论文借力数据应用推动信用卡业务，该文是有关信用卡论文怎么撰写跟借力和信用卡和数据相关论文怎么写.
近年来,我国行业大数据应用总体发展水平较好,数据分析在企业的发展和决策中发挥着日益重要的作用.党的十九大报告明确提出要贯彻新发展理念,建设现代化经济体系,推动互联网、大数据、人工智能和实体经济的深度融合.如何运用数据手段,更好地服务实体经济,更好地为实体经济提供金融服务,已经成为当前金融行业不断探索的新领域.
金融行业由于特殊的行业性质,数据容量相对充分完整.以信用卡业务为例,从客户申请到使用,每一个环节都镌刻着重重的数据烙印,基于客户行为轨迹,挖掘客户的内在需求,提供更有价值的服务就显得极为重要.于是,信用卡领域在2017 年基于大数据出现了一系列的变革,线上申请、自动审批、风控模型、动态额度调整、交叉销售和精准化营销等一系列基于大数据的研究成果转化为生产力,在销售支持、产品研发、风险管理、客户服务以及内部运营管理等领域都产生了重大影响.
作为城市商业银行信用卡业务的代表,徽商银行信用卡业务在2017 年取得了长足的发展,基于近年来的高速发展,2017 年信用卡有效卡量突破100 万张.随着规模的不断增长、样本数的日益丰富,徽商银行在信用卡数据应用研究方面也进行了卓有成效的尝试.
开展数据挖掘主动发卡,提供销售支持
信用卡不仅是银行零售业务重要的获客工具,同时也是有效的黏客手段.信用卡的交叉销售对增强客户黏性、提高客户忠诚度具有显著的效果；同时,存量客户的交叉销售风险系数小,能较好地满足业务发展和风险控制的平衡需要.2017 年,徽商银行基于存量零售客户数据,进行客户分层挖掘,针对存量存款类、工资类、理财类和贷款类优质客户,借助行内征信和第三方征信多维度评分,利用数据筛选白名单,精准锁定潜在目标客户,实现分层授信和分层营销.在风险可控的情况下,开展预授信主动发卡业务,通过短信、外呼、纸质邀约等方式告知客户,完成后续发卡工作.
截至2017 年11 月末, 徽商银行信用卡业务当年累计邀约客户18.7 万户,邀约客户进件突破2 万件,客户邀约进件率达11%,发卡客户逾期表现与不良等方面表现均较好.
强化数据集市分析应用,提升服务能力
2017 年,徽商银行在原有信用卡数据积累的基础上进一步建立了基于客户分层的信用卡数据集市,不仅使数据的提取、应用更加便捷,而且通过客户账龄、交易时点、交易轨迹、风险等各类指标,对存量客户按照感知、萌芽、成长、成熟、衰退、流失生命周期各个阶段进行划分,勾勒出客户完整的用卡行为轨迹,建立生命周期指标,开展客户管理体系的有益探索.这不仅有助于找准不同类型客户集中金融服务需求,开展有针对性的产品推广；而且基于对客户需求的精准了解分析,有利于搭建消费场景,开展精准化营销,从整体上提升徽商银行信用卡数字化金融服务能力和服务效率.
基于对客户接受行为的分析,着力精准宣传
2017 年以来,徽商银行尝试基于目标客群消费行为分析,有针对性地强化宣传营销的精准性.一方面结合后台数据分析与不同信用卡产品目标客群分析,选择目标客群相对较为集中浏览的线上渠道,集中宣传徽商银行信用卡品牌、产品,提升品牌认知度；另一方面利用互联网DSP 技术,从客户年龄、性别、地区、购买行为偏好等维度筛选目标客户,开展精准营销；同时充分利用LBS地理位置定位技术,在徽商银行信用卡优惠活动商圈3 千米范围内,借助目标客群常浏览的手机App 渠道,开展附近商圈信用卡营销活动精准宣传推送,激发目标客户与消费意愿.徽商银行利用数据分析提供的全新沟通渠道和营销手段,及时、准确地把握市场营销效果.
借助数据筛选甄别客户,强化风险管理
随着信用卡的普遍使用,发卡规模的不断扩大,量化评分模型对审批流程的重要性与日俱增.徽商银行已建立的大部分信用卡评分模型对人行征信和行内征信数据依赖过大,必然导致对大量无征信客户难以进行准确评级,客户流失情况较为严重.基于此,徽商银行在整合行内数据平台的基础上,利用外部多样化数据来源,减少对人行征信与行内征信数据的依赖性,有效甄别目标客群,同时将数据筛选用于信用卡自动审批、场景消费主动调额以及风险预警等各环节,强化事前客户识别、事中客户风险预警,在稳步提升发卡规模的同时有效降低风险,同时有效提升内部运营效率,降低运营成本,极大提升了客户服务满意度.
近年来,互联网平台、第三方支付机构线下消费场景的布局不断深入,对信用卡业务产生了一定的冲击.如何顺应市场变化？ 如何优化客户体验？如何提升市场规模？答案都是对客户需求和行为习惯的把握与分析.数据应用与转化对信用卡销售支持、服务创新等方面的重要性日趋体现；不仅如此,数据应用还成为金融机构深入挖掘既有数据、找准市场定位、明确资源配置方向、推动业务创新的重要手段.我们有理由相信,越来越多的金融机构已经或渐渐意识到这一点,数据应用业已成为信用卡业务创新发展的重要手段,同时,信用卡业务本身完善的数据体系,也必将为数据金融业态提供巨大的资源与价值.
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参考文献：
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