信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一

作者: 永洪BI  来源: 永洪科技  时间:2020年05月13日

“一张小桌子,几把小椅子,带着某家银行Logo的办卡申请表和各种小礼品,几位帅哥美女笑容可掬地向您介绍办理信用卡赠送礼品的情景。”早一段时间,很多人在路边或者公园门口遇到过这样的场景。

这些年来,我国信用卡行业取得了长足的发展。《中国银行卡产业发展蓝皮书(2019)》显示,截至2018年末,我国信用卡发卡量达9.7亿张,交易总额从3.5万亿元增长到38.2万亿元。伴随着信用卡的发展,信用卡套现、不良坏账攀升等一系列问题也逐渐暴露出来。从风险管理看,截至2018年末,信用卡未偿信贷总额为6.85万亿元,同比增长23.2%,其中,2018年信用卡逾期半年未偿信贷总额788.61亿元,占信用卡应偿信贷余额的1.16%。

作为发行方的银行,如何在向广大持卡人提供优质服务的同时,实现更好的业绩增长呢?下面,结合某家银行信用卡中心的实际案例,看看该中心借助永洪科技提供的大数据分析技术,如何在信用卡业务涉及到的主要场景中发挥价值的。

该中心信用卡业务分析场景主要由信用卡业务整体分析、客户基本属性分析和信用卡POS交易分析组成,下面具体介绍。

信用卡业务整体分析
各项数据一目了然

 

在该中心信用卡业务整体分析报告中,首先可以直观地查看到信用卡业务的开卡数、总分期金额、总逾期金额、总消费金额和总收入等核心KPI指标。当客户想要进一步了解信用卡客户属性,对客户进行精准营销分析时,可点击开卡数仪表盘跳转到“客户基本属性分析”报告界面。

信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一


在“各支行营业情况”散点图中,可以通过取现金额、消费金额和总体收入来分析和各支行的营业情况。如果想在报告界面中发现某个支行的营业情况出现异常时,希望能够查看该支行的整体情况时,可利用缩放或笔刷的功能,将该支行作为筛选条件,全局联动查看支行信用卡业务的整体情况。

在“客户逾期及分期情况对比分析”散点图中,可以通过客户的逾期金额、分期金额和年收入来区分出银行中的优质客户和不良客户。

信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一


在“各渠道收入占比分析”图表中,可以查看到各渠道带来的收入情况,如果用户比较关心“POS佣金收入”的交易情况,可直接在图表中点击饼图中“POS佣金收入”的区域,即可跳转到“信用卡POS交易分析”报告页面进行数据分析。
 

信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一


客户基本属性分析
为客户做精准画像

在“客户基本属性分析”数据报告中,可以对银行信用卡的全国客户分布、客户分类、职业、教育水平和收入等各项属性的交叉对比分析。


针对信用卡客户的过滤筛选组件,可通过勾选统计月份和营销机构两个条件对某个月份或某个营销机构的信用卡客户进行分析。

信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一


客户分类、性别占比、婚姻状况、职务和各年龄段消费图表组件可进行组合查看客户的综合情况。这些客户属性图表不单单只是作为图表展现数据,还可以结合缩放和笔刷功能,将这些客户属性作为筛选过滤条件,多个条件组合实现全局联动的数据分析。


信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一


“多维分析”图表利用雷达图对多个客户指标进行组合分析,了解多个指标间的相互影响和关联关系。“年收入和消费金额对比分析”图表利用散点图对信用卡客户进行分析,让银行可以通过该图表识别出消费异常的客户,以便提前对不良客户做风险管控。

信用卡业务大数据分析,防欺诈只是场景其一

 
在“信用卡POS交易分析”报告中,可以看到信用卡POS交易的总体交易、全国交易情况,各行交易排行和交易明细数据等,并可以对指定交易日期范围内的数据进行分析,在此不详述。

以上是永洪科技大数据分析系统在某银行信用卡中心的场景应用。永洪科技基于前沿的大数据分析技术和产品,为金融行业搭建一个“高扩展性、响应快速、业务全面”的大数据中心,将客户管理、营销服务、数据应用融入业务场景,打通前台触点、中台应用和后台数据层,为数字化转型提供系统支撑。


某银行项目负责人曾经如此评价:“永洪BI操作起来十分简单,只需点击拖拽几下分析指标,系统就自动生成了所需报表,这极大地方便了那些没有技术背景的业务人员和运营人员独立自主地完成大数据分析操作,让决策者的任意需求都可以在一天内实现。它真是一个高性能的行长驾驶舱系统。

 

好产品会说话,永洪科技在金融领域赋能众多,包括中国银行、中信银行、民生银行、光大银行、浦发银行、招商银行等众多客户,永洪科技将发挥在大数据领域的产品优势和技术能力,通过大数据分析系统赋能更多金融企业数字化升级。

 

 

 

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