【卡讯】互联网支付产品兴起后，银行信用卡日子好过吗？

这些年来，..、..等互联网公司推出的类信用卡产品的使用率上升，蚂蚁金服的..余额已经达到近千亿元。不少人认为，受到这些互联网产品的挤压，银行信用卡业务凉了。

事实真是如此吗？

截至2018年二季度，商业银行信用卡总..量达到6.38亿张，同比增长22.7%，人均持卡量从0.34张增长至0.46张。显然用户对于银行信用卡的需求并没有因为..、..的出现而减少。

这只是行业平均速度，一些出色的信用卡运营商增速更猛。平安信用卡2017年新增..1509万张，同比增长80.0%；今年上半年新增..917万张，同比增长81.2%；交易金额达12,072亿元，同比增长89.9%。..量与交易规模都处在八成以上的增长。

为什么会如此？高增长背后，是平安银行信用卡已经运用成熟的金融科技完成了布局和转型。

金融科技 这个词从2016年开始火起来，现在已经席卷整个金融领域。这一波金融科技浪潮之所以比之前的技术变革更受关注，主要是因为这波浪潮中的主导性技术是 大数据、云计算、人工智能 。这几大技术为信用卡行业带来了金融生产力的极大释放，尤其是在C端用户层面，给用户带来成几何级的效用提升，使得这波金融科技浪潮比之前的技术应用更加汹涌澎湃。

金融科技走过两年多的历程，到现在已经棋至中盘来到下半场。下半场技术在信用卡领域会更大程度上发挥主导作用，也会给行业带来更多变局，率先完成金融科技升级的企业，必然会在接下来的竞争中实现弯道超车。

平安信用卡可以看做是这样的案例，通过金融科技在C端带来更好的便捷性与安全性，..量与交易额持续高速增长便是结果。

深耕C端消费者，是上下半场转折关键点

近三年来的这场金融科技风潮，核心是数据驱动，主要应用的领域在C端。不管是支付、借贷、理财，都是C端服务获得了长足发展，如移动支付、消费信贷、个人理财等，都因着金融科技的进步而变得触手可及。

即使是服务B端的云计算，也是为线上的IT系统做运维支撑，最终在C端落地。因此，这些C端领域成了金融科技企业的必争之地。而B端因为缺乏像C端那样数量丰富、维度多样的数据资源，便很难打开局面。

在金融科技的上半场，很多C端用户已经享用过过金融科技红利，但体验还不能说让人满意。 如网络借贷往往伴随着高风险；网络理财买起来方便，但技术对于提升普通用户体验依然缺乏建树，等等。下半场竞争重心依然在C端，谁能继续以技术提升用户效用，满足用户对金融服务的更高要求，谁就能独领风骚。

信用卡领域也是如此，客户的需求在升级，从卡片到客户端是否能提供一站式服务，给客户带来真正的实惠，成为了行业思虑所在。

因此，金融科技下半场，信用卡的核心赛点在于，如何抓住用户体验的迭代持续深耕，并最终实现卡到端的全面升级。

抓住C端赛点，平安信用卡“金融+科技”双引擎提速

以往信用卡业务的核心竞争力是地推能力与风控，靠的是传统的激励手段与风控手段。而现在，信用卡业务的核心竞争点已经转向了金融科技对全业务层面的升级。金融科技对于信用卡业务的助推作用在明显深化，可以在很大幅度上提升C端体验。

平安信用卡的快速崛起，也是抓住了金融+科技改善信用卡C端体验的能力，借助科技进行服务系统的重构。 平安银行在2017年提出了“金融+科技”双轮驱动战略，利用大数据与人工智能，加快零售业务变革，用金融科技强化C端服务便是对这种理念的尝试。

具体而言，平安信用卡一方面推进信用卡使用的便捷性、安全性；另一方面，推进从卡到端的全面升级，卡片与客户端相互支持，做大生态。无论是卡的体验，还是卡、端结合，都是以金融科技为基础支撑。

从便捷方面而言，平安信用卡推出了智能客服..，直接让机器人为用户提供24小时精准服务。

这里面的难点在于，机器人如何根据用户需求进行准确反应。现在有小冰等线上机器人可以跟人聊天，但你跟小冰聊信用卡需求，小冰是无法回复的，因为没有大量的信用卡数据来训练小冰，小冰也就无法理解用户需求。用大量信用卡数据来训练机器学习模型，才能让机器更加做到信用卡领域的专用智能。

平安信用卡优势就在于此，拥有大量的信用卡数据，这也是客服智能化的技术基础。有数据显示，目前平安信用卡AI客服每周支持约500万次的客户咨询，服务能力提升40%，在线客服运营效率在技术上提升150%-200%，金融科技的升级效果可见一斑。

安全性方面，平安信用卡开发了智能反欺诈系统，在客户刷卡的瞬间，系统计算大量的评分模型和欺诈规则，对风险交易实时打分，拦截盗刷交易。

这其中的难度在于，用户刷卡是瞬时的行为，判断交易是不是盗刷，难度非常大。要在瞬时之间获取数据，并完依据评分模型以及设计的欺诈规则，对数据进行运算，判断风险概率，没有足够的技术积累是做不到的。

这对于运算速度提出了很高要求。 我们所谓的大数据计算，可以分为批量计算与流式计算。批量计算是先存储后计算，精准性更高，但不够及时；流式计算是无需先存储，可以直接进行数据计算，保证数据被及时处理。

二者差别在于： 批量计算更适合对即时性要求不高、对准确度要求很高的场景，如智能推荐，需要非常高的精准度，更适合批量计算来实现；而流式计算更适合对运算速度要求极高的场景，可以在毫秒时间段内完成运算并给出决策。

显然，刷卡时的反欺诈过程，更适合采用流式计算来处理大数据。平安信用卡搭建了流式大数据引擎，将每笔交易的决策控制在50毫秒以内，有效拦截盗刷行为。

数据显示，截至目前，智能反欺诈系统已经服务超过5300万用户，累积处理超过10亿笔金融交易，为用户直接或间接减少了超1亿元的经济损失。更难之处在于，平安信用卡智能反欺诈，不仅快，而且准。除了流式大数据引擎的运用，平安信用卡还集成了Neural Networks、GBDT、Logistic Regression等多种机器学习算法，对各类盗刷交易特征进行深度学习，盗刷数据的多样和复杂，反而成为了这套系统的防护墙。

通过以上手段，平安信用卡的便捷性、安全性都有了很大保障。

此外，平安银行还在客户端方面发力，借助卡、端两方面的全面升级，既提升使用体验，也打造更强大的生态。

客户端与信用卡相比，用户使用频次更多，有更多的信息交互，形成更多的数据资源，用户画像也就更加精准，对用户的个性化服务也就更有基础。客户端相比于卡也可以承载更多的业务，让客户获取一站式银行服务。

因此，客户端的发展可以为信用卡业务助力，提供更多数据来优化信用卡业务，同时也给信用卡业务以更多的服务，卡与端的生态可以做大。

这样，平安银行以科技赋能金融业务，给C端客户带来的是便捷、安全，“金融+科技”双引擎得以提速。

金融科技让国内信用卡行业走出粗放式增长

看了这些，大致可以理解平安信用卡为什么能在产品越来越多元化的时代，实现八成以上的增长。用户体验是..量、交易量增长的基础，再配合上品牌推广、有效获客，高速增长也就不难理解了。

平安银行信用卡“金融+科技”双引擎、从卡到端全面升级的策略，带给中国信用卡行业很多启示。金融科技要落实到影响C端服务的每个环节，让每个环节都因为金融科技而变得更高效。

以往，金融科技与信用卡的结合点主要还是在场景与流量上，很多银行与互联网企业发行联名信用卡，并在相关的场景里推，此外还利用互联网公司的流量与数据，做信用卡的推广。 这是信用卡与金融科技结合的初级阶段，应用深度还不够。

在当下，金融科技会在信用卡业务的核心环节发挥更大作用。具体表现为：

在KYC阶段，大数据为用户画像，更精准地了解用户的特征，为其匹配更合适的产品；

在用户申请信用卡阶段，提供线上申请..，智能匹配相关信息，实现信用卡申请的线上化、便捷化、智能化；

在审批流程中，通过状态实时更新、智能客服服务等形式，使用户及时了解审批的进度；

银行在审批阶段，通过大数据风控、反欺诈模型等手段，对用户信用状况进行准确判断，拦截不合适的申请人，为合格申请人确定合适的额度；

在信用卡的使用与管理环节，通过消息推送、智能客服等手段及时与客户保持联系，当客户提出即时提额时，可以通过大数据计算，迅速做出反应。每一次刷卡时，通过方可模型对数据进行运算，判断可能的盗刷行为；

在客户全生命周期管理中，全面掌握各类数据信息，智能化管理每个客户的需求，个性化调整额度。数据化管理不活跃的用户，通过优惠信息推送等，激活用户的使用。

总结起来，就是用大数据、人工智能等前沿技术，变革业务流程中的审批、管理、风控等环节，在用户端实现信用卡使用的便捷化、安全化。这些方面，平安信用卡都通过金融科技，强化了效果。

这对于中国的信用卡行业具有很好的借鉴意义。

现在整个行业的粗放式增长还是比较明显，信用卡竞争，主要还在比拼渠道、场景以及优惠力度。这些并非不重要，但是如果C端用户体验上不去，安全性不能得到彻底保障，那么发出再多的卡，堆积再多的场景，意义也不大，很难被用户认可。

只有当用户的需求被快速、便捷地满足，用户才会感受到乃至认同、理解企业倾注的人性化关怀。从这个层面来说，平安信用卡“懂你”的年度主题不只是喊口号而已，懂用户，才能真正获得用户。

当然，做好C端服务，在更高程度上认知用户，不是一朝一夕，需要将更多行为线上化，积累更多的用户数据，用丰富多维的数据去为用户画像，使模型更加精准。

所以，我们能看到金融科技对金融服务的变革，还有很大的想象空间。