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課程背景：

“十四五”規劃提出，提升傳統消費，培育新型消費，加快線上線下融合發展，這為金融機構零售業務轉型發展指明了方向。對于信用卡業務，商業銀行要踐行線上線下客戶一體化經營策略，有效提升客戶服務效率和體驗，進一步降低運營成本，最終在“雙循環”發展格局下贏得新金融實踐的先機。

為推動信用卡業務數字化轉型，銀行在信用卡審批領域的營銷、辦卡、授信、調額環節，以及分期業務場景，深化科技業務融合創新，積極探索金融科技賦能新模式，引入智能決策引擎，提升風控模型，全流程保障業務發展，加速個人授信審批業務質效提升，推動信用卡營銷精準獲客活客。

課程收益：

1.讓學員了解銀行信用卡業務數字化轉型的新理念、新趨勢

2.讓學員了解銀行信用卡業務數字化轉型的新工具

3.讓學員了解銀行信用卡業務數字化轉型的審批流程

4.讓學員了解銀行信用卡業務中的貸前審批風控策略

5.讓學員了解銀行信用卡業務中存在的貸前欺詐手段及防控措施

課程對象：

各銀行信用卡中心前中后臺管理者、風控審批人員、數據分析人員及一切相關需求者

課程大綱：

一、銀行信用卡已邁入數字化運營新時代

1．加快數字化發展,建設數字中國

(1)從商業本質看科學進步對經濟發展的重要影響

(2)從《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》看七大產業數字經濟大發展

2．全面分析數字經濟七大重點產業助力銀行數字化轉型

云計算、大數據、物聯網、工業互聯網、區塊鏈、人工智能、虛擬現實和增強現實

3．通過布局數字化轉型，實現銀行整體降本增效

例：從中信銀行發布的年報數據看數字化轉型賦能信用卡高質量發展

4．數字員工概念助力銀行數字化建設

例：中國工商銀行運用數字員工打造客戶精準營銷的“最強大腦”

5．人工智能技術賦能信用卡的全流程業務

例：根據平安銀行中報數據顯示，該行優化AI智能語音技術滲透到不同服務場景，

其中智能語音月外呼規模已達1200萬通，等同節約人工坐席約3000人的工作量。

二、科技全方位賦能信用卡審批全流程

1．AI智能審批大幅提高

例：平安銀行新增發卡逾400萬張，近90%是人工智能（AI）智能審批

2．信用卡背后的“黑科技”：智能風控自動審批

例：平安銀行信用卡從申請、填寫信息到發卡并即刻使用，只需要不到1分鐘

3．深度解讀RPA（Robotic Process Automation）

（1）RPA指的是什么

例：Gartner調查數據顯示，2020年全球RPA市場達到15.8億美元，比2019年（14億美元）增長11.9%。

（2）RPA技術的起源

（3）RPA技術在銀行的主要應用場景

（4）RPA的優勢及對于銀行的意義

（5）銀行布局RPA的實踐

（6）目前RPA的局限及未來展望

4．信用卡審批全流程分析

5．信用卡風控貸前審查流程

信息采集、信息驗證、反欺詐、信用評估、授信

6．信用卡審批智能化體系搭建

例：中國工商銀行建設全新信用卡審批智能監督系統，實現智能時代“人機協同”管家式服務，持續優化客戶用卡環境

三、銀行信用卡貸前審批的風控知識及管控策略

1．信用卡申請時申請人的三大數據分析

（1）不變數據

（2）限制性變化數據

（3）變化數據

2．信用卡審批時的多維度客戶信用評估

(1)性別、年齡、學歷、婚姻狀況

(2)手機在網時長、常聯系人

(3)資產水平、收支水平

(4)消費水平、消費時間、地域、行業特征

(5)逾期記錄、黑名單

3．信用報告的引入

（1）內部信用報告

（2）外部信用報告

人行信用報告、第三方信用報告、其他類信用報告

4．一張看似簡單的申請表并不簡單

例：浦發銷冠從申請表內的申請信息進行深度分析潛在風險

5．風控策略優化的思路和常用工具

（1）優化思路

依賴貸后表現數據，服務于貸前貸中環節

提升盈利是最終目的

提升通過率，同時保持目標壞賬率 or 保持目標通過率，同時降低壞賬率

（2）常用工具：K-S曲線、Lift Chart、ROC曲線

K-S曲線

依據模型評分將客戶排序，劃分成若干個區間（區間劃分越小、曲線越平滑）

依次計算每個區間內好、壞客戶的比例

根據評分從低到高/從高到低，計算每個區間好、壞客戶的累計占比

每個區間上好、壞客戶累計占比的差值形成K-S曲線

K-S曲線最高點的縱坐標值即為K-S統計量（K-S值），對應的橫坐標位置即為cutoff點

Lift Chart

依據模型評分將客戶排序，劃分成若干個區間

依次計算每個區間客戶的響應率、累計響應率

區間提升指數 = 區間響應率 / 平均響應率

累計提升指數 = 累計響應率 / 平均響應率（ or 累計提升指數 = 累計響應率 / 平均響應率 - 1）

ROC曲線

設置一個閾值，作為區分好人、壞人的界限

先將閾值設置為評分的最大值，再依次減小，直至評分的最小值

基于不同的閾值設置，產生一系列不同的混淆矩陣和相應的sensitivity、specificity組合

以1-specificity為橫坐標、sensitivity為縱坐標繪圖，畫出ROC曲線

ROC曲線下方的面積，即為AUC值

ROC曲線上，離左上角最近的點

6．大數據智能風控,護航高質量發展

例：中信銀行信用卡中心通過大數據、機器學習、云計算等智能技術,引入多維新型數據豐富客戶風險畫像,全年共迭代優化全流程信貸風險評分卡26張,有效提升風控精準施策能力;通過機器學習算法實現了更加高效、精準的風險決策能力新突破,實現交易金額挽損提升20%

四、銀行信用卡貸前欺詐手段與防控措施

1．信用卡能給客戶帶來的九個主要功能和兩大核心功能

2．客戶申請信用卡的核心訴求

3．客戶為什么要進行虛假信息進件申請

4．常見的虛假信息進件申請項

（1）客戶身份造假

例：某房地產中介從業人員冒用多個身份進行多家銀行信用卡申請操作

（2）客戶工作信息造假

工作單位、工作崗位、工作職位、工作年限、單位座機、年收入（含提供虛假銀行流水）

例：某客戶在申請信用卡時提供提前制作好的假銀行流水和機動車行駛證作為財力證明

5．有效識別客戶常見的的虛假申請

（1）通過內外部征信報告進行基礎信息比對

（2）通過互聯網公開信息比對進行核驗

（3）通過三大電信運營商的電話分布規律進行側面核實

例：浦發銷冠團隊運用核查申請人提供的工作單位座機號段，識別虛假申請信息，提前降低風險發生率

五、課程總結

張老師

張光祿 老師

——金融行業與銀行營銷專家

原上市金融商學院創優股份(831259)北京區副總裁

原浦發銀行營銷中心北京營銷區區域經理

原浦發銀行營銷中心多年銷售冠軍

原北京金融安全產業園（北京市金融工作局授牌）執行總裁

中國政信研究院（國家相關機構、部委、科研院等共同組建）副院長

中國政信產業聯盟副秘書長、原中國企業金融研究院副院長

TOC 中國企業瓶頸突破導師、新華網特約評論員，金融安全宣傳大使

北京金融工委北京理財規劃師大賽專家評委、中國郵政河北分公司理財師大賽總評委

【個人簡介】

張老師深耕金融行業十五年，完整的走過產品的整個線條，從金融產品基礎銷售、市場營銷、產品設計、發行、行研分析、資產配置策略、量化對沖策略都擁有非常豐富的經驗，可以說，從實戰零售到團隊管理都非常擅長。

老師進入銀行從基層做起，在浦發銀行擔任客戶經理，緊緊三個月的時間就取得了全國銷冠，每月陌生開發新增客戶數超200戶，同年被提升為營業部主任，通過六個月的時間，帶領團隊取得了全國銷售競賽第一名，且連續保持了六個月，后被提升為區域經理，帶領業務伙伴繼續征戰沙場。

張老師受工信部委托聯合開發《融資規劃師》系列沙盤課程、自主研發《家庭財富管理》沙盤課程。

在多年的實戰經驗中，老師深知客戶對財富管理領域的盲點以及營銷人員的營銷難點，根據客戶認知盲點和營銷難點，設計并開發了很多相關認知提升課程，其中包括《家庭財富管理》沙盤課程，通過沙盤模擬演練，提升學員的認知力，讓大家在玩中練、練中學、學中做，同時解決營銷難點，助力金融機構提升營銷績效。

【主講課程】

金融營銷類：

《政策性融資擔保公司營銷技能提升》

《資管新規下的資產配置策略》

《建信金融綜合營銷技能提升課程（營銷、銷售、談判）》

《北京農商銀行貴金屬營銷技能提升課程》

《決勝信用卡營銷》

客戶經理類：

《銀行客戶分層管理和經營》、《如何提高客戶AUM值》

《個貸條線綜合營銷技能提升（營銷、銷售、風控）》、

《銀行信用卡中心新進營銷主任管理能力提升》

《基于個人信息保護法下的銀行合規營銷宣傳及客戶投訴管理（個人信息保護法、營銷合規宣傳、客戶投訴處理）》

《智能廳堂客戶服務經理的場景化服務營銷能力提升》

《保險大單綜合營銷技能提升特訓營（金融本質、營銷、銷售、談判）》

《理財經理營銷能力特訓營（6~8天）》、《理財師專業知識提升訓練營（10天）》

《銀行從業人員的職業道德與職業操守》、《銀行消費者權益保護專題培訓》

【服務客戶】

銀行類：中國銀行北京分行、工商銀行北京分行、興業銀行上海分行、建設銀行北京分行、浦發銀行北京分行、中國郵政河北省分公司、中國郵政儲蓄銀行河北省分公司 、中信銀行石家莊分行、中信銀行天津分行、招商銀行河北省信用卡中心

金融保險類：北京理財師協會 、建信金融廣州分公司、中國平安人壽北京分公司、中華人壽河北省分公司、盛唐融信保險代理(北京)有限公司、大童保險銷售服務有限公司、江蘇省政策性融資擔保公司

商學院：北大燕商商學院、證道商學院、中啟創優金融商學院

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