在我国各大商业银行中，S银行的信用卡业务年收入始终处于领先地位，为该银行保持市场竞争优势提供了巨大助力。但是，随着我国金融科技的迅猛发展，众多网络平台推出与信用卡功能相近的金融服务，这类无需管理费与年费的服务受到越来越多消费者的好评，对商业银行传统信用卡业务产生了巨大冲击。在此背景下，S银行的信用卡业务也难以独善其身，亟须通过业务转型应对市场冲击、稳定竞争优势。在转型期间，如何做好风险管理是S银行及其他信用卡机构面临的重要问题。

　　信用卡业务的价值与S银行信用卡业务发展情况

　　在我国金融市场中，信用卡因其兼具支付、消费信贷双重功能，是当代消费金融的重要工具。从消费场景来看，信用卡的使用范围日益广泛，涵盖了购物、餐饮、旅游、娱乐等多个领域，极大地方便了人们的消费支付。同时，信用卡业务也为商业银行带来了丰厚的收益，包括利息收入、年费收入、商户回佣等，成为银行盈利的重要来源之一。然而，随着市场竞争的加剧，信用卡业务也面临着诸多挑战，客户获取成本上升、风险管理难度加大等问题逐渐显现。

　　S银行是一家全国性的股份制商业银行，其业务重点以中国大陆南方地区为主，尤其是长三角、珠三角、各大经济区等重要的经济中枢枢纽。信用卡业务是S银行的核心业务，该行年报中显示2024年信用卡、借记卡“双卡”融合客户较上年提升1.53%。但随着近年来我国人口增速减缓，加上互联网平台不断推出类似信用卡的线上金融服务，蚕食商业银行信用卡业务的市场份额，信用卡的整体市场呈现业务增速放缓的趋势，该业务亟须从粗放发展模式转型成高质量发展模式。

　　金融科技发展对商业银行信用卡业务的影响

　　近年来，金融科技发展势头愈发强劲，正重塑金融行业生态格局，也对商业银行的信用卡业务产生了深远影响。在大数据领域，金融数据的数量呈爆炸式增长，里面包含了客户多方面的信息。商业银行可以借助大数据进行深度挖掘和分析，打造出精准的客户画像，再根据客户的消费习惯和信用情况，开展精准的营销活动，同时做好风险评估工作。

　　人工智能的应用范围也很广。通过机器学习算法，能实时监测信用卡交易情况，快速发现盗刷这类异常行为；智能客服运用自然语言处理技术，可以随时为客户提供服务；在信用卡审批环节，人工智能模型会综合评估客户的信用风险，让审批效率得到提升。

　　区块链技术有去中心化、信息不可篡改的特点，它能保障信用卡交易记录的安全，还能规范清算工作流程、确保清算数据准确，同时帮助不同机构之间实现数据共享与合作，进而提高整体运营效率。

　　因此，在金融科技这个大背景下，商业银行信用卡业务的风险管理既面临新的挑战，也有新的机遇。

　　而大数据、人工智能、区块链这些新技术的应用，能在一定程度上给银行信用卡业务的风险管理提供全新的解决办法。

　　S银行信用卡业务风险管理的困境

　　相比于S银行其他的传统业务，信用卡业务能够产生巨大的利润，使得信用卡业务成为该行的主要经营产品。但信用卡业务除了高投资、高收益的特征外，还存在不可忽视的高风险问题。因此，商业银行在推广信用卡业务的同时需做好风险管理。信用卡业务风险管理体系复杂，管理难度较大，需根据市场作出相应的反应。不仅是S银行，我国绝大部分商业银行均存在信用卡风险管理难点。这是因为银行信用卡业务的风险管理流程主要可分为贷前准入环节、贷中监控环节、贷后管理环节，每个环节可分成更小的板块，环环相扣。这也导致整个风险管理流程具有较长的时间链条，任意一个环节出现差错，都会对整个银行的信用卡业务产生影响，带来金融损失。

　　贷前准入风险防控不足。由于我国金融科技发展势头较好，诸多互联网平台纷纷进入信用卡市场，这给商业银行带来了竞争压力。银行为争夺市场份额，提高信用卡发卡量，争取更多的客户，也就出现了信用卡审批门槛下调的现象。在审批时，工作人员未对申请人的工作证明、社保证明等身份信息进行严格核对，银行核定的授信额度超出申请人经济水平，容易导致后期申请人无法及时还款。

　　贷中监控风险防控不足。银行在发放信用卡后，需要对客户的贷中行为实施监测，但在实际管理过程中，银行往往仅对客户信用情况开展一次性评估，后续缺乏实时监控，未能根据客户消费能力、偿还能力对信用额度进行及时调整。并且，随着互联网技术的迅猛发展，信用卡套现这种欺诈行为的技术含量不断增高，涉案金额越来越庞大，犯罪形式越来越新颖，尤其是线上交易的欺诈手段更加多样。

　　贷后管理风险防控不足。在信用卡业务的贷后管理阶段，持卡人可能因身体、工作等原因导致经济水平发生不可预估的变化，无法按照约定还款。与此同时，银行面临着声誉风险，信用卡持卡人会因逾期分期、利息费用减免、催收等问题对银行进行投诉，若银行不能妥善解决这类贷后投诉问题，就容易产生声誉危机。此外，信用卡作为提前消费的金融工具，通常会产生多笔小额消费，给催收工作增加难度。

　　S银行信用卡业务风险管理的优化路径

　　针对银行信用卡业务风险管理中贷前、贷中及贷后环节存在的问题，S银行可引入大数据、人工智能、区块链技术等金融科技工具，对现有信用卡业务的风险管理流程进行优化，具体建议如下：

　　贷前风险识别优化

　　在信用卡贷前审查阶段，对申请人进行风险评估时可以引入大数据技术对其相关信息进行全面采集、深入分析。例如从网络渠道获取申请人的相关信息，包括日常消费支出行为、消费习惯、社交习惯、阅读习惯等，对申请人的信用卡借贷需求和还款能力进行评估，确保信用卡授信额度与申请人的经济水平相匹配。

　　加强对银行员工的风险管理培训，组织员工参加大数据专业培训，增强员工对大数据技术的掌握度，使其在贷前审查阶段熟练挖掘和获取更多的客户信息。银行工作人员要有能力分析申请人各种信息，掌控好信用卡发放风险。

　　贷中风险监控优化

　　对于贷中风险控制阶段，银行可搭建专门的信用卡贷中风险监测和预警平台，对客户的信用卡消费情况进行实时监控。定期统计客户信用卡消费数据，优化现有的信用额度调整措施。根据客户对银行的收入贡献，如年费、违约金、分期手续费、取现费用等信息建立客户标签，利用人工智能技术设计客户的收入成长曲线模型，分析客户的额度与收入平衡风险评分。若平衡风险增高，银行可适当降低对客户投放的额度，若其风险降低，可适当提高投放的额度。

　　基于信用卡的生命周期、经济周期等理论，优化银行反欺诈监控系统。利用大数据、人工智能技术实时更新信用卡欺诈形式，及时预警疑似套现行为，在客户发生异常交易行为时及时确认具体情况，比如偶发性大额消费、涉及境外的大额交易等。根据持卡人历史还款记录、逾期信息对用户特征进行画像，构建客户欺诈指数模块，对客户的欺诈风险进行预测。银行要抓取持卡人的消费记录，追踪资金链路，分析持卡人资金的关联，对风险团伙进行挖掘，以全面做好反欺诈预警。

　　贷后风险应对优化

　　在贷后管理阶段，银行需专门针对银行卡逾期催收设置具体的规则。如逾期判定标准、催收方式选择、催收执行方案等。还可以优化逾期还款方式，根据客户的逾期原因设置逾期还款变更业务标准，对过往信用好、因工作或家庭变故而逾期还款、还款意愿强烈的用户可采取分期收款方式，以减轻其还款压力，减少银行资产不良率。

　　在信用卡逾期催收时，银行可利用人工智能技术对持卡人消费行为进行分类，把控最佳催收时机。对于逾期不足30天、金额小的用户可利用人工智能自动发送短信提醒；对于逾期至少30天且金额较大的用户可先利用人工智能电话催收，在电话催收无效后进行信函催收；对于逾期90天以上的用户需采取司法手段或委托外包公司催收。

　　S银行利用人工智能技术，构建智能电话或短信催收系统，由人工智能在指定时间对客户进行电话催收，并根据客户还款情况、反馈情况及时对催收措施进行调整，以节省人力成本，提高催收效率。此外，在互联网普及的当下，信用卡催收还可采取线上方式，以大数据为支持，自动对持卡人进行催收。

　　金融科技不断发展，S银行的信用卡业务受到了冲击。同时，经济水平提高后，人们消费欲望变强，提前消费的行为也多了起来，这既让信用卡业务有了更大的市场空间，也使S银行在争夺市场的过程中，需面对越来越多的风险因素，比如贷前准入审批不够精准、贷中风险监控不到位、贷后催收管理有漏洞等。针对这些问题，S银行可以引入大数据、人工智能和区块链技术，完善贷前风险识别、贷中风险监控、贷后风险应对等方面的风险管理模型，打造既有效益又安全的消费金融生态圈，为商业银行信用卡业务的发展提供更好的环境。