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信用卡套现的审计方法

来源: 熊欣 编辑: 2009/11/20 14:04:20  字体:

  信用卡套现是指信用卡客户与商户勾结,虚假消费并以信用卡支付,从而套取信用卡额度内现金的行为。目前信用卡套现主要包括通过实体特约商户套现和利用电子商务网站(淘宝网、拍拍网等)套现两类方式。鉴于网络支付目前规模相对较小,后者套现的数量也比较有限,大多是个人的少量套现,并且淘宝网和一些合作银行已采取限制交易金额等方法解决此类问题。本文主要讨论对通过实体特约商户套现进行审计的相关问题。

  一、信用卡套现的防控现状和误区

  各家银行总行在信用卡风险管理中都根据人民银行、银监会等监管部门的要求。设有对套现等欺诈交易的监控模块。其内部审计部门也在尝试相关审计。但往往收效甚微。信用卡套现之所以屡禁不止。主要是由于银行的监控经常陷入两个误区:

  (一)防控模式针对持卡人而不是特约商户。许多银行采用分析筛选单个持卡人的异常消费行为的策略。如设定一张卡在同一商户频繁密集刷卡。或刷卡金额总是整数等等则涉嫌套现。此类系统监测模型比较简单、机械,往往只能发现零星的恶意套现行为。因为许多套现者采取了分多次刷卡、在几家商户分散套现等方法。轻易地规避了监控。而对套现的源头——不良商户。银行的准人审查却比较松。回访检查也基本上委托给外包服务商,缺乏实质性的检查。其实与套现者多变的行为模式相比。套现型商户具有更显著的特征。更容易认定。而且清理一家典型的不良商户至少能暴露上百名套现者。有事半功倍的效果。显然,要深入治理套现漏洞。银行首先要把防控重点瞄准套现型商户。

  (二)完全依赖总行的分析监控。

  没有发挥分支机构的主观能动性。目前各国有、股份制商业银行信用卡业务都实行条线垂直管理。分支机构主要负责营销。后台监控的职能基本放在总行。总行如果发现欺诈再下发给分支机构核查。在这种模式下。分支机构对防控信用卡套现缺乏主动性。甚至可能为完成收单量考核而容忍放任套现行为。而实际上,审计识别套现型商户。需要交替运用非现场数据分析和现场核查。在非现场数据分析时,审计人员对本地商户的品牌、规模、交易模式等的了解也非常重要。由总行和分支机构上下联动,定期主动筛查商户。才能及时遏制非法套现。

  二、识别套现型商户的三个审计步骤

  (一)通过非现场数据分析。初步锁定套现型商户

  审计人员进场后。应首先获取被审计机构的特约商户清单(含商户经营地址、开机时间、收单交易笔数和金额等要素)。分析判断清单中的特约商户基本信息和收单业务情况。对可疑商户进一步核查其收单交易流水账。将呈现明显的“四低三高”特征的商户列为下一步重点审计对象。具体如下:

  1、套现型商户基本情况的“四低”特征:一是刷卡扣率属于较低档次,多为0.3%一1%的批发类商户。个别甚至为零扣率:二是注册资本低,此类专门代办信用卡套现的商户均为小型私营贸易、咨询公司或门槛更低的个体工商户。注册资本不足10万元;三是经营成本低,经营场所多位于偏僻地区、非商业地段,经营面积小。正式员工少。且基本上是定额征税:四是商户知名度低。通过互联网搜索查不到任何商户的经营信息。

  2、套现型商户收单情况的异常“三高”特征:一是具有较高的刷卡总金额。意味着该商户营业收入非常可观。明显与上述的“三低”状况不匹配:二是平均每笔刷卡金额较高。可能从上千元至一两万元不等:三是全部刷卡记录中。使用信用卡的比例极高(接近100%),很少或完全没有使用借记卡的记录。我国银行卡交易中一直是借记卡占主流。据中国银联统计。目前我国信用卡在POS交易金额中占比为30.62%,发卡量占比7.9%。正常商户的收单记录中一般借记卡占比大于信用卡。而套现型商户却只有信用卡交易。因而这一点是其最显著、最难以掩饰的异常特征。

  在现场工作中。审计人员应先按刷卡总金额、平均每笔刷卡金额对商户进行排序。对“两高”商户再调取其收单交易流水账(含交易时间、交易卡号、金额等要素),然后根据每张交易的银行卡号开头字段查询最新的银联卡号全表(运用Excel的LOOKUP功能)。确定卡片类型为借记卡还是信用卡。最后计算每家商户信用卡交易笔数占比。即可准确锁定套现型商户。

  (二)突击现场走访核查,认定套现型商户

  针对初步锁定的涉嫌套现的商户。审计人员应从被审计机构取得商户开设POS机的相关审批资料。按其登记的机具布设地址。进行突击现场核查。审计实践中。现场可能会遇到两类情况:一是在该地址未发现POS机。即该商户登记了虚假地址。则应认定被审计机构在POS机审批及维护管理方面存在缺陷。并立即追查该机具的实际布设地址。检查是否存在商户租借POS机用于套现的情况。二是在该地址确有POS机。则应核对机具编号。同时观察商户是否有合法的经营主业及较高的销售量。对某些既有正常主。,又兼营套现的商户,需要再核对其销售记录与收单流水是否相符。如在对一家经营橱柜的小型商户进行走访时。审计人员发现该商户销售橱柜的生意非常清淡,与其频繁的收单记录明显不符,其经营者当场也无法提供任何对收单流水中客户销售、安装橱柜的相关单据、账务记录,审计人员据此认定其为套现型商户。

   (三)排查套现信用卡,追查关联套现行为

  根据数据分析和现场核查认定部分套现型商户后。审计人员对在这些商户有多次刷卡记录的信用卡。调取这些有套现嫌疑的持卡人资料及卡片交易记录进一步分析。往往会发现各种关联情况。

  1、在同一商户刷卡的持卡人身份(工作单位和户籍等)关联。一是持卡人即为该商户经营者和员工,经常自卖自买,显然不合常理。可认定其非法套现。二是持卡人工作单位相同,且多为低收入、高流动的小型私营企业。审计时可进一步核实其工作证明的真实性。查明有无虚假申请的问题。判断被审计机构的发卡环节是否存在漏洞。三是持卡人同属异地群体。如在检查A市在一家个体工商户套现的一批某银行信用卡时,发现近半数持卡人均为同省内B市的居民,该商户账户内的资金也流向B市,很可能是为规避银行的监控而进行的有组织的异地套现。

  2、刷卡行为关联。一是都“不约而同”在几家前述“四低”型小商户多次发生大额消费,有时甚至刷卡时点也非常接近,正常用卡人群发生这种情况的概率极低,。有明显的虚假消费嫌疑。二是刷卡模式类似。如经常分单交易,即在一家商户短时期内多次刷卡,而总金额接近该卡授信额度。或经常在还款之后短时间内又刷卡用完授信额度。后者可能是利用几张信用卡“拆东墙补西墙”,也可能是由中介公司垫款“养卡”。在有套现行为的持卡人群体中,数有银行信用卡营销从业经历者,一人多卡、多点频繁套现的情况尤其突出。如李某曾任信用卡营销人员后离职,持有10家发卡行共27张信用卡,利用各种手段获得较高信用额度,累计套现数十万元,最终造成数万元不良透支。

  审计实践中,这一步顺藤摸瓜,常能由一家商户牵出五、六家套现型商户0但套现规模大的商户每月可能发生数百笔收单业务,几乎会囊括本地所有银行发行的信用卡,排查出的关联商户往往也属于不同的银行管辖,因此需要被审计银行之外的其他有关银行配合提供相关数据。根据新的监管要求,业银行应将这些涉嫌套现的关联商户向人民银行、银联等主管部门报送,监管部门可视情况进行延伸检查。曝光可能存在的套现网络。

  三、针对信用卡套现的三点政策建议

  (一)商业银行应从四个方面强化信用卡业务风险管理

  1、重组目前信用卡业务条线的职责分工,做到上下联动。在各银行总行层面。应针对套现型商户的经营模式。及时研发有效的识别模型,强化内部系统的监控功能:在分支机构层面。应设立独立的收单审查岗,定期筛查、报告可疑商户。履行防范信用卡套现的职责。

  2、应严格特约商户准入环节的质量控制。审慎选择商户营销外包服务商。要完善对外包服务商的考核,明确对提供不实商户信息的处罚措施。确保其对商户调查和定期走访的真实性、有效性。

  3、银行分支机构对交易量畸高的小型本地商户应定期“三查一看”。即做到查全部交易中是否信用卡交易占比接近100%。查在该商户刷卡的本行客户职业是否为其目标客户群体、收入状况是否与刷卡消费情况相符。查该批可疑客户刷卡是否存在较多关联。再上门看实际经营情况是否与刷卡量相匹配。有无租借POS等违规行为。一旦确定商户涉嫌经营套现。应立即停机并向人民银行、银联组织报告。对持卡人也要视情况采取停卡、降低额度、向个人征信系统报告等措施。杜绝隐患。

  4、应审慎发卡授信。防止过度授信产生风险。尤其对信用卡营销人员、在多家银行开卡者等特殊群体要审慎发卡。对频繁大额刷卡后要求提高授信额度的持卡人。应认真审查其消费行为是否合理,是否涉嫌套现。

  (二)进一步加大对信用卡套现的监管打击力度

  任何一家银行的内审部门只能获得本行收单的商户及发行的信用卡的数据,而外部监管机构则能够延伸取得辖区内各家银行的信用卡数据,进行关联追查方面拥有明显的优势。因此,要彻底整治非法信用卡套现,能仅靠商业银行“自扫门前雪”,有赖于各地金融监管部门牵头银行机构进行定期联合检查,斩断非法套现网络,使套现型商户彻底曝光、失去生存空间,维护有序、健康的用卡环境。

  (三)应高度关注信用卡套现与洗钱犯罪的联系

  据报道,在个别地区,商户向持卡人收取的套现手续费已因为“激烈的市场竞争”而越来越低为何在监管高压和非法收益减少的情况下,现仍大肆泛滥呢?除了一部分套现型商户的主要目的是为经营者自身套取周转资金外,查发现有的商户可能以此进行洗钱。一般套现型商户都会定期通过银行提取现金维持支付,蹊跷的是,个别套现规模很大的商户却从未在银行提取现金。其全部收入款项均转到异地账户,于经营套现现金来源十分可疑,不排除其以经营套现作为洗钱手段,将大量非法所得现金变成合法银行存款。因此,人民银行反洗钱部门应关注这一可能的新型洗钱渠道,依法予以严厉打击。

责任编辑:zoe

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