大数据在信用卡风险防控中的应用实践
栏目编辑：梁丽雯  E-mail:liven_01@163
2018年·第6期
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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
兄弟啊想你啦什么歌（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。
伊斯兰教斋月    　叶　春（1975-），女，江西赣州人，工程师。收稿日期： 2018-01-30
摘要：
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。
关键词：
大数据；风险防控；信用卡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
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（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。
图1  涉及的主要系统
重庆有哪些大学02
信用卡与农行广东分行资产
其他系统03
04
05
07
08
01
06
零售板块系统
（理财产品信息）
人行征信系统
河蚌怎么洗PCRM系统
（贵宾客户信息）
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 Ser
ver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。四芯线
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）。
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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。
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
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
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.
图2  贷记卡贷后管理系统逻辑结构
Boeing 主机
二级分行1卡部终端二级分行2卡部终端西安全市封闭管理

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