深拓信用卡市場，金融科技助力農商行零售業務轉型

近些年，隨著宏觀經濟步入新常態、金融改革全面深化、市場競爭格局變化等因素的影響，農商銀行面臨著越來越復雜的挑戰，轉型發展迫在眉睫。結合行業實際環境來看，零售業務占商業銀行業務的比重不斷提升，所謂“得零售者得天下”，排列科技認為，農商銀行轉型發展的突破口同樣在零售業務領域，目前越來越多的農商銀行在信用卡等零售業務上發力，正體現了這一趨勢。

不過，現階段農商銀行零售業務的發展還存在不少問題。這些問題涉及從數據到風險、營銷、管理等的方面面面，尤其是作為金融核心的“風控”命門，由于諸多天然不足造成的現實困境，深深困擾著農商銀行。

行業專家指出，農商銀行要想從競爭中勝出，決勝點在于:自身優勢與金融科技的充分結合。因此，如何依靠金融科技的有力支撐，提升風險管理水平和客戶精準分析，以適應日益復雜化的風險環境，從而防控風險、優化獲客、提升效率，實現在零售業務領域的創新突破，是擺在農商銀行面前的重要課題。

農商銀行零售業務轉型發展過程中的風險困境

據華爾街見聞發布的新聞，中國一監管部門人士表示，國內農商銀行面臨一定的信用風險。相比于大型商業銀行和股份制商業銀行，農商銀行經營區域經濟狀況和客戶資質都不占優勢，同時農商銀行的定位往往是服務三農和服務中小企業，而中小企業經營困難加劇是宏觀經濟下行壓力下最突出的問題之一，也是不良貸款的重災區，因此在宏觀經濟受到全球共振下行過程中，農商銀行面臨的形勢更為嚴峻。

農商銀行在零售業務轉型發展的過程中，面臨著信用風險、市場風險、操作風險、流動性風險、聲譽風險等多類風險疊加的不利局面。全面提升農商銀行風險管理能力，成為農商銀行提升核心競爭力，適應激烈市場競爭的必然選擇。

以信用卡為代表。信用卡零售業務是農商銀行大力發展的零售信貸服務之一，已日益成為銀行轉型的發力點。信用卡業務實質是小額信用，其營銷、審核、授信、催收等各風險環節與傳統金融產品有很大區別。由于農商銀行網點處于縣城和鄉鎮，存貸款為其主營傳統業務，導致農商銀行缺乏開展信用卡業務的專業人才和風險防控的技術手段。農商銀行信用卡業務普遍存在客戶履約能力較低、意愿較差、對客戶信息獲取不全等風險。農商銀行內部也存在管理體制不健全操作不夠規范，缺乏嚴謹的信用卡風險管理政策，信用評定方式落后，風險數據維度有限，風險覆蓋面少，無法做到全面有效的風險防范等問題。

以信用卡為代表的零售業務，如何“化險為夷”

針對農商銀行零售業務轉型發展中存在的風險問題，排列科技以信用卡零售業務為例，認為可以通過以下幾個維度來破局化險:1.合理的信用評定和授信額度體系，提高準入門檻;2.建立完善嚴謹的信用卡風險管理政策;3.深化風險管理體制和豐富管理方式;4.加強信用卡風險資產催收力度，降低損失;5.加強人員素質培養;6.系統化管理信用卡業務鏈，豐富風險防范手段。在這個破局之路中，金融科技是一個有力的抓手，越來越多農商銀行會借助金融科技公司系統化的技術手段應對零售業務信用風險問題。

金融科技公司通過了解、清洗整合現有行內外數據，充分挖掘數據價值，通過系統的咨詢和培訓相關的風險管理人才，幫助農商銀行零售部門建立統一的、層次合理的風險模型，培育成體系風險管理系統。全面完整的零售信貸風險評估體系是農商銀行零售業務快速發展的先決條件和必要基礎。

以排列科技為某農商銀行提供的信用卡風險管理方案為例，主要包含兩部分內容:大額信用卡風險數據咨詢和大額信用卡申請評分模型。

1.大額信用卡風險數據咨詢

大額信用卡業務申請風險的評估是在用戶進件進行大額信用卡申請時，根據征信報告和行內外數據，結合行內歷史表現數據對用戶未來可能出現的違約行為進行預測的過程。

其中咨詢過程對申請流程進行梳理提取行內數據以及征信相關數據，對接入用戶構建基礎屬性，包括性別、年齡、地域、職業、婚姻等，再根據客戶基礎標簽的建立以及客戶行為數據來挖掘客戶潛在信息，例如客戶還款能力、還款意愿等，刻畫完整用戶畫像。

2.大額信用卡申請評分模型

申請評分模型是一個預測逾期損失概率的相關數值，以及信用分數相關的風險點描述，可以作為開卡審批通過的參考依據。大額信用卡申請評分模型咨詢內容將涵蓋模型的訓練、模型測試、模型調整、模型部署、模型監控等。

金融科技公司是農商銀行風險管理決策的得力助手，而排列科技作為金融數智風控專家，專注于為銀行提供智慧全面的風控解決方案。公司為農商銀行客戶建立的自動化智能化風控建模體系，擁有豐富的風險數據維度，能夠覆蓋更多風險，運維成本更低，易于管理和分析。高效的風險預測系統，將幫助農商銀行提升風險決策速度，降低人力成本。