本文摘要：随着信用卡业务的快速发展，其风险也在逐步暴露。同时，信用卡行业市场竞争日趋白热化，信用卡经营模式从跑马圈地式拓展客户转向综合运营能力的较量。经营模式的转型使得信用卡发卡机构在贷前阶段急需利用金融科技手段提升市场竞争力，在风险控制前提下提高
随着信用卡业务的快速发展，其风险也在逐步暴露。同时，信用卡行业市场竞争日趋白热化，信用卡经营模式从跑马圈地式拓展客户转向综合运营能力的较量。经营模式的转型使得信用卡发卡机构在贷前阶段急需利用金融科技手段提升市场竞争力，在风险控制前提下提高审批效率。
2019年，人民银行发布的《金融科技(FinTech)发展规划(2019-2021年)》明确指出，到2021年，实现金融与科技深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度。该规划为金融科技的场景化应用指明了方向，信用卡作为标准化的消费信贷产品，利用金融科技实现贷前审批自动化、控制准入风险、提高审批效率，从而成为人民满意的产品，是新时代的必然发展趋势。贷前审批作为风险防控的首要关口备受发卡机构关注，同时，大数据、云计算、区块链、人工智能等金融科技的蓬勃发展与推广使用为商业银行信用卡业务转型提供技术动能。
一、商业银行信用卡审批发展历程
信用卡以持卡人信用为凭证进行额度授信，持卡人可以在信用额度内先消费后还款。有别于借记卡，信用卡对持卡人的信用状况具有较高的要求。从1985年中国银行发行第一张标准信用卡开始，信用卡审批就应时而生。信用卡发展历经30多年，审批业务操作流程也逐步成熟，完整的标准化审批流程大致包括信息记录、信用审查、欺诈调查、综合审批、额度授信等环节。
随着行业发展和技术变革，信用卡审批已经历了四个阶段，分别是人工阶段、工具阶段、半自动阶段和自动化阶段。在人工阶段，通过纸质申请表进件，没有系统或者仅有少数系统支撑，业务需求相对简单，基本依靠人工完成整个审批流程。工具阶段得益于信息时代的发展，通过建立审批系统及一些外围系统，在一定程度上提高审批效率，释放人力，以“人工+工具”形式完成审批作业。
随着互联网和大数据的兴起，信用卡审批进入半自动化阶段，这一阶段实现了各系统之间联动，完成内外部数据的调用存储，通过构建评分卡、部署风险模型、引入各种名单库对客户进行预先判断，拒绝绝对“坏客户”，准入绝对“好客户”，对其余客户进行人工审批，授信则还是按照人工模式展开。在自动化阶段，利用金融科技实现全流程自动化审批，以数字化、网络化、系统化设备代替人工，基于云计算开放平台、人工智能、大数据技术做出分析、决策，指挥自动化工具完成准入、授信、定价等相关操作，从而实现审批的总体目标。
目前，全国性商业银行具备核发信用卡权限，一些地方股份制银行也获得核发信用卡的权限，部分城商行、农商行等股份制银行正在申请权限。信用卡业务发展程度的不同导致各家银行的审批流程存在差异。从信用卡行业整体看，目前处于半自动化向自动化审批过渡阶段，多家信用卡机构采用自动化审批和人工审批融合串行的方式，核心原因在于人工审批可以在短时间内发现、修正有效特征库，弥补自动化审批过程中存在的不足。
二、自动化审批成为信用卡业务发展的利器
传统的人工审批模式由专门设置的风险控制部门的信用审查人员、欺诈调查人员、审批人员等，依据个人经验及政策文件从客户申请表、照片等信息中核实细节，诸如申请人收入、年龄、职务、行业、单位名称等是否与实际相符，还包括营销人员执行亲核、亲访和亲签的“三亲”制度，审批人员进行资料核查与电话照会等内容。
人工审批很难具备标准作业化的审批流程，每个审批员都有自己的一套“小风控”，所以也就产生了“真假风险”。人工审批的经验不能转化为数据进行沉淀，无法对之后同性质的客群进行快速风险判断。这种经验模式造成了人工审批很大的局限性。同时，人工审批成本高、效率低，难以适应高速发展的业务需求。
区别于传统人工审批模式，自动化审批是基于客户各种数据项，充分利用大数据、云计算等金融科技手段，借助决策引擎等系统进行客户的准入授信审批。人工审批通常是通过强特征做出判断和预测，自动化审批则会同时考虑弱特征，弱特征在“特定条件”下才能生效，而“特定条件”存在于海量数据中，难以依靠人类经验去发现。
当前，一些银行存在风控手段单一、审批效率不高、授信规范不一等问题，引入金融科技作为贷前的风控支撑可谓迫在眉睫。以人工智能、区块链、云计算、大数据为核心的金融科技首先聚焦于商业银行的基础技术能力;其次聚焦于技术应用能力，这也是最关键的能力，包括连接能力、数据处理能力和数据应用能力;最后聚焦于技术输出能力，主要体现在人工智能化、流程自动化和作业无纸化等方面。
当前，商业银行信用卡业务竞争已趋于白热化，传统银行的价值创造力和可持续发展力面临严峻挑战，原有的经营管理模式、机制已难以适应外部形势变化。占据信用卡市场80%份额的16家全国性银行，发卡机制成熟且科技实力强的银行具备实现自动化审批的能力和优势。而起步较晚的银行如城商行、农商行，正在以开放接口、产品等形式，依托内外部科技力量努力实现弯道超车。对于各家银行而言，只有将科技与业务深度融合，才能实现自动化审批，在未来的竞争中占据一席之地。
三、商业银行探索实施自动化审批
在金融科技迅猛发展及新一轮行业变革和竞争的过程中，各家银行纷纷结合互联网发展趋势，打造金融科技服务能力，定制一套合理稳健的自动化审批体系，让客户可以全线上、一站式、快速便捷地获得服务。
民生银行和浦发银行采用费埃哲审批决策系统进行风险管理模型和自动化决策的管理，该系统基于大数据人工智能分析技术构建的定制评分卡和模型，自动化审批率大幅提升。此系统下，民生银行和浦发银行宣称其年审批量分别为350万张和900万张。
上海农商行依托银联数据的专业化服务能力，通过三项举措实施自动化审批项目：首先，根据权威、适用和经济的原则进行外部数据筛选及策略部署，检视数据本身的质量保证与业务的契合;其次，构建自动化审批体系，包括多渠道信审系统、决策管理系统、反欺诈系统等，提高运算能力和系统耦合力;最后，设计精确完整的审批流程将其所能发挥的效用最大化。该行自动化审批项目上线两个月有余，日进件处理量较之前翻倍，整体审批效率提升了50%。
信用卡贷前风控模型是晋商银行信用卡风控模型的一次全新改革和自主创新，是以大数据科技为支撑构建的领先的风控体系，该体系从行内外等多个渠道获取客户信息并进行有效整合，在信用评分模型的基础上，结合大数据库及人行征信信息准确评估客户信用等级和收入水平，给出授信额度建议，自动审批率从20%提升到70%。
渤海银行通过与专业化科技公司合作完成了三个重要任务：第一，业务流程再造，将一些专业的金融服务封装为标准化产品，嵌入互联网原生场景和泛金融场景，重塑传统业务流程，开展与客户使用场景结合更为紧密的业务;第二，提高效率，降低人力成本，优化自动化和信息化的服务体系;第三，提高风控能力，以更多场景化的金融产品覆盖长尾用户。
徽商银行信用卡系统架构层面以银联数据的审批系统为主系统，在此基础上构建SAS决策引擎系统作为自动化审批的大脑，该系统具备可操作性强和高性能计算的特点。在大数据应用上优化信用卡信用评分模型，用二维评分矩阵代替单一评分线，极大提高了模型风险识别精度。
此外，引入模糊匹配技术，实现客户申请单位与征信一致性判断，以此为基础构建职业稳定系数，持续优化收入和负债项计算，调整资产项对额度影响方式，进一步细化对客户还款能力评估。对比人工审批并行结果，该行通过不断验证完善系统策略，实现了直销、PAD、网申等渠道自动审批顺利实施，且部分产品实现“秒批”发卡。
各家银行自动化审批具体实现方式不同，但是基本模式相同，大体分为以下几个步骤：首先，设计完整的审批流程，整合各项资源数据、政策、模型、规则等，以各个环节的优先级和配套使用的逻辑设计，形成一套完整而精确的审批流程;其次，打造强大的系统架构，以审批系统为核心，加之决策引擎、反欺诈、地址库、数据库、报表等外围系统，保证整体系统的完美对接;最后，实现智能的业务模式，以机器人代替人工实现模型系统相适应、模型自适应调整优化和系统的高度融合，从而完成整体的策略设计和部署，保证整个审批业务流程正常实施。
四、金融科技成为自动化审批实现的新引擎
尽管多家银行宣称已实现自动化审批，但目前基本还处于试运行阶段，在风险控制上尚存顾虑，主要表现在自动化审批并未推广至所有的产品。尤其是随着经济金融环境的变化，商业银行在发展和风控两个层面上难以平衡，因此通过放低额度、线下面签激活、电核等措施弥补自动化审批风控的薄弱点。
真正意义上的自动化应当是完全的自动化，不断使用金融科技优化审批流程和策略，一方面完成系统架构设计，构建审批、决策、图像、数据库等系统的高度耦合，提升运算能力;另一方面通过微表情识别、网络图谱、区块链、LBS、证件识别、人脸识别、GPS定位等先进技术完成客户欺诈信用风险识别，真正提升客户体验。
商业银行信用卡审批提升竞争优势的主要途径是基于金融科技实现全自动化审批，优化客户体验、提升效率、降低成本，借此改变和颠覆自我，携带着传统银行的优秀基因进化成为行业领先的金融科技公司。对于依赖外部金融科技力量的小型城商行、农商行来说，需要在合规前提下合理借助外部科技手段，通过市场上的金融科技公司实现技术和数据输入，在一定程度上提高审批自动化的发展速度。
作者宋捷
经济师论文投稿刊物：《金融理论与实践》(月刊)创刊于1979年，系中国民银行郑州中心支行主管的以金融理论经研究和金融业务实践探索为主要任务的刊物。其宗旨是：探索发展金融理论，服务金融改革实践，拓展金融业务领域，反映金融运行信息，展示金融科研成果，培养金融科研人才。
转载请注明来自发表学术论文网：http://www.fbxslw.com/jjlw/23202.html
