信用卡风控v0.0.1
visa 支付风控规则-概述说明以及解释
visa 支付风控规则-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述部分的内容可以介绍Visa 支付风控规则的背景和重要性。
可以阐述Visa 作为全球最大的支付网络之一，每天处理大量的交易。
为了确保支付安全和保护持卡人和商户的利益，Visa 制定了一系列的支付风控规则。
Visa 支付风控规则旨在识别和预防潜在的欺诈行为，以及满足监管和合规要求。
这些规则包括对交易金额、地理位置、交易类型、持卡人行为等方面进行监测和分析，并在必要时采取相应的措施，如拒绝交易、强制要求额外验证或挂起账户等。
通过实施支付风控规则，Visa 可以帮助商家减少欺诈和风险，保护持卡人的敏感信息，提高支付的安全性和可靠性。
此外，支付风控规则还有助于建立一个公平的商业环境，防止非法活动和不当竞争行为的发生。
本篇长文将主要讨论Visa 支付风控规则的必要性、其对支付安全性的影响以及未来发展的展望。
通过深入探讨这些问题，我们可以更好地了解Visa 支付风控规则在当今支付行业中的重要性和作用。
1.2 文章结构文章结构部分的内容应该包括写作的目标和方法。
文章的目标是要探讨和分析Visa支付的风控规则，以及强调其重要性。
为了实现这个目标，文章将采用以下结构：1. 引言：简要介绍Visa支付的背景和重要性，引出文章的主题。
2. 文章结构：说明文章的整体结构和各个部分的内容。
本部分将详细介绍各个部分的主题，并指出它们在整个文章中的作用。
3. 正文：分为多个小节，具体介绍Visa支付的重要性和风控规则的必要性。
每个小节将涵盖一个具体的主题，并提供相关的案例研究或数据支持。
3.1 Visa支付的重要性：探讨Visa支付在现代经济中的地位和作用，包括它的支付规模、用户群体、全球普及程度等。
3.2 Visa支付风控规则的必要性：详细介绍Visa支付面临的风险和威胁，分析为何需要制定和执行风控规则以保护用户和提升支付安全性。
同时，还将介绍一些典型的Visa支付风控规则和措施。
金融风控中的异常交易检测技术应用教程
金融风控中的异常交易检测技术应用教程随着金融科技的不断发展，金融风险管理变得越来越重要。
异常交易检测作为金融风控的关键环节之一，其应用技术在金融领域扮演着重要的角色。
本文将介绍金融风控中的异常交易检测技术应用教程，帮助读者了解和应用这一关键技术。
一、异常交易检测的意义和挑战异常交易检测是金融风险管理中的重要环节，旨在发现和阻止潜在的异常交易行为，如欺诈、洗钱和其他非法活动。
异常交易检测可以帮助金融机构及时识别风险，减少潜在损失，并确保金融市场的稳定和安全。
然而，异常交易检测面临着一些挑战。
首先，金融市场复杂多变，交易数据量庞大，常规的人工检测方法无法满足快速、准确的需求。
其次，欺诈和洗钱行为日益隐蔽，采用多种手段进行伪装和遮蔽，使得异常交易的检测变得更加困难。
因此，金融机构需要借助先进的技术和方法来提高异常交易检测的准确性和效率。
二、异常交易检测的技术原理1. 数据预处理数据预处理是异常交易检测的首要步骤。
金融交易数据往往包含大量的噪声和冗余信息，需要进行数据清洗和特征提取。
数据清洗主要包括去除异常值、修复缺失值、处理重复数据等操作；特征提取则是从原始数据中提取与异常交易相关的特征，用于后续的建模和分析。
2. 异常交易模型建立异常交易模型是异常交易检测的核心步骤。
常用的建模方法包括基于规则的方法、统计学方法和机器学习方法。
基于规则的方法通过事先定义一系列规则来判断交易是否异常，例如设置交易金额阈值、频率限制等。
统计学方法则是利用统计分析和假设检验来推断交易数据的异常性。
机器学习方法则是通过训练模型来学习交易正常模式，并利用模型对新交易数据进行分类判断。
3. 异常交易检测异常交易检测是将异常交易模型应用于实际交易数据并进行判断的过程。
根据异常交易模型的类型和特点，可以采用不同的检测算法和技术。
常见的异常交易检测算法包括离群点分析、聚类分析、决策树等。
具体选择何种算法取决于数据特征及检测需求。
三、常见的异常交易检测技术1. 离群点分析离群点分析是一种常用的异常交易检测技术。
信用卡停卡和冻结是一个意思吗范文
信用卡停卡和冻结是一个意思吗范文信用卡停卡和冻结是一个意思吗？其实差不多是一个意思，信用卡停卡和冻结，都是指信用卡被银行风控，进而采取止付措施，虽说信用卡的账户还存在，卡里还有不少额度，可就是不能再进行交易，不单无法刷卡消费，连取现也不能做到了。
只有让银行解除卡片止付状态，才能恢复用卡的。
而根据停卡和冻结的原因，能否解除止付的结果不一样。
1、像有不少是因为信用卡逾期金额较大，且逾期时间2~3个月被银行停卡和冻结的，需要把欠款还清后，打电话联系银行说明情况，一定要强调自己是非恶意逾期，并保证下次会按时还款，态度要诚恳，银行看到此前一直用卡良好，等系统综合评估后就会恢复用卡;2、像有不少人是因为多次异常交易，被风控系统监测到，有套现嫌疑，除非能提供证明是真实交易的消费凭证，不然就是永久停卡和冻结了，不会给机会再让用卡，只能再重新申请一张信用卡，至于能否批卡，几率微乎其微。
包商银行破产信用卡怎么还款？据了解，包商银行破产个人业务按照分行分布区域分别由蒙商银行、徽商银行两家银行接管，像蒙商银行接管包商银行总行及内蒙古自治区内各分支机构的业务，区外各分支机构业务则由徽商银行接管，其中就包括信用卡在内。
1、要是信用卡分行是由蒙商银行接管，则原来的包商信用卡可以继续使用到有效期截止当天，其后由蒙商银行系统评估符合续卡条件的，会收到蒙商银行信用卡，信用卡有欠款的可以插卡还款，或者是转账还款都行，但最好不要把钱存到新发的蒙商信用卡内。
2、要是信用卡分行是在徽商银行城管承管范围内，原来的包商信用卡是不能继续使用的，蒙商银行会按照之前包商银行的邮寄地址给客户寄发徽商银行信用卡，原包商信用卡因为所有功能被终止，无法插卡还款，只能通过转账的方式把钱转到所对应的卡号里。
信用卡销卡后重新申请还需要到网点激活吗？大家应该都知道，信用卡的激活方式取决于办卡渠道，比如是网上申请还是柜台申请;以及申卡人的身份，比如新户还是老客户。
像要是新户办卡只有柜台申请拿到卡是不用去网点激活的，网上申请则必须去网点激活，因为得通过面签让银行核验身份和核对资料;老客户的话不管是网申还是柜台申请都不用去网点激活，银行已经在之前办卡时就已经确认过申请人的身份了。
银行风控系统中的大数据分析
银行风控系统中的大数据分析第一章：绪论银行是现代社会中非常重要的金融机构，银行风险管理是保障银行业务正常运转的重要环节。
银行风控系统中有大量的数据，如何对这些数据进行有效地分析，是风控系统工作中的重要问题。
因此，银行风控系统中的大数据分析具有非常重要的意义。
第二章：银行风控系统银行风控系统分为三个主要模块：风险预警、风险监控和风险控制。
风险预警指在风险事件发生之前，预先发现潜在风险；风险监控指实时监测银行业务运行情况，及时发现风险事件；风险控制则是根据监控结果，采取相应的控制措施，尽可能降低风险事件的发生概率。
第三章：大数据分析在银行风控系统中的应用银行风控系统中的大数据分析主要应用于以下几个方面：1. 风险评估：大数据分析可帮助银行对客户的风险情况进行评估。
银行可以通过大数据技术，获取客户的信用情况、历史交易数据、社交网络数据等信息，对客户进行评级，从而对客户的风险情况进行分析。
2. 风险预警：大数据分析可帮助银行实现风险预警。
银行可以通过大数据技术，对客户历史交易数据、财务数据、家庭和工作等环境数据进行分析，发现可能存在的风险，并及时进行预警。
例如，在客户账户出现异常交易情况时，系统可以通过大数据技术，及时发出风险预警信号，帮助银行及时采取措施，降低风险。
3. 风险控制：大数据分析可帮助银行对风险进行控制。
银行可以通过大数据技术，对不同风险类型的情况进行分类，采取不同的控制策略。
例如，在信用卡授信环节中，银行可以通过大数据技术，根据客户的历史数据进行分析，判断客户是否有还款风险，并采取相应的风控措施，降低风险。
4. 诈骗检测：大数据分析可帮助银行识别欺诈行为。
银行可以通过大数据技术，对客户历史交易数据、社交网络数据进行分析，发现可能存在的欺诈行为，及时采取措施，防范金融诈骗。
第四章：大数据技术在银行风控系统中的应用大数据技术在银行风控系统中有广泛应用，其中包括以下几个方面：1. 数据采集：银行需要从不同的数据源采集大量数据，进行风险预警、风险监控和风险控制等活动。
金融行业大数据风控系统建设方案
金融行业大数据风控系统建设方案第1章项目背景与需求分析 (3)1.1 行业背景分析 (3)1.2 风控系统建设需求 (3)1.3 技术发展趋势 (4)第2章风控系统设计理念与目标 (4)2.1 设计理念 (4)2.2 建设目标 (5)2.3 系统架构设计 (5)第3章数据采集与整合 (6)3.1 数据源梳理 (6)3.1.1 客户信息数据 (6)3.1.2 交易数据 (6)3.1.3 外部数据 (6)3.2 数据采集策略 (6)3.2.1 数据采集方法 (6)3.2.2 数据采集规范 (6)3.2.3 数据采集保障 (7)3.3 数据整合与存储 (7)3.3.1 数据整合 (7)3.3.2 数据存储 (7)第4章风险指标体系构建 (7)4.1 风险指标设计原则 (7)4.2 风险指标分类 (8)4.3 指标计算与权重分配 (8)第5章大数据分析与挖掘 (8)5.1 数据预处理 (9)5.1.1 数据清洗 (9)5.1.2 数据集成 (9)5.1.3 数据转换 (9)5.1.4 数据归一化 (9)5.2 数据挖掘算法选择 (9)5.2.1 决策树算法 (9)5.2.2 支持向量机算法 (9)5.2.3 逻辑回归算法 (10)5.2.4 神经网络算法 (10)5.3 模型训练与优化 (10)5.3.1 模型训练 (10)5.3.2 模型优化 (10)第6章风险评估与预警 (10)6.1 风险评估方法 (10)6.1.1 统计分析方法 (10)6.1.3 网络分析方法 (11)6.1.4 模型风险评估 (11)6.2 风险预警体系建设 (11)6.2.1 数据收集与整合 (11)6.2.2 风险监测指标体系 (11)6.2.3 风险预警模型 (11)6.2.4 预警信息发布与处理 (11)6.3 预警阈值设定与调整 (11)6.3.1 预警阈值设定原则 (11)6.3.2 预警阈值调整机制 (12)6.3.3 预警阈值应用 (12)第7章风险决策支持 (12)7.1 风险决策流程设计 (12)7.1.1 风险识别 (12)7.1.2 风险评估 (12)7.1.3 风险预警 (13)7.1.4 风险处理 (13)7.2 决策数据支持 (13)7.2.1 数据来源 (13)7.2.2 数据整合 (13)7.2.3 数据治理 (13)7.3 决策结果可视化 (14)7.3.1 可视化设计原则 (14)7.3.2 可视化展示内容 (14)第8章系统安全与合规性 (14)8.1 系统安全策略 (14)8.1.1 物理安全 (14)8.1.2 网络安全 (14)8.1.3 应用安全 (15)8.2 数据安全与隐私保护 (15)8.2.1 数据加密 (15)8.2.2 数据备份与恢复 (15)8.2.3 数据访问控制 (15)8.2.4 隐私保护 (15)8.3 合规性检查与监管要求 (15)8.3.1 法律法规遵循 (15)8.3.2 监管要求 (15)8.3.3 内部合规检查 (15)8.3.4 风险评估与应对 (15)第9章系统实施与验收 (16)9.1 项目实施计划 (16)9.1.1 实施目标 (16)9.1.2 实施范围 (16)9.1.4 资源配置 (16)9.1.5 风险管理 (16)9.2 系统开发与测试 (16)9.2.1 系统开发 (16)9.2.2 系统测试 (16)9.2.3 问题整改 (16)9.2.4 系统优化 (16)9.3 系统验收与交付 (17)9.3.1 系统验收 (17)9.3.2 培训与交付 (17)9.3.3 售后服务 (17)第10章持续优化与运营管理 (17)10.1 系统运行监测 (17)10.1.1 监测内容 (17)10.1.2 监测方法 (17)10.1.3 应对措施 (17)10.2 风险控制效果评估 (18)10.2.1 评估指标 (18)10.2.2 评估方法 (18)10.3 系统优化与升级 (18)10.3.1 系统优化 (18)10.3.2 系统升级 (18)10.4 运营管理策略与建议 (19)10.4.1 运营管理策略 (19)10.4.2 运营管理建议 (19)第1章项目背景与需求分析1.1 行业背景分析金融行业的快速发展，金融市场日益复杂多变，金融机构面临着诸多风险。
金融风控中的大数据算法技术使用教程分析
金融风控中的大数据算法技术使用教程分析随着金融领域不断变化和发展，金融风险管理变得越来越重要。
大数据算法技术的应用在金融风控中发挥着关键的作用。
本文将介绍金融风控中的大数据算法技术的使用教程，包括常见的大数据算法以及它们在金融风控领域的应用。
一、常见的大数据算法1. 逻辑回归逻辑回归是一种分类算法，可用于预测二元变量。
在金融风控中，逻辑回归可用于判断某个客户是否具有违约风险。
通过对大量的历史数据进行训练，逻辑回归模型可以根据客户的个人信息和历史贷款记录来预测其违约概率。
2. 决策树决策树是一种用于分类和回归的监督学习算法。
在金融风控中，决策树可以用来预测客户的信用评级或者判断其是否具有欺诈行为。
决策树通过对客户的个人信息和历史数据进行分析，构建决策规则来判断客户的信用状况。
3. 随机森林随机森林是一种集成学习算法，结合了多个决策树来进行预测。
与单一的决策树相比，随机森林可以提高预测准确率并且具有更好的鲁棒性。
在金融风控中，随机森林可以用来识别信用卡欺诈行为或者检测异常交易。
4. 支持向量机支持向量机是一种常用的监督学习算法，可用于分类和回归分析。
在金融风控中，支持向量机可以用来预测股票价格波动或者判断某个投资组合的风险程度。
支持向量机通过将数据映射到高维空间，找到一个能够将不同类别样本分开的超平面，从而进行分类或回归分析。
二、大数据算法在金融风控中的应用1. 信用评估大数据算法可以基于客户的历史贷款数据、个人信息等进行信用评估，帮助金融机构判断客户的信用风险。
通过逻辑回归、决策树等算法的使用，金融机构可以更准确地评估客户的还款能力和违约风险。
2. 欺诈检测金融机构面临着日益增多的欺诈行为，大数据算法可以帮助识别潜在的欺诈案例。
通过随机森林等算法的使用，金融机构能够更好地识别异常交易行为或者欺诈信用卡交易，从而有效地减少金融损失。
3. 风险管理大数据算法可以帮助金融机构进行风险管理，例如预测股票价格波动或者分析投资组合的风险。
互联网金融平台：风控是0和1的关系
都是 从风 控 角度进 行考量 。”黄金 管家 首 席风控 官
张盈盈说 。 不 可 否 认 ，风 控 是 整 个 金 融 的 核 心 ， 只 有 把 风
具 体 来讲 ，价 格风 险是 黄金行业 较 为显 著的风 险之一 。价格风险不仅是金融机构 密切关注的 重点 ，
也是 投 资者 和 投 资人 时 刻 注 意 的 焦 点 。
一
信 用是 金融 的立 身之 本 ，是 金融 的生 命线 。金融 的
生 命线 ，一种 体现 在是 金融 企业本 身 的生命 线 ，金 融 企业 本身 要有信 用 ；一种 体现在 与金 融机 构借钱 的企 业也 要有 信用 ；还有 一种 体现 在一 般投 资者在
般投资者和大众所接受并认可 ；金利来是招商银行
作为 金 融的分 支， 通常 来讲， 合 规 的互 联网金 金 融 行 业 风 控 的 问 题 及 特 点
融 的风控 不会低 于传统金融的风控。
“ 风 控 是 ０和 １ 的 关 系 ， 平 台 业 务 是 否 可 以 做
金融行业面临的风险有 多种 。以黄金行业为例 ， 市场风 险 包括黄 金价格 风险 、流动性 风险 、信用风
川Ｃ ＼ ＼
Ｉ
深度 ・ 选题
互 联 网金 融 平 台 ：
风 控是 ０和 １ 的关 系
文／ 本刊记者 郭士军
互 联 网 蓖
张盈盈
英 国格拉斯 哥大学 国 际金融学 硕士 ， 美国
特许 金融分析师 （ Ｃ Ｆ Ａ） 曾任银河期货有限公 司 首席 贵金属 分析 师、国美集 团旗下 多边金 都 商 业有 限公司 首席分 析师 ， 现 为黄金 管家联 合 创始 人兼首席风 控宫。
黄 金价 格的波动受到突发事件与基本面 因素 。经济震 荡、地缘政治以及 国际货币政策 、黄金供给与需求 、 黄 金涨 跌周期、相关大宗商品的走势等几个方面的影
信用卡风险管理
【最新资料，WORD文档，可编辑修改】一作者的观点（一）信用卡风险形成的内因分析1、银行过于追求利益最大化。
2、银行授信审查落实不严。
3、银行贷中管理意识薄弱。
4、银行坏账催收手段欠缺。
5、银行技术支持滞后。
（二）域外信用卡风险内控的实践经验西方发达国家开展信用卡业务的时间较早，相应的风控经验也较为丰富，值得我们参考和借鉴。
总结起来，主要有以下几种做法：1、履行充分的告知义务。
德国银行在受理客户开户申请时，会发给客户一份详细材料，并配有私人顾问一对一地为客户解释条款内容，让客户在信用卡安全、风险等方面享有充分知情权。
充分履行告知义务一方面可以提高客户的风险防范意识，另一方面，这种“一对一”的营销方式有助于了解客户，区分客户群，有的放矢的进行不同产品的推广。
2、设立专业的信用审核机构。
德国所有的发卡机构在签发信用卡时，都会请“信贷信用保护协会”对申请者的信用情况进行调查，如果申请者拒绝接受调查，将不能得到信用卡。
资信调查是信用卡办理过程中率先需要解决的问题，无论形式如何，都必须成为授信的基础，这也是建立社会信用体系和资信认同感的重要途径。
3、执行严格的大额消费审核。
德国规定，消费者使用信用卡消费超过一定数额时，商家有权要求其出示身份证或护照等证件，对于数额特别大的交易，允许销售商通过信用保护协会调阅持卡者的详细信息，以保障交易的安全性。
严格的审核制度设置能够保障银行和客户双方的资金安全性，减少潜在风险的发生率，也是有效实施客户管理的重要措施。
4、设置严密的消费保障。
英国从2004年开始实行消费者签字和信用卡加密码的双重保险制度，顾客在消费付款时必须输入密码，同时签字核对笔迹。
巴西除要求用户签字、输入密码以外，在涉及金额较大的消费时，商家会要求客户出示身份证件，在很大程度上减少了信用卡被盗用的风险。
5、运用先进的技防措施。
德国推出信用卡欺诈警报系统，通过这一系统，警方将丢失或被盗的银行卡信息及时通知银行卡网络操作机构和零售商，进而迅速确认持卡者身份并扣留被盗卡。
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资
Adapter
源
层 接 口
TCP/IP Adapter
JPA (Java Class)
Other Adapter
内容 管理 平台
数 据 库 系 统
其他 应用
2
信用卡风险管理框架（3）：工作流引擎
3
信用卡风险管理框架（4）：规则引擎
Web端规则编辑支持普通规则、规则表、规则树
4
信用卡风征审（1）：系统功能
申请欺诈 风险
申请人身份证件号码无效 申请人性别与身份证不同
申请人移动电话无效 约定还款账户无效
附卡申请人主卡卡号无效
申请人年龄非法 申请人证件无效或伪冒
申请资料 非法风险
8
重复申请 风险
已在审批系统中申请 已在发卡系统中申请 独立附卡无对应主卡 独立附卡对应的主卡无效
信用卡风征审（5）：多渠道信息采集
5
信用卡风征审（2）：功能清单
审批系统
录
征
入
信
子
子
系
系
统
统
欺
评
审
诈
分
批
子
子
子
系
系
系
统
统
统
申录 请入 录复
入核
行行本行行 内外地内外 征征征规规
信信信则则
黑 名 单 管
理
欺 诈 规
则
欺 诈 调
查
申 请 评
分
额 度 计
算
评 分 表 管
理
管 理 子 系 统
机用角参 构户色数 管管管管 理理理理
重 复 申 请 规
重复申请 黑名单 首次发卡
信用卡风险管理框架（2）：技术框架
客户端 层
WEB 2.0
HTML
展现逻辑层
GWT框架 JSP
RPC 调用
业务逻辑层
系统资源层
信息系 统层
应用服务逻辑组件
DB Access Adapter
工作流 平台
Services
服
(Java Class)务 Nhomakorabea接
口
系
统
Web Service
催收系统应有完善的风险判定体系，能对逾期账户进行多个维度 的账户划分和状态界定，并通过规则处理形成特定的催收队列
催收队列对不同的催收手段如电话催收、上门催收、外包催收、 法务催收、短信催收、信函催收、电邮等进行工作的流程整合
催收系统在涉及账务计算的部分提供参数设置支撑，提供实时的 监管功能和丰富的报表体系对业务发展进行支撑
11
信用卡风征审（8）：征审流程
工作流节点
【申请录入 】 【录入复核】 【申请资料验证】 【申请录入修改】 【重复申请检查】 【申请欺诈检查】 【欺诈调查】 【电话调查 】 【初审调查 】 【补件操作】 【自动初审判定】 【评分】 【系统授信额度计算】 【终审】 【申请通过】 ……
12
系统基于领先的Activiti工作流引擎 进行设计，提供丰富的图形编辑界面， 能够便捷的进行审批流程设计与调整。 工作流集成规则引擎，工作流程基于 规则驱动，可以灵活定制案件管理和 案件分配策略，可灵活定制审批流程， 支持自动化审批。
信用卡风催收（2）：总体架构
催收座席
后台管理
催收主管 统一身份认证
分支机构座席
分支机构主管
权限管理
催收跟踪系统
策
电
协
协
协
委
报
系
略
催
办
办 工作流 办
外
表
统
定
作
申
审 程管理 作
作
管
管
义
业
请
核
业
业
理
理
系
日
统
志
监
管
控
理
决策引擎
作业调度管理
数据库
接口文件
委外文件
批量处理
基础硬件管理
14
信用卡风催收（3）：总体流程
信用卡风催收（1）：产品功能
进入催收 催收策略 电催管理 协办催收 外包催收 完成催收
数据整合 渠道整合 风险管理 流程整合 后台支撑
13
催收系统和核心账务系统、进件影像系统、征信接口、数据仓库 等系统或接口进行数据交互，保证催收系统内部数据的完整性
催收系统和短信系统、信函系统、电邮系统、外呼系统、客服系 统进行数据交互，保证催收渠道的完整性
系统除传统手工录入方式外，同时提供提供webservice,socket等联机接口，以及excel表格，定 长文件等批量接口；用于支持批量导入，互联网以及Ipad等多种渠道的信息采集。
Webservice, socket
等联机接口
Ipad,Iphone 等移动终端
审批系统 审批流程
发卡系统
Excel,定长文件 等申请文件
开始
批量流程
15
约定联系
电催分案 案件状态
委外催收 子流程
跟催计算
协办处理 子流程
电话催收
终止
信用卡风催收（4）：默认策略架构
Level 1 客户分类
白金卡
Level 2 逾期阶段
超限
Level 3 风险等级
Low Risk
普金卡 M1
Hi-Risk
VIP卡
。。。。。。
Write-off
。。。。。。
Normal
。。。。。。
Level 4 案件分配
委外
总行
分支行
Level 5 案件状态
承诺
失联
争议
。。。。。。 。。。。。。
16
纬度 产品纬度 时间纬度 金额纬度 组织架构纬度 处理结果纬度
信用卡风催收（5）：决策变量库
决策变量库
案件分类、逾期阶段、风险等级、案件状态 近6月累计逾期次数、近6月最大逾期CD、近3月BP次数、… CD、逾期天数、余额、最低还款额、本金、余额额度比、… 城市码、产品码、性别、学历、VIP、…
行内储蓄、行内贷款、历史申请、信用卡系统 人行征信、公安、黄页、银联黑名单、财政、公积金 第三方征信局 统一的征信数据中心 灵活的授信规则 申请欺诈自动识别 统一的参数管理中心 统计报表多样性 界面人性化
7
信用卡风征审（4）：申请风险控制
怀疑个人身份黑名单 半年申请次数过多 半年内失败申请次数过多 申请人手机号对应多个申请件 同一证件类型和证件号对应多个姓名 怀疑个人家庭电话黑名单
信用卡风险管理框架（1）：风控体系
密集使用 跨区域交易
大额交易 特殊商店
交易风险
反欺诈系统 数据采集 设置规则 欺诈侦测 调查分析 报表分析
实时与准实 时共同控制
催收系统 分配规则 催收方式 催收策略 绩效考核 报表统计
逾期风险
恶意拖欠 联络信息变更
费用豁免 核销管理
1
申请风险
审批系统 申请信息录入 信息核实 申请评分 征信调查 授信
9
信用卡风征审（6）：全方位联合征信
支持人行，公安部，社保，黄页，行内等信用状况采集，提供对征信报告的 自动下载以及全解析与保存，省去调查人员的繁重操作,并且可以在不同机构之 间实现信息共享。
10
信用卡风征审（7）：资信的录入与存储
征信录入 页面
终审页面 审批通过 建立标的
借款人资信 信息录入
资信材料的录 入与存储
则
黑 名 单 规
则
独 立 附 卡 规
则
独 快 立 速 附 审 卡 批 规
则
初 审 规
则
调 查 授 信 规
则
评 分 额 度 规
则
手
申动差
调
请分错初查终
查配处审授审
询任理
信
务
6
信用卡风征审（3）：系统特点
支持卡中心、分行、销售公司混合的管理架构 集中式的影像管理 以流程为驱动 以业务规则为内核 支持多种征信接口