信用卡作为重要的非现金支付工具之一，因其先消费后还款的消费方式而备受欢迎。在金融行业积极进行智能化转型的过程中，各大银行及信用卡发行方也在尝试利用机器学习、大数据处理、自然语言处理等人工智能技术，推动建设智能用卡体系，满足持卡用户的个性化消费需求。

作者 | 解双羽

 一 信用卡服务领域市场规模

随着经济的不断发展，人们的消费水平持续上升，消费需求愈发广泛。由于当前消费市场的广泛性及消费业态的多样性使得仅仅依靠当前收入已不能满足消费者对提升生活水平的需求，信贷消费蓬勃发展。信用卡作为信贷消费的重要表现形式，具有广阔的发展前景。据统计，在2028年全球信用卡持卡用户预计产生8539.0亿笔交易，相对于2018年增长131.50%，复合年增长率约为13.2%。在移动支付盛行的亚洲地区，信用卡交易量增速更甚，预计达到159%。为了进一步扩大信用卡业务，提升客户用卡体验，各大银行及信用卡发行方也在积极使用人工智能技术，推动建设智能用卡体系，满足持卡用户的个性化消费需求。

 二 信用卡服务领域的常用人工智能技术

大数据技术：从各种各样类型的数据中快速获得有价值的信息，涉及数据采集、数据存取、数据处理、数据挖掘等多个方面。大数据技术在办卡营销、用卡服务、自动审批、反欺诈监控等常见信用卡使用场景中得到广泛应用，主要通过持续收集并分析持卡用户的基础信息、交易信息及信用记录等多重数据来构建用户画像。

机器学习：通过使用监督学习，半监督学习，无监督学习，深度神经网络等算法构建分析模型，最大限度地从数据中挖掘有价值的信息，解决当前问题。主要应用于办卡营销、用卡服务、自动审批、账单管理、反欺诈监控等场景。

自然语言处理：涉及机器翻译、文本挖掘、语义识别、文本搜索等技术。随着人机交互和自动化技术的发展，自然语言处理技术主要用于支持聊天机器人以提供智能化的专属客户服务。

计算机视觉：包括人脸识别，图像识别等技术，主要应用于自动审批环节，实现用户身份识别工作，同时配合自然语言处理技术实现文档扫描，自动化信息抓取等工作。

 三 人工智能在信用卡服务领域的应用分布

 四 人工智能在信用卡服务领域的应用案例

1. 交通银行千人千面智能解决方案：交通银行信用卡中心综合运用大数据分析、机器学习、自然语言处理等人工智能技术，以服务场景为切入点，通过对客户分层建立“响应模型”，将精准营销与客户服务相结合，提供智能营销解决方案，如：“额度不足支付失败营销——好享贷解决方案”、“IVR分期失败营销——分期解决方案”、“转账取现失败营销——好现贷解决方案”等。

2. 招商银行智能微客服：招商银行信用卡在掌上生活App中推出“小招喵智能助理”，对自然语言进行意图分析，解决持卡用户的常见问题；“一键锁卡”功能可由用户根据自己需要管理交易时间、类型和地区；“全景智额”功能为用户提供一站式额度管理服务。同时在电话语音IVR中植入智能语音导航功能，识别准确率达到94%；在与人工客服通话时采用无文本合声，可在用户来电正常对话中完成声纹识别，保障用户财产安全。

3. 光大银行智能反欺诈模块：光大银行依托其大数据挖掘平台，引入浙江邦盛科技的机器学习模型，针对信用卡审批环节研发反欺诈模块，通过更新网络关系和优化模型确定最新的欺诈预测思维模式，实现从被动防御风险进化到主动侦测异常的技术转变，强化业务风险防控。

 五 人工智能在信用卡服务领域的局限性

隐私保护问题：信用卡用户信息泄露事件频发，保障用户信息安全是各大银行面临的重要挑战。

模型存在偏差：智能算法存在“黑箱”问题，可能产生性别歧视、种族歧视等偏见。

数据尚未完善：受研究数据所限，智能客服不能100%理解及响应用户需求，用户仍需依赖人工客服来解决难题。

 六 人工智能在信用卡服务领域的发展趋势

个性化信用卡消费：通过深入挖掘持卡用户消费偏好，推出定制卡片、针对性用卡优惠等个性化服务，打造用户专属的消费体验。

保障信用卡用卡安全：构建反欺诈预测模型，提前感知潜在用卡风险，实现从被动防御风险到主动监测异常的转变，从而保障信用卡用卡安全。