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人行征信报告数字解读:大数据助力信用卡风险管理

来源:银数观卡      作者:银联数据      2017-6-14 9:28:50

  征信是社会信用体系的重要组成部分,在金融改革的浪潮和背景下,在金融信用建设的基础上,征信在数据与应用之间发挥着桥梁纽带作用。而处于中国改革和创新前沿的信用卡行业正在快速推进这一进程。

  上海农商银行信用卡部(以下简称卡部)一直因应市场环境变化趋势,不断尝试和探索在征信应用方面的新技术新手段。借着人民银行推出“人行征信报告数字解读”(以下简称“数字解读”)这一有利时机,上海农商银行开展了验证工作,结果表明“数字解读”产品在上海农商行信用卡客户中的覆盖率较高、稳定性较强、区分能力也较好,适合作为信用卡产品精细化管理的工具。

  卡部同仁怀着对形势更加深刻的洞察、更为开放的心态和运用技术驱动承接传统风控的需要,携手银联数据咨询团队(以下简称咨询团队),在“数字解读”验证结果的基础上,探索结合传统行业经验和行内管理特色实现风险管控水平的全面优化升级,并推动自动化决策部署的进程,已取得初步成效。

  贷前审查

  在无“数字解读”产品以前,审批人员需要通过查询征信报告各类数据,通过多维度判定客户的信用资质,不论是人工判断还是系统自动实现,这种多维考察相对耗时耗力,还可能由于信息不充分错判客户资质。“数字解读”在信用卡贷前阶段的覆盖率较高,超过80%;人群表现稳定,跨时区样本检验PSI为7.11%;排序单调性好,K-S值达到48%,达到行业通用校验的标准,展现了较强的区分能力,尤其是对于低风险及高风险客户有明显区隔,因此适合应用于贷前客户审查筛选。

 

图1 申请客户性能验证样本K-S图

  根据上述评分表现,咨询团队评估了不同评分分段对应风险水平及客户占比情况,基于评分的排序及风险表现,划分高、中、低风险客户。结合行内实际业务操作情况及经验判断,提供了贷前审查自动化策略建议:

  (1)对高风险客户,采取自动拒绝策略;

  (2)对中风险客户,借助卡部审批政策授信标准,并结合行职业、潜在风险等做进一步判断与差异化处理;

  (3)对低风险客户,建议在后期进一步实现客户细分,匹配自动通过策略或额度优化策略。

  通过引入人行征信评分的应用,提升审批阶段的自动化程度,节约审核人力,提升整体审批效能。根据现阶段的审批情况估计,第一阶段自动拒绝引入“数字解读”应用后,可减少5%的工作量。如进一步结合其他自动化策略部署,在上线初期即可节省约20%的审批工作量,后续有望达到40%,且平均处理时效至少提升2天。而在审批效率获得大幅提升的同时,风险水平也可得到适度控制,预估新申请客户M4+违约率可降低0.7个百分点。

  贷中管理

  观察“数字解读”应用在信用卡存量客户中的表现,整体K-S值约70%,评分对低风险、高风险客户区分能力强;随着分数升高,风险客户占比同样呈递减趋势,评分排序能力良好;跨时区样本检验中PSI达到1.56%,展现了良好的稳定性。说明“数字解读”对上海农商银行的整体存量客户也具有较高的适用性。

 

图2 存量客户性能验证样本K-S图

 

图3 各评分分段账户占比与M3+账户占比

  “数字解读”对低分段及高分段客群识别能力强,对于中分段客群的区分能力还有进一步提升空间,咨询团队建议通过分段策略进行客户风险的精细化管理:

  (1)对于高分段客群,建议可优先对高分段客户采取额度调升,提高对优质客户授信,从而提升客户服务体验,促进用卡交易,提升客户粘性和交易量。

  (2)对于中分段客群,建议通过其他管理手段相结合进一步改进客户管理的精度,例如引入行为风险评分对中分段客户做进一步细分,选取其中优质客户予以额度调升,在风险可控的前提下提升客户体验,夯实业务规模基础。

  为了在业务应用过程中发挥该评分最大价值,咨询团队借鉴行业经验,通过叠加自主研发的行为风险评分为上海农商行信用卡客户进行了数据交叉验证。结果显示,两项评分的交叉使用可进一步提升客群识别能力,对中分段客户有很好的区分能力,可扩展行内管理边界,真正实现信用卡业务的精耕细作。

  (3)对于低分段客群,建议维持额度政策不变,并结合其他政策判断客户的风险水平,尽早将低分段客户列入关注名单,采取监控和管控措施。

  通过对存量客户进行细分管理,结合评分的交叉应用,初步测算可实现在满足行内风险指标要求的情况下,进一步提升整体客户的调额效果,带来生息资产及收入的双提升。

 

图4 验证样本额度调升测算情况

  基于“数字解读”,卡部还将进一步加快审批自动化建设步伐,务求在保证业务质量的同时全面提升业务效能,为信用卡业务快速稳健发展进一步夯实基础。在此过程中,也将借助咨询团队先进的业务管理经验和成熟的模型化手段,实现互利共赢。

  关于“人行征信报告数字解读”

  在中国人民银行征信中心与美国费埃哲公司合作进行个人征信评分研究项目的基础上,利用我国个人征信系统的信贷数据开发出来的征信产品。其能够对个人信用报告信息予以量化,帮助信贷机构更加方便、快速和一致地使用信用报告信息,了解客户的当前信贷风险状况,预测个人客户在未来一段时间内发生信贷违约的可能性。在信用卡的风险管理体系中,"数字解读"对风险策略的实施起到至关重要的作用,如在申请审批、已持卡客户维护等环节,可以帮助银行快速识别潜在风险客户、提前采取管控措施、有效降低信用风险损失等。

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