作者｜张兆炳 王子鑫 章明 供职于中国银联风险控制部
责任编辑｜钟立群 杨琪
编者按
随着数字化发展趋势不断增强，新业态、新形势下的风险诱因和形态更加复杂，行业发展进入战略机遇和风险挑战并存时期。
风险管理是银行经营管理的重要内容，银行业务（特别是零售业务）发展离不开完善的风险管理体系。在各家银行提升数字化风控能力的进程中，不仅依赖行内资源与能力，而且需要应用外部的产品与服务。
面向银行，行业内已有不少风控服务方面的成功尝试。如，国际卡组织Visa推动了实时交易评分技术的全球应用，腾讯云借助对抗黑灰产的能力为金融客户提供了风控和数据服务，中国工商银行输出了“工银融安e信”风险信息服务……
围绕银行业务风控需求，中国银联亦提供了诸多风控产品与服务，针对银行业务场景特点，覆盖交易监控、信用卡风控、合规分析与风险验证，助力银行构建更加完善的风险管理体系。
本期专题，《金卡生活》走进中国银联风险控制部，看银联风控产品与服务如何从“小”做起、从“新”出发，不断探索服务银行的模式和能力。今日推出本期专题的第二篇《银联风控产品与服务支持信用卡业务健康发展》，以飨读者。
作为拉动我国经济增长的“三驾马车”之一，消费是推动经济高质量发展的“稳定器”和“压舱石”。党的二十大报告强调，要着力扩大内需，增强消费对经济发展的基础性作用和投资对优化供给结构的关键作用。信用卡业务是商业银行消费金融版图的重要组成部分，是消费金融市场“主力军”，对于优化提升消费者支付体验，支持拉动消费内需，助力经济恢复回暖具有重要促进作用。
根据《中国信用卡消费金融报告（2023）》，当前，随着互联网金融风险得到有效清理整顿，持牌消费金融监管持续完善，消费金融市场也迎来了新的发展阶段。2022年7月，原银保监会、中国人民银行联合发布《关于进一步促进信用卡业务规范健康发展的通知》，对信用卡业务风险控制提出了更高要求。随着行业监管逐步趋严，信用卡业务从“增量市场”转向“存量市场”经营，数字技术与信用卡业务深入融合，市场迎来了新的机遇与挑战。
2021年以来，中国银联作为银行卡转接清算机构，不断升级信用卡风险防控输出能力，着力打造覆盖贷前审批、贷中监测和贷后管理三个环节的特色能力，支持信用卡业务健康发展，为产业积极贡献“银联方案”。
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信用卡业务发展和风险管理的新阶段
从进入新世纪初信用卡“元年”至今，银行信用卡业务经历了高速发展的二十余年，当下，信用卡渗透率越来越高，新增用户数量逐渐减少，金融科技的迅速发展让消费者对于信用卡产品的功能和体验提出了更高的要求，行业整体也面临着更多监管加强和风险控制的挑战。
信用卡规模增长进入平台期。近年来，受到互联网消费信贷竞争冲击、新冠疫情、新增用户增量不足等因素综合影响，信用卡行业的发卡量、信贷余额等指标增速均有所放缓。
截至2022年末，信用卡和借贷合一卡数量共计7.98亿张，同比下降0.25%，较9月8.07亿保有量呈现出明显下滑，这也是近年来信用卡发卡量首次出现下降（图1）。
图1 2019年3月至2022年12月信用卡和借贷合一卡数量和同比增速
信用卡信贷增速也在逐步趋缓。截至2022年底，银行卡授信总额22.14万亿元，同比增长5.33%；虽然信用卡授信额度有所增长，但银行卡应偿信贷余额增速却有所下滑，同比增长仅0.81%，与此同时，居民短期消费信贷余额为9.35万亿元，同比增速-0.09%，这是2021年以来首次降为负值。与居民短期消费贷款增速相比，信用卡信贷增速曲线相对较为平缓，受疫情、居民消费需求、实体经济因素影响的波动较小。这主要是因为信用卡信贷包含信用卡分期、最低还款、大额专项分期等长期信贷产品，受短期因素影响较小。因此不少信用卡持卡人依赖多张信用卡进行借贷周转，本质上也属于长期信贷。
从授信使用率来看，随着近年来信用卡持卡人合理用卡、健康用卡观念逐步健全，违规用卡问题得到有效管控，以及疫情背景下信用卡支付需求减少，信用卡授信使用率逐步降低。2022年底，信用卡授信使用率为39.25%，较2019年底的43.7%下降了超四个百分点。
信用卡发卡量、信用卡卡均授信额度、授信使用率等指标增速均持续下滑，叠加影响将进一步限制信用卡信贷余额增长，最终导致信用卡业务收益下降，对信用卡业务经营带来更多挑战。
信用卡行业步入精耕细作时代。从信用卡信贷逾期情况来看，近年来信用卡信贷逾期半年未偿信贷总额保持相对稳定。2022年上半年信用卡逾期情况出现短期上升，随后又迅速回落。2022年二季度末，信用卡逾期半年未偿信贷总额为842.85亿元，占银行卡信贷总额的0.97%，为多年来最低值（图2）。信用卡信贷逾期情况的相对好转，除了因为金融监管部门对信用卡业务的监管持续加强，也反映出银行更加注重信用卡业务的精细化经营，加大了自身信用卡业务风险管理及不良贷款处置力度。
图2 2018年3月至2022年12月银行卡逾期半年未偿信贷总额和信用卡逾期半年未偿信贷总额占比
随着消费金融市场不断发展，在信用卡行业也逐渐细分多层次发展，不同规模不同类型的银行凭借不同种类不同风格的信用卡产品及服务，满足消费者多样化需求。例如近年来信用卡分期业务，呈现更多丰富的产品结构，除了传统的账单分期外，银行开拓更多类别的分期产品，多样化探索信用卡业务转型方向。
信用卡风险管理要求持续提升。疫情暴发以来，国内外经济在多重挑战下，金融体系的脆弱性凸显，信用卡行业面临的风险形势十分复杂严峻，各类风险隐蔽化、线上化、交织并存的态势愈发明显，需要我们高度重视并妥善应对。
一是不良问题仍值得关注。近年来，由于信用卡业务快速扩张，部分银行发卡、授信审批不严，过分追求分期收入，对风险管控不足，形成一定的不良风险。2022年部分银行信用卡不良率呈现上升趋势，甚至超过4%，风险值得进一步关注。
二是涉赌涉诈风险防控面临新挑战。不法分子综合利用多种支付方式、支付通道组合，不断变换交易场景等手法发起交易，包括通过跨境、跨界、跨网络、变造交易等方式规避监测；转向WAP支付、PC页面支付等缺少增强验证手段、风控要素上送率低的业务；涉案账户来源由收购账户向租借账户转变；借由话费、油卡充值隐匿赌资充值环节资金流向，风险向真实交易场景蔓延，大大增加治理难度。
三是互联网欺诈风险持续增长。信用卡欺诈交易风险整体可控，但伴随着欺诈手法及资金转移渠道的快速演变，互联网欺诈成为一个主要的欺诈发生渠道，相关的欺诈金额自2022年年初开始持续上升，分析发现，部分电商平台及小程序商户因风控能力不足遭到欺诈分子集中攻击，欺诈金额上升明显。
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银联信用卡风控解决方案
中国银联以“支付为民、风险为本”为导向，以支持信用卡产业健康稳定发展为指引，着力化解防范申请欺诈、多头共债、异常流向等各类信用卡风险隐患，建立开放共赢、主动尽责的信用卡产业风险联防协作体系。通过加强数字化、智能化风控技术应用，协助合作银行构建个性化的标签定制、联合建模和营销促活服务体系，打造更加开放共享的多样化风控服务生态。
目前，银联信用卡全生命周期风控辅助决策服务从过去传统的数据输出方式，逐渐升级为“数、人、算、智”的优化组合，打造形成面向信用卡中心贷前审批环节的身份识别、申请反欺诈、准入评估、额度评估能力输出；提供贷中监测环节的行为评估、促活促刷、额度调整、收益提升等相关能力；同时在贷后管理环节努力提升合作银行的违规用卡和资金用途监测能力。截至8月底，银联已与多家银行信用卡中心在交易监测、数据挖掘、联合建模、营销促活、合规分析等诸多领域深入合作，并取得积极成效。
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银联信用卡风控合作案例
有效解决痛点问题，提升信用卡发卡质效——银联支持某大型银行加强自动化审批能力
2022年7月，银联与某大型银行信用卡中心签署为期三年的风险管理全面合作协议，双方约定共同推进银行卡数字化转型，分别以大型商业银行与支付产业清算平台的多维度视角，建立嵌入商业银行业务流程的赋能合作模式。风险管理全面协议的签署标志着双方一系列合作的开始，但千头万绪，摆在银联和银行面前最突出的问题是如何发挥各自优势，解决哪些主要问题，合作从何而起？
此时恰逢《征信业务管理办法》实施刚过半年，银行内部涉征信数据源治理逐渐深入，多类外接数据面临合规整改，造成当时该行信用卡中心合作的外部数据源能力受限，信用卡发卡审批的评估能力受到制约。
2022年下半年，银联与该行信用卡中心经过多轮交流，共同决定以银联信用卡全生命周期风控辅助决策能力输出为突破口，启动风险全面合作框架下首个业务落地项目，2023年初双方签订业务合作协议，采用“先并行空跑，再验证评估，后嵌入应用”的稳妥方式将银联“探金仪”风控辅助决策服务引入行内信用卡申请反欺诈和准入评估业务环节。
数据并行验证3个月中，卡中心调用超过600万次，双方就业务开通空跑并行期应用情况开展阶段评估和现场交流。卡中心反馈该阶段应用效果较好，特别是，相比其他外部数据，头部拦截坏客户占比更高。同时，该行自身能力较强，对入模数据能力要求很高，特别关注数据的稳定性，希望银联进一步从网贷客群受到疫情影响、网贷商户池变化、客户总量变化等角度支持分析关键标签及评分跨时间的分布情况，评估和量化PSI指标，为验证评估、策略制定和嵌入应用打好基础。
对此，银联为银行针对性制定稳定性评估方案，共同选定固定的样本，分别选定四个年度内不同的时间周期，进行标签与评分的回溯分析，进而计算PSI指标。结果说明在银联输出的相关风险标签及评分比较稳定，PSI指标远小于0.1（一般认为，PSI小于0.1时，标签或评分的稳定性高），满足银行对数据稳定应用的相关要求。
经过半年的数据测试验证，该银行信用卡中心累计调用近千万笔，查得率超过85%。通过对比逾期率发现，命中银联策略的账户逾期率是同期行内整体水平的数倍，由此说明，银联数据在发卡业务上，对银行风险防控的增益效果较好。
后续，该银行对发卡和分期场景分别制定了银联全生命周期风控数据应用策略，正式生产应用，并对通过银联分析数据识别的疑似高风险客户进行拒绝。银联与该银行卡中心数据合作进入新的阶段，双方将进一步开展模型建设，一方面细分客群，针对白户等特殊客群进行定制化评分模型训练；另一方面挖掘优质商户交易标签，用于促活促销。本次合作中，银联支持该大型银行提升信用卡发卡模型能力，不仅提供传统的数据标签输出，补充其数据短板；还进一步升级为全面的模型共建和智力输出，共同打造银联与银行合作的新标杆。
整合房产行业数据资源，提升客户精准经营能力——银联支持某大型银行卡中心客户地址价值挖掘
今年3月，某大型银行信用卡中心与银联召开风险管理全面合作季度交流会，银行提出希望与银联共同研究和落地信用卡客户地址价值挖掘这一行业命题。
每家银行在客户全生命周期管理中都积累了大量的地址数据，既包括居住地址信息，还包括工作地址等信息。这些信息承载了客户主要的生活范围，活动轨迹，工作区域和消费层级，是优质的客户分层依据和天然的营销设计素材，同时地址信息数据量巨大，仅该银行就拥有超过1亿个信用卡客户地址。因此地址信息的充分挖掘和使用，有助于提升信用卡客户精细化经营和管理能力，是一座有待开发的“金矿”。与此同时，早期信用卡的地址信息一般都是客户或业务人员人工录入，存在路名不完整、没有路牌号、城市或行政区划信息缺失等问题，往往结构化和标准化程度不高，收集、整理、清洗和建模工作量极大，单靠银行自身能力很难“驾驭”。因此，如何有效挖掘地址信息，发挥数据价值，成为摆在银行和银联面前的一项重要课题。
银联成立专题小组，负责项目推进。功夫不负有心人，经过银联和银行前后五轮的深入讨论，项目取得积极成效。双方明确将信用卡客户地址价值挖掘作为2023年重要共建项目，通过整合内外部能力，实现以下两个目标。
一是对合作银行卡中心全国存量客户地址进行标准化治理，并返回治理后的标准地址信息，建立信用卡客户居住/工作标准地址信息库。运用自然语言算法，结合国家标准的行政区划库，有地域特征的分词库，对地址信息进行切分，把非结构化的地址信息切割为符合统一标准的结构化数据。
同时地址标准化后，针对缺失或错误行政区划的地址信息进行补全或纠正（包含省、市、区县、街道、路名）。
二是引入行业数据并结合银行自有交易数据以及其他风险标签数据等信息，建立上海、深圳等全国主要城市小区粒度的消费潜力评级模型和信用卡客户收入能力评级模型，并应用于信用卡促活、促刷、营销活动推送等业务场景，具体如下。
基于客户地址所关联的小区房价、物业类型、房龄以及周边商圈消费水平，同时结合该合作银行卡中心自有交易数据并引入银联跨行风险标签数据等多维度信息建立历史样本，通过机器学习构建小区消费潜力评级模型和信用卡客户收入能力评级模型。依据模型输出结果制定信用卡促活、促刷营销方案。
后续营销活动验证表明，地址信息代表的小区综合消费潜力评级与消费金额、消费金额增长率呈正相关性，地址信息的高潜力对应着更高消费增长率。
银联与大型银行信用卡中心基于客户地址价值挖掘的深度合作，具备重要的应用价值：一方面，通过地址价值挖掘帮助合作银行提升存量客户经营水平，支撑银行信用卡在上海、深圳等重点地区开展促活促刷专项营销活动，平衡银行面临业务发展与合规经营的双重压力；另一方面，银联通过整合外部资源、本地化驻场建模、定制化数据分析等措施将银联风控能力与合作银行信用卡发卡审批、额度提升、消费营销等业务场景深度融合，促使银行卡组织和发卡银行业务联系更加紧密。
适应风险形势变化，找准风险管理痛点——银联助力某大型银行提升信用卡风险防控能力
一是利用银联优势，开启风控合作。2018年，某大型商业银行当时已有较先进的实时风控系统，自身在交易反欺诈领域也具备较强的能力，但从对欺诈交易尤其是伪卡欺诈交易的拦截效果来看，基于规则模型的效果远远不能满足其需求，欺诈侦测拦截的准确率不高且无法识别首笔欺诈。因此迫切需要通过引入基于机器学习的实时评分能力，实现有效的风险量化决策。为满足该银行诉求，中国银联有机整合和应用跨行交易数据，同时运用机器学习算法构建智能风控评分模型，研发实时流式计算引擎，能在毫秒级内完成特征计算及模型预测，实现智能风控技术应用落地。为该银行提供境内外伪卡欺诈评分，包括智能欺诈防控模型评分服务、实时评分系统7×24小时技术运行维护及定期模型迭代。自2019年正式合作至今，评分产品效果表现良好，高分交易侦测欺诈的准确率超过50%，平均一年为其挽回欺诈损失超过500万元。
二是围绕产业焦点，探索全面合作。双方自2019年首次开展交易实时评分专项合作，建立了良好的沟通机制且产品在行内发挥较大作用，为加深合作，双方开始探索全面合作，并于2021年签署了全行级的银行卡风险管理全面合作协议，合作涉及数据验证、收单风险防控、涉赌涉诈分析、营销欺诈名单优惠拦截服务等十余项合作内容，合作内容的广度及深度均有显著提升。但在合作测试过程中发现，因涉及的合作内容繁多且复杂，沟通对象不仅包括总行多个部门还涉及到多家分行，面对流程慢、周期长等多种因素，各项测试的进度低于预期，实际成效不明显。为确保高效合作，中国银联根据合作情况进行了适当调整，将资源重点转向该银行更关注的问题及项目上，推进评分以及本地化个性化风控建模进一步合作。在本次全面合作的探索中发现，针对该银行这类自身风控能力较强的大型银行，合作更应该突出重点而非全面覆盖，更应该精准服务而非面面俱到。
三是找准银行痛点，打造个性化服务。2023年开始聚焦银行痛点，双方重新梳理合作内容。一方面，针对长期合作的评分项目，由于境内实体卡交易场景的减少及境外交易免密的特点，中国银联与银联国际合作升级跨境智能风控评分模型，增加非面交易评分模型，提高银联网络跨境欺诈交易实时精准识别及控制能力。另一方面，针对该银行涉诈风险防控工作开展难度高的问题，中国银联构建了大规模电诈资金交易链分析图谱，挖掘沉淀了千万级别的电诈黑灰名单库并动态更新；同时，结合人、卡、设备等关联信息和长期实践积累的风控经验，运用机器学习、深度匹配等智能技术，对电诈风险案例进行复盘分析，总结归纳与主动研判了七大类数百条电诈风险特征，并持续迭代升级。综合分析该银行卡片账户信息及交易特点，定期对该银行存量账户进行排查，进行疑似电诈程度的分级分析。同时，根据该银行的个性化需求，输出异常交易排名指标分析，进一步协助提升该银行对行业电信诈骗防控的了解。
近年来，中国银联依靠跨行交易数据、发卡收单信息、交易量化分析及风险联防联控等方面积累的数据资源和风控经验，紧贴银行需求，整合内外部资源，不断加深和强化与全国性银行信用卡中心风险防控领域合作。2022年，银联与四家全国性银行信用卡中心签署风险管理全面合作协议；2023年，与五家全国性信用卡中心新增风险防控合作项目超过10个；截至2023年8月底，银联已完成与11家全国性银行信用卡中心风控产品与服务合作。在未来，银联愿继续苦练内功，倾力服务，踔厉前行，与产业各方共同构筑信用卡业务合规、收益稳健、健康发展的新局面。
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