在实体经济压力和金融强监管政策下,2019年商业银行开始主动调整经营策略,在金融科技的支持下,信用卡业务开始从规模扩张向精耕细作转型。2012年后国内互联网技术的快速发展,给商业银行信用卡业务提供了全新的拓客渠道,但业务线上化带来的欺诈风险逐步抬头,给信用卡风险管理带来新的挑战,因此面临客户线上化下沉的特征,商业银行迫切需要构建起信用卡反欺诈模型。目前国内大型商业银行已经尝试将金融科技应用在风险管理领域中,构建了不少有针对性的风险管理模型。但对大多数中小型商业银行而言,由于数据和技术上的短板,在过渡期需要引入合适的方法和思路,构建信用卡申请反欺诈模型。基于上述背景,文章利用文献研究法、案例分析法,选取了S银行作为研究对象,应用层次分析法为其构建信用卡申请反欺诈模型,以更好管理信用卡线上业务的前端风险。将层次分析法和S银行的数据特征结合后,构建包括5-6个变量的信用卡申请反欺诈模型并进行优化,调优模型验证后发现对客户的评分和阈值设置均合理,训练集结果也有效,说明运用层次分析法建立的模型有不错的识别的效果。从S银行的经验中发现,不管是信用卡业务战略,还是将风控前置都把握住了时代需求和行业变化趋势,对其他中小银行发展具有很强的借鉴意义。此外S银行的案例也验证了层次分析法对数据及技术不足的中小商业银行而言,构建信用卡申请反欺诈评分模型的可行性。但是研究过程中还发现,数据不足和信息不对称对银行构建信用卡申请反欺诈评分模型有关键影响,因此中小商业银行需要加强和同行、第三方及监管主体的信息交流,并在内部强化信息互换和沟通。同时需注意的是互联网时代下信息数据加剧迭代,商业银行需要不断加强在数据、信息、业务经验上的积累和维护,构建动态调整的风控模型。本文从信用卡申请前端的风控入手,并结合S银行的具体案例,利用层次分析法构建了信用卡申请反欺诈模型,一定程度上解决了信用卡线上申请渠道业务冷启动时数据和技术不足的问题。因此在研究角度及研究对象上都有一定的创新性。但在具体业务的场景中会面临不同产品和客群,因此构建的评分模型还需要根据实际业务特征进行不断调整及完善。未来相关领域的研究可以从两个角度入手,一方面学者们可以精细化应用场景,结合银行的具体数据和场景需求,完善或者细化评分模型。另一方面AHP层次法只能作为银行数字化转型过程中的一个过渡方法,在金融科技发展的大趋势下,学者们可以更多探讨层次分析法的转化,和大数据分析法的结合应用等,为银行信用卡业务的风险管理提供更多的工具和模型。