清算|卡片刷屏!首家合资银行卡清算机构正式开张,已发新系列信用卡,将给市场带来什么改变?
_原题为 卡片刷屏!首家合资银行卡清算机构正式开张 , 已发新系列信用卡 , 将给市场带来什么改变?
这几天你的朋友圈 , 有没有被这一系列高颜值的卡片圈粉刷屏?
该系列卡片来自首家中外合资银行卡清算机构与国内发卡行共同推出 , 仅从卡片外观看 , 出了具有辨识度的蓝、红色 , 是卡片上的百夫长头像及美国运通(American Express)标识 。
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8月28日 , 美国运通与连连集团在华合资清算机构——连通(杭州)技术服务有限公司(简称“连通公司”)开业揭牌 。 今年6月13日 , 连通公司获得央行与银保监会颁发《银行卡清算业务许可证》 , 这也是继中国银联之后、面向首家外卡组织颁发的第二张该类资质许可证 。
券商中国采访人员了解到 , 早在8月6日 , 连通公司已开始与包括国内16家主流银行、3大移动支付头部平台和7家非银行支付机构在内的首批合作伙伴 , 分批开展银行卡清算业务 。 因此 , 上述卡片照片陆续在朋友圈流出 。 数家合作的股份行、城商行人士向采访人员证实 , 已经可以通过该行信用卡中心申请美国运通品牌的人民币信用卡 , 领卡激活后即可在部分POS机刷卡使用 , 或绑定银行、支付宝微信银联等APP消费 。
作为国际卡组织巨头之一 , 美国运通成立170年来在全球发卡量仅1.14亿多张 , 以“精选合作战略”著称 , 其推出的百夫长黑金卡1999年至今仍有“卡中之王”之称 。 作为进入中国的首个“吃螃蟹者” , 美国运通将给中国市场带来哪些经验和变化?
带着这些问题 , 连通公司首席执行官刘伟德、连通公司首席业务发展及创新官龚亮接受了券商中国采访人员在内的媒体采访 , 分享了在产品管理及运营差异化 , 信用卡不良风险管理及监测防控 , 一卡双芯、境内外一卡线上线下付等多个核心业务上的经验 。
外卡清算巨头进入中国 , 带来哪些经验?
开业仪式现场 , 采访人员了解到 , 美国运通已经携手“16+3+7”家机构 , 针对目标人群推出了经典和蓝盒子两大产品系列 。
连通公司方面介绍 , 全新的美国运通品牌人民币信用卡不仅能在境内外接受美国运通卡的线上线下商户使用 , 也能在国内主流的移动支付平台绑卡支付 , 并且所有境内外消费均以人民币结算和入账 , 持卡会员每月只需直接还人民币即可 。
作为国际卡组织巨头之一 , 美国运通成立于1850年 。 年报显示 , 截至2019年末 , 美国运通总资产规模达到1983亿美元、刷卡总量1.2万亿美元 , 2019年总营收436亿美元、净收入68亿美元 , 全球流通卡量1.14亿多张 。
成为进入中国的首个“吃螃蟹者” , 在产品管理及运营差异化 , 信用卡不良风险管理及监测防控 , 一卡双芯、境内外一卡线上线下付等多个核心业务上 , 连通公司首席执行官刘伟德、连通公司首席业务发展及创新官龚亮向采访人员分享了美国运通经验 。
产品管理及运营差异化
从央行的数据看 , 截至今年一季度末 , 全国银行卡在用发卡数量85.28亿张 , 其中信用卡和借贷合一卡在用发卡数量共计7.49亿张、环比增长0.32% 。 新入局的连通公司如何切入庞大的竞争激烈的新市场?
刘伟德分享了两个数据 , 中国人中大概只有不到15%的人有护照 , 中国的消费者越来越成熟 , 赴海外线下实体店消费和线上交易的需求庞大;中国市场有着数量庞大的小微企业 , 而美国运通是服务中小企业领域的佼佼者 , 此外世界五百强中有六成以上企业在使用美国运通的商务卡产品和服务 。
“拿着一张卡不仅在国内 , 在国外都能享受到服务体验 , 以及一些海外网络渠道和高端权益 。 在差异化定位上 , 服务小微企业的卡业务是一个蓝海 , 这背后是协助赋能企业的一整套风险管理、额度管理、信贷需求管理等多方面的服务 , 在这一块我们积累了很多经验 。 ”刘伟德说 。
信用卡不良风险管理及人性化催收
【清算|卡片刷屏!首家合资银行卡清算机构正式开张,已发新系列信用卡,将给市场带来什么改变?】国内信用卡市场经过2015年以来的高速增长 , 正逐步进入存量博弈、风险管理收严的时期 。 尤其是今年以来 , 受疫情等因素影响 , 逾期抬升 , 加剧了信用卡行业的风险管理压力 。
对于金融市场担心的坏账率 , 刘伟德分享 , 作为成立百余年的卡组织巨头 , 运通公司有在全球多个市场的发卡经验 , 且经历过经济下滑和经济危机的周期风险 。
比如韩国、台湾地区在世纪初曾经历过信用卡持卡人过度透支、杠杆率过高和共债风险 , 刘伟德告诉券商中国采访人员 , 处理风险问题 , 有三点关键:融合风险管理智能的人性化催收平台;瞄准目标客群 , 做好客群管理;结合风控模型的信用卡额度管理能力 , 比如“哪些是卡片申请人的核心信息 , 征信模型包括哪些维度 , 怎么建模 , 怎么利用机器人学习 , 避免过度授信 。 ”
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