信用卡业务作为银行零售资产业务的重要载体，其风险防控能力直接关系到资产质量与市场竞争力。随着科技发展和消费者行为的变化，借助数字化技术，全面提升风险管理能力，已成为银行业的共识。为推动信用卡业务高质量发展，吉林银行在学习借鉴先进同业经验的基础上，结合自身业务发展实际，积极推进信用卡业务数字化转型，着力构建信用卡业务数字化风控体系，打造“智探-快审-稳控”全链路新范式，促进信用卡业务风险与收益平衡发展。
一、业务发展制约因素
只有找到问题的症结，深度剖析原因，才能为信用卡业务数字化风控体系破局奠定基础。经过系统深入调研，发现主要存在三方面问题。
1.运营效率存在瓶颈。业务自动化程度不足，运营效率较为低下，一些关键业务流程如信用卡审批、风险信号识别、逾期账户管理等环节主要依靠人工操作，审批环节涉及纸质材料传递、多部门协查等传统方式，业务处理周期较长。不同机构不同人员在客户准入标准、风险判断尺度等方面存在差异，影响风险管控和审批的一致性。
2.资源协同效能待提升。业务进件渠道（线下/PAD/移动端）、征信查询、核心审批、贷后管理等系统独立运行，系统割裂和数据孤岛问题比较突出，数据交互需要通过中间库转接，影响信息传递时效性。基础数据录入、材料形式审核等重复性工作占用员工大量工作时长，难以释放人力投入风险策略优化、客户价值挖掘等更高价值的工作。
3.风险响应机制相对滞后。业务贷前、贷中、贷后风险管理能力较同业先进水平仍有较大差距，亟需提升风险监控自动化、集约化及智能化水平。贷前风险筛查主要依赖央行征信报告等静态数据，对客户多维行为特征捕捉不足。贷中风险监测依赖月度/季度报表分析，异常交易识别存在时间差。贷后管理预警规则主要依赖历史经验，缺乏动态优化机制，催收管理主要以账龄分组为主要分案依据，缺乏精细化处置策略。
二、构建“智探-快审-稳控”数字化风控体系
通过纵向深耕场景、横向贯通流程、轴向协同生态，重塑信用卡风险管理底层逻辑，构建“智探-快审-稳控”数字化风控体系，突破运营效率、资源协同和风险防控等方面的瓶颈。
1.智探：纵向深耕场景
在原有业务场景基础上，聚焦打造汽车金融生态体系，建设智能场景“三支柱”体系。通过智能算法驱动策略迭代，实现由经验决策到数据驱动的升级，为业务精准定价、资源优化配置及风险主动防控提供数字化基础设施，保障资产质量与经营收益双提升。
资产看板支柱。通过动态资产健康度看板实现风险数据可视化，对整体资产、逾期、不良等核心指标进行实时追踪预警。
双维监管支柱。基于门店级作战地图和人员级战术策略，建立业务监测矩阵，分析各经销商、业务员和客户经理放款、逾期、不良等情况，为下一步确定业务发展策略提供数据支撑。
收益引擎支柱。监测分析涵盖月度返佣追踪、收益结构和提前还款等业务情况，持续优化提升汽车分期业务盈利能力。
2.快审：横向贯通流程
建设审批决策“三棱镜”系统，将审批规则数字化、预警机制智能化、分析诊断自动化，消除流程闭环孤岛，推动审批业务由被动响应向主动管理模式升级，实现从宏观业务趋势到微观个案异常的360度透视，促进审批效率和合规异常及时发现率双提升。
流程直射棱镜。实现审批各环节全流程30分钟量级的动态追踪，通过直方图有效识别区域化进件量、审批量的差异情况。
风险反射棱镜。建立智能阈值响应机制，当审批通过率、退件率等指标超出基准时，自动触发多级预警并启动根因分析引擎，快速识别地域性政策执行偏差、特定产品材料瑕疵等深层问题。
资源折射棱镜。通过可视化看板，实时展示任务积压、人员负荷及处理时效等核心运营指标，基于可视化雷达图，自动生成人力时效看板，实现不同时段人员弹性调配、积压业务跨组协同等场景的智能化资源调度。
3.稳控：轴向协同生态
建设风险监控“三道防线”，将风险指标、业务数据和智能算法深度融合，形成“监测－预警－处置－优化”的数字化闭环。通过打造智能风控体系，实现从被动应对向主动预防转变，依托风险收益动态平衡模型为业务决策提供精准支撑，推动风险管理由经验驱动向数据智能驱动升级。
贷前准入防线。将新增授信与放款作为规模类指标，实时反映业务拓展速度与风险敞口增量；通过授信客群占比指标，监测不同信用等级、还款能力客群的准入结构，防止低资质客群过度渗透；通过批核率与补件率指标，量化尽调质量与审批策略松紧度。
贷中管控防线。通过在贷余额/户数和月均留存率指标，合理评估客户持续履约能力，识别“贷后失联”“多头借贷”等早期预警信号；通过不良率与收益率指标，形成风险收益双维校验，通过IRR（内部收益率）与ECL（预期信用损失）模型动态测算风险调整后收益，支撑授信策略动态优化。
贷后监测防线。通过流入率、M4+回款率等指标，实时监测新增逾期规模与资产质量恶化速度，反向优化贷中预警模型与催收策略参数。
三、迭代升级数字化风控体系
下一步，吉林银行信用卡业务将从场景覆盖深度、审批智能化程度、风险监控时效性上入手，通过AI深度赋能、流程智能优化和全链路风险监测，迭代升级以“场景生态化、审批自适应、风控实时化”为核心数字化风控体系2.0。
1.场景生态化。在场景金融扩展上，将汽车分期模型复用于教育、旅游等高频消费场景，通过客群聚类算法识别跨境消费、商旅精英等差异化价值群体，构建差异化授信模型。在运营效能升级上，结合AI模型，聚类算法识别高价值客群，如：跨境消费用户、高端商旅客户，制定精准营销策略。在智能决策优化上，通过竞品数据监测，动态调整产品的费率、权益等策略，保持市场竞争力。
2.审批自优化。实现审批流程智能化，AI自动识别材料完整性，减少人工复核，将审批时效压缩至5分钟内，根据监管政策和市场风险变化，实时更新审批策略。实现根因分析自动化，自动分析退件原因，如资料缺失、征信不符，并反馈至前端进件系统，降低重复退件率。实现资源调度无人化。通过系统自动完成标准化审批任务，释放人力聚焦复杂案例。基于实时审批量预测，动态调整审批团队任务分配，避免积压。
3.风控实时化。推进联合智能核验，融合联邦学习与生物特征识别，实现数据安全共享下的精准信用评估与实时反欺诈拦截。通过滚动预测与客群健康度监测，构建从趋势预判到实时调控的主动防御机制，确保动态风险预见。基于还款意愿画像的智能分案系统与自动化司法流程，形成从催收－修复－惩戒的完整闭环处置链。
吉林银行信用卡数字化风控体系的进化历程，是从风控革新到价值重构的转变，在提升客户体验的同时，更加注重提升盈利能力和风险抵御能力。未来，吉林银行信用卡业务将紧跟数字化趋势，将更多技术手段、数据驱动和创新变革有力融入信用卡业务风险管理的关键环节，持续迭代信用卡业务数字化风控体系，积极为中小银行信用卡业务探索出一条具有创新实践意义的高质量发展新路。