现实中有一些人养成了不好的用卡习惯。他们中有很大一部分人总觉得自己的用卡没有问题,丝毫没有发现自己已经进入了银行的风控名单。为了让大家更好地使用信用卡,避免出现信用卡被降额或封卡的情况发生,特写该篇文章,为大家提个醒:

一、现金分期突然无法申请了

如果你的用卡有问题,银行一般不会立即就降你的额度,或封你的信用卡,大部分银行都会先关闭某些信用卡业务来提醒你合理用卡,比如取消你的现金分期使用资格。

如果你发现自己的信用卡突然无法申请现金分期了,并且系统提示是“现金分期只对优质客户开放,目前你不具备现金分期使用资格”。如果出现这种情况一定要注意了,因为你很可能进入了银行的风控名单。

二、收到银行发来的风险提醒通知

一般来说,如果你收到银行发来的短信,或者是接到银行打来的电话,提醒你最近你的信用卡交易存在风险,请规范用卡之类的。

那么需要注意了,收到这些信息意味着你的信用卡已经被银行风控了,银行风控系统自动捕捉到你的账户存在异常,总之一定要注意刷卡,否则信用卡很容易被封。

提醒,一旦信用卡被风控了,首先要做的就是检讨自己的刷卡行为,及早改掉用卡坏习惯。

三、信用卡欺诈类交易包括哪些?

总的来说,欺诈的特征主要体现在商户类型及交易的时间和金额两个方面。

1.商户规模:这里商户规模主要体现在商户的企业性质和经营面积两个方面。一般大型、管理规范的商户相对比较安全,而规模较小、新开设的商户其欺诈的可能性相比较大;

2.商户有无欺诈动机:一般规模较小、私营、古玩、参药之类的商户其欺诈动机比较大;

3.营业性质:高消费场所出现欺诈的可能性比较大;

4.交易时间:在非营业时间出现交易则欺诈的可能性比较大;

5.交易金额:交易金额为大额、整数的,欺诈可能性较大;

6.交易商品:体积小,金额大,容易变现的商品欺诈的可能性较大;

7.交易频率:短时间内频繁交易,且金额较大的欺诈可能性较大;

8.不同国家卡连续交易:短时间内不同国家卡连续交易,且金额较大的欺诈可能性较大;

9.有失败记录:某交易失败后有同卡交易,欺诈的可能性较大。

四、银行后台如何风控信用卡?

1.传统的风险控制方式

传统银行风控手段是信息核验、黑白名单匹配、人脸识别等,通过简单规则的判定和匹配,辅助银行进行风险决策。规则的创建依赖专家经验和已发生风险事实,无法针对新的风险模式自动更新,且风控规则容易被欺诈者得知后绕过。 总体来说,模型算法需要依赖人工事先定义的规则告诉程序如何区分好与坏

2.人工智能和大数据带来的控制方式变化

通过不断向算法“喂数据”(训练模型),算法自己学会了如何区分好与坏,在模型精度和适用性上有了质的提升。

最典型的是监督型机器学习模型,基于可观察到的交易特征变量和给定“正确答案”的案件数据,模型从正确的答案中学习什么是好的,什么是坏的案件,从而进行正确的风险预测。

对于风控而言,大数据风控能够过滤掉绝大多数带恶意欺诈目的人群,也能动态监控到没有欺诈意图但实际还款能力和还款意愿出现波动的客户。即使出现违约和失联情况,大数据还能重新挖掘到借款人的关联信息,降低不良率。

以上就是银行风控信用卡的要点,希望大家都能养成良好的用卡习惯。

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