在竞争残酷的美国银行业，CapitalOne演绎了从一家名不见经传的小公司跃升为美国著名金融集团的传奇，国内的金融科技从行业者，不少出自Capital One，如陆金所原副总经理姚志平，融360联合创始人叶大清，量化派创始人周灏。 

基本情况 

Capital One（Capital One Financial Corp，美国第一资本投资国际集团）是一家主要经营信用卡、房屋按揭贷款、汽车贷款以及存款的银行机构。Capital One成立于1988年，早期只是美国弗吉尼亚州Signet银行的信用卡部门，目前已成为全美前十大银行之一。 

Capital One在世界500强公司中排名112位，员工人数47300，现有755家分支机构和2000台ATM，业务覆盖美国、加拿大和英国。 

2016年，CapitalOne是美国第三大信用卡发卡行和第四大汽车贷款机构。截至2016年底Capital One的总资产达到3570亿美元，信用卡应收账款余额为911亿美元，占到美国信用卡应收账款余额总数的12.1%。2016年实现营业收入255亿美元，净利润37.5亿美元。Capital One现有三条业务线：信用卡（Credit Card）、消费者银行（Consumer Banking）以及商业银行（Commercial Banking）。 

发展历史 

Capital One的发展背景。90年代初，开一家新的信用卡公司并不是一项被看好的生意。美国的征信环境完善，信用卡已经普及，行业步入成熟期，增速放缓。大型的信用卡发卡行已经占据市场，具有品牌知名度的优势。但是CapitalOne的创始人看到了机会，信用卡产品同质化严重，银行并未对客户进行分层，而是实行统一的利率标准。在这种情况下，每个客户的利润率水平千差万别。客户的差异化需求并未得到满足。 

Capital One的发展历程。公司的发展大致可分为三个阶段。第一阶段专注于信用卡业务，通过数据搜集分析建立用户画像，进行精准营销。第二阶段开始拓展汽车金融业务，成为独立公司之后完成了品牌建设。第三阶段进入了零售银行业务，为次优人群和中小企业提供金融服务。 

Capital One将信用卡业务的大数据经验推广到其他业务中去，并坚持不断创新。 

Capital One的大数据应用 

大数据的方法论：Test‐and‐learn 

Test‐and‐learn被以客户为中心的公司广泛运用，包括零售商和银行等。这个方法可以测试一个商业想法在一个特定目标客群或一个特定区域的效果。测试结果通常需要回答三个问题：（1）项目实施对整体对象特定指标的影响。（2）项目实施对不同细分样本的影响程度差别。（3）商业想法中哪些是有效因素。CapitalOne每年要进行数万次此类测试，包括产品设计、营销方案、广告渠道、运营模式等各个业务环节。科学决策的理念体现在产品、营销、客服、风控以及企业文化之中。 

目标客户及差异化产品 

信用卡客户大致可分为三类，Capital One将目标客户设定为低风险循环借贷客户，这类客户能保持较高的欠款余额，并且持续缴纳利息，是信用卡客户中的利润贡献者。对于优质客户，CapitalOne会提供比竞争对手更低的借款利率；同时拓展被忽略的中低收入人群以及留学生群体；最关键的是规避高风险的亏损客户。 

Capital One通过Test‐and‐learn开发了数千种不同的信用卡产品。首先，公司将客户分成不同的群组，针对不同的群组营销不同价格的产品，从而测试不同客群对不同产品的接受程度、坏账率和利润率，根据测试结果不断调整产品策略。 

Test‐and‐learn是一个持续不断的过程。产品的差异化体现在借款利率、年费、增值服务、卡面设计等多个维度，信用卡服务协议的每一项条款都可以调整，最终CapitalOne实现了高于同行的单账户营收和利润。 

风控能力 

增加数据维度，前置风控环节。90年代，美国已经有非常完善的个人征信体系，信用卡发卡行可以直接使用三大征信局的数据和FICO的信用评分。 

Capital One除了参考这些数据之外，还充分挖掘自身积累的客户数据以及客户在其他平台的借贷行为，完善风控模型。这一思路已经被国内的消费金融行业广泛应用，在核心征信数据缺乏的情况下，通过增加弱变量维度来提高风控模型的有效性。公司每个季度都会对模型的有效性进行验证，及时调整。此外，Capital One将风控前置到营销环节，避免向高风险客户营销产品。 

智能客服系统 

客服系统的改造要解决三个痛点。（1）降低运营成本。客服中心的信用卡业务的主要成本之一，包括人力成本和电话费。（2）提高效率和客户满意度。降低客户的通话时间和等待时间，减少电话转接的次数，快速解决客户问题。（3）把握与客户接触的机会，提高交叉营销的成功率。 

Capital One对客户的通话记录和行为模式进行分析，建立通话模型，从而对客户的来电原因进行预测。系统上线一年后，预测准确率达到60‐70%。分析发现，90%的客户来电集中在最常见的10个问题，包括余额查询、到账情况、利率变化原因、激活卡片等。 

系统根据信用卡使用期间的问题分析编写决策树，由系统控制电话的切换。当电话被接通的瞬间，系统已经完成了对所有相关信息的分析过程，预判了客户的来电原因，甚至包括了交叉营销的产品推荐。 

智能化升级后的系统大幅缩短了通话时间。那些固定时间打来询问账户的客户，会直接听到账户信息的语音播报。特定需求的电话不会被转来转去，而是直接给到负责的员工处，快速回答客户问题。 

对于来电销户的客户，系统会对客户价值进行分析，对于高价值客户专门设立了“客户保留专员”的岗位，该岗位员工有权利为挽留客户提供条件更加优越的产品。 

营销策略 

新客户的获取方式。Capital One最先推出了两款产品：账户转移（Balance Transfer）和尝试利率（Teaser Rate）。尝试利率是一种非常低的暂时性的介绍利率，这是从竞争对手吸引客户的重要手段。当客户来电激活卡片时，客服人员就会介绍账户转移产品，即邀请客户将其他信用卡的余额转移过来。 

交叉营销高价值的非信用卡产品。通过智能客服系统，在客户来电时会推销合适的产品，具体产品由数据分析得来，客服人员进行销售。Capital One销售的都是高价值产品，包括汽车保险、抵押服务、远程服务、汽车贷款、电话服务等。Capital One对于销售的每一款产品也建立了统计模型，分析什么样的客户在什么情况下有兴趣购买该产品。此外，Capital One非常注重产品的上线速度，先上线再测试效果。 

Capital One的盈利模式及估值水平 

利息收入是目前主要收入来源。 

同为信用卡公司，Capital One的盈利模式和美国运通差别较大。2016年，Capital One的利息收入占比达到83%，而美国运通的利息收入占比只有22%。其原因在于美国运通采用高净值客户策略，高净值客户通常能享受免息，信贷额度使用率较低，因此商户返佣是主要的收入来源。而CapitalOne的目标客户是低风险循环借贷客户，能持续产生利息收入。 

Capital One已成为成熟的金融机构。从2005年开始，Capital One开始拓展零售银行业务，利息收入占比逐步提升，从2015年的47%上升到2016年的83%。 

估值水平偏低 

Capital One已成为美国消费金融行业市值排名第二的上市公司，仅次于美国运通。2008年金融危机之后，消费金融公司的估值水平趋于稳定，2016年末的PE在10左右，其中美国运通的估值水平较高，Capital One的估值水平偏低。

消费金融公司的估值水平体现了风险水平对估值的影响。Capital One的次级客户的定位决定了业务的高风险性，利息收入为主的盈利模式受宏观经济波动影响较大，盈利的不确定性增强。虽然Capital One的自身定位是技术公司，但借贷业务具有重资产和高杠杆的特征，风险因素是金融公司估值水平偏低的主要原因。 

Capital One对中国消费金融发展的启示 

Capital One可以说是金融科技的先驱。公司创始人在30年前就意识到数据的价值，在传统的金融行业进行实践，并在信用卡、汽车贷款和零售银行领域取得了成功。 

Capital One的成功促进了金融行业信息化升级和数据能力的提升，使大数据思维迅速扩散，提高整个金融行业的运营效率。Capital One也成了金融科技领域的“黄埔军校”，培养了一大批金融科技行业的创业者和数据专家。目前国内有不少消费金融公司的创始人曾在Capital One就职，他们将消费金融的大数据方法论带回了中国。 

数据的价值得到验证。Capital One在发展初期的几年将重点放在信贷模型的搭建和完善上，运用Test‐and‐learn的方法定位低风险循环借贷客户，精准的客户分层配合差异化的产品设计，在提升信贷额度使用率的同时，将逾期率保持在较低水平。 

除了信贷模型，大数据的应用广泛，任何业务环节都可以通过大数据的科学分析提升效率，智能客服系统不仅提高了客服的工作效率，还能抓住营销机会，使得50%的新客户在开卡第一年里消费了Capital One提供的其他产品。 

数据的沉淀和模型的验证需要时间。Capital One通过四年的时间将坏账率水平降到了行业平均水平以下，在探索的过程中需要坚持和不断投入。反观国内消费金融市场，大部分公司仍处于数据积累阶段，信贷模型刚刚建立，仍需时间不断优化，而且这个优化是一个长期的过程。 

如今的大数据技术和30年前不可同日而语，数据的量级和处理能力有了跨越式的提升，在基础征信较弱的情况下，大数据在消费信贷领域将发挥更大的作用。 

我国消费金融市场空间足够大。即使在征信环境相对完善，信用卡已经普及的市场环境下，Capital One依然找到了广阔市场，沿着差异化发展的道路走到全美十大银行之列。而国内的消费信贷市场无论是覆盖面还是使用率都处于较低水平，预计未来五年将保持高速发展态势。另一方面，消费金融的盈利模式不止利息收入，通过精准的交差营销也能为消费金融公司带来丰富的收入来源。 
 在竞争残酷的美国银行业，CapitalOne演绎了从一家名不见经传的小公司跃升为美国著名金融集团的传奇，国内的金融科技从行业者，不少出自Capital One，如陆金所原副总经理姚志平，融360联合创始人叶大清，量化派创始人周灏。 

基本情况 

Capital One（Capital One Financial Corp，美国第一资本投资国际集团）是一家主要经营信用卡、房屋按揭贷款、汽车贷款以及存款的银行机构。Capital One成立于1988年，早期只是美国弗吉尼亚州Signet银行的信用卡部门，目前已成为全美前十大银行之一。 

Capital One在世界500强公司中排名112位，员工人数47300，现有755家分支机构和2000台ATM，业务覆盖美国、加拿大和英国。 

2016年，CapitalOne是美国第三大信用卡发卡行和第四大汽车贷款机构。截至2016年底Capital One的总资产达到3570亿美元，信用卡应收账款余额为911亿美元，占到美国信用卡应收账款余额总数的12.1%。2016年实现营业收入255亿美元，净利润37.5亿美元。Capital One现有三条业务线：信用卡（Credit Card）、消费者银行（Consumer Banking）以及商业银行（Commercial Banking）。 

发展历史 

Capital One的发展背景。90年代初，开一家新的信用卡公司并不是一项被看好的生意。美国的征信环境完善，信用卡已经普及，行业步入成熟期，增速放缓。大型的信用卡发卡行已经占据市场，具有品牌知名度的优势。但是CapitalOne的创始人看到了机会，信用卡产品同质化严重，银行并未对客户进行分层，而是实行统一的利率标准。在这种情况下，每个客户的利润率水平千差万别。客户的差异化需求并未得到满足。 

Capital One的发展历程。公司的发展大致可分为三个阶段。第一阶段专注于信用卡业务，通过数据搜集分析建立用户画像，进行精准营销。第二阶段开始拓展汽车金融业务，成为独立公司之后完成了品牌建设。第三阶段进入了零售银行业务，为次优人群和中小企业提供金融服务。 

Capital One将信用卡业务的大数据经验推广到其他业务中去，并坚持不断创新。 

Capital One的大数据应用 

大数据的方法论：Test‐and‐learn 

Test‐and‐learn被以客户为中心的公司广泛运用，包括零售商和银行等。这个方法可以测试一个商业想法在一个特定目标客群或一个特定区域的效果。测试结果通常需要回答三个问题：（1）项目实施对整体对象特定指标的影响。（2）项目实施对不同细分样本的影响程度差别。（3）商业想法中哪些是有效因素。CapitalOne每年要进行数万次此类测试，包括产品设计、营销方案、广告渠道、运营模式等各个业务环节。科学决策的理念体现在产品、营销、客服、风控以及企业文化之中。 

目标客户及差异化产品 

信用卡客户大致可分为三类，Capital One将目标客户设定为低风险循环借贷客户，这类客户能保持较高的欠款余额，并且持续缴纳利息，是信用卡客户中的利润贡献者。对于优质客户，CapitalOne会提供比竞争对手更低的借款利率；同时拓展被忽略的中低收入人群以及留学生群体；最关键的是规避高风险的亏损客户。 

Capital One通过Test‐and‐learn开发了数千种不同的信用卡产品。首先，公司将客户分成不同的群组，针对不同的群组营销不同价格的产品，从而测试不同客群对不同产品的接受程度、坏账率和利润率，根据测试结果不断调整产品策略。 

Test‐and‐learn是一个持续不断的过程。产品的差异化体现在借款利率、年费、增值服务、卡面设计等多个维度，信用卡服务协议的每一项条款都可以调整，最终CapitalOne实现了高于同行的单账户营收和利润。 

风控能力 

增加数据维度，前置风控环节。90年代，美国已经有非常完善的个人征信体系，信用卡发卡行可以直接使用三大征信局的数据和FICO的信用评分。 

Capital One除了参考这些数据之外，还充分挖掘自身积累的客户数据以及客户在其他平台的借贷行为，完善风控模型。这一思路已经被国内的消费金融行业广泛应用，在核心征信数据缺乏的情况下，通过增加弱变量维度来提高风控模型的有效性。公司每个季度都会对模型的有效性进行验证，及时调整。此外，Capital One将风控前置到营销环节，避免向高风险客户营销产品。 

智能客服系统 

客服系统的改造要解决三个痛点。（1）降低运营成本。客服中心的信用卡业务的主要成本之一，包括人力成本和电话费。（2）提高效率和客户满意度。降低客户的通话时间和等待时间，减少电话转接的次数，快速解决客户问题。（3）把握与客户接触的机会，提高交叉营销的成功率。 

Capital One对客户的通话记录和行为模式进行分析，建立通话模型，从而对客户的来电原因进行预测。系统上线一年后，预测准确率达到60‐70%。分析发现，90%的客户来电集中在最常见的10个问题，包括余额查询、到账情况、利率变化原因、激活卡片等。 

系统根据信用卡使用期间的问题分析编写决策树，由系统控制电话的切换。当电话被接通的瞬间，系统已经完成了对所有相关信息的分析过程，预判了客户的来电原因，甚至包括了交叉营销的产品推荐。 

智能化升级后的系统大幅缩短了通话时间。那些固定时间打来询问账户的客户，会直接听到账户信息的语音播报。特定需求的电话不会被转来转去，而是直接给到负责的员工处，快速回答客户问题。 

对于来电销户的客户，系统会对客户价值进行分析，对于高价值客户专门设立了“客户保留专员”的岗位，该岗位员工有权利为挽留客户提供条件更加优越的产品。 

营销策略 

新客户的获取方式。Capital One最先推出了两款产品：账户转移（Balance Transfer）和尝试利率（Teaser Rate）。尝试利率是一种非常低的暂时性的介绍利率，这是从竞争对手吸引客户的重要手段。当客户来电激活卡片时，客服人员就会介绍账户转移产品，即邀请客户将其他信用卡的余额转移过来。 

交叉营销高价值的非信用卡产品。通过智能客服系统，在客户来电时会推销合适的产品，具体产品由数据分析得来，客服人员进行销售。Capital One销售的都是高价值产品，包括汽车保险、抵押服务、远程服务、汽车贷款、电话服务等。Capital One对于销售的每一款产品也建立了统计模型，分析什么样的客户在什么情况下有兴趣购买该产品。此外，Capital One非常注重产品的上线速度，先上线再测试效果。 

Capital One的盈利模式及估值水平 

利息收入是目前主要收入来源。 

同为信用卡公司，Capital One的盈利模式和美国运通差别较大。2016年，Capital One的利息收入占比达到83%，而美国运通的利息收入占比只有22%。其原因在于美国运通采用高净值客户策略，高净值客户通常能享受免息，信贷额度使用率较低，因此商户返佣是主要的收入来源。而CapitalOne的目标客户是低风险循环借贷客户，能持续产生利息收入。 

Capital One已成为成熟的金融机构。从2005年开始，Capital One开始拓展零售银行业务，利息收入占比逐步提升，从2015年的47%上升到2016年的83%。 

估值水平偏低 

Capital One已成为美国消费金融行业市值排名第二的上市公司，仅次于美国运通。2008年金融危机之后，消费金融公司的估值水平趋于稳定，2016年末的PE在10左右，其中美国运通的估值水平较高，Capital One的估值水平偏低。

消费金融公司的估值水平体现了风险水平对估值的影响。Capital One的次级客户的定位决定了业务的高风险性，利息收入为主的盈利模式受宏观经济波动影响较大，盈利的不确定性增强。虽然Capital One的自身定位是技术公司，但借贷业务具有重资产和高杠杆的特征，风险因素是金融公司估值水平偏低的主要原因。 

Capital One对中国消费金融发展的启示 

Capital One可以说是金融科技的先驱。公司创始人在30年前就意识到数据的价值，在传统的金融行业进行实践，并在信用卡、汽车贷款和零售银行领域取得了成功。 

Capital One的成功促进了金融行业信息化升级和数据能力的提升，使大数据思维迅速扩散，提高整个金融行业的运营效率。Capital One也成了金融科技领域的“黄埔军校”，培养了一大批金融科技行业的创业者和数据专家。目前国内有不少消费金融公司的创始人曾在Capital One就职，他们将消费金融的大数据方法论带回了中国。 

数据的价值得到验证。Capital One在发展初期的几年将重点放在信贷模型的搭建和完善上，运用Test‐and‐learn的方法定位低风险循环借贷客户，精准的客户分层配合差异化的产品设计，在提升信贷额度使用率的同时，将逾期率保持在较低水平。 

除了信贷模型，大数据的应用广泛，任何业务环节都可以通过大数据的科学分析提升效率，智能客服系统不仅提高了客服的工作效率，还能抓住营销机会，使得50%的新客户在开卡第一年里消费了Capital One提供的其他产品。 

数据的沉淀和模型的验证需要时间。Capital One通过四年的时间将坏账率水平降到了行业平均水平以下，在探索的过程中需要坚持和不断投入。反观国内消费金融市场，大部分公司仍处于数据积累阶段，信贷模型刚刚建立，仍需时间不断优化，而且这个优化是一个长期的过程。 

如今的大数据技术和30年前不可同日而语，数据的量级和处理能力有了跨越式的提升，在基础征信较弱的情况下，大数据在消费信贷领域将发挥更大的作用。 

我国消费金融市场空间足够大。即使在征信环境相对完善，信用卡已经普及的市场环境下，Capital One依然找到了广阔市场，沿着差异化发展的道路走到全美十大银行之列。而国内的消费信贷市场无论是覆盖面还是使用率都处于较低水平，预计未来五年将保持高速发展态势。另一方面，消费金融的盈利模式不止利息收入，通过精准的交差营销也能为消费金融公司带来丰富的收入来源。