浏览: 来源:中国金融 日期:2014-12-12 16:42
大数据概念的兴起,引爆了各行各业收集数据、积累数据、应用数据、生产数据的热潮。这是一种重视和应用数据的巨大势能,在被这种势能吸引和推动的行业中,信用卡行业是一个典型。信用卡业务具有天然的数字基因,尤其在当今电子支付的条件下,信用卡支付功能实现的过程是数据处理的过程,支付功能实现后又沉淀高价值数据,在信息化浪潮中焕发了更强的生命力,信用卡支付具有金融和数据双重属性。从某种意义上讲,信用卡业务发展史是一部数据应用史,信息技术不仅使信用卡日益纵深地运用数据,也使信用卡业务本身成为数据源,形成了信用卡运用数据与生产数据的新型价值循环。
发达国家信用卡产业数据化发展
第一,数据化的风险管理手段同时也是利润管理手段。风险管理水平是发卡机构核心竞争力的集中体现,目前,国外先进发卡银行建立起了“数据化、模型化、自动化、系统化”的风险管理体系,支持前台人员操作简便快捷,后台数据分析精细准确。一是通过数据化审批决策找到正确的客户。应用从会员机构买来的客户信息、从征信机构买来的信息、从互联网获取的信息、从行政机构获得的居民信息,采用不同的模型进行分析,把客户分为低风险客户、一般风险客户、高风险客户、极高风险客户, 而后实施不同的审批策略。二是通过三个维度动态管理信用额度。发卡机构从收益、风险、敏感度三个维度综合考量初始授信额度和授信额度调整。三是建立风险利润配比模型。国外信用卡业务风险管理不是单纯控制风险规模和风险率,而是不断在风险和收益之间寻找最佳配比。在这种模型指引下,客户重要性需要重新定义,有钱的客户信用消费概率虽然低,但依然需要高授信,发卡机构需要为此配置高额经济资本,他们带来的收益可能包括刷卡回佣、发卡机构品质形象等,缺钱的客户乃至边缘客户是高频信用消费的主体,他们能带来高收益,但发卡机构需承担高风险,不同的客户选择策略决定不同的杠杆操作……
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