引入申请计分机制,预测信用风险
广东发展银行信用卡业务采用SAS技术提升竞争力

广东发展银行成立于1988年,是国内第一家信用卡发卡银行。于1995年推出首张人民币及美元信用卡,至2003年标准信用卡发卡量已超过1,000,000张,成为国内第一家信用卡发卡量超越百万张的银行。发展至今,广东发展银行总发卡量已达3,000,000张,分支机构已扩展到全国沿海重点城市,分支行数目近500间。

随着社会进步,中国内地渐渐流行使用信用卡这种交易方式。一般来说,银行信用卡业务是通过个人短期循环借贷获取利润,由于并无抵押,风险性相对其它信贷业务为高,银行因而需要一套有效的风险控制机制,才能确保业务长期、稳定的发展。

自中国加入世界贸易组织,允许外国银行进入本地经营,加上本地发卡银行数量不断增加,加剧了竞争,促使广东发展银行改革信用卡申请审核及发卡机制。该行采用了SAS公司的数据挖掘及分析技术,协助制定申请计分机制,将信用额、透支额厘订标准化,及作为新产品定位和部署市场推广等业务策略的凭据。

透过数据挖掘及建模协助分析申请者资料

在引入申请计分机制以前,广东发展银行各个分行根据各自的经验设计一套信用评估机制,对新申请的客户进行人工信用额评估,信用额的审批没有全行统一的规则。这样的情况,对审批标准的把握常常会因人而异,使信用评估出现偏差,同时对人力资源占用和审批时间构成相当压力,增加拖欠还款或坏账的风险。

该银行于是参考国际上很多发卡银行的经验,引入申请计分(Application Scorecard)机制,透过采用SAS公司先进的数据挖掘技术对大量信用卡客户数据进行分析,寻找客户信用风险的特征和规律,建立相应的数学模型,为新的信用卡申请者或已有的客户进行信用评分。通过申请人填写的有关身份资料,即可以有效、快速地辨别和划分优质还是高风险客户,协助进行初步信用风险评估。

采用了申请计分机制后,该银行信用卡逾期欠款情况有明显改善,在02年第一次引入信审计分卡时,对比原有信审标准,在同等审批率条件下,不良客户比例下降将近50%,大为减低了坏账的风险。此后经过不断跟踪和改进,该银行在04年重新开发并实施了新一期的计分卡,进一步提高了模型预测的准确性。实施自动评分同时带来的好处是,审批人手压力得到舒缓,亦减省不少审核时间,批核新卡的效率显著提升。

以准确、客观数据部署市场推广策略

另一方面,广东发展银行与国际上很多信用卡发卡银行一样,十分倚重数据分析,不单是风险管理部门,市场部和营销管理部门也都需要客观、准确的数据协助制定策略。随着国内经济发展起飞及发卡银行数目不断增加,信用卡市场竞争日趋激烈,新卡种及新服务推陈出新。广东发展银行意识到对手会提供各种各样的优惠条款,银行现有的部分客户难免地会放弃现有的信用卡,而去选择其它发卡机构的信用卡;或者同时申请多张信用卡,并逐步减少现有信用卡的使用量。对于一些低价值、高风险或不活跃的客户,他们的流失可能会减轻银行的负担;但对于一些优质、高增值潜质的客户,他们的流失则会给银行造成很大的损失。

过去,该行遇上最大的难题是未能准确找出高增值客户,及作出毛利预计。为了提升市场推广及销售效能,目前正在引入行为计分机制(Behavioral scoring),以跟踪和监控每个客户的行为、消费模式和还款数据,并根据相应的数学模型,智能化地调整客户的信贷额,同时亦可从而找出高增值客户,向他们推广新产品或服务。

“很多国际级银行都采用SAS公司的数据挖掘和分析技术,以改善信用卡业务的经营效能。这是我们选择SAS公司的原因之一,加上他们专业的顾问意见和技术支援,协助我们建立统一的申请计分卡机制,提升信用卡业务的表现,利用资讯科技优化我们的竞争条件,”林小桦说。

挑战

广东发展银行是国内第一家发行信用卡的银行,至今总发卡量达3,000,000张。随着发卡量不断增加,该行信用卡业务部面对的两项挑战越见明显。一方面是新卡申请者的信用额审批欠缺基准,增加遭拖欠还款的风险;另一方面是审核过程依靠大量人手处理,欠缺成本效益。


除此之外,市场上发卡银行数量越来越多,行内竞争越趋激烈,广东发展银行意识到有需要掌握准确和客观的数据,寻找高增值客户,以制定有效的市场推广和销售策略。

解决方案

SAS数据挖掘及建模技术协助制定申请记分机制

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