樂視員工在建行信用卡額度被降至1元事件，站在外部視角看，的確挺離奇的。那在熱鬧也看了、槽也吐了之后，“愉見財經(jīng)”想帶大家換一個視角，我們來從銀行信用卡部門的風控機制著手，內(nèi)行看門道——這離奇的“1元卡”，到底是怎么發(fā)生的？


　　下面，“愉見財經(jīng)”會扒給您聽三件事情：

　　1，除了“1元額度”過于抓眼球以外，基于所屬組織或群體的風險評判變化而“殃及”本身信用狀況變化不大的個人，這樣的事件，在業(yè)內(nèi)根本不是什么秘密。所以大家不要跟著那些吃瓜小伙伴們瞎起哄，建行并非首創(chuàng)。

　　2，這背后的信用卡“人群畫像”風控邏輯、以及逐漸講求的事前預警機制。

　　3，信用卡風控變量都有哪些維度、考量這些維度的優(yōu)、次排序是怎樣的？（根據(jù)這些維度我們就可以推測自己的信用卡額度大小咯。）


　　好，開扒！

　　PART 1，“殃及池魚”恰是風控邏輯　

　　幾年前，無錫尚德出現(xiàn)了經(jīng)營危機，“愉見財經(jīng)”替您打聽到，當時就有一家股份制銀行在內(nèi)部對尚德員工的信用卡也悄然上了針對性風控措施，只不過人家那是“悄悄地進村、打槍的不要”，沒搞個搶頭條的“1元卡”，而只是溫和處理，封死這批信用卡的額度只降不升（包括拒絕本可獲批的客戶正常提額申請），并密切關注這批卡片的大額消費情況。

　　這也不是個案。在另一家股份制銀行，對于一些身處產(chǎn)能過剩行業(yè)的員工、尤其是一些流水線操作工種，已辦信用卡者續(xù)卡、未辦信用卡者申卡，銀行評審起來都會出現(xiàn)一定“扣分”、甚至拒批。


　　除了所屬公司會波及個人，所屬行業(yè)、身份證劃歸地域、甚至所屬人群的自然屬性（比如“未婚、女性”）等，都會因為群體整體信用表現(xiàn)而波及“無辜”個人。這種波及可能是利好也可能是利空。

　　比如一張“3522”開頭的身份證（屬福建寧德地區(qū)：鋼貿(mào)商籍貫集中地），就算這個持這張身份證的人從頭到尾就跟鋼貿(mào)、甚至跟做貿(mào)易這事兒就沒半毛錢關系，但是：

　　在2011年銀行體系對鋼貿(mào)業(yè)務進行風險預警前，他在很多銀行辦信用卡都比普通人方便、也有更高概率獲得更大的信用卡授信額度；

　　在2012年鋼貿(mào)危機爆發(fā)后的幾年間，他在部分銀行甚至很難正常辦出信用卡、就更不談額度高低了。

　　悄悄透露一個，我的一財日報的金融版編輯，就是一個“3522”，你說他好端端名校畢業(yè)、主流媒體供職、收入穩(wěn)定前景向好的，就在咱們發(fā)工資用的借記卡那家銀行，他網(wǎng)申信用卡都會直接被大數(shù)據(jù)風控模型秒拒。你說說他冤不冤？連“1元卡”都沒。

　　所以您看，在這些真實發(fā)生過的案例里，如果純粹以客戶個體視角植入一根絕對公平的準軸，“叫冤”者真不止所涉樂視員工。


　　PART 2，同行的真實看法　

　　一眾信用卡部門人士在媒體采訪樂視員工“1元卡”事件時選擇緘默，沒有人愿意因表示理解他行風控策略“躺槍”。但在“愉見財經(jīng)”以匿名形式的訪談中，多名卡業(yè)務人士均對建行的風控“大方向”和“方法論”——識別該人群風險信號——表示了“認同”或“理解”，不過在手段運用的激進程度上，他們表示了異議。

　　其中有位在銀行信用卡中心管風險的領導跟我說，他們其實也及時捕獲到了樂視的風險信號，但仍補充考量了樂視員工本身的情況，才沒提前采取措施。

　　但他進而表示，如果出現(xiàn)問題的企業(yè)不是樂視而是某些中低端制造業(yè)企業(yè)，企業(yè)已或有可能發(fā)不出薪水，員工多從事偏于弱技術(shù)資質(zhì)的操作型工作，“恐怕采取建行類似的手段是必要的”。

　　其實在風控尺度把握上，建行對樂視持卡員工也是有基于個體的補充考量的，因而采取了“先堵后疏”：建行方面回應稱，對樂視員工信用卡額度進行調(diào)整，只是暫時的舉措，各支行會根據(jù)名單情況，對這些信用卡持有人進行一一排查，如果還款正常，就會恢復額度。


　　PART 3，信用卡風控變量的“四大維度”　

　　下面該說說此中“門道”了——

　　越是小額、分散的授信，除了對客戶個人一對一的資信評估以外，就越是需要輔助進行以大數(shù)據(jù)為基礎對客戶所屬群體進行諸如“人群畫像”的風險評估，并不斷就新的風險因子表現(xiàn)再修正風控模型及對此群體的策略。

　　這樣，在“大數(shù)法則”運算之下，不良率就可控在一定標準之內(nèi)。而這正是銀行信用卡業(yè)務風控的題中之意。

　　有一句玩笑話，所謂“大額貸款做得好，拼客戶關系；小額授信做得好，看模型建設?！?/p>


　　那么信用卡風控建模具體看哪些變量呢？

　　自然屬性是指客戶的性別、年齡、學歷、戶籍地域等。

　　收入情況則是看公司行業(yè)、公司規(guī)模、職位、年收入等，這一點在風控的邏輯里被視為客戶負債后的“還款來源”。

　　財富情況是看客戶的擁車、擁房、以及在該家銀行的存款、理財?shù)取?/p>

　　客戶在其它金融機構(gòu)的負債情況、信用表現(xiàn)、有無逾期也是一大考量。此外，多家風控嚴格的銀行信用卡中心還會對客戶實行“剛性扣減”，亦即對卡片申請人的總負債額度進行評估，并減去客戶已在其它銀行獲得的非抵押類授信額度。


　　除了這些傳統(tǒng)操作，隨著金融科技及大數(shù)據(jù)運用的發(fā)展，信用卡風控的評審模型中又添加了來自移動運營商、互聯(lián)網(wǎng)公司等提供的客戶行為數(shù)據(jù)，當然調(diào)取這些數(shù)據(jù)需在客戶充分授權(quán)的前提下。這些行為數(shù)據(jù)可包括客戶的移動設備定位、線上支付結(jié)算和流水等，也可據(jù)此推測部分客戶的消費能力和習慣，為銀行更精準的營銷及風控提供輔助參考。

　　此外，也有銀行人士提及對信用卡風險的事前預警機制。顧名思義，這是指不等群體風險指標出現(xiàn)異常而進行的事先干預，一般用作針對宏觀經(jīng)濟變化及局部行業(yè)地區(qū)性變化，動態(tài)風險監(jiān)測與預警機制也通常會配套事后恢復機制。


　　PART 4，預告　　

　　關于樂視那透心涼的“1元卡”，銀行視角的個中原委就給大家聊到這里了?！坝湟娯斀?jīng)”下一期，我們會接著這個話題做個實用性延伸，聽愉記來跟你說說用卡中的各種小Tips和Tricks。

　　就舉其中一點，我發(fā)現(xiàn)有很多朋友在信用卡還款逾期這事兒上有不少疑問，有人以為賬單上寫的最后還款日就是銀行要上送征信給你拉黑名單的還款逾期日了，我曾有一個朋友就晚了一天還款，還打電話到我這里來求，讓我跟銀行說情去，不要上征信。你知道我這朋友的誤區(qū)在哪里嗎？