文 / 中國光大銀行資料資産管理部 猶鋒 王康
零售業務作為商業銀行提升競争力的關鍵抓手，已成為目前商業銀行的重要發力點，未來亦是銀行發展的主戰場。網際網路金融、金融科技等新興力量通過技術創新為客戶提供了更多低成本、高效率的金融服務，促進銀行加快數字化能力提升，把握數字經濟的發展機遇，實作數字化轉型。在零售業務中，借記卡與信用卡的雙卡關聯作為商業銀行增強客戶黏性、促進客戶資産全面管理的有效途徑，是數字化技術營運應用實踐的重要場景。
商業銀行雙卡關聯的現狀與挑戰
1.商業銀行雙卡關聯的現狀
（1）雙卡客戶滲透率有待提高。以招商銀行為例，近年來其借記卡和信用卡融合獲客及經營效率不斷提升，據其2023年度半年報顯示，截至2023年上半年末，持有招行借記卡和信用卡的“雙卡”客戶占比為64.8%，即便招商銀行雙卡客戶滲透率高于同業平均水準，依舊有相當高比例的單卡客戶，“雙卡”客戶還有較大的提升空間。
（2）雙卡關聯場景還有待拓展。雙卡關聯作為提升使用者黏性、促進客戶資産全面管理的有效途徑，是各大商業銀行客戶營運的重點。為引導客戶進行雙卡關聯，商業銀行推出了“用權益促綁定關聯還款”“設定各種聯名卡、主題卡”等政策。但随着銀行從客戶增量經營轉向存量經營，就需要發掘更多的雙卡關聯場景，基于不同客群的畫像特征，提供個性化服務與權益，進行客戶精細化營運。
2.商業銀行雙卡關聯面臨的挑戰
（1）信用卡業務發展多年，同業競争激烈。根據央行釋出的《2022年支付體系運作總體情況》顯示，截至2022年末，信用卡和借貸合一卡的用發夾數量共計7.98億張，信用卡在擴大消費、推動經濟結構轉型和普惠金融方面發揮了巨大的作用。伴随着信用卡業務的高速發展，同業之間競争激烈，這也直接推高了信用卡業務的獲客成本。
（2）網際網路金融服務湧現，搶占傳統金融服務市場佔有率。近十年來，随着移動網際網路、大資料、雲計算等新興技術的崛起，金融服務的邊界在逐漸擴大，金融交易的門檻和成本在不斷降低。以“螞蟻金服”“度小滿”等為代表的網際網路金融服務平台不斷搶占傳統金融服務市場，擠壓商業銀行的零售業務空間。這些網際網路平台紛紛推出以“花呗”“借呗”為代表的網際網路信貸服務，并充分利用社交網絡、電子商務、第三方支付、搜尋引擎等服務開展營運。較之于傳統金融業務具有透明度更強、參與度更高、成本更低、操作更便捷、營銷更精準等優勢。
（3）商業銀行自營網貸業務和信用卡業務形成了互補。随着網際網路金融業務的發展，最初商業銀行僅僅借助網際網路金融的管道，通過網際網路平台的“助貸”“聯合貸”等形式參與網際網路金融服務。但随着商業銀行的數字化和零售業務轉型，監管機構對網際網路金融的監管力度不斷提升，商業銀行逐漸開始發展自營網貸業務。例如招商銀行的“閃電貸”、光大銀行的“光速貸”、中信銀行“信秒貸”等，其中招商銀行的“閃電貸”餘額已達到千億規模。雖然自營網貸客群和信用卡客群的客戶畫像有明顯差異，但由于銀行自營網貸在定價、額度和使用便利性上的特點，也給客戶在消費信貸上帶來了更多選擇。
商業銀行雙卡關聯的自身優勢
1.海量高品質客戶資料
商業銀行作為國家最重要的金融服務平台，在其業務發展的過程中，積累了海量零售客戶的真實有效資訊，通過這些資訊可以快速建構出精準的客戶畫像。特别是其中客戶資産和交易等金融業務資料，在分析使用者行為、提升銀行精準營銷能力方面具有重要作用。
2.線上線下場景全覆寫
網際網路金融平台借助移動網際網路提升了客戶觸達、流程審批效率。但近年來随着商業銀行數字化轉型的不斷深入，其線上營運能力也在不斷增強。以手機銀行APP為主，微信小程式、短視訊平台為補充的線上管道也在不斷縮小與網際網路金融平台的差距。同時，與網際網路金融平台相比，商業銀行還有得天獨厚的優勢——遍布各地的線下網點，這些線下網點在服務便利性、維系客戶關系方面無可替代。
資料資産賦能雙卡關聯數字營運
面對商業銀行雙卡關聯的現狀與挑戰，結合商業銀行自身的優勢，光大銀行資料資産管理部與信用卡中心開展合作，基于沉澱的海量客戶資料資産進行深入挖掘，賦能雙卡關聯數字化營運，重點聚焦提高雙卡客戶滲透率，在客戶拓展的過程中将風控和營銷進行一體化考量，打破單一視角的局限，使資料資産的效能達到最大化。
1.基于客群多元度分析的信用卡沙盤擴充
商業銀行在進行信用卡新客營銷時，通常會先從風險視角将符合條件的客戶納入營銷白名單，光大銀行信用卡中心稱之為“信用卡沙盤”。然後再根據信用卡沙盤客戶的特點展開具體的信用卡營銷。是以信用卡營銷轉化便由兩個要素決定：一是信用卡沙盤客戶規模；二是沙盤客戶營銷轉化率。本次光大銀行在雙卡關聯數字營運實踐中，探索了以客戶資料資産為基礎，在風險視角下進行多元度分析，将部分特色客群中優質低風險客戶納入沙盤，有效拓展了沙盤客戶規模，提升了拓展效率，節約了獲客成本。
相較于傳統單一次元的沙盤拓展方法，光大銀行主要依托零售客戶資料資産開展多元度資料分析工作。圍繞客戶的個人屬性、社會屬性、業務屬性等，挖掘存量優質雙卡客戶的畫像特征，進而篩選具備相似特征的潛在優質客群，納入沙盤名單。
（1）零售客戶盤點。盤點全行所有零售客戶現狀，了解目前雙卡客戶規模、信用卡滲透率、客戶資産規模分層、特色客群信用卡滲透率、客戶營銷授權等情況。通過掌握零售客戶相關特征和規模，建立對預拓展客群、預拓展規模比較明确的認識。
（2）特色客群分析、識别存量雙卡客戶特征。基于零售客戶盤點的資料，選取雙卡滲透率不高、較為活躍的客群作為特色客群，然後提取特色客群中存量雙卡客戶的相關特征，根據特征将特色客群中“存量雙卡客戶”和“僅持有借記卡不持有信用卡的客戶”進行分層。
（3）存量雙卡客戶風險表現探查。根據上述特色客群的分析結果，對存量雙卡客戶的信用卡履約情況進行風險表現探查，根據不同分層客戶的風險情況，發掘有效識别特征。
（4）拓展規則落地。根據存量雙卡客戶的信用卡風險表現，選取風險表現良好的分層客戶。根據該類客戶的分層特征，圈選出具有相同特征的“僅持有借記卡不持有信用卡的客戶”，形成沙盤客戶拓展規則，将符合拓展規則的客戶納入信用卡沙盤。
通過該風險視角下基于客群多元度分析的信用卡沙盤拓展方法，挖掘出了衆多優質且相對低風險的客戶，有效擴充了信用卡沙盤。為了提高沙盤客戶的轉化率，我們進一步建構了基于相似模型的客群分層營銷。
2.基于相似模型的客群分層營銷
為了提高最終的雙卡滲透率，需要提高沙盤客戶的營銷轉化率，以客戶業務資料積累産生的資料資産為基礎，我們采用了基于相似模型的客群分層營銷方案。
（1）挖掘特色客群存量雙卡客戶的業務特征。根據存量雙卡客戶的基本資料和相關交易資料，多元度挖掘客戶産品持有特點和動賬偏好等業務特征，包括産品持有種類、購買頻率、購買周期、消費偏好、資金流向等。
（2）提取存量雙卡客戶的曆史轉化情況。選取時間坐标，統計存量雙卡客戶中相應時間節點前未持有信用卡的客戶在之後時點持有信用卡的情況，進而計算相應沙盤客戶信用卡轉化率。然後再結合客戶的業務特征，将存量雙卡客戶按照轉化率高低分層。
（3）根據相似模型預測僅持有借記卡不持有信用卡客戶的轉化率。同樣的，借鑒對存量雙卡客戶挖掘特征和分層的方法對僅持有借記卡但不持有信用卡的客戶進行相應的特征提取和分層。利用相關的相似模型來完成兩類客群特征對比，進而根據相似度預測僅持有借記卡客戶的營銷轉化率。
（4）根據預測轉化率将沙盤客戶分層，優先重點營銷潛在高轉化率客戶。利用沙盤客戶的預測轉化率，将沙盤客戶分層，然後針對不同轉化率的客戶比對相應的營銷政策，做到精細化、個性化營銷，進而達到提高沙盤轉化率的目的。
通過資料資産賦能雙卡關聯營運實踐，已從行内自有客戶中挖掘出大量優質低風險信用卡潛在客戶。截至2023年底，光大銀行信用卡沙盤客戶規模對比數字化營運實踐前已拓展了34%。在節約外部管道獲客成本的同時，沙盤客戶信用卡轉化率也在不斷提高，為信用卡業務的持續優質經營提供了有力保障。
總結與展望
本文以商業銀行零售業務轉型與數字化轉型為導向，總結了在此背景下開展雙卡關聯業務的現狀和遇到的挑戰，歸納出商業銀行持有高品質資料資産和結合線上線下場景方面的獨特優勢。通過在客戶拓展過程中将風控和營銷進行一體化考量，利用自身沉澱的客戶資料資産挖掘出優質且相對低風險的潛在信用卡新客，同時結合相似模型提供營銷決策支援，提高潛在信用卡新客的營銷轉化率。光大銀行在雙卡關聯中的實踐效果表明，商業銀行以資料科學為指導，通過挖掘自身豐富的資料資産，可以實作信用卡業務的高效營運，進而提升商業銀行數字化水準和數業融合水準。
（此文刊發于《金融電子化》2024年3月下半月刊）