樂(lè)視員工信用卡額度被降并非個(gè)案

夏心愉

樂(lè)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，似乎離奇。但如果將視角切換為銀行信用卡部門的“人群畫像”風(fēng)控邏輯，以及逐漸講求的事前預(yù)警機(jī)制后，一切是否會(huì)變得可以理解？

事實(shí)上，除了“1元額度”吸引眼球以外，基于所屬組織或群體的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)判變化而“殃及”本身信用狀況變化不大的個(gè)人，這樣的事件，在業(yè)內(nèi)已不是秘密，并非建行首創(chuàng)。

“殃及池魚”恰是風(fēng)控邏輯

數(shù)年前，無(wú)錫某太陽(yáng)能公司出現(xiàn)經(jīng)營(yíng)危機(jī)，他們當(dāng)時(shí)在內(nèi)部對(duì)該家公司員工信用卡也悄然采取了針對(duì)性風(fēng)控措施，只不過(guò)處理方式偏于溫和而未被外界發(fā)現(xiàn)：比如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(qǐng)），并密切關(guān)注這批卡片的大額消費(fèi)情況。

這也不是個(gè)案。在另一家股份制銀行，對(duì)于一些身處產(chǎn)能過(guò)剩行業(yè)的員工，已辦信用卡者續(xù)卡、未辦信用卡者申卡，銀行評(píng)審起來(lái)都會(huì)出現(xiàn)一定“扣分”，甚至拒批。

除了所屬公司會(huì)波及個(gè)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(huì)因此群體整體信用表現(xiàn)而波及“無(wú)辜”個(gè)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），在2011年銀行體系對(duì)鋼貿(mào)業(yè)務(wù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警前，持證人在多家銀行辦信用卡都比普通人便利，而且有更高概率獲得更大的信用卡授信額度；但在2012年鋼貿(mào)危機(jī)爆發(fā)后的一兩年間，即便持證人從未從事過(guò)鋼貿(mào)業(yè)務(wù)，在鋼貿(mào)危機(jī)深重的長(zhǎng)三角地區(qū)部分銀行，他們甚至很難正常辦出信用卡，就更不談?lì)~度高低了。

但對(duì)于此次樂(lè)視員工信用卡額度被降，在筆者與多名銀行信用卡部門人士訪談中，他們均對(duì)建行的風(fēng)控“大方向”和“方法論”——識(shí)別該人群風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，表示了“認(rèn)同”或“理解”。

其中某銀行信用卡中心風(fēng)險(xiǎn)分管人士表示，他們其實(shí)也及時(shí)捕獲到了樂(lè)視的風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，但仍補(bǔ)充考量了樂(lè)視員工本身的情況而未提前采取措施。但他進(jìn)而表示，如果出現(xiàn)問(wèn)題的企業(yè)不是樂(lè)視而是某些中低端制造業(yè)企業(yè)，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(shí)在風(fēng)控尺度把握上，建行對(duì)樂(lè)視持卡員工也是有基于個(gè)體的補(bǔ)充考量的，因而采取了“先堵后疏”：建行方面回應(yīng)稱，對(duì)樂(lè)視員工信用卡額度進(jìn)行調(diào)整，只是暫時(shí)的舉措，各支行會(huì)根據(jù)名單情況，對(duì)這些信用卡持有人進(jìn)行一一排查，如果還款正常，就會(huì)恢復(fù)額度。

信用卡風(fēng)控變量的“四大維度”

越是小額、分散的授信，除了對(duì)客戶個(gè)人一對(duì)一的資信評(píng)估以外，就越是需要輔助進(jìn)行以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)對(duì)客戶所屬群體進(jìn)行諸如“人群畫像”的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，并不斷就新的風(fēng)險(xiǎn)因子表現(xiàn)再修正風(fēng)控模型及對(duì)此群體的策略。

這樣，在“大數(shù)法則”運(yùn)算之下，不良率就可控在一定標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi)。而這正是銀行信用卡業(yè)務(wù)風(fēng)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(guān)系；小額授信做得好，看模型建設(shè)。”

信用卡風(fēng)控建模具體看哪些變量？最傳統(tǒng)的操作是看“四大維度”：自然屬性、收入情況、財(cái)富情況、在其它金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)。這些數(shù)據(jù)絕大多數(shù)在客戶的央行征信報(bào)告、該行內(nèi)部賬戶信息以及客戶辦卡提交材料中都有體現(xiàn)。

自然屬性是指客戶的性別、年齡、學(xué)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(diǎn)在風(fēng)控的邏輯里被視為客戶負(fù)債后的“還款來(lái)源”；財(cái)富情況是看客戶的擁車、擁房，以及在該家銀行的存款、理財(cái)?shù)?；客戶在其它金融機(jī)構(gòu)的負(fù)債情況、信用表現(xiàn)、有無(wú)逾期也是一大考量。此外，多家風(fēng)控嚴(yán)格的銀行信用卡中心還會(huì)對(duì)客戶實(shí)行“剛性扣減”，亦即對(duì)卡片申請(qǐng)人的總負(fù)債額度進(jìn)行評(píng)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(yùn)用的發(fā)展，信用卡風(fēng)控的評(píng)審模型中又添加了來(lái)自移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)公司等提供的客戶行為數(shù)據(jù)，當(dāng)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(dòng)設(shè)備定位、線上支付結(jié)算和流水等，也可據(jù)此推測(cè)部分客戶的消費(fèi)能力和習(xí)慣，為銀行更精準(zhǔn)的營(yíng)銷及風(fēng)控提供輔助參考。

以上維度，在銀行建?？剂恐械膬?yōu)先等級(jí)不同，從最優(yōu)開始排列，依次為客戶已有用卡行為數(shù)據(jù)、客戶總負(fù)債水平、客戶自然屬性基本面、客戶工作受薪及財(cái)富情況、客戶工作行業(yè)前景等。其中無(wú)征信參考、或沒(méi)有豐富歷史用卡行為數(shù)據(jù)的客戶，銀行會(huì)更多依賴此排序中的后三類信息；而對(duì)于該行存量客戶，則更依賴前兩項(xiàng)及客戶在該行既有業(yè)務(wù)使用信息。

在這一框架里，“如果客戶的公司真會(huì)出現(xiàn)大問(wèn)題，那就直接影響了兩個(gè)大項(xiàng)，銀行有所動(dòng)作或反映，從方法論的角度本身無(wú)可厚非，但反應(yīng)過(guò)于激烈則不一定有必要，因?yàn)檫€要綜合評(píng)估其它幾大項(xiàng)，那些變量并沒(méi)有受到影響?！鄙鲜鲲L(fēng)險(xiǎn)分管人士表示，他們行也會(huì)綜合考慮樂(lè)視員工的個(gè)人資質(zhì)屬性基本面是偏中高的。

一般而言持卡人個(gè)人基本面越好，銀行風(fēng)控邏輯里，其受企業(yè)、行業(yè)等外部指標(biāo)連累的程度就越低。

值得一提的是，客戶個(gè)人資信行為變化，比如在任意一家系統(tǒng)內(nèi)銀行的用卡發(fā)生頻繁或中度延滯繳款，明顯的消費(fèi)金額、頻次或用途不合理產(chǎn)生套現(xiàn)嫌疑等，都會(huì)高級(jí)別地觸發(fā)銀行風(fēng)控的敏感神經(jīng)，引發(fā)信用卡被降額或?？?。

此外，也有銀行人士提及對(duì)信用卡風(fēng)險(xiǎn)的事前預(yù)警機(jī)制。顧名思義，這是指不等群體風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)出現(xiàn)異常而進(jìn)行的事先干預(yù)，一般用作針對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)變化及局部行業(yè)地區(qū)性變化，動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)與預(yù)警機(jī)制也通常會(huì)配套事后恢復(fù)機(jī)制。endprint