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深拓信用卡市场,金融科技助力农商行零售业务转型

浏览:    日期:2019-06-11 11:06

  近些年,随着宏观经济步入新常态、金融改革全面深化、市场竞争格局变化等因素的影响,农商银行面临着越来越复杂的挑战,转型发展迫在眉睫。结合行业实际环境来看,零售业务占商业银行业务的比重不断提升,所谓“得零售者得天下”,排列科技认为,农商银行转型发展的突破口同样在零售业务领域,目前越来越多的农商银行在信用卡等零售业务上发力,正体现了这一趋势。

  不过,现阶段农商银行零售业务的发展还存在不少问题。这些问题涉及从数据到风险、营销、管理等的方面面面,尤其是作为金融核心的“风控”命门,由于诸多天然不足造成的现实困境,深深困扰着农商银行。

  行业专家指出,农商银行要想从竞争中胜出,决胜点在于:自身优势与金融科技的充分结合。因此,如何依靠金融科技的有力支撑,提升风险管理水平和客户精准分析,以适应日益复杂化的风险环境,从而防控风险、优化获客、提升效率,实现在零售业务领域的创新突破,是摆在农商银行面前的重要课题。

  农商银行零售业务转型发展过程中的风险困境

  据华尔街见闻发布的新闻,中国一监管部门人士表示,国内农商银行面临一定的信用风险。相比于大型商业银行和股份制商业银行,农商银行经营区域经济状况和客户资质都不占优势,同时农商银行的定位往往是服务三农和服务中小企业,而中小企业经营困难加剧是宏观经济下行压力下最突出的问题之一,也是不良贷款的重灾区,因此在宏观经济受到全球共振下行过程中,农商银行面临的形势更为严峻。

  农商银行在零售业务转型发展的过程中,面临着信用风险、市场风险、操作风险、流动性风险、声誉风险等多类风险叠加的不利局面。全面提升农商银行风险管理能力,成为农商银行提升核心竞争力,适应激烈市场竞争的必然选择。

  以信用卡为代表。信用卡零售业务是农商银行大力发展的零售信贷服务之一,已日益成为银行转型的发力点。信用卡业务实质是小额信用,其营销、审核、授信、催收等各风险环节与传统金融产品有很大区别。由于农商银行网点处于县城和乡镇,存贷款为其主营传统业务,导致农商银行缺乏开展信用卡业务的专业人才和风险防控的技术手段。农商银行信用卡业务普遍存在客户履约能力较低、意愿较差、对客户信息获取不全等风险。农商银行内部也存在管理体制不健全操作不够规范,缺乏严谨的信用卡风险管理政策,信用评定方式落后,风险数据维度有限,风险覆盖面少,无法做到全面有效的风险防范等问题。

  以信用卡为代表的零售业务,如何“化险为夷”

  针对农商银行零售业务转型发展中存在的风险问题,排列科技以信用卡零售业务为例,认为可以通过以下几个维度来破局化险:1.合理的信用评定和授信额度体系,提高准入门槛;2.建立完善严谨的信用卡风险管理政策;3.深化风险管理体制和丰富管理方式;4.加强信用卡风险资产催收力度,降低损失;5.加强人员素质培养;6.系统化管理信用卡业务链,丰富风险防范手段。在这个破局之路中,金融科技是一个有力的抓手,越来越多农商银行会借助金融科技公司系统化的技术手段应对零售业务信用风险问题。

  金融科技公司通过了解、清洗整合现有行内外数据,充分挖掘数据价值,通过系统的咨询和培训相关的风险管理人才,帮助农商银行零售部门建立统一的、层次合理的风险模型,培育成体系风险管理系统。全面完整的零售信贷风险评估体系是农商银行零售业务快速发展的先决条件和必要基础。

  以排列科技为某农商银行提供的信用卡风险管理方案为例,主要包含两部分内容:大额信用卡风险数据咨询和大额信用卡申请评分模型

  大额信用卡风险数据咨询

  大额信用卡业务申请风险的评估是在用户进件进行大额信用卡申请时,根据征信报告和行内外数据,结合行内历史表现数据对用户未来可能出现的违约行为进行预测的过程。

  其中咨询过程对申请流程进行梳理提取行内数据以及征信相关数据,对接入用户构建基础属性,包括性别、年龄、地域、职业、婚姻等,再根据客户基础标签的建立以及客户行为数据来挖掘客户潜在信息,例如客户还款能力、还款意愿等,刻画完整用户画像。

  大额信用卡申请评分模型

  申请评分模型是一个预测逾期损失概率的相关数值,以及信用分数相关的风险点描述,可以作为开卡审批通过的参考依据。大额信用卡申请评分模型咨询内容将涵盖模型的训练、模型测试、模型调整、模型部署、模型监控等。

  金融科技公司是农商银行风险管理决策的得力助手,而排列科技作为金融数智风控专家,专注于为银行提供智慧全面的风控解决方案。公司为农商银行客户建立的自动化智能化风控建模体系,拥有丰富的风险数据维度,能够覆盖更多风险,运维成本更低,易于管理和分析。高效的风险预测系统,将帮助农商银行提升风险决策速度,降低人力成本。

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标签:农商行信用卡,农商行

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