广东发展银行信用卡业务采用SAS BI案例

广东发展银行成立于1988年，是国内第一家信用卡发卡银行。于1995年推出首张人民币及美
元信用卡，至2003年标准信用卡发卡量已超过1,000,000张，成为国内第一家信用卡发卡量超越百万张的银行。发展至今，广东发展银行总发卡量已达3，000，000张，分支机构已扩展到全国沿海重点城市，分支行数目近500间。

随着社会进步，中国内地渐渐流行使用信用卡这种交易方式。一般来说，银行信用卡业务是
通过个人短期循环借贷获取利润，由于并无抵押，风险性相对其它信贷业务为高，银行因而需要一套有效的风险控制机制，才能确保业务长期、稳定的发展。

自中国加入世界贸易组织，允许外国银行进入本地经营，加上本地发卡银行数量不断增加，
加剧了竞争，促使广东发展银行改革信用卡申请审核及发卡机制。该行采用了SAS公司的数据挖掘及分析技术，协助制定申请计分机制，将信用额、透支额厘订标准化，及作为新产品定位和部署市场推广等业务策略的凭据。

>透过数据挖掘及建模协助分析申请者资料

在引入申请计分机制以前，广东发展银行各个分行根据各自的经验设计一套信用评估机制，
对新申请的客户进行人工信用额评估，信用额的审批没有全行统一的规则。这样的情况，对审批标准的把握常常会因人而异，使信用评估出现偏差，同时对人力资源占用和审批时间构成相当压力，增加拖欠还款或坏账的风险。

该银行于是参考国际上很多发卡银行的经验，引入申请计分（Application Scorecard）机
制，透过采用SAS公司先进的数据挖掘技术对大量信用卡客户数据进行分析，寻找客户信用风险的特征和规律，建立相应的数学模型，为新的信用卡申请者或已有的客户进行信用评分。通过申请人填写的有关身份资料，即可以有效、快速地辨别和划分优质还是高风险客户，协助进行初步信用风险评估。

采用了申请计分机制后，该银行信用卡逾期欠款情况有明显改善，在02年第一次引入信审计
分卡时，对比原有信审标准，在同等审批率条件下，不良客户比例下降将近50％，大为减低了坏账的风险。此后经过不断跟踪和改进，该银行在04年重新开发并实施了新一期的计分卡，进一步提高了模型预测的准确性。实施自动评分同时带来的好处是，审批人手压力得到舒缓，亦减省不少审核时间，批核新卡的效率显著提升。

>以准确、客观数据部署市场推广策略

另一方面，广东发展银行与国际上很多信用卡发卡银行一样，十分倚重数据分析，不单是风
险管理部门，市场部和营销管理部门也都需要客观、准确的数据协助制定策略。随着国内经济发展起飞及发卡银行数目不断增加，信用卡市场竞争日趋激烈，新卡种及新服务推陈出新。广东发展银行意识到对手会提供各种各样的优惠条款，银行现有的部分客户难免地会放弃现有的信用卡，而去选择其它发卡机构的信用卡；或者同时申请多张信用卡，并逐步减少现有信用卡产品展示的使用量。对于一些低价值、高风险或不活跃的客户，他们的流失可能会减轻银行的负担；但对于一些优质、高增值潜质的客户，他们的流失则会给银行造成很大的损失。

过去，该行遇上最大的难题是未能准确找出高增值客户，及作出毛利预计。为了提升市场推
广及销售效能，目前正在引入行为计分机制(Behavioral scoring)，以跟踪和监控每个客户的行为、消费模式和还款数据，并根据相应的数学模型，智能化地调整客户的信贷额，同时亦可从而找出高增值客户，向他们推广新产品或服务。

“很多国际级银行都采用SAS公司的数据挖掘和分析技术，以改善信用卡业务的经营效能。这
是我们选择SAS公司的原因之一，加上他们专业的顾问意见和技术支援，协助我们建立统一的申请计分卡机制，提升信用卡业务的表现，利用资讯科技优化我们的竞争条件。”广东发展银行信用卡中心副总经理林小桦说。

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