現實中有一些人養成了不好的用卡習慣。他們中有很大一部分人總覺得自己的用卡沒有問題，絲毫沒有發現自己已經進入了銀行的風控名單。爲了讓大家更好地使用信用卡，避免出現信用卡被降額或封卡的情況發生，特寫該篇文章，爲大家提個醒：

一、現金分期突然無法申請了

如果你的用卡有問題，銀行一般不會立即就降你的額度，或封你的信用卡，大部分銀行都會先關閉某些信用卡業務來提醒你合理用卡，比如取消你的現金分期使用資格。

如果你發現自己的信用卡突然無法申請現金分期了，並且系統提示是“現金分期只對優質客戶開放，目前你不具備現金分期使用資格”。如果出現這種情況一定要注意了，因爲你很可能進入了銀行的風控名單。

二、收到銀行發來的風險提醒通知

一般來說，如果你收到銀行發來的短信，或者是接到銀行打來的電話，提醒你最近你的信用卡交易存在風險，請規範用卡之類的。

那麼需要注意了，收到這些信息意味着你的信用卡已經被銀行風控了，銀行風控系統自動捕捉到你的賬戶存在異常，總之一定要注意刷卡，否則信用卡很容易被封。

提醒，一旦信用卡被風控了，首先要做的就是檢討自己的刷卡行爲，及早改掉用卡壞習慣。

三、信用卡欺詐類交易包括哪些？

總的來說，欺詐的特徵主要體現在商戶類型及交易的時間和金額兩個方面。

1.商戶規模：這裏商戶規模主要體現在商戶的企業性質和經營面積兩個方面。一般大型、管理規範的商戶相對比較安全，而規模較小、新開設的商戶其欺詐的可能性相比較大；

2.商戶有無欺詐動機：一般規模較小、私營、古玩、參藥之類的商戶其欺詐動機比較大；

3.營業性質：高消費場所出現欺詐的可能性比較大；

4.交易時間：在非營業時間出現交易則欺詐的可能性比較大；

5.交易金額：交易金額爲大額、整數的，欺詐可能性較大；

6.交易商品：體積小，金額大，容易變現的商品欺詐的可能性較大；

7.交易頻率：短時間內頻繁交易，且金額較大的欺詐可能性較大；

8.不同國家卡連續交易：短時間內不同國家卡連續交易，且金額較大的欺詐可能性較大；

9.有失敗記錄：某交易失敗後有同卡交易，欺詐的可能性較大。

四、銀行後臺如何風控信用卡？

1.傳統的風險控制方式

傳統銀行風控手段是信息覈驗、黑白名單匹配、人臉識別等，通過簡單規則的判定和匹配，輔助銀行進行風險決策。規則的創建依賴專家經驗和已發生風險事實，無法針對新的風險模式自動更新，且風控規則容易被欺詐者得知後繞過。 總體來說，模型算法需要依賴人工事先定義的規則告訴程序如何區分好與壞

2.人工智能和大數據帶來的控制方式變化

通過不斷向算法“喂數據”(訓練模型)，算法自己學會了如何區分好與壞，在模型精度和適用性上有了質的提升。

最典型的是監督型機器學習模型，基於可觀察到的交易特徵變量和給定“正確答案”的案件數據，模型從正確的答案中學習什麼是好的，什麼是壞的案件，從而進行正確的風險預測。

對於風控而言，大數據風控能夠過濾掉絕大多數帶惡意欺詐目的人羣，也能動態監控到沒有欺詐意圖但實際還款能力和還款意願出現波動的客戶。即使出現違約和失聯情況，大數據還能重新挖掘到借款人的關聯信息，降低不良率。

以上就是銀行風控信用卡的要點，希望大家都能養成良好的用卡習慣。