论文刍议大数据在信用卡经营管理中的应用，本文是经营管理在职毕业论文范文与刍议和经营管理和信用卡有关论文范本.
中国建设银行贵州省分行信用卡业务部 刘 婷 周红梅
我们生活在一个充满“数据”的时代,大多数人身上都“贴”满了与工作、生活等息息相关的数据标签.大数据已被广泛应用到社会多个领域,自然地也成为了信用卡经营管理的重要工具,持续提升着信用卡业务的精细化、精准化经营管理水平.
一、大数据在营销获客方面的应用
银行对目标客户的数据分析筛选后,进行预授信,导入银行网点的营销系统,待目标客户进入网点时对其进行提示营销.银行可以通过微信、短信、手机银行、网上银行、合作方网站等渠道,主动向目标客户精准推送营销信息,邀请客户在移动渠道或网点申请信用卡.当然,银行应综合考虑客户的稳定性和消费能力,例如,如果客户最近半年内在某知名网站消费满3 笔,累计金额达到1000 元,且收货地址相同,即可作为目标客户；银行也可以将消费能力较强的行内储蓄存款客户作为信用卡的目标客户.
面对大量的信用卡申请,不少银行的审批工作主要由基于数据模型和业务经验开发的自动化决策系统完成,小部分不适用自动决策的申请由专业信用卡审批人员进行人工审核.因此,数据更新和数据模型的持续优化是非常必要的,银行应及时更新部分行业的收入标准,不断导入工资客户、公积金缴存客户、高资产客户的数据信息,提高授信的精准度.
二、大数据在客户用卡方面的应用
银行应对客户在某时间段内在各场景的用卡数据进行分析,向用卡频繁、信用良好的客户推送相关优惠信息,调高其信用额度、卡片等级,提供安全用卡服务,推荐*分期还款,并对拟销卡的活跃客户进行挽留.同时,银行应分析客户整体的消费结构,通过开展促销活动,引导客户提高在一般类、民生类商户的消费占比,鼓励客户境外用卡,不断提升收益水平；还可以根据客户用卡情况,加大产品创新力度,加强对提升客户消费交易额和活卡率等数据库营销项目的研究.
三、大数据在行内业务管理方面的应用
除了日常的重点指标数据通报之外,银行还要加强对行内各机构营销情况分析,运用大数据对某类目标客户的覆盖情况、分配数据的使用情况、交叉营销的成果展示、重点渠道的利用率、卡片激活率、同业间总量及增量占比等进行分析,找到业务发展的短板.另外,银行应对日常审件情况以及客群的综合效益进行分析研判,对目标单位、目标客群、目标行业进行数据的提示性营销,指引营销的方向.
银行应指导前端部门不断提高自有手机银行、APP 客户端、微信银行的绑定率和使用率,抓住客户新、还款等主要接触点,引导客户主动绑定,提升自动化水平,降低人工处理量；还要将大数据有效应用在全年或专项活动的评比考核中,尤其是在重点业务、重点产品、重点指标上提升对机构、个人的组织推动力.
四、大数据在成本效益管控方面的应用
银行要紧紧围绕促进盈利增长这个核心要素,深度分析收入、成本结构,多维度加强损益分析和管理,进一步明确经营管理与财务目标,科学合理配置财务资源.例如,年轻客户的信贷需求旺盛,贡献相对较大,银行可以以相对优惠的或更好的用卡回馈做好年轻客户的拓展；某项业务或某项产品的收益相对较高,银行可以适当予以财务资源的倾斜,吸引更多的客户加入.银行要主动引导客户*分期还款和透支取现,提升生息资产占比.在利率市场化和刷卡费率下调的大背景下,银行要通过产品创新、流程优化、差异化服务等,不断提高提升定价的合理化水平,还要主动淘汰一些不创利的产品.对影响收益增长、长期不用卡的客户,银行应予以到期销卡,保持客户增长的良性新陈代谢.
随着客户行内关系的加深和行内多产品覆盖的增加,客户的综合贡献度及稳定性会增强,银行可以为客户提供更为优惠的策略、促销策略和服务举措,同时在产品设计上增加吸引客户*行内其他业务的特别权益.当然,加大大数据人才的培养,加强与政府数据管理部门、大数据公司、行内数据业务部门的联动,科学设置大数据分析及应用岗位也是银行信用卡业务发展过程中十分必要的战略举措.
五、大数据在风险控制方面的应用
在日常经营管理中,银行要做好逾期贷款、新暴露不良贷款、催收回收等基础数据的通报,夯实日常风险管控的基础,强化风险管理责任；加强行业、客群、单位等不同风险特征的数据研究,结合区域、行业等外部经济情况,对风险较高的区域、产品、客群开展主动信用风险排查,对存在信用风险隐患的客户采取停卡或降额处置；结合日常管理中的风险案例,不断对前端发布某类行业、某类客群的慎入、慎办等风险提示性指导；结合日常工作中发现的疑点风险数据,把日常风险审查、协调、指导、检查、监督作为内控合规管理的重点工作,持续不断地开展下去.
银行要建立持卡人风险预警模型,包括风险评分、取现与还款行为、行内关系数据、存款数据、行业内外的其他共享数据等,对于违规套现、多头授信、伪冒等行为进行严格管控,持续跟踪盗刷、欺诈等不法行为,加强用卡安全的宣传；进一步丰富催收手段、方法和工具,通过公告催收、催收、诉讼等手段,提高催收成效,减少银行的资金损失；运用大数据技术搜集与套现、盗刷等相关的信息,用以联合有关部门防范和打击信用卡欺诈等不法行为.
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参考文献：
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