林在平安集团业绩发布会上表示，平安在综合金融和 科技 部门上有全面的、更大幅度的升级，像AI的坐席替代服务，相当多的产品线已经有90%的替代率。
AI智能审批近90%发卡
受新冠疫情影响，以往较为依赖“地推”发卡的银行信用卡，正提速向线上化、智能化转型。
8月25日，平安银行发布的财报数据显示，2020年上半年，该行新增发卡逾400万张，至417.53万张，近90%是人工智能(AI)智能审批。
具体来看，从存量看，上半年，平安银行信用卡流通卡量达到6148.01万张，较上年末增长1.9%;信用卡贷款余额5125.04亿元，较上年末下降5.2%。
信用卡线上化转型早已行之有年，各大银行、互联网公司都在发力线上发卡、运营，但线下推广仍是重要手段之一。新冠疫情突然袭来，金融机构全面转型互联网线上方式。线上运营如何精准识别客户、化解“反欺诈”和信用风险，考验各大银行信用卡中心的技术储备和快速响应速度。
此前，中国银行业协会发布的《中国银行业客服中心与远程银行发展报告2019》显示，2019年，客服中心与远程银行的智能技术综合使用率达到71%。语音机器人、文本机器人、人脸识别、声纹识别、智能质检等基于AI技术的数字化服务新形态，能有力推动客户服务的智能化发展。
平安银行自2016年发力“大零售”，信用卡业务与 汽车 金融、“新一贷”是该行零售金融“三大尖兵”。 科技 能力是信用卡业务超越同业的核心武器。2019年，平安继续加强AI和信用卡风控能力，当年新增发卡1430万张，近90%通过AI智能审批;零售统一反欺诈平台累计防堵欺诈攻击金额同比增长58.7%。
到2020年上半年，受疫情影响，信用卡消费金额有所下滑，平安银行快速反应，积极布局线上化场景，为用户提供申卡用卡、线上购物、生活缴费等全周期、多方位的线上化、综合化服务，全面保障疫情期间客户各类生活需求。
平安银行2020年中报显示，今年3月以来，信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平，上半年信用卡总交易金额16073.13亿元，达成去年同期水平的99.3%，信用卡商城交易量同比增长18.1%。
科技 全方位赋能信用卡
应对疫情影响，快速反应布局线上化场景，交易金额迅速恢复，依靠的是平安积累30余年的技术研发储备。
新冠疫情时期，各大银行信用卡中心发卡、服务转向线上。平安银行迅速反应，大力度优化AI智能语音技术，将其渗透到不同的服务场景。
谢永林在业绩发布会上表示，平安银行战略方向不变，但打法已经全面升级，建立数字银行、生态银行和平台银行，服务整合更深;同时，在综合金融和 科技 部门上，有全面的、更大幅度的升级。
他强调，平安在 科技 专利方面表现不俗，集团专利申请数增长接近22%;像AI的坐席替代服务，相当多的产品线已经有90%的替代率;AI客户经理触达常规客户数量增长400%;利用 科技 构建生态本身业务收入增长11%。
人工智能技术已经完全渗透应用到信用卡的各个业务流程，从而赋能信用卡业务。根据平安银行中报，2020年上半年，该行优化AI智能语音技术渗透到不同服务场景，其中智能语音月外呼规模已达1200万通，等同节约人工坐席约3000人的工作量。截至2020年6月末，AI客服中非人工服务占比达88.5%，较年初提升2.4个百分点。
此外，根据平安中报，该行升级智能预审平台，基于前沿算法，建立了客户信用、额度、综合授信等方面的模型，高效转化集团优质客户。此外，该行打造线上多媒体服务闭环体系，持续优化图文、音频多媒体等线上交互方式，并不断提升APP端在线客服的智能精准服务。
“非接触”式金融服务快速反应，使得平安银行零售业务逆势增长。截至2020年6月末，平安银行管理零售客户资产(AUM)2.32万亿元，较年初增长17.1%，零售客户数及“口袋银行”APP注册用户数均突破1亿户。
在业务系统方面，2020年上半年，平安银行信用卡新一代核心系统已成功实施首轮生产并行验证，预计今年底完成新老系统的完全替代。新核心系统基于平安银行PaaS开放式平台架构，具有高弹性、高扩展、高性能、高可用、高安全的互联网系统特性，可实现多层级账户体系、立体化额度管控、全科目资产证券化等全新业务应用。
零售金融新打法
平安银行的战略目标是打造“中国最卓越、全球领先的智能化零售银行”。零售业务转型的换挡升级，方法是“ 科技 引领、零售突破、对公做精”。
零售金融新模式，既要有AI的赋能和支持，从而实现批量的获客并服务客户，更需要”全渠道、全触点、全链路”式整合营销服务。简而言之，新零售下的商业银行，既要有传统银行的风控水平，更要契合互联网全域思维。
例如，直播带货是今年互联网运营新打法。8月8日，平安银行举办“平安信用卡88直播盛典”，平安集团总经理兼联席CEO、平安银行董事长谢永林，平安银行行长特别助理蔡新发，及明星迪丽热巴、林依轮亮相直播间，当晚直播间观看总量409万人次。
当晚，平安信用卡首席选卡官林依轮荐出“视频主题卡”“大白金卡”“好车主卡”3款王牌平安信用卡，分别指向上网冲浪、商务出行、车辆使用领域，通过不同消费场景的精细化构建以满足消费者在细分场景的需求。这是平安信用卡首次运用直播工具与消费者深度互动，也是首次通过直播方式向用户展示一张信用卡背后所构建的金融生态圈。
今年上半年，平安已与超100个知名品牌战略合作，开展“大牌来了”系列活动，与知名品牌联合发起近40场直播，打造直播电商新模式。
一张信用卡背后，平安既背靠集团的五大生态圈，又外接场景，通过开放银行将账户、产品、服务能力与第三方场景流量相结合。
对于前者，中国平安集团旗下有”金融服务、医疗 健康 、 汽车 服务、房产服务、智慧城市”五大生态圈。目前，平安好车主APP当月活跃用户数突破2700万;平安信用卡基于对车主需求洞察，将车主权益、交易服务和金融服务深度融合打造”平安好车主卡”，升级”加油88折”权益，为车主构建一站式车生态服务圈，截至上半年已发卡近50万张。
对于后者，平安选择深化策略联盟合作模式，打通集团内外优质资源，与去哪儿、国美、途虎养车、携程、肯德基等合作方深度跨界合作，对年轻客群发行”平安悦享”白金信用卡及”萌宠”主题信用卡，满足年轻群体个性化的用卡需求。今年8月，平安银行成为美国运通首批国内发卡合作伙伴之一，发行耀红卡、 Safari卡多种卡片，满足中高端用户群体需求。
难度更高的是社交营销裂变。今年上半年，平安银行信用卡通过MGM(客户介绍客户)模式发卡128.71万张，在新发卡量中占比为30.8%。优质内容可以促进用户的转发分享，提升客户的留存和价值转化，该行APP上半年阅读量达2.6亿次、分享量约2亿次。
从全国来看，信用卡上半年消费仍然乏力，但经过线上获客和运营，平安银行已经恢复到疫情前水平，并在快速增长。
平安银行中报数据显示，2020年3月以来，平安银行信用卡日消费金额已恢复至疫情前水平，上半年信用卡总交易金额16,073.13亿元，达成去年同期水平的99.3%，信用卡商城交易量同比增长18.1%。（一鸣）
根据凯恩斯的IS—LM模型,解释信用卡的使用在短期和长期中对产出,利率,就业和价格的影响?
个人认为要很好的分析这个问题会有很多方面不同的看法
个人来说；
短期
信用卡的出现，导致居民消费倾向增加，贝塔变大，又IS曲线公式，r=(a+e)/d-(1-b)y/d，可以看出，b变大，也就是斜率变小，此时如果在LM不变的情况下，居民消费增加，其实挤出效应来说还是比原来要多的，也就是同样的消费增加，如果边际消费倾向增加，会引起国民收入增加的较少，但是利率也增加的较少，所以个人认为，在边际消费倾向会有争议，也就是IS斜率是否会变的问题，但是短期来说消费的增加导致IS右移应该是没有争议的，IS右移导致的利率上升，就业率因总需求增加而增加就业。
但是价格方面的讨论又会存在争议，例如凯恩斯所说的大萧条时期，总需求的增加价格是不会变的，这又会涉及到AD-AS模型来讨论价格的问题，此时供给曲线的3种形态决定了价格的变化趋势。
长期
长期来说，个人认为也不太好说，因为又涉及不同理论不同看法的问题；
例如，若以人一生的总需求是一定量时，信用卡的出现不会改变需求。若人一生会因信用卡的出现而消费增加，那IS曲线长期来说还是右移，利率增加等等，其他的就业，价格方面同理上述说明，不同 理论有不同结果。
希望满意。
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
数据挖掘技术在信用卡业务中的应用案例
信用卡业务具有透支笔数巨大、单笔金额小的特点，这使得数据挖掘技术在信用卡业务中的应用成为必然。国外信用卡发卡机构已经广泛应用数据挖掘技术促进信用卡业务的发展，实现全面的绩效管理。我国自1985年发行第一张信用卡以来，信用卡业务得到了长足的发展，积累了巨量的数据，数据挖掘在信用卡业务中的重要性日益显现。
一、数据挖掘技术在信用卡业务中的应用数据挖掘技术在信用卡业务中的应用主要有分析型客户关系管理、风险管理和运营管理。
1.分析型CRM
分析型CRM应用包括市场细分、客户获取、交叉销售和客户流失。信用卡分析人员搜集和处理大量数据，对这些数据进行分析，发现其数据模式及特征，分析某个客户群体的特性、消费习惯、消费倾向和消费需求，进而推断出相应消费群体下一步的消费行为，然后以此为基础，对所识别出来的消费群体进行特定产品的主动营销。这与传统的不区分消费者对象特征的大规模营销手段相比，大大节省了营销成本，提高了营销效果，从而能为银行带来更多的利润。对客户采用何种营销方式是根据响应模型预测得出的客户购买概率做出的，对响应概率高的客户采用更为主动、人性化的营销方式，如电话营销、上门营销；对响应概率较低的客户可选用成本较低的电子邮件和信件营销方式。除获取新客户外，维护已有优质客户的忠诚度也很重要，因为留住一个原有客户的成本要远远低于开发一个新客户的成本。在客户关系管理中，通过数据挖掘技术，找到流失客户的特征，并发现其流失规律，就可以在那些具有相似特征的持卡人还未流失之前，对其进行有针对性的弥补，使得优质客户能为银行持续创造价值。
2.风险管理
数据挖掘在信用卡业务中的另一个重要应用就是风险管理。在风险管理中运用数据挖掘技术可建立各类信用评分模型。模型类型主要有三种：申请信用卡评分卡、行为信用评分卡和催收信用评分卡，分别为信用卡业务提供事前、事中、和事后的信用风险控制。
申请评分模型专门用于对新申请客户的信用评估，它应用于信用卡征信审核阶段，通过申请人填写的有关个人信息，即可有效、快速地辨别和划分客户质量，决定是否审批通过并对审批通过的申请人核定初始信用额度，帮助发卡行从源头上控制风险。申请评分模型不依赖于人们的主观判断或经验，有利于发卡行推行统一规范的授信政策。行为评分模型是针对已有持卡人，通过对持卡客户的行为进行监控和预测，从而评估持卡客户的信用风险，并根据模型结果，智能化地决定是否调整客户信用额度，在授权时决定是否授权通过，到期换卡时是否进行续卡操作，对可能出现的使其提前进行预警。催收评分模型是申请评分模型和行为评分模型的补充，是在持卡人产生了逾期或坏账的情况下建立的。催收评分卡被用于预测和评估对某一笔坏账所采取措施的有效性，诸如客户对警告信件反应的可能性。这样，发卡行就可以根据模型的预测，对不同程度的逾期客户采取相应措施进行处理。以上三种评分模型在建立时，所利用的数据主要是人口统计学数据和行为数据。人口统计学数据包括年龄、性别、婚姻状况、教育背景、家庭成员特点、住房情况、职业、职称、收入状况等。行为数据包括持卡人在过去使用信用卡的表现信息，如使用频率、金额、还款情况等。由此可见，数据挖掘技术的使用，可以使银行有效地建立起事前、事中到事后的信用风险控制体系。
3.运营管理
虽然数据挖掘在信用卡运营管理领域的应用不是最重要的，但它已为国外多家发卡公司在提高生产效率、优化流程、预测资金和服务需求、提供服务次序等问题的分析上取得了较大成绩。
二、常用的数据挖掘方法
上述数据挖掘技术在信用卡领域的应用中，有很多工具可用于开发预测和描述模型。有些用统计方法，如线性回归和逻辑回归；有些有非统计或混合方法，如神经网络、遗传算法、决策树及回归树。这里仅讨论几种常见的典型方法。
1.线性回归
简单线性回归分析是量化两个连续变量之间关系的一种统计技术。这两个变量分别是因变量(预测变量)。使用这一方法，可以发现一条穿过数据的线，线上的点使对应数据点的方差最小。为市场营销、风险和客户关系管理建立模型时，通常有多个自变量，用多个独立自变量来预测一个连续变量称为多元线性回归，用线性回归方法建立的模型通常具有鲁棒性。
2.逻辑回归
逻辑回归是使用最广泛的建模技术，与线性回归很相似。两者的主要区别在于逻辑回归的因变量(想预测变量)不是连续的，而是离散的或者类型变量。如申请评分模型可运用逻辑回归方法，选取关键变量确定回归系数。以申请者的关键变量x1,x2,…xm为自变量，以y=[1 申请者是坏客户；0 申请者是好客户，为因变量，则对于二分类因变量，一般假设客户变坏的概率为 p(y=1)=eβ0 β1×1 … βmxm/1 eβ0 β1×1 … βmxm式中，β0，β1…，βm是常数，即1n(p/1-p)=β0 β1×1 … βmxm
3.神经网络
神经网络处理和回归处理大不相同，它不依照任何概率分布，而是模仿人脑功能，可以认为它是从每一次经验中提取并学习信息。神经网络系统由一系列类似于人脑神经元一样的节点组成，这些节点通过网络彼此互连。如果有数据输入，它们便可以进行确定数据模式的工作。神经网络由相互连接的输入层、中间层(或隐藏层)、输出层组成。中间层由多个节点组成，完成大部分网络工作。输出层输出数据分析的执行结果。
4.遗传算法
与神经元网络类似，遗传算法也不遵循任何概率分布，是源自“适者生存”的进化过程。它首先将问题的可能解按某种形式进行编码，编码后的解称为染色体。随机选取n个染色体作为初始种群，再根据预定的评价函数对每个染色体计算适应值，性能较好的染色体有较高的适应值。选择适应值较高的染色体进行复制，并通过遗传算子产生一群新的更适应环境的染色体，形成新的种群，直至最后收敛到一个最适应环境的个体，得到问题的最优化解。
5.决策树
决策树的目标是逐步将数据分类到不同的组或分支中，在因变量的值上建立最强划分。由于分类规则比较直观，所以易于理解。图1为客户响应的决策树，从中很容易识别出响应率最高的组。
三、实例分析
以下以逻辑回归方法建立信用卡申请评分模型为例，说明数据挖掘技术在信用卡业务中的应用。申请评分模型设计可分为7个基本步骤。
1.定义好客户和坏客户的标准
好客户和坏客户的标准根据适合管理的需要定义。按照国外的经验，建立一个预测客户好坏的风险模型所需的好、坏样本至少各要有1000个左右。为了规避风险，同时考虑到信用卡市场初期，银行的效益来源主要是销售商的佣金、信用卡利息、手续费收入和资金的运作利差。因此，一般银行把降低客户的逾期率作为一个主要的管理目标。比如，将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将坏客户定义为出现过逾期60天以上的客户；将好客户定义为没有30天以上逾期且当前没有逾期的客户。
一般来讲，在同一样本空间内，好客户的数量要远远大于坏客户的数量。为了保证模型具有较高的识别坏客户的能力，取好、坏客户样本数比率为1：1。
2.确定样本空间
样本空间的确定要考虑样本是否具有代表性。一个客户是好客户，表明持卡人在一段观察期内用卡表现良好；而一个客户只要出现过“坏”的记录，就把他认定为坏客户。所以，一般好客户的观察期要比坏客户长一些、好、坏客户可以选择在不同的时间段，即不同的样本空间内。比如，好客户的样本空间为2003年11月-2003年12月的申请人，坏客户的样本空间为2003年11月-2004年5月的申请人，这样既能保证好客户的表现期较长，又能保证有足够数量的坏客户样本。当然，抽样的好、坏客户都应具有代表性。
3.数据来源
在美国，有统一的信用局对个人信用进行评分，通常被称为“FICO评分”。美国的银行、信用卡公司和金融机构在对客户进行信用风险分析时，可以利用信用局对个人的数据报告。在我国，由于征信系统还不完善，建模数据主要来自申请表。随着我国全国性征信系统的逐步完善，未来建模的一部分数据可以从征信机构收集到。
4.数据整理
大量取样的数据要真正最后进入模型，必须经过数据整理。在数据处理时应注意检查数据的逻辑性、区分“数据缺失”和“0”、根据逻辑推断某些值、寻找反常数据、评估是否真实。可以通过求最小值、最大值和平均值的方法，初步验证抽样数据是否随机、是否具有代表性。
5.变量选择
变量选择要同时具有数学统计的正确性和信用卡实际业务的解释力。Logistic回归方法是尽可能准确找到能够预测因变量的自变量，并给予各自变量一定权重。若自变量数量太少，拟合的效果不好，不能很好地预测因变量的情况；若自变量太多，会形成过分拟合，预测因变量的效果同样不好。所以应减少一些自变量，如用虚拟变量表示不能量化的变量、用单变量和决策树分析筛选变量。与因变量相关性差不多的自变量可以归为一类，如地区对客户变坏概率的影响，假设广东和福建两省对坏客户的相关性分别为-0.381和-0.380，可将这两个地区归为一类，另外，可以根据申请表上的信息构造一些自变量，比如结合申请表上“婚姻状况”和“抚养子女”，根据经验和常识结合这两个字段，构造新变量“已婚有子女”，进入模型分析这个变量是不真正具有统计预测性。
6.模型建立
借助SAS9软件，用逐步回归法对变量进行筛选。这里设计了一种算法，分为6个步骤。
步骤1：求得多变量相关矩阵(若是虚拟变量，则＞0.5属于比较相关；若是一般变量，则＞0.7-0.8属于比较相关)。
步骤2：旋转主成分分析(一般变量要求＞0.8属于比较相关；虚拟变量要求＞0.6-0.7属于比较相关)。
步骤3：在第一主成分和第二主成分分别找出15个变量，共30个变量。
步骤4：计算所有30个变量对好/坏的相关性，找出相关性大的变量加入步骤3得出的变量。
步骤5：计算VIF。若VIF数值比较大，查看步骤1中的相关矩阵，并分别分析这两个变量对模型的作用，剔除相关性较小的一个。
步骤6：循环步骤4和步骤5，直到找到所有变量，且达到多变量相关矩阵相关性很而单个变量对模型贡献作用大。
7.模型验证
在收集数据时，把所有整理好的数据分为用于建立模型的建模样本和用于模型验证的对照样本。对照样本用于对模型总体预测性、稳定性进行验证。申请评分模型的模型检验指标包括K-S值、ROC、AR等指标。虽然受到数据不干净等客观因素的影响，本例申请评分模型的K-S值已经超过0.4，达到了可以使用的水平。
四、数据挖掘在国内信用卡市场的发展前景
在国外，信用卡业务信息化程度较高，数据库中保留了大量的数量资源，运用数据技术建立的各类模型在信用卡业务中的实施非常成功。目前国内信用卡发卡银行首先利用数据挖掘建立申请评分模型，作为在信用卡业务中应用的第一步，不少发卡银行已经用自己的历史数据建立了客户化的申请评分模型。总体而言，数据挖掘在我国信用卡业务中的应用处于数据质量问题，难于构建业务模型。
随着国内各家发卡银行已经建立或着手建立数据仓库，将不同操作源的数据存放到一个集中的环境中，并且进行适当的清洗和转换。这为数据挖掘提供了一个很好的操作平台，将给数据挖掘带来各种便利和功能。人民银行的个人征信系统也已上线，在全国范围内形成了个人信用数据的集中。在内部环境和外部环境不断改善的基础上，数据挖掘技术在信用卡业务中将具有越来越广阔的应用前景。
信用卡大数据是什么？
大数据征信是利用数据分析和模型进行风险评估，依据评估分数，预测还款人的还款能力、还款意愿、以及欺诈风险。在金融风控领域，大数据指的是全量数据和用户行为数据。目前使用的是围绕客户周围的与客户信用情况高度相关的数据，利用数据实施科学风控。
1、大数据征信模型可以使信用评价更精准：大数据征信模型将海量数据纳入征信体系，并以多个信用模型进行多角度分析。
以美国互联网金融公司ZestFinance为例，它的模型基本会处理3500个数据项，提取近70000个变量，利用身份验证模型、欺诈模型、还款能力模型等十余个模型进行分析，使评价结果更加全面准确，是模型评估性能大大提高。
2、大数据征信能纳入更为多样性的行为数据：大数据时代，每个相关机构都在最大程度上设法获取行为主体的数据信息，使数据在最大程度上覆盖广泛、实时鲜活。
3、大数据征信带来了更为时效性的评判标准：传统风控的另外一个缺点是缺乏实效性数据的输入，其风控模型反映的往往是滞后数据的结果。利用滞后数据的评估结果来管理信用风险，本身产生的结构性风险就较大。
大数据的数据采集和计算能力，可以帮助企业建立实时的风险管理视图。借助于全面多纬度的数据、自我学习能力的风控模型、实时计算结果，企业可以提升量化风险评估能力。
信用卡近期降额、封卡频频再现，光大信用卡15万直降1.5万
近日，光大银行信用卡也开始对持卡人进行大面积风控，并对相关持卡人采取降额，甚至封卡的操作。
从卡友们的反馈情况来看，本次降额约从3月18日开始，有些卡友被对半降额，有些卡友从15万直接降至1.5万，有些卡友直接被封卡
直至今日，风控仍在继续。
为什么会被降额封卡？这是大家最关心的问题。
纵观被风控的大部分人，几乎都有以下几个“通病”，这几项“通病”便是导致此次降额封卡的主要原因：
1、信用卡、小贷逾期：小贷逾期是最“致命”的原因，此次光大贷后管理接入征信发现有小贷逾期的卡友大多数都被直接降额，但也有小部分未被“命中”。
2、长期最低还款、空卡、代还：通过观察发现，此类卡友也是本次光大降额严打的“主力人群”。事实上，分期确实有利于额度的提升，但长期以往便会被银行认为是“缺钱的标志”，虽然这是几乎人尽皆知的道理，但显然，光大这次出手就是打算“稳、准、狠”。
3、负债高：没有小贷逾期，也没有长期空卡代还等问题，确仍然“中招”的朋友，可以回顾一下自己的负债是否处于过高的状态，这也是“机器选择”带来的结果。
事实上，此次光大银行系统的突然风控并不是毫无预兆。
据公开资料，2021年，光大银行以金融 科技 赋能风险管理，引入人工智能和大数据技术来强化风险监测、预警及应对能力。通过机器学习和数据深度挖掘等技术为发力点，优化审批、监测、预警、催收等功能，覆盖贷前、贷中和贷后贷款审批全流程。
另外，光大银行智能风控体系还接入了政府、场景和第三方征信等行外各类数据，实现了电商、社交、出行、教育和医疗等多类消费场景的金融化和互联网化数据接入。
通过人工智能和大数据创新，光大银行在欺诈检测、风险评估、用户画像和预警催收等多个风控环节都有针对性地应用。
早在2019年，光大银行就以“构建数据能力、深挖数据价值、赋能业务转型”为目标，提出“四五六七”全面构建大数据体系，从数据治理、平台支撑、场景应用、敏捷交付四个维度全面提升大数据管理和运用能力，实现从“BI数据可视化呈现”到“AI建模分析”的全方位数据能力提升，加快银行数字化转型。
2020年末，光大银行自主打造的智能风控引擎已经对接网贷、个贷、信用卡、普惠智能运营及金融开放平台、集团消金等行内外系统，覆盖B端、C端多个业务场景，提供智能化、自动化的全生命周期风控模型管理能力。
降额封卡固然受到大批关注，但细心发现，同时也有不少持卡人非但没有降额，反而成功提额。
在有“刚性”问题的基础上，持卡人的资质、消费情况、用卡状态、征信查询等综合评分才是银行对于持卡人的长期判断，因此，也并非一次降额就等于“判了死刑”。
智能风控时代的到来，即将替代传统风控模式。
未来，在不断加大力度的监管政策下，在持续新增的金融 科技 人才背后，银行对于系统智能判断出的优质持卡人会越来越“宽松”，而对于系统判断出的低分持卡人则会越来越“加紧”
信用卡违规使用，轻则影响个人征信记录，重则可能会导致违法犯罪 需要承担法律责任，恶意透支行为有可能需要承担刑事责任。理性消费、适度透支！
你是否中招了呢？信用卡要用好、额度要提高也是门学问，怎么不被银行降额？怎么利用好信用卡的透支额度？
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关于信用卡数据赋能模型和数据赋能银行的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。办理pos机添加微信18127011016
