文 / 中国光大银行数据资产管理部 犹锋 王康
零售业务作为商业银行提升竞争力的关键抓手，已成为当前商业银行的重要发力点，未来亦是银行发展的主战场。互联网金融、金融科技等新兴力量通过技术创新为客户提供了更多低成本、高效率的金融服务，促进银行加快数字化能力提升，把握数字经济的发展机遇，实现数字化转型。在零售业务中，借记卡与信用卡的双卡联动作为商业银行增强客户黏性、促进客户资产全面管理的有效途径，是数字化技术运营应用实践的重要场景。
商业银行双卡联动的现状与挑战
1.商业银行双卡联动的现状
（1）双卡客户渗透率有待提高。以招商银行为例，近年来其借记卡和信用卡融合获客及经营效率不断提升，据其2023年度半年报显示，截至2023年上半年末，持有招行借记卡和信用卡的“双卡”客户占比为64.8%，即便招商银行双卡客户渗透率高于同业平均水平，依旧有相当高比例的单卡客户，“双卡”客户还有较大的提升空间。
（2）双卡联动场景还有待拓展。双卡联动作为提升用户黏性、促进客户资产全面管理的有效途径，是各大商业银行客户运营的重点。为引导客户进行双卡联动，商业银行推出了“用权益促绑定关联还款”“设置各种联名卡、主题卡”等策略。但随着银行从客户增量经营转向存量经营，就需要发掘更多的双卡联动场景，基于不同客群的画像特征，提供个性化服务与权益，进行客户精细化运营。
2.商业银行双卡联动面临的挑战
（1）信用卡业务发展多年，同业竞争激烈。根据央行发布的《2022年支付体系运行总体情况》显示，截至2022年末，信用卡和借贷合一卡的用发卡数量共计7.98亿张，信用卡在扩大消费、推动经济结构转型和普惠金融方面发挥了巨大的作用。伴随着信用卡业务的高速发展，同业之间竞争激烈，这也直接推高了信用卡业务的获客成本。
（2）互联网金融服务涌现，抢占传统金融服务市场份额。近十年来，随着移动互联网、大数据、云计算等新兴技术的崛起，金融服务的边界在逐渐扩大，金融交易的门槛和成本在不断降低。以“蚂蚁金服”“度小满”等为代表的互联网金融服务平台不断抢占传统金融服务市场，挤压商业银行的零售业务空间。这些互联网平台纷纷推出以“花呗”“借呗”为代表的互联网信贷服务，并充分利用社交网络、电子商务、第三方支付、搜索引擎等服务开展运营。较之于传统金融业务具有透明度更强、参与度更高、成本更低、操作更便捷、营销更精准等优势。
（3）商业银行自营网贷业务和信用卡业务形成了互补。随着互联网金融业务的发展，最初商业银行仅仅借助互联网金融的渠道，通过互联网平台的“助贷”“联合贷”等形式参与互联网金融服务。但随着商业银行的数字化和零售业务转型，监管机构对互联网金融的监管力度不断提升，商业银行逐步开始发展自营网贷业务。例如招商银行的“闪电贷”、光大银行的“光速贷”、中信银行“信秒贷”等，其中招商银行的“闪电贷”余额已达到千亿规模。虽然自营网贷客群和信用卡客群的客户画像有明显差异，但由于银行自营网贷在定价、额度和使用便利性上的特点，也给客户在消费信贷上带来了更多选择。
商业银行双卡联动的自身优势
1.海量高质量客户数据
商业银行作为国家最重要的金融服务平台，在其业务发展的过程中，积累了海量零售客户的真实有效信息，通过这些信息可以快速构建出精准的客户画像。特别是其中客户资产和交易等金融业务数据，在分析用户行为、提升银行精准营销能力方面具有重要作用。
2.线上线下场景全覆盖
互联网金融平台借助移动互联网提升了客户触达、流程审批效率。但近年来随着商业银行数字化转型的不断深入，其线上运营能力也在不断增强。以手机银行APP为主，微信小程序、短视频平台为补充的线上渠道也在不断缩小与互联网金融平台的差距。同时，与互联网金融平台相比，商业银行还有得天独厚的优势——遍布各地的线下网点，这些线下网点在服务便利性、维系客户关系方面无可替代。
数据资产赋能双卡联动数字运营
面对商业银行双卡联动的现状与挑战，结合商业银行自身的优势，光大银行数据资产管理部与信用卡中心开展合作，基于沉淀的海量客户数据资产进行深入挖掘，赋能双卡联动数字化运营，重点聚焦提高双卡客户渗透率，在客户拓展的过程中将风控和营销进行一体化考量，打破单一视角的局限，使数据资产的效能达到最大化。
1.基于客群多维度分析的信用卡沙盘扩展
商业银行在进行信用卡新客营销时，通常会先从风险视角将符合条件的客户纳入营销白名单，光大银行信用卡中心称之为“信用卡沙盘”。然后再根据信用卡沙盘客户的特点展开具体的信用卡营销。因此信用卡营销转化便由两个要素决定：一是信用卡沙盘客户规模；二是沙盘客户营销转化率。本次光大银行在双卡联动数字运营实践中，探索了以客户数据资产为基础，在风险视角下进行多维度分析，将部分特色客群中优质低风险客户纳入沙盘，有效拓展了沙盘客户规模，提升了拓展效率，节约了获客成本。
相较于传统单一维度的沙盘拓展方法，光大银行主要依托零售客户数据资产开展多维度数据分析工作。围绕客户的个人属性、社会属性、业务属性等，挖掘存量优质双卡客户的画像特征，从而筛选具备相似特征的潜在优质客群，纳入沙盘名单。
（1）零售客户盘点。盘点全行所有零售客户现状，了解目前双卡客户规模、信用卡渗透率、客户资产规模分层、特色客群信用卡渗透率、客户营销授权等情况。通过掌握零售客户相关特征和规模，建立对预拓展客群、预拓展规模比较明确的认识。
（2）特色客群分析、识别存量双卡客户特征。基于零售客户盘点的数据，选取双卡渗透率不高、较为活跃的客群作为特色客群，然后提取特色客群中存量双卡客户的相关特征，根据特征将特色客群中“存量双卡客户”和“仅持有借记卡不持有信用卡的客户”进行分层。
（3）存量双卡客户风险表现探查。根据上述特色客群的分析结果，对存量双卡客户的信用卡履约情况进行风险表现探查，根据不同分层客户的风险情况，发掘有效识别特征。
（4）拓展规则落地。根据存量双卡客户的信用卡风险表现，选取风险表现良好的分层客户。根据该类客户的分层特征，圈选出具有相同特征的“仅持有借记卡不持有信用卡的客户”，形成沙盘客户拓展规则，将符合拓展规则的客户纳入信用卡沙盘。
通过该风险视角下基于客群多维度分析的信用卡沙盘拓展方法，挖掘出了众多优质且相对低风险的客户，有效扩充了信用卡沙盘。为了提高沙盘客户的转化率，我们进一步构建了基于相似模型的客群分层营销。
2.基于相似模型的客群分层营销
为了提高最终的双卡渗透率，需要提高沙盘客户的营销转化率，以客户业务数据积累产生的数据资产为基础，我们采用了基于相似模型的客群分层营销方案。
（1）挖掘特色客群存量双卡客户的业务特征。根据存量双卡客户的基本数据和相关交易数据，多维度挖掘客户产品持有特点和动账偏好等业务特征，包括产品持有种类、购买频率、购买周期、消费偏好、资金流向等。
（2）提取存量双卡客户的历史转化情况。选取时间坐标，统计存量双卡客户中相应时间节点前未持有信用卡的客户在之后时点持有信用卡的情况，从而计算相应沙盘客户信用卡转化率。然后再结合客户的业务特征，将存量双卡客户按照转化率高低分层。
（3）根据相似模型预测仅持有借记卡不持有信用卡客户的转化率。同样的，借鉴对存量双卡客户挖掘特征和分层的方法对仅持有借记卡但不持有信用卡的客户进行相应的特征提取和分层。利用相关的相似模型来完成两类客群特征对比，从而根据相似度预测仅持有借记卡客户的营销转化率。
（4）根据预测转化率将沙盘客户分层，优先重点营销潜在高转化率客户。利用沙盘客户的预测转化率，将沙盘客户分层，然后针对不同转化率的客户匹配相应的营销策略，做到精细化、个性化营销，从而达到提高沙盘转化率的目的。
通过数据资产赋能双卡联动运营实践，已从行内自有客户中挖掘出大量优质低风险信用卡潜在客户。截至2023年底，光大银行信用卡沙盘客户规模对比数字化运营实践前已拓展了34%。在节约外部渠道获客成本的同时，沙盘客户信用卡转化率也在不断提高，为信用卡业务的持续优质经营提供了有力保障。
总结与展望
本文以商业银行零售业务转型与数字化转型为导向，总结了在此背景下开展双卡联动业务的现状和遇到的挑战，归纳出商业银行持有高质量数据资产和结合线上线下场景方面的独特优势。通过在客户拓展过程中将风控和营销进行一体化考量，利用自身沉淀的客户数据资产挖掘出优质且相对低风险的潜在信用卡新客，同时结合相似模型提供营销决策支持，提高潜在信用卡新客的营销转化率。光大银行在双卡联动中的实践效果表明，商业银行以数据科学为指导，通过挖掘自身丰富的数据资产，可以实现信用卡业务的高效运营，从而提升商业银行数字化水平和数业融合水平。
（此文刊发于《金融电子化》2024年3月下半月刊）
