大数据解读信用卡新规“取消滞纳金”
央行4月15日发布新规,对信用卡透支利率实行上限和下限管理。对于信用卡用户来说,新规有哪些是值得关注的呢?比如,信用卡可给支付宝充值了,但这归于预借现金业务,大多数银行是收手续费的,可能也会有部分机构为了推广不收费;再比如,透支利息最低可打七折了。
分析师提醒,信用卡是体现我们信用记录的最直接工具,未来信用好的持卡人可享受更低的利率,信用差的持卡人或许就会面临提高利率的风险,信用卡持有人一定要有“一诺千金”的观念。
【大数据解读五大新规】
1.信用卡透支利率将可打七折
对信用卡透支利率实行上限和下限管理,透支利率上限为日利率万分之五,透支利率下限为日利率万分之五的0.7倍。对于具体的信用卡透支计结息方式、溢缴款利息标准,均由发卡机构自主确定。
解读:此次新规的新在于可以在利率上限的基础上打折,以后选择不同银行,看哪家利息低,同时银行根据客户的风险等级也会给出不同的风险利率,优质客户打七折的优惠。
2.取消最长免息期和最低还款额
一般来说,现行大部分银行信用卡的最长免息期在60天,有的为54天,新规规定,持卡人透支消费享受免息还款期和最低还款额待遇的条件和标准等,由发卡机构自主确定。
解读:免息还款期是信用卡的最核心服务,取消最长期限,就给了发卡机构产品设计的灵活性,会不会造成免息还款期大幅缩短呢?值得关注。
3.取消信用卡滞纳金
取消信用卡滞纳金,对于持卡人违约逾期未还款的行为,发卡机构应与持卡人通过协议约定是否收取违约金,以及相关收取方式和标准。发卡机构向持卡人提供超过授信额度用卡服务的,不得收取超限费。发卡机构对向持卡人收取的违约金和年费、取现手续费、货币兑换费等服务费用不得计收利息。
解读:首先了解什么叫滞纳金,这与央行此前规定的最低还款额相关,以前是最低还10%。也就是说,如果你刷了15000元,最低应该还1500元,如果你只还了500元,按规定就要付50元(1000元×5%)的滞纳金。现在呢?等于是用违约金取代了滞纳金,怎么收违约金,发卡银行说了算,以后就得货比三家。
4.信用卡ATM日取现最多1万元
以前,使用信用卡取现最多只能取2000元,此次,央行提高了持卡人自助提现限额至1万元。若通过柜面取现或其他渠道进行提现、转账,或现金充值,限额则由双方协商约定。发卡机构不得将持卡人信用卡预借现金额度内资金划转至其他信用卡,以及非持卡人的银行结算账户或支付账户。
解读:信用卡ATM取现日限额从2000元升到了1万元,可适应持卡人临时或紧急用现需求。还有就是,信用卡可以给支付宝充值了。需提醒的是,预借现金,一般是要收费的。
5.银行应定期反馈盗刷处理进度
对于持卡人最关心的盗刷风险,央行在新规中也明确,持卡人提出伪卡交易和账户盗用等非本人授权交易时,发卡机构应及时引导持卡人留存证据,按照相关规则进行差错争议处理,并定期向持卡人反馈处理进度。
解读:近年来,信用卡遭遇盗刷的案例时有发生,犯罪分子的手段也越来越高明,尤其是网络盗刷更难追查真凶。持卡人常常蒙受损失,此条对于银行处理盗刷事件,给予更多对持卡人权益的保障,如定期披露处理进度,用保险机制弥补持卡人损失等比较可行。
数据分析咨询请扫描二维码
统计学基础 - 理解统计学的基本概念和方法是数据分析师必备的技能之一。统计学为他们提供了处理数据、进行推断和建模的基础。 数 ...
2024-11-25数据分析是当今社会中不可或缺的一项技能,涵盖了广泛的工具和技术。其中,掌握各种数据处理函数对于数据分析师至关重要。本文将 ...
2024-11-25“大数据治理”是一个涵盖广泛的复杂概念,其核心在于确保大规模、多样化的数据资源能够被有效管理和利用。不仅涉及数据的采集、 ...
2024-11-25一、引言 背景介绍 随着信息技术的快速发展和互联网的普及,大数据已经成为现代社会的重要资产。大数据的兴起不仅推动了各行各业 ...
2024-11-25《Python数据分析极简入门》 第2节 7 Pandas分组聚合 分组聚合(group by)顾名思义就是分2步: 先分组:根据某列数据的值进行 ...
2024-11-25数据分析需要学习的内容非常广泛,涵盖了从理论知识到实际技能的多个方面。以下是数据分析所需学习的主要内容: 数学和统计学 ...
2024-11-24数据分析师需要具备一系列多方面的技能和能力,以应对复杂的数据分析任务和业务需求。以下是数据分析师所需的主要能力: 统计 ...
2024-11-24数据分析师需要学习的课程内容非常广泛,涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面。以下是根据我搜索到的资料整理出的数据分析师需 ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 6 Pandas合并连接 在pandas中,有多种方法可以合并和拼接数据。常见的方法包括append()、conc ...
2024-11-24《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22