文：秦季章
在当今数字经济时代，数据是驱动银行业数字化转型的关键生产要素。信用卡作为客户高频使用的产品，对零售获客和盈利至关重要，商业银行推进信用卡业务数字化转型已是大势所趋。各家银行在坚持以客户为中心的基础上，以数据为驱动已成为重要手段，纷纷利用数字化技术，通过数据采集、分析、挖掘、应用等环节，提升信用卡业务质效。吉林银行信用卡业务的数字化转型也不例外，构建场景化用数体系就是一个标志性的“缩影”。
自2020年启动零售变革伊始，吉林银行在发展信用卡业务上，充分学习借鉴先进同业的经验和模式，致力于建设场景化用数体系。经过三年多的迭代升级，已逐步建成系统完备、功能齐全、运转高效的信用卡场景化用数体系1.0，助推信用卡业务跨越式发展。截至2023年末，信用卡业务规模达到105亿元，其中分期业务80亿元，分别较变革之初增加14倍、28倍。信用卡累计发卡116万张，较变革之初增加5倍，全国城商行排名第13位，新增卡量连续4年省内银标卡排名第一。
建设核心数据平台
紧盯管理层、营销层、业务层、外部层四个方面的需求，以建设“罗盘”“知否”“共享”“初根”数据平台为核心，打造“上、下、左、右”四方信用卡场景化用数网络。
1.数据向上——管理层的“罗盘”平台。信用卡数据分析平台（“罗盘”平台）迭代升级至7.0版本，实现全量业务数据入仓与整合，入库各类业务数据表355张，数据字段近万条。平台前端，实现日报、月报、监管报表等全量数据报表自动化，保证数据准确性的同时，大大减轻一线报表压力。平台后端，实现全量数据入仓、整合以及全流程业务检测、跟踪和回检，有效降低业务风险，并为各层级管理决策提供数据支撑。
2.数据向下——营销层的“知否”平台。通过“知否”平台，支持一线客户经理实现业绩和激励查询、客户营销跟踪、报表统计等30项功能，实时监测重点业务完成情况，做到一键查询业绩、一眼看到客户、一步找到商机。在数据时效性上，数据提取由3天缩短到5分钟；在数据完整度上，囊括52张报表，涵盖信用卡全量业务；在数据覆盖面上，覆盖总、分、支、网四个层级以及每一个客户经理，并根据不同权限，开通123个数据查询账户。
3.数据向左——业务层的数据“共享”平台。全部打通行内主要业务数据使用壁垒，实现与手机银行、借记卡、代发工资、理财、信贷、理财、基金、三方存管等数据的联动联通，通过整合客户数据，支持交叉办卡、分期营销、理财销售、数据建模等任务落地。完成信用卡交叉收益模型建模，有效检测交叉收益情况，提高信用卡业务贡献度。
4.数据向右——外部层的数据“初根”平台。通过引入人社、公积金、学信网等外部数据，不断积累平台外部数据资源，形成外部数据源。完成平台评分卡、决策流、决策表等部署，实现自动审批、贷中管理、贷后预警，信用卡“秒申秒批”、远程视频面签等功能上线仅10天，就成功为1200余名客户办理远程视频面签业务，极大提升客户体验。通过上线操作风险与控制自我评估、关键风险指标、内控评价、案防管理、检查管理等功能，实现操作风险、合规风险与外包风险流程化及信息化管理。
规范数据管理使用
按照“总行动脑、分行动嘴、支行动手、客户经理动眼”的原则，落实数据“三落地、三跟进、三并重”，不断降低数据使用成本和门槛，持续提高数据使用质效，赋能信用卡业务高质量发展。
1.数据经营体制“三落地”
落地数据工具使用。梳理行内BI使用痛点，推广应用“一平台两BI”数据工具，解决分支行分期类业务查询、难点问题。协调银联数据开通70余个行外BI使用账号，解决分支行标卡类业务查询问题。
落地数据人才培养。数据使用工具上线后，组建分支行数据人才专兼职队伍，开展培训6场，参与123人，完成数据业务使用通关考试8场，极大提高分支行队伍数据使用熟练度。
落地数据安全检查。围绕数据使用情况、系统安全问题、操作风险、账号外借风险等7个方面开展2次数据安全检查，保持数据使用便利性的同时，保证数据安全。
2.数据价值体现“三跟进”
跟进AI模型精准营销。与吉林大学金融科技实验室合作，开发上线信用卡远程外呼AI模型。借助AI模型，2023年，标卡基础分期业务实现翻倍增长；月分期额由1.1亿元升至1.6亿元，增长45%；外呼渠道投放金额8.62亿元，单月创历史新高1.63亿元。
跟进数据自动化分析。在基础分期、数据报送、贷后管理等领域，落地20余个RPA项目，实现RPA全面应用。两名专职报表人员4个小时的工作量，使用两台电脑应用RPA技术90分钟即可完成，年节约工时超1300小时。
跟进客户行为数据埋点。手机银行6.0上线信用卡板块功能，同步完成卡申请、分期、查询、活动专区等主要业务功能埋点工作。2024年将完成信用卡业务移动端23个功能点、130个功能项的客户行为埋点工作，进一步完善信用卡客户标签体系。
3.数据管理强化 “三并重”
重视数据资产。从来源、开放、安全、分类及元模型等视角，构建信用卡部门级的数据资产分类管理框架，完善数据资产管理制度，形成完善的数据资产链。建立标卡营销、零售交叉、风险监测、基础分期AI外呼等六大业务主题数据模型，不断探索数据资产化运营方法。
重视数据规范。建立一内一外两大数据标准库，制定内外部数据管理办法，以制度建设为核心，有效规范内外部数据的使用和管理。
重视数据治理。通过梳理统一500余条信用卡贷前、贷中、贷后指标口径、补齐银联数据下传服务器缺失数据、批量处置机构撤并卡片近3万张等举措，强化存量数据治理和新增数据管理。对标国家、行业权威标准，完善现有数据体系，推动数据体系建设。
开启体系2.0建设
从“简单报表平台到数据中台，再到数据融合，再到场景化用数……”，吉林银行信用卡业务数字化转型从未停下脚步。下一步，吉林银行将以体系2.0建设为抓手，推动平台建设丰富化、应用形式多样化、“三轨制”实用化，加速推进业务数字化转型，全面助力信用卡业务高质量发展。
1.平台建设丰富化。强化基础数据建设，持续扩充各类客户数据。通过底层元数据拉通，结合数据资产分类，形成信用卡数据资产地图，完善标准质量管理体系，打造数据分析平台8.0。深化“数据向下”理念，上线“知否”平台商机推送、客户推荐、产品匹配等功能，迭代优化行内BI和银联数据BI功能，推动数据分析平台与企业微信平台全面对接，解决客户经理数据使用问题。
2.应用形式多样化。持续创新数据应用形式，扩建信用卡大数据营销模型，上线信用卡睡眠卡促活、基础分期客群分类、生息获客收益预测、行内存量客户分期潜能挖掘等数据营销模型，实现客户线上精准营销和触达。推动信用卡大数据用例机制落地，总行端建设信用卡使用情况2.0等项目，分行端形成“总行做分析、总行做模型、总行做运营、分行做落地”机制。
3.“三轨制”实用化。构建“三轨制”数据经营体制，为分支行减负，赋能一线营销。一轨：总行（线上）负责数据采集、整合、集成、加工、模型、输出，确保数据可落地、可使用。二轨：分行（线上+线下）负责承上启下的数据管理和培训，确保数据和应用平台全面落地。三轨：支行（线下）负责低成本、低门槛、高效率地使用数据，确保数据物尽其用。
