银行信用卡中心如何用数据模型防套现？

引言：信用卡套现带来的业务挑战

信用卡是银行零售业务的利器，但正所谓“枪打得快，靶子多挨”，其衍生的问题也层出不穷。其中，信用卡套现问题对银行经营安全构成了极大威胁。

套现行为并不是简单的“非法提现”，其背后往往隐藏着资金链断裂、高风险客户欠款逃废的动机，甚至伴随洗钱等违法操作。不仅直接导致银行资金风险敞口增加，还可能影响信贷额度分配的合理性，进一步拖慢整个风控体系。这使得银行信用卡中心采用数据模型和技术手段防范套现行为，成为当前极为紧迫的课题。

1. 套现行为为何难以识别？

套现表面看似是普通消费，但关键点在于：行为主体是消费者，套现目的却鲜明背离正常消费逻辑。由于套现往往伪装成频繁的小额交易、合法通道操作，人工监控不仅无法覆盖全面，也很容易误伤正常用户行为。具体来说，套现难以识别的原因主要有以下几点：

• 伪装性强： 套现者通常利用特定商户的支付通道模拟消费，形成与真实交易非常接近的表面特征。
• 数据量庞大： 成百上千万的信用卡交易中，仅依靠肉眼查找异常犹如大海捞针。
• 行为变化快： 一旦某种套现模式被发现，套现者会快速调整手法，防控需要持续迭代。

因此，传统的人工排查手段显得力不从心，银行需要数据驱动、模型辅助的智能化体系来解决资源覆盖能力薄弱的问题。

2. 数据模型是如何打击信用卡套现的？

防范信用卡套现，数据建模是核心武器。它将交易信息、客户行为、商户特征等数据结合起来，构建精准识别异常的规则和算法体系。主要分为以下几步：

2.1 构建高质量的数据基础

数据是模型的基石，要构建高质量的数据基础，需要多维度数据的支持。例如：

• 客户的交易数据：包含交易时间、地点、金额、频次等。
• 商户的特征数据：行业类别、交易额度区间、历史异常率。
• 设备绑定数据：客户终端设备的使用情况，以查找蛛丝马迹。

通过数据治理、清洗，将复杂且孤立的原始数据加工成标准化、彼此关联的形式，这是建模的第一步。

2.2 数据建模：规则模型与算法结合

常见的数据建模方法包括规则模型和算法模型两大类：

• 规则模型： 依靠业务部门经验制定“高风险行为规则”，如高频小额消费、关联商户频繁交易等。这种模型简单直接，但缺乏对多变量复杂模式的捕获能力。
• 算法模型： 利用数据挖掘与机器学习技术，从大数据中发现潜藏的关系，例如异常行为检测、客户分群、商户评分。算法模型能够更精准、高效地适应套现行为的多变性。

基于数据建模，银行能够生成可视化分析结果，从而更直观地掌控整体风险态势。

3. 数据模型落地中的关键点

数据模型的构建只是开始，更重要的是如何让模型成功落地并高效运行。在信用卡中心中，数据模型落地需要注意如下几个关键点：

3.1 理顺指标体系

模型需要多维数据，而这些数据必须形成结构化的指标体系。例如，单客户“月均消费笔数”这一指标，可用于构建风险评分卡，并与跨客户数据作对比，挖掘潜在异常。

Smartbi 在这一过程中提供了有力工具。Smartbi 的一站式 ABI 平台具备完整的指标管理功能，可将分散的核心指标进行结构化管理，确保银行快速生成、复用和更新风控模型所需的指标。

3.2 实现可视化分析

信用卡套现风控不仅需要精准预测，还要让风控结果清晰易懂，以便企业管理层快速决策。Smartbi 的交互式仪表盘，支持自助分析、数据钻取和动态过滤，能够让数据从“深度”靠近“真实”。

3.3 快速响应与迭代

犯罪分子持续改变策略，风控系统也必须与时俱进。Smartbi 的 Excel 融合分析功能，可以让业务部门快速修改逻辑、复核异常样本，确保风控模型始终保持行业前沿水平。

4. 金融风控中的未来趋势：AI + 数据模型

随着 AI 技术的普及，智能化风控已成未来趋势。在防范信用卡套现领域，AI 的优势尤其明显：

• 大幅提高模型的迭代速度，例如通过深度学习实现自适应异常点挖掘。
• 智能问数功能帮助业务人员快速从复杂数据中找到答案，提升效率。

基于多年行业 Know-how，Smartbi 推出了 AIChat 智能问数平台。该平台结合 RAG 技术、大模型和 AI Agent，自动生成金融风险预警方案，并具备专家级智能分析能力，为传统金融风控模式注入新的活力。