大数据在信用卡客户管理中的应用

蔡乐凡

摘要：信用卡客户管理由粗放式向内涵式转型客观上要求大数据分析提供精准的操作性智力支持。大数据分析，不仅能为信用卡新客户的获取、客户防流失以及客户的赢回提供精确的靶向，而且还能为适时维护、管理信用卡客户关系提供依据和指导。大数据分析在信用卡客户管理中的立体化应用，主要包括客户价值识别、客户价值保持和客户价值提升三个维度。大数据助力信用卡客户管理也面临着风险，故要做好风险防控，既要防控大数据使用过程中客户隐私信息泄露的风险，也要利用大数据分析防控信用卡发放及其使用出现的具体风险。

关键词：大数据分析 信用卡客户管理 信用卡业务的内涵式发展

栖身信息化、数据化时代，如何借助大数据分析充分发展信用卡业务，维护和管理好信用卡客户？这是各大银行亟需思考和解决的问题。

一、信用卡客户管理离不开大数据分析

信用卡客户管理由粗放式向内涵式转型客观上要求大数据分析提供精准的操作性智力支持。信用卡业务在经过十多年的粗放型发展之后。目前已经迈向内涵式发展轨道。粗放型发展通常注重发卡数量。主要以线下传统营销的方式争夺市场份额，而一定程度上忽视了信用卡线上发卡渠道的大规模应用，未给予已发卡使用频率、程度和质量以充分的关注，而且缺乏对已发卡持有者多维度服务需求意向的深层次跟踪和全过程维护。因此，在信用卡市场竞争日趋白热化的今天，粗放型的发展在客户精细化、多样性服务需求导向下，注定会被时代抛弃，而内涵式发展成为了一种不可逆转的趋势和信用卡受众普遍性的诉求。

所谓信用卡业务的内涵式发展指的是在保持现有信用卡发卡增长水平的情况下。尽可能地激活、扩大、深化既有信用卡存量的使用频率、程度及其质量，最大程度地发挥信用卡对于持有者应有的作用与功能。消费者需求的变迁倒逼信用卡业务发展走内涵式道路，而信用卡业务的内涵式发展又必然要求对信用卡用户进行内涵式管理。

信用卡客户的内涵式管理，一方面要求通过新的途径、渠道、平台，以更快捷有效的方式获得更多的信用卡优质客户，以维持信用卡可持续的增量；另一方面，根据信用卡生命周期、用户生命周期精准维护信用卡既有的存量，针对目前的信用卡持用人群，进行深层次、多维度的信息挖掘、整理、分析，精准营销，为客户提供更贴心、更便捷、更系统、更具个性化的产品和服务，同时，还要求借助海量数据分析有针对性地发掘、发展商户。大数据分析及其互联网技术目前可以充分满足上述方面的需求。其应用的可行性和必要性集中体现在以下四个方面：

其一，信用卡本身具有数据性，而银行具有庞大的客户群。银行在开展业务过程中事实上已经存储记录了大量的客户数据。形成了大数据。对这些海量的数据进行整理、分析，总体上，可以使信用卡业务发展实现从粗放型到集约化的转变，实现内涵式可持续增长。

其二，大数据分析，可以为信用卡新客户的获取、客户防流失以及客户的赢回提供精确的靶向。通过对银行既存的客户大数据的分析，可以为信用卡发卡获得准确的目标对象，有效增加信用卡发卡量，避免传统营销方式的盲目性和不确定性，在有效提升增量的同时尽可能避免营销的人力、时间等成本，提升发卡效率。通过大数据分析，建立起客户流失预警模型并进行客户维护，以保持信用卡用户的存量。同时还可以适时推出金融产品，以挽留或赢回更多的客户。

其三，大数据分析事实上已经引发了信用卡获取客户方式的改变。大数据分析，可以强化和改进极速办卡服务等线上发卡平台，进而提升客户办卡的便捷性。从目前信用卡业务发展的信息化、智能化趋势看，以大数据分析和互联网技术应用为基础的信用卡发卡方式会成为主流。信用卡的审批、发放将会更多地依赖大数据分析。

其四，大数据分析，可以为适时维护、管理信用卡客户关系提供依据和指导。随着信用卡市场竞争的充分展开，客户关系的管理尤其是优质客户关系的维护将成为信用卡业务的核心。信用卡客户因为服务意识强、流动性大、复杂多变，因此，按照传统的管理方式，极难维护。如何对信用卡客户进行准确的等级评价、群体细分？如何提高用户的满意度和忠诚度？如何助推高客户持卡消费行为，刺激普通持卡者消费意愿？如何在整合信用卡客户消费需求、习惯等信息以推广发展商户？很多按照传统人力模式无法解决的问题。大数据分析都可以迎刃而解，这也充分显现出了大数据分析应用的优势。

二、大数据分析在信用卡客户关系管理中的立体化应用

大数据分析在信用卡业务发展过程中的应用是多方面的，其中，最重要的方面就是客户关系的管理和维护。只有存在着为数众多的、优质的、忠诚的客户，形成相对稳定的客户群，信用卡才能具备核心竞争力，在市场竞争日趋激烈的今天尤其如此，良好的客户关系是信用卡可持续发展的无形资产。而大数据分析可以作为一种渗透性的思维和方法贯穿在信用卡客户关系管理的始终。基于大数据的信用卡客户关系管理管理维护主要体现在以下三个方面：

其一，客户价值的识别。信用卡业务在发展过程中需要对不同客户需求加以分析，因为客户需求客观上具有差异性，而信用卡业务通常具有批量化、群体化、板块化特征，因此，难以完全贴合客户的个性化需求，这也是信用卡业务发展过程中共同面临的难题。对此，需要银行利用用户画像的形式，收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要数据信息，抽象出用户的商业全貌，刻画其需求、消费等特征，按照客户特征与需求进行细分，精准定位其价值，自动进行信用卡业务匹配。

其二，客户价值的保持。其本质就是提升客户的忠诚度。以保持客户对银行信用卡产品的忠诚度。进而保持其通过使用银行信用卡和信用卡增值服务产生的价值。利用大数据等科学技术对客户相关信息进行严格监控，注重客户忠诚度的影响因素，并对研究过程中出现的问题进行具体分析，从而达到在不同时间段，都可以提升产品销量和服务质量。通过利用关联模型对客户信息进行挖掘，能够更好的维护客户关系，还可以依据客户需求，从而丰富产品形式，满足客户需求。

其三，客户价值的提升。一方面，建立客户发现和流失预警机制，将大数据预测功能运用到客户预警或风险预警，从持有信用卡的数量、使用时间、使用频率、使用金额，资产余额、资金异动等角度，建立客户流失预警模型，通过定期开展数据挖掘与分析，防止客户流失；另一方面，搭建移动客户服务平台，完善体验。在商业数据之外还要充分整合客户外部社交数据。刻画用户全景画像，同时优化内部运营，研究用户需求，及时调整产品和服务，以提升客户的价值。

三、风险防控是大数据助力信用卡客户管理的前提

响应党和国家确立的总体安全观的要求。大数据分析在信用卡客户管理过程中的应用也应该注意风险防范，既指对大数据使用本身存在的风险的防范，也包括利用大数据对信用卡业务发展过程中风险的防范。

防范大数据使用本身存在的风险。个体信息及隐私是否安全是信用卡客户在与银行接触过程中相对比较关心的话题，也是信用卡客户管理过程银行中难以回避的问题，它既关乎银行的声誉，也涉及信用卡业务的可持续发展。如何处理好数据共享和客户隐私保密二者的关系？这是大数据分析助力信用卡发展过程中银行必須处理好的问题。对于业已获取的客户信息，银行在充分做好保护工作的前体下。无疑可以予以利用。对此，需要进一步完善客户信息及隐私安全的保护工作。按照国家要求完善制度建设，同时，对员工进行信息安全方面的专题教育和培训，提升其信息安全意识。

此外，还要充分利用大数据分析防范信用卡业务发展过程中的风险。结合大数据，银行有必要对员工展开系统操作、数理分析、金融风险等方面的专项培训：利用银行客户大数据分析，确立信用卡风险防范指标，完善信用卡风险评估、预警系统；利用外部大数据，加强信用卡发卡过程中的风险识别；运用大数据分析，进行科学、精准营销，将信用卡风险管理前置；健全大数据共享，适度开放信用卡风险管理系统。充分利用社会监督，以减少潜在风险。

风险防控，旨在使大数据分析更好地服务于信用卡业务的发展，相信不远的将来，大数据分析大范围、深层次运用，必将给银行信用卡业务发展插上“腾飞的翅膀”。