大数据技术在信用卡风险管理中的运用

2020-02-28□文|刘静

经济视野 2020年24期

□ 文| 刘静

大数据技术具有多元化形式，有利于收集各种信息数据。大数据技术不断发展，也影响到银行信用卡业务发展，增加了信用卡使用过程的风险性。银行需要利用大数据技术完善信用卡风险管理模式，保障银行信用卡业务的经济效益，进一步提高银行的市场竞争力。

信用卡风险表现类型

1.持卡人风险。持卡人风险指的是持卡人在使用信用卡的过程中面临的各种风险，一方面是一些持卡人随意透支信用卡，超额使用信用卡，最终却无力偿还，导致银行承担巨大的损失，这是常见的信用卡风险，这种行为也很难被监控。另一方面是一些持卡人随意利用退款条款和挂失条款，随意刷信用卡，增加了银行损失。第三方面指的是一些持卡人非法套现信用卡，利用信用卡还款周期获取非法的利益。

2.商户风险。商户是信用卡消费交易的一方，主要面临两种风险，一方面是信用诈骗，另一方面是钓鱼交易行为，在消费市场当中频繁的更替雇员，一些雇员资质水平比较低，为不法分子提供可乘之机，利用顾客信用卡信息，恶意盗刷信用卡。另一方面是不法分子建立钓鱼网站，用来获取客户信用卡现金。

3.第三方风险。第三方风险包括盗刷风险，一些持卡人不慎遗失信用卡，盗窃人员快速刷取信用卡现金。此外还面临复制风险，这类风险指的是持卡人在利用读卡设备的过程中，他人因此获取信用卡信息。还涉及伪造风险，不法分子利用摄像设备获取信用卡密码信息，用来伪造信用卡。最后还涉及到虚假申请风险，不法分子利用不法手段获取身份信息，用来申请信用卡，主要是利用退款和挂失条款等，因此套取信用卡的额度。

4.银行风险。不法分子利用银行风险内部控制工作中的不足之处，通过职能优势作案，随意贩卖客户的信息，甚至会冒充客户套现信用卡。这种风险主要是因为银行内部管理不够完善，同时这类风险具有隐蔽性，很难及时发现，但是会造成巨大的经济损失，因此银行需要加强管理内部风险。

大数据技术在信用卡风险管理中的应用

完善信用卡风险管理系统

银行领导人员需要重视信用卡风险管理工作，构建风险管理意识，明确大数据技术在信用卡风险管理工作中的作用，利用大数据技术，进一步完善银行的信用卡风险管理系统。银行技术人员需要结合数据分析结果，设计科学的信用卡业务方案，全面采集客户信息，并且利用大数据技术深入加工分析所有的信息数据，明确客户对于信用卡的需求，银行因此提出针对性的防控措施，降低信用卡风险。银行需要利用大数据技术处理客户信息，进一步完善银行信用卡风险管理系统，将数据信息的作用发挥出来。银行在设计信用卡风险预警系统的过程中，需要综合实际情况合理调整系统。例如获取了外部数据信息之后，银行技术人员可以及时更新内部数据，帮助银行管理人员进一步调整风险预警模型。银行管理人员需要加强市场调研，根据市场发展情况，加强预测信用卡风险，提前采取有效的风险防范措施。

优化信用卡风险识别技术

加强信用卡风险管理，银行需要重视管理发卡风险，提高发卡流程的规范性，准确识别客户数据信息。通过利用大数据技术，创新银行机构发卡模式，银行可以利用网络渠道获取客户信息，通过数据分析确定客户消费习惯等，预测客户将会面临的风险，为银行提供准确的客户信息，保障信用卡风险管理效果。

银行需要利用大数据技术调查分析客户的网络行为，完善数据挖掘模型，科学的预测客户使用信用卡过程中可能会遇到的风险，合理计算不同客户的信用卡评分，因此确定客户信用卡的初始额度，降低银行信用卡发卡风险性。

加强管理前置信用卡风险

当前各大银行注重营销推广信用卡，但是忽视了信用卡风险管理工作，影响到风险管控效果。因此银行需要结合自身发需求，利用大数据技术挖掘获取客户数据信息，合理调整信用卡客户的额度，前置管理信用卡风险。银行管理部门需要加强筛查信用卡客户，针对综合评价较低的客户，银行需要开展针对性的营销工作，帮助客户合理利用信用卡，避免发生违规操作。

培训员工大数据技术

在信用卡风险管理过程中，银行需要加强培训工作人员大数据技术，使其可以灵活利用大数据技术挖解客户信息，深入分析处理数据信息，有效控制信用卡风险。银行需要利用大数据技术分析相关管理人员的信息，开展针对性的培训工作。银行需要定期开展大数据技术培训工作，使每一名工作人员风险管理水平因此提高。银行需要完善员工奖励机制，注重评价考核员工大数据技术的应用情况，使银行信用卡风险管理水平不断提高。