当前，大数据、云计算等技术飞速发展，互联网金融和金融科技公司的迅猛发展态势倒逼传统商业银行数字化转型提速。经历了粗放式“卡海大战”的规模化发展，信用卡业务进入对用户的精准洞察和精细化运营服务阶段，以用户为中心的数字化转型成为银行信用卡中心近几年的战略方向。

随着信用卡用户需求日益多样化以及信用卡营销管理的精细化，用户画像逐渐被信用卡行业广泛关注。用户画像不仅可以使发卡银行实现精准获客、精准营销、精准运营、精准管理，而且能够在极大程度上提升客户体验。

一、用户画像的内涵

用户画像的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出。他指出，用户画像就是标签化的用户模型。具体来说就是将用户信息标签化，通过收集与分析消费者社会属性、消费习惯、兴趣爱好等数据，抽象出一个用户的全景画像，以帮助企业精准定位、精准营销、预测与决策。

构建用户画像的核心就是给客户“贴标签”（如图1所示），即基于大数据分析和数据挖掘技术洞察客户行为、偏好，描绘用户不同类型特征，例如“白领精英”“境外消费者”“奢侈品爱好者”等。在数字化转型背景下，信用卡行业试图通过构建客户标签体系，多维度刻画用户特征，精准定位和营销，提升信用卡盈利水平。

二、建立信用卡用户画像的动因

1.银行数字化转型的需要

随着数字化时代的到来，移动支付、搜索引擎以及云计算被广泛应用，加之数字媒体社区的蓬勃发展，构建起新的虚拟客户信息体系。不少银行虽然拥有海量的客户信息数据，但缺乏对数据的整理、归纳、清洗和分析，导致对客户的基本金融特征以及行为信息了解不够，从而在数字化转型中处于劣势。

2.个性化服务已是大势所趋

移动互联时代更加注重连接和分享，以用户为中心，打造极致的客户体验和个性化定制服务已是信用卡行业重点发展方向。传统信用卡营销模式往往重视发卡数量而不太注重用卡实效，导致大量“空卡”“睡眠卡”的存在。用户画像的意义就在于能够对客户群体进一步细分，从而实现个性化定制和精准营销。

3.业务及产品运营模式亟待优化

用户画像可以完善业务及产品运营模式，改变以往闭门造车的生产模式，通过前期用户需求调研以及用户信息反馈，挖掘用户偏好和行为习惯，从而设计出更适合客户的产品。此外，用户画像有助于信用卡业务运营的监控和风险评估。利用用户画像可以挖掘信用卡分期潜在客户，根据差异化需求设计不同类型分期产品。全面且完善的用户画像还能在一定程度上大大提高信用卡审批时效。

用户画像在信用卡行业有着重要意义（如图2所示）。在战略层面，它是业务经营分析、收入分析、竞争分析、用户维护的利刃宝剑；在业务运作层面，它是完善产品运营、提升客户体验、精细化营销以及数据服务支持的有效工具；在客户关系管理层面，它是客户价值识别、保持、提升的重要保障。

三、信用卡用户画像体系的构建及应用

本文以用户画像构建的基本步骤为依据，结合客户信息、信用卡基础业务和客户旅程，构建出信用卡用户画像体系全貌。信用卡用户画像体系构建的基本思路主要包括以下几个方面。

1.整合客户信息数据

运用用户画像的第一个步骤就是整合数据。按照数据收集和获取的途径来划分，客户信息数据通常分为内部数据和外部数据两种。内部数据一般是企业自有平台储存的客户信息，包括数据仓库、调查研究数据以及网点、客服中心、营销团队搜集到的一线数据。外部数据主要通过外部渠道获得，比如来自中国银联、人民银行、第三方公司等渠道的数据。数据整合是对信息的归纳，也是形成客户标签的基础。

2.搭建客户标签体系生成用户画像

对客户信息整合分析后，需要形成不同类型的客户标签。基于研究目标和适用场景的不同，信用卡客户标签可以形成一套较为完整的体系。根据构建步骤可以将客户标签划分为基础标签、特征标签、统计标签、模型标签四类。

（1）基础标签

信用卡客户基础标签通常代表客户信息的原始数据，它是整个客户标签体系建立的基础，也是刻画用户画像的关键。结合传统客户标签的划分维度以及信用卡业务类型，本文从以下几个维度考量信用卡客户基础标签：

①人口属性。人口属性主要包括信用卡客户基本信息、通信信息、位置信息等内容，如客户号、电话号码、性别、年龄、学历、住址、邮箱等。

②产品属性。产品属性主要刻画客户在银行所持有产品的特征、偏好、状态，如持卡人的信用额度、信用卡数量、信用卡等级、信用卡卡种以及用卡时长等。

③关联属性。关联属性主要刻画客户的社会关联关系，包括是否是信用卡要客、是否是本行员工、是否是公务卡客户等。

④行为属性。行为属性主要包括客户消费偏好和渠道偏好，用来挖掘客户兴趣爱好。在消费偏好方面，一般通过信用卡客户消费信息、分期情况、取现状况来挖掘客户消费类型、消费习惯；在渠道偏好方面，一般通过消费渠道、支付途径等判断客户的使用行为特征。例如，根据App使用次数、时长、行为轨迹等信息可以判断出客户更偏爱哪些渠道。

⑤价值属性。价值属性所刻画的主要是信用卡客户个人收入状况、对银行收入贡献情况，包括中间业务贡献度、综合收入贡献度、积分积累及兑换情况、客户细分等内容。

⑥风险属性。风险属性主要衡量信用卡客户的信用状况及风险评级，包括客户是否存在逾期及逾期次数、是否存在套现行为以及是否被催收还款等。

信用卡客户基础标签维度划分如图3所示。

（2）特征标签

基础标签体系搭建完成后，进行客户特征标签的筹备。客户特征标签是将基础数据简单加工并归类，并以一种特定的规则界定相关信息。例如，将信用卡用户的年龄归类为90后、80后、70后，将职业归类为管理层、基层等，都属于特征标签层面的运用。

（3）统计标签

统计标签是在特征标签基础上的进一步深入，通过对特征标签重新组合、统计描述、计算评分、预测分析即可得到统计标签。统计标签主要定义客户的价值分类、风险评分、潜在需求、行为偏好等。例如，通过账户活跃情况可以将客户分为活跃客户、非活跃客户；通过信用卡客户分期信息以及收入状况，可以判断客户是否为分期高潜客户。

（4）模型标签

基础标签、特征标签、统计标签为模型标签的构建奠定了坚实的基础。根据聚类、关联、预测等数学统计方法构建模型的过程就是模型标签建立的过程。模型标签是客户标签体系中最为抽象也是最为深入的一层，模型标签的好坏直接决定着用户画像拟合是否成功。客户主动授信模型、客户流失预警模型就属于模型标签的范畴。

综上所述，四类标签层层深入，逐步构建出客户标签体系。作为用户画像体系中最核心的部分，客户标签体系的构建也是当今各家银行进行数字化转型与创新的重点工作内容。基于对基础标签、特征标签、统计标签、模型标签的层层挖掘，逐步形成了360度用户画像。客户标签逻辑关系如图4所示。

3.用户画像体系及其应用实践

用户画像的应用场景渗透于信用卡整个业务流程，涵盖品牌宣传、产品设计、审批授信、开卡运营、用卡支持、分期、营销、账单、还款、积分、权益、App等多个环节。信用卡客户体验旅程又与信用卡业务流程交相呼应。一方面，用户画像在业务端实现了对用户的精细化管理和运营，使得用户在客户端能明显感知客户体验的提升。另一方面，客户体验旅程中用户反馈的数据也可以修正业务流程及产品设计策略，优化用户画像模型，从而实现数据商业价值变现的闭环。信用卡用户画像体系如图5所示。

信用卡用户画像体系依据客户的消费特征、社交习惯、交易行为、信用等级、风险评分等信息深度挖掘用户特征，在信用卡行业具有多个应用场景。

场景一：精准营销个性化推送

利用信用卡客户的消费时间、消费渠道、App模块点击量、搜索内容、行动轨迹等信息，结合用户性别、年龄、职业、兴趣爱好等内容，可以刻画出每位用户的偏好特征，实现个性化营销服务与活动的精准推送。

场景二：寻找分期潜在客户

利用银联数据、客户消费数据、授信额度、账单情况以及个人收入等信息，根据系列筛选条件可以挖掘分期潜在用户，并为其推荐适合的分期产品。

场景三：形成立体工单平台

利用信用卡客户产生的文本工单、是否激活过历史工单、语音来电（来电音量、来电次数）以及自然属性、关联属性等信息，刻画立体的工单人物形象，形成立体工单平台，帮助客服人员和工单处理人员全面了解客户，更高效、更有针对性地解决用户诉求。

场景四：套现客户预警识别

利用信用卡客户信用额度、透支额度、交易笔数、交易金额、逾期次数、逾期金额、取现、分期、循环情况、成本收入等数据，结合客户性别、年龄、学历、地域、婚否等信息，可以勾勒出套现客户的用户画像，帮助企业防范风险、预测决策。

场景五：缩短授信审批时效

传统的信用卡授信审批流程相对较长，如果掌握客户人民银行征信、个人收入、学历、职业以及社交信息等数据，就可以在授信审批环节利用大数据勾勒出用户全貌，将大大提高信用卡授信审批时效。

事实上，除上述五种场景外，用户画像技术几乎可以应用在信用卡业务流程的每一个环节，甚至还可以应用到端到端的业务流程中。随着用户画像体系的日渐成熟，业务运作也将更加精准高效。当完善的运营模式渗透到客户体验旅程时，客户也将真真切切地感受到服务品质的提升。在信用卡数字化转型背景下，以业务场景和客户体验场景驱动用户画像的应用将越来越受到业界的关注。

四、总结与展望

用户画像的兴起为信用卡机构数字化转型提供了新的契机，基于大数据分析的用户画像通过洞察客户需求、消费能力、风险偏好、行为习惯等信息，帮助企业挖掘潜在客户，制定差异化策略和个性化服务，满足客户需求，进而提升客户体验。

不可否认，商业银行目前普遍缺少一套完整且具有较强应用价值的用户画像体系，且对于客户画像的认知和了解还处于初级阶段。当前，信用卡行业对于客户数据的挖掘和利用程度明显不足，客户标签体系也较为分散，营销人员普遍缺乏识别高潜客户的工具和手段。未来，银行信用卡中心需进一步在用户画像方面深耕细作，深度融合内外部客户信息，重视数据挖掘及分析工作，构建完善的客户标签体系，搭建信用卡用户画像体系平台。相信在不远的将来，用户画像体系将在智能获客、精准营销、风险评估、客户识别、产品设计等方面大有作为，持续不断地为客户体验提升赋能。