在数字化浪潮席卷全球的今天，银行信用卡业务正面临着前所未有的风险挑战。为了有效应对这些挑战，越来越多的银行开始寻求与科技企业的深度合作。其中，同盾科技凭借其领先的技术实力和丰富的行业经验，成功地为众多银行信用卡业务赋能，构建了四维风控能力体系。
狠抓欺诈防控难点，搭建信用卡四维风控能力体系
同盾科技阅微认为要做好信用卡的精细化风控，建立信用卡场景全生命周期风险管理至关重要，其中包括产品设计、风险偏好、标的批核、授信管理、风险处置、产品优化这一全流程的规划与设计。在此过程中，发卡银行需平衡好业务发展与风险管理的关系，同时可参考行业优秀的风控实施案例，引入专业的风控技术与外部数据。
1. 顶层设计维度
一要完善信用卡现有政策制度体系，契合信用卡业务发展，梳理信用卡业务风险管理相关政策制度，旨在保证信用卡风控管理意图得到有效的贯彻和实施。二是实现集中管控、专业分工、适度分离三位一体，构建岗责管控体系，建议实现信用卡业务风险管理政策层面由同一部门牵头管理，根据贷前、贷中、贷后环节遵循部门设置适度分离，规避执行过程中的操作风险；对于特殊的对接资产或特别的信用卡风险管理环节，建议设立专门的团队及岗位，实现专业化管理，提升信用卡精细化管理能力和效率。三是结合实际需要，合理规划风控团队及其职责，可设置反欺诈团队、评分建模团队、业务分析团队、信息管理团队。四是制定信用卡全生命周期风险管理流程的设计原则，以决策驱动流程。
2. 风控环节维度
建立贯穿反欺诈、贷前准入、客户授信/用信、贷后管理的信用卡全流程风控体系。
在反欺诈流程设计上，要将目前反欺诈策略中的硬性规则前置，提升客户体验；对于反欺诈策略的高风险客户并不直接拒绝，而是通过回捞模型流转至人工审核；反欺诈规则与模型配合使用，可以将原来规则推出的中风险客群划分得更精准，减少人工介入；经过反欺诈模型判别后需要人工审核的再进入免照会模型，进一步释放人工，整体上通过欺诈调查进行模型的迭代优化，逐步减少电核的工作量，最终实现信用卡全流程反欺诈的全自动化。
在贷前准入环节，要综合考量数据成本与风险防范需求，构建漏斗式准入策略体系，可根据各规则成本、重要性等进行综合评估，结合产品设计和落地可行性等设置合理决策流。准入策略体系建议包含准入策略及行业规则、人行规则、反欺诈规则、第三方数据规则、评分模型、额度策略、电调及人工审核。
在客户授信/用信环节，一是要从模型策略入手，建立动态的产品及风险定价策略；二是要关注多环节反欺诈工作，了解涉及多个环节的常用欺诈手段，包括签约绑卡时的身份盗用、伪造激活，登录注册时的拖库撞库、伪冒登录，营销活动时的积分套利、薅羊毛，交易支付时的电信诈骗、虚假交易，商户收单时的养卡套现、刷单洗钱。同时，要搭建贷中风险预警体系，化解存量客户风险，完整的信用卡预警管理体系应包含预警架构、预警管理工具、预警结果处置、MIS监控、预警业务管理与组织架构五个功能模块。
在贷后管理环节，要持续扫描持卡人账单的新增风险，强化贷后监测及预警；搭建贷后催收体系，提升催收回款效率；预警建立分级处置机制，精准、提前发现逾期风险，从而采取提高监控频次、冻结额度、降低额度、调整利率、提前介入催收等措施。
3. 基础支持维度
依托决策引擎、指标平台、模型平台、知识图谱平台等系统软件，构建风险决策智能通用平台能力，贯穿数据收集、治理到模型训练、自动化决策再到模型自动调优等环节，在反欺诈、营销、运营等场景中不断迭代提升信用卡风险决策能力。
特别需要关注的是，引入知识图谱全程覆盖信用卡风控场景，通过关联网络分析挖掘技术挖掘潜在风险信息，可为信用卡贷前、贷中、贷后环节提供决策、监控及线索等方面的有力支持。贷前环节，提供关联风险指标入参规则及模型，提升贷前风控识别效率；贷中环节，可挖掘欺诈团伙，发现异常关联，进行风险分值输出及预警；贷后环节，实现案件可视化回溯及风险特征发现，提供贷后催收线索挖掘能力。
4. 数据支持维度
银行可加强内外部合作，包括与行内其他部门、银联及电信运营商等合作，汇集除卡账客及交易流水以外的数据资产，打通数据孤岛，建立数据管理平台，通过数据清洗、加工衍生后补充风险标签库，加强信用卡反诈模型对于跨条线数据的应用。
通过引入同盾科技的四维风控能力体系，银行信用卡业务在风险识别、评估、监控和处置方面实现了全面提升，有效降低了业务风险，提高了运营效率。未来，随着金融科技的不断发展，同盾科技将继续深化与银行业的合作，共同探索更多创新的风控手段和技术应用，为银行业的持续健康发展贡献更多力量。
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