本文摘要：隨著信用卡業務的快速發展，其風險也在逐步暴露。同時，信用卡行業市場競爭日趨白熱化，信用卡經營模式從跑馬圈地式拓展客戶轉向綜合運營能力的較量。經營模式的轉型使得信用卡發卡機構在貸前階段急需利用金融科技手段提升市場競爭力，在風險控制前提下提高
隨著信用卡業務的快速發展，其風險也在逐步暴露。同時，信用卡行業市場競爭日趨白熱化，信用卡經營模式從跑馬圈地式拓展客戶轉向綜合運營能力的較量。經營模式的轉型使得信用卡發卡機構在貸前階段急需利用金融科技手段提升市場競爭力，在風險控制前提下提高審批效率。
2019年，人民銀行發布的《金融科技(FinTech)發展規劃(2019-2021年)》明確指出，到2021年，實現金融與科技深度融合、協調發展，明顯增強人民群眾對數字化、網絡化、智能化金融產品和服務的滿意度。該規劃為金融科技的場景化應用指明了方向，信用卡作為標準化的消費信貸產品，利用金融科技實現貸前審批自動化、控制準入風險、提高審批效率，從而成為人民滿意的產品，是新時代的必然發展趨勢。貸前審批作為風險防控的首要關口備受發卡機構關注，同時，大數據、云計算、區塊鏈、人工智能等金融科技的蓬勃發展與推廣使用為商業銀行信用卡業務轉型提供技術動能。
一、商業銀行信用卡審批發展歷程
信用卡以持卡人信用為憑證進行額度授信，持卡人可以在信用額度內先消費后還款。有別于借記卡，信用卡對持卡人的信用狀況具有較高的要求。從1985年中國銀行發行第一張標準信用卡開始，信用卡審批就應時而生。信用卡發展歷經30多年，審批業務操作流程也逐步成熟，完整的標準化審批流程大致包括信息記錄、信用審查、欺詐調查、綜合審批、額度授信等環節。
隨著行業發展和技術變革，信用卡審批已經歷了四個階段，分別是人工階段、工具階段、半自動階段和自動化階段。在人工階段，通過紙質申請表進件，沒有系統或者僅有少數系統支撐，業務需求相對簡單，基本依靠人工完成整個審批流程。工具階段得益于信息時代的發展，通過建立審批系統及一些外圍系統，在一定程度上提高審批效率，釋放人力，以“人工+工具”形式完成審批作業。
隨著互聯網和大數據的興起，信用卡審批進入半自動化階段，這一階段實現了各系統之間聯動，完成內外部數據的調用存儲，通過構建評分卡、部署風險模型、引入各種名單庫對客戶進行預先判斷，拒絕絕對“壞客戶”，準入絕對“好客戶”，對其余客戶進行人工審批，授信則還是按照人工模式展開。在自動化階段，利用金融科技實現全流程自動化審批，以數字化、網絡化、系統化設備代替人工，基于云計算開放平臺、人工智能、大數據技術做出分析、決策，指揮自動化工具完成準入、授信、定價等相關操作，從而實現審批的總體目標。
目前，全國性商業銀行具備核發信用卡權限，一些地方股份制銀行也獲得核發信用卡的權限，部分城商行、農商行等股份制銀行正在申請權限。信用卡業務發展程度的不同導致各家銀行的審批流程存在差異。從信用卡行業整體看，目前處于半自動化向自動化審批過渡階段，多家信用卡機構采用自動化審批和人工審批融合串行的方式，核心原因在于人工審批可以在短時間內發現、修正有效特征庫，彌補自動化審批過程中存在的不足。
二、自動化審批成為信用卡業務發展的利器
傳統的人工審批模式由專門設置的風險控制部門的信用審查人員、欺詐調查人員、審批人員等，依據個人經驗及政策文件從客戶申請表、照片等信息中核實細節，諸如申請人收入、年齡、職務、行業、單位名稱等是否與實際相符，還包括營銷人員執行親核、親訪和親簽的“三親”制度，審批人員進行資料核查與電話照會等內容。
人工審批很難具備標準作業化的審批流程，每個審批員都有自己的一套“小風控”，所以也就產生了“真假風險”。人工審批的經驗不能轉化為數據進行沉淀，無法對之后同性質的客群進行快速風險判斷。這種經驗模式造成了人工審批很大的局限性。同時，人工審批成本高、效率低，難以適應高速發展的業務需求。
區別于傳統人工審批模式，自動化審批是基于客戶各種數據項，充分利用大數據、云計算等金融科技手段，借助決策引擎等系統進行客戶的準入授信審批。人工審批通常是通過強特征做出判斷和預測，自動化審批則會同時考慮弱特征，弱特征在“特定條件”下才能生效，而“特定條件”存在于海量數據中，難以依靠人類經驗去發現。
當前，一些銀行存在風控手段單一、審批效率不高、授信規范不一等問題，引入金融科技作為貸前的風控支撐可謂迫在眉睫。以人工智能、區塊鏈、云計算、大數據為核心的金融科技首先聚焦于商業銀行的基礎技術能力;其次聚焦于技術應用能力，這也是最關鍵的能力，包括連接能力、數據處理能力和數據應用能力;最后聚焦于技術輸出能力，主要體現在人工智能化、流程自動化和作業無紙化等方面。
當前，商業銀行信用卡業務競爭已趨于白熱化，傳統銀行的價值創造力和可持續發展力面臨嚴峻挑戰，原有的經營管理模式、機制已難以適應外部形勢變化。占據信用卡市場80%份額的16家全國性銀行，發卡機制成熟且科技實力強的銀行具備實現自動化審批的能力和優勢。而起步較晚的銀行如城商行、農商行，正在以開放接口、產品等形式，依托內外部科技力量努力實現彎道超車。對于各家銀行而言，只有將科技與業務深度融合，才能實現自動化審批，在未來的競爭中占據一席之地。
三、商業銀行探索實施自動化審批
在金融科技迅猛發展及新一輪行業變革和競爭的過程中，各家銀行紛紛結合互聯網發展趨勢，打造金融科技服務能力，定制一套合理穩健的自動化審批體系，讓客戶可以全線上、一站式、快速便捷地獲得服務。
民生銀行和浦發銀行采用費埃哲審批決策系統進行風險管理模型和自動化決策的管理，該系統基于大數據人工智能分析技術構建的定制評分卡和模型，自動化審批率大幅提升。此系統下，民生銀行和浦發銀行宣稱其年審批量分別為350萬張和900萬張。
上海農商行依托銀聯數據的專業化服務能力，通過三項舉措實施自動化審批項目：首先，根據權威、適用和經濟的原則進行外部數據篩選及策略部署，檢視數據本身的質量保證與業務的契合;其次，構建自動化審批體系，包括多渠道信審系統、決策管理系統、反欺詐系統等，提高運算能力和系統耦合力;最后，設計精確完整的審批流程將其所能發揮的效用最大化。該行自動化審批項目上線兩個月有余，日進件處理量較之前翻倍，整體審批效率提升了50%。
信用卡貸前風控模型是晉商銀行信用卡風控模型的一次全新改革和自主創新，是以大數據科技為支撐構建的領先的風控體系，該體系從行內外等多個渠道獲取客戶信息并進行有效整合，在信用評分模型的基礎上，結合大數據庫及人行征信信息準確評估客戶信用等級和收入水平，給出授信額度建議，自動審批率從20%提升到70%。
渤海銀行通過與專業化科技公司合作完成了三個重要任務：第一，業務流程再造，將一些專業的金融服務封裝為標準化產品，嵌入互聯網原生場景和泛金融場景，重塑傳統業務流程，開展與客戶使用場景結合更為緊密的業務;第二，提高效率，降低人力成本，優化自動化和信息化的服務體系;第三，提高風控能力，以更多場景化的金融產品覆蓋長尾用戶。
徽商銀行信用卡系統架構層面以銀聯數據的審批系統為主系統，在此基礎上構建SAS決策引擎系統作為自動化審批的大腦，該系統具備可操作性強和高性能計算的特點。在大數據應用上優化信用卡信用評分模型，用二維評分矩陣代替單一評分線，極大提高了模型風險識別精度。
此外，引入模糊匹配技術，實現客戶申請單位與征信一致性判斷，以此為基礎構建職業穩定系數，持續優化收入和負債項計算，調整資產項對額度影響方式，進一步細化對客戶還款能力評估。對比人工審批并行結果，該行通過不斷驗證完善系統策略，實現了直銷、PAD、網申等渠道自動審批順利實施，且部分產品實現“秒批”發卡。
各家銀行自動化審批具體實現方式不同，但是基本模式相同，大體分為以下幾個步驟：首先，設計完整的審批流程，整合各項資源數據、政策、模型、規則等，以各個環節的優先級和配套使用的邏輯設計，形成一套完整而精確的審批流程;其次，打造強大的系統架構，以審批系統為核心，加之決策引擎、反欺詐、地址庫、數據庫、報表等外圍系統，保證整體系統的完美對接;最后，實現智能的業務模式，以機器人代替人工實現模型系統相適應、模型自適應調整優化和系統的高度融合，從而完成整體的策略設計和部署，保證整個審批業務流程正常實施。
四、金融科技成為自動化審批實現的新引擎
盡管多家銀行宣稱已實現自動化審批，但目前基本還處于試運行階段，在風險控制上尚存顧慮，主要表現在自動化審批并未推廣至所有的產品。尤其是隨著經濟金融環境的變化，商業銀行在發展和風控兩個層面上難以平衡，因此通過放低額度、線下面簽激活、電核等措施彌補自動化審批風控的薄弱點。
真正意義上的自動化應當是完全的自動化，不斷使用金融科技優化審批流程和策略，一方面完成系統架構設計，構建審批、決策、圖像、數據庫等系統的高度耦合，提升運算能力;另一方面通過微表情識別、網絡圖譜、區塊鏈、LBS、證件識別、人臉識別、GPS定位等先進技術完成客戶欺詐信用風險識別，真正提升客戶體驗。
商業銀行信用卡審批提升競爭優勢的主要途徑是基于金融科技實現全自動化審批，優化客戶體驗、提升效率、降低成本，借此改變和顛覆自我，攜帶著傳統銀行的優秀基因進化成為行業領先的金融科技公司。對于依賴外部金融科技力量的小型城商行、農商行來說，需要在合規前提下合理借助外部科技手段，通過市場上的金融科技公司實現技術和數據輸入，在一定程度上提高審批自動化的發展速度。
作者宋捷
經濟師論文投稿刊物：《金融理論與實踐》(月刊)創刊于1979年，系中國民銀行鄭州中心支行主管的以金融理論經研究和金融業務實踐探索為主要任務的刊物。其宗旨是：探索發展金融理論，服務金融改革實踐，拓展金融業務領域，反映金融運行信息，展示金融科研成果，培養金融科研人才。
轉載請注明來自發表學術論文網：http://www.cnzjbx.cn/jjlw/23202.html
