網上關于銀聯刷卡機怎么設置信號強弱,銀行卡數據標簽及其應用的刷卡知識比較多，也有關于銀聯刷卡機怎么設置信號強弱的問題，今天第一pos網(www.fzog.com.cn)為大家整理刷卡常見知識，未來的我們終成一代卡神。

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1、銀聯刷卡機怎么設置信號強弱

銀聯刷卡機怎么設置信號強弱

銀行卡，是我們生活中的必備品，在很多日?；顒又邪缪葜匾巧?，例如現金提取、轉賬扣款、工資發放等，這些都和銀行卡密切相關。對于從事信貸風控的小伙伴來講，銀行卡信息的應用可能更熟悉的是客戶信息核驗，也就是針對信貸客戶審批額度發放之前，必然要對客戶的銀行卡信息進行三要素或四要素核驗，其中銀行卡三要素是指銀行卡、姓名、身份證號，銀行卡四要素是指銀行卡、姓名、身份證號、手機號。

除了銀行卡信息核驗，其實銀行卡數據在信貸風控的應用非常廣泛，無論是策略開發，還是數據建模，或者是客戶畫像，銀行卡數據都可以發揮出非常重要的作用，這對信貸風控的內容豐富與效果提升，是具有特殊貢獻價值的。本文就為大家介紹下銀行卡交易數據有哪些重要維度以及相應特征標簽，并描述下在風控策略、模型、畫像等維度的應用。同時，我們結合實際的樣本數據，從實戰角度帶大家進行風控策略的開發，以全面熟悉掌握銀行卡交易數據的應用。

1、銀行卡數據維度

銀行卡數據體系從業務屬性進行區分，可以劃分為4大維度，分別為持卡人、銀行、商戶、機構，基本涵蓋了銀行卡各方面的數據信息，對于每個維度的子級類型，具體如下：

（1）持卡人：

交易時間、交易地點、交易商戶類別、交易金額、交易渠道；

（2）銀行卡：

銀行卡性質、銀行卡品牌、銀行卡來源、銀行卡介質；

（3）商戶機構：

商戶代碼、商戶名稱、商戶交易金額、商戶交易筆數、商戶客戶來源；

（4）銀行機構：

發卡銀行信息、收單銀行信息、受理銀行信息、清算類型。

在實際場景中，主要是持卡人、商戶機構這兩個維度數據的應用，下面我們對其常見特征標簽進行描述。首先，我們了解下持卡人維度的部分字段，具體如圖1所示。

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圖1 持卡人字段（部分）

由上圖可知，持卡人維度圍繞金額、筆數、時間、地點、渠道等角度，可以細分很多類型，這些特征可以直接體現出客戶的資產能力或消費能力，例如月消費金額、月取現金額、月交易金額等，而某些字段可以反映出客戶的風險信息，例如資金不足、失敗交易等。同時，以上樣例特征主要列出了“金額”維度的字段，此外還有“筆數”、“天數”等類型，可以復制出與“金額”相近數量的字段?，F列出“筆數”維度的部分相關字段，如圖2所示。

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圖2 筆數相關字段樣例

而且，圖1樣例在時間維度上僅列出了“近1個月”的分布，同理可以得到其他常見時間窗口，例如“近3個月”、“近6個月”、“近12個月”、“歷史”等，而且在此基礎上進一步可加工出更多占比、差比等衍生字段。我們以特征“近1個月交易金額”為例，列出部分相關字段，具體如圖3所示。

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圖3 時窗衍生字段樣例

此外，銀行卡交易數據還有一類貸款交易數據，這些特征信息在評估客戶的多頭借貸、交易風險方面具有極高的價值，可以用于策略規則、模型變量等方面，現給出部分字段樣例如圖4所示。

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圖4 多頭借貸字段樣例

以上內容是關于銀行卡“持卡人”相關維度字段的簡要介紹，接下來我們了解下以“商戶機構”維度展開的特征分布，部分樣例如圖4所示。

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圖5 商戶機構字段（部分）

由上圖可知，“商戶機構”維度的特征字段主要是以“持卡人”交易對象進行區分，例如百貨商店、彩票銷售、KTV交易、休閑飲品、化妝品商店、地產開發商等，這里同樣可以進一步區分“金額”、“筆數”、“天數”等二級維度。同時，根據近1/3/6/12個月、歷史等時間窗，又可以得到更多子級維度字段，其加工邏輯與前邊持卡人維度的相關介紹類似（圖2~3）。

2、銀行卡數據應用

銀行卡數據在信貸業務中發揮著重要作用，應用場景包括風險管理（信用風險、欺詐風險）、市場營銷（精準營銷、客群管理）、產品設計（定價策略、額度管理）等。從銀行卡數據產品的落地應用角度進行區分，可以分為評分類產品、反欺詐產品、營銷類產品等。

（1）評分類產品

評分產品是通過數據建模方式，最終以模型分數的形式展現，具體模型字段來源主要是持卡人維度的相關信息（圖1），從交易時間、類型、渠道、行業等多個維度進行綜合分析，可以較大程度地刻畫出持卡人的風險水平、消費習慣、財富能力、社會地位等畫像信息，具體評分應用類型如下：

a. 風險水平：逾期評分（預測持卡人信用風險）

套現評分（預測持卡人套現風險）

b. 財富能力：消費能力（衡量持卡人的相對購買能力）

消費趨勢（反映消費能力的成長性）

c. 社會地位：消費自由度（反映持卡人收入的可支配能力）

持卡人價值（衡量持卡人在社會中的地位）

d. 消費習慣：卡使用狀態（判斷銀行卡的使用趨勢）

消費偏好（總結持卡人的消費偏好）

以上不同應用場景類型的模型評分，對于數據建模流程來講基本是一致的，最大的區別是各類模型的加工變量范圍不同。舉個例子，逾期評分模型、消費能力模型的建模選取字段分別如圖6~7所示。

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圖6 逾期評分模型字段（部分）

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圖7 消費能力模型字段（部分）

（2）反欺詐產品

反欺詐類應用主要包括實名認證、套現偵測、交易流水認證，現簡要描述下各類實際場景的特點。

a. 實名認證：支持三要素（姓名、身份證號、銀行卡號）、四要素（姓名、身份證號、銀行卡號、 手機號）身份信息的實時驗證；

b. 套現偵測：根據套現規則模型監測異常交易，例如單筆接近信用額度的消費、卡的日常消費頻次、短時間內消費總額等；

c. 流水認證：采用銀聯跨行交易數據，幫助金融機構對信貸申請者提供的銀行交易信息進行驗證，可以有效控制惡意欺詐風險，保障金融機構的自身利益。

（3）營銷類產品

營銷類產品主要以標簽字段形式應用，不僅可以用于客戶群體分類，細化各類客戶的分布特點，而且有助于了解持卡人的消費信息及消費習慣，精準鎖定價值目標客群，實現客群的優化管理。

a. 消費行為類：消費行業、消費金額、交易地區；

b. 價值財富類：消費強度、消費自由度、是否有房有車、是否有證券交易；

c. 個人屬性類：交易活躍度、營銷活動響應度、是否有孩子。

以上內容便是關于銀行卡數據的特征標簽分類，以及在實際業務中的應用場景。對于每個類別的具體標簽，由于字段較多且展示篇幅較大，我們為大家額外準備了一份詳細的銀行卡數據特征標簽材料《銀行卡數據常用特征字典》，特征類別數量600+，供各位小伙伴參考學習，詳情請大家移步至知識星球查看相關內容：

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