在当今社会，信用卡业务已成为金融机构不可或缺的一部分。然而，如何精细化运营、提升服务质量、建立信用卡场景全生命周期风险管理，依然是行业面临的重要挑战。近年来，同盾科技凭借其强大的技术实力和深厚的行业经验，致力于推动信用卡业务的精细化运营，为行业规范发展提供了有力支持。
过去几年，同盾科技在与黑产的“较量”中总结出欺诈风险的三大特征：一是欺诈方式日益多样化，便利、快捷、高效的互联网业务发展给欺诈者带来了可乘之机，且使其有利可图;二是欺诈手段专业隐蔽，欺诈趋于团伙组织化、专业化，黑产分工明确，不法分子不断加大“科技创新”投入力度;三是欺诈带来的损失严重，欺诈行为一旦出现，带来的不仅仅是资金损失，还有用户对平台和机构信任的损害。
目前信用卡欺诈风控难点主要集中在数据积累少、渠道管理难和监控优化慢三个方面。其中，数据采集不充分，缺少关键信息，标签定义难，使得案件分析调查难以展开;渠道差异大、管理难，受到黑灰产影响，欺诈有集中爆发的风险，团伙作案趋势上升明显;风控策略监控优化难以应对变化多样的欺诈手段，缺乏预警机制，不能提前发现业务异常。
近几年来，同盾科技通过服务上百家银行机构建立信用卡风险管理机制，沉淀了信用卡四维风控能力体系，可赋能信用卡全种类、全渠道业务。
以某大型银行为例，为加快进行信用卡业务场景化、精细化、自动化步伐，该行初步建立起以数据驱动并贯穿信用卡客户全生命周期的全流程风险量化管理体系。
同盾科技分析发现，该行对客户的信息分析不够细致全面，信用评估的机制相对滞后。为了实现差异化的信用卡定价目标，更好地满足不同层级客户需求，该行需要找到一种具有高度自适应能力、灵活性更强、能自主调整并具有动态特性的评估模型，进行相应的信用风险评分和控制。
通过对其他大型银行反欺诈业务及系统进行深入调研分析，并结合该行现状以及未来业务发展目标，同盾科技帮助其制定了“五步走”计划：
一是反欺诈工作现状评估。对该行卡中心多个部门进行调研，同时对标业内领先卡中心，对现状进行差距分析及综合评估。
二是反欺诈策略优化及新增。对原有反欺诈规则进行基于数据驱动的分析优化，并基于可用数据开发新的反欺诈策略。
三是申请反欺诈模型搭建。依托线上线下渠道，基于人工欺诈认定及贷后推断分别搭建评分模型及机器学习模型。
四是反欺诈监控报表设计。针对行方关心的业务指标、策略评估指标、模型评估指标、贷后资产情况、日常监控等分别设计监控报表。
五是信用卡申请反欺诈体系规划。对标领先卡中心的IT系统建设情况，规划申请反欺诈决策中心，在策略模型快速部署、决策提供、知识图谱落地等方面给予支持。
该行信用卡反欺诈体系上线后，经过后期验证，策略和模型均具有很高的欺诈识别能力(KS>0.4，Lift>3)。根据历史数据测算结果，新的策略模型体系可以降低欺诈率10%以上，减少人工调查工作量20%以上。
决战信用卡存量市场的时代已经到来。信用卡业务始终是银行大零售战略下的必争之地，一套行之有效的风险防控体系是信用卡精细化经营的前提，同盾科技愿助力银行持续构建和完善信用卡业务反欺诈防御机制，不断提升银行风险防范能力，助力信用卡业务创新拓展、精耕细作，持续提升客户体验，守护人民群众的财产安全。
同盾科技以其独特的视角和深入的洞察力，为信用卡业务提供了全新的精细化运营模式。它不仅帮助金融机构提高了效率，降低了风险，同时也推动了整个行业的规范发展。未来，随着科技的不断进步和市场需求的日益增长，我们有理由相信，信用卡业务和整个金融行业能够迎来更多可能性。
