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大数据在信用卡风险防控中的应用实践
■ 中国农业银行广东省分行 彭少辉 中国农业银行顺德分行 叶 春
摘本文介绍了农业银行广东省分行自主研发的贷记卡贷后管理系统。该系统运用大数据思维，采集信用要：
卡客户分散在多个系统中的数据，通过综合分析提炼，将其运用于风险识别，从而实现对贷后风险的有效防控，降低信用卡贷款不良率，优化客户结构，该项目可为同行借鉴参考。
大数据；风险防控；信用卡关键词：
一、项目概述
随着信用卡业务的快速发展，传统的卡风险管理方式存在明显不足，主要表现为基础风险数据分散、管理手段单一、有效分析工具缺乏、自动化程度较低、时效性滞后等，以人工为主的管理方式已不能适应风控新常态的监管要求。为强化贷记卡贷后风险防控，农业银行广东省分行（以下简称“农行广东分行”）自主研发了贷记卡贷后管理系统，实现信用卡风险管理的信息化、自动化和实时化，通过多渠道提取贷记卡风险大数据，加以系统地分析、加工，借助风险识别规则和模型，为风险监测、贷后管理、存款扣划、不良核销、催收管理等提供平台和工具，达到风险管控关口前移，系统地简化和优化了风险管理流程，实现了信用卡全流程风险管理的目的，有效提高了信用卡风险管
控效率，推动信用卡风险防控上新水平。
二、架构及功能
（一）架构
在研发贷记卡贷后管理系统时，充分利用农行广东分行原有分散的系统和数据，整合、优化了主总行贷记卡系统V+系统、总行贷记卡辅助管理平台、BoEing贷记卡V#系统，分期推进贷记卡贷后管理系统研发，打破系统藩篱，系统采集了BoEing系统返传的包括信用卡、IFAR、个人负债、C3等系统的基础数据。前期主要解决BoEing系统上线初期业务查询、报表生成、存款扣划等问题，后期实现跨系统万级数据交互，实现了贷记卡大数据风控功能，为农行广东分行信用卡业务的长远健康发展保驾护航，涉及的主要系统如图1所示。
作者简介： 彭少辉（1968-），男，广东陆河人，高级工程师。
叶 春（1975-），女，江西赣州人，工程师。收稿日期： 2018-01-30
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2018年·第6期
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Research|技术应用商户管理系统（商户法定代表人信息）贷记卡系统08（客户最新账户信息、最近3个月额度使用率）零售板块系统（存款信息，包括当前余额、月均、年均存款）010207PCRM系统（贵宾客户信息）其他系统信息信用卡与农行广东分行资产信息零售板块系统（理财产品信息）0306电子银行系统（网上银行、电话银行、手机信使）05人行征信系统04C3系统（贷款信息，包括个贷与法贷余额、五级分类形态）图1 涉及的主要系统
贷记卡贷后管理系统逻辑结构如图2所示。贷记卡贷后管理系统基于农行广东分行OA开发平台，省行、二级分行、支行、网点通过办公网接入贷记卡风险管理系统，系统以Apache Http Server提供Web服务，采用标准的J2EE Web应用服务器，可以根据用户访问量的多少增加，由Apache Http Server根据负载因子分发到各个Tomcat服务器实现负载均衡。J2EE应用服务连接了储存用户管理信息的数据库，应用数据库采用Sybase ASE，应用服务器采用虚拟服务器SUSE Linux 10版本。
系统应用架构采用浏览器/服务器（B/S）模式，使用J2EE多层的分布式应用模型开发，按照标准的三层架构模式（MVC）进行设计。第一层是界面表示和控制层（View层），第二层是业务逻辑层，完成业务逻辑管理界面与实现（Control层），第三层为数据存取、业务对象缓存和ORM实现层（Model层）。
（二）功能
目前，贷记卡贷后管理系统已实现以下八大功能。1. 业务数据查询：包括信用卡账户资料、交易明细、催收记录等业务数据的查询，支持精准、模糊、批量查询模式。
2. 存款划扣：实现了实时逾期客户存款扣划。3. 风险管理：包括大额授信客户管理及委外催收管理。其中，卡风险管理包括一对多风险排查、同一手机号不同持卡人排查；用卡风险管理包括连续3个月额度使用率超85%排查、首期还款未付排查、自己单位刷卡排查等。
4. 核销管理：包括符合追索类核销条件的数据统计、已核销账户收回的统计等。
5. 报表统计：包括风险指标类报表、五级分类报表、形态转移报表、发卡指标类报表、用卡指标类报表、核销统计报表等，每日发送信息给相关人员。
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Research|技术应用2018年·第6期
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Boeing主机OA网生产网批查贷记卡信息询批查询账余额批扣划贷记卡贷后管理系统贷记卡逾期客户清单文件报表服务器贷记卡逾期客户清单文件Tulip服务器返回扣划结果文件返回扣划结果文件1、发动2个批交易：查活期余额、查贷记卡资料2、主机返回后根据结果生成扣划清单由Tulip自动发起批扣划交易二级分行1卡部终端二级分行2卡部终端图2 贷记卡贷后管理系统逻辑结构
6. 系统管理：实现对本系统的用户、岗位、权限以及参数的管理和维护。
7. 下载专区：提供基础数据的下载，供分行二次加工使用。
8. 上传专区：提供特殊数据来源不定时的导入，丰富系统数据。
完成，正确计算和展现客户最新资信状况。运用系统监控，实现对大额授信客户进行“定期体检”，及早发现风险账户，有针对性地对客户采取合法用卡教育、账户止付、调降额度、提前催收等措施，有效化解潜在风险。
据统计，截至2017年12月，农行广东分行贷记卡不良余额较年初下降12.7%，逾期余额较年初下降
三、项目成效
贷记卡贷后管理系统投产前，靠人工手段无法从海量数据中查找并实现监控，也难以发现套现等问题。系统上线后，根据预先制定的风险规则发现风险客户，贯彻“风险前移”策略，早发现、早排除，命中率高。通过批处理，实现监控处理自动化，有效解放人力资源。
系统上线后，通过跨系统大数据自动化归集，由系统负责整理和加工数据，数万客户数据处理瞬间
3.02%，不良率降幅达49.18%，不良率实现系统内最低，超额完成了信用卡业务各项风险防控指标。FTT参考文献：
[1]栾建胜.“互联网＋”助力信用卡风控实现新突破——行稳致远应时而变 信用卡风险擞向“互联网＋”新时代[J]. 中国信用卡，2016(6):11-16.
[2]李金泽. 银行合规风险防控重在管理过程控制[J]. 银行家，2013(9):118-120.
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