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信用卡业务数据挖掘技术分析 摘要：信用卡作为商业银行中较为重要的一项业务，同时在现代人的生活中也具有不可或缺性。当前各商业银行围绕信用卡推出了多种不同的业务，为了保证信用卡业务的有序发展，进一步提高商业银行管理和工作区域性，则需要利用数据挖掘技术来针对信用卡客户相关信息和信用风险进行分析，为信用卡业务的开展提供重要的信息支持。文中分析了信用卡业务中数据挖掘技术的应用，并进一步对信用卡业务中数据挖掘技术应用的优化措施进行了具体的阐述。 关键词：商业银行；信用卡业务；数据挖掘技术；应用；优化措施 1信用卡业务中数据挖掘技术的应用 （1）数据挖掘技术在信用卡业务中的应用模型。近年来商业银行发展速度较快，信用卡发放数量也随之增加，积累了大量的客户信息。为了能够获得有价值的信息，以此来预测客户的行为模式，从而为客户提供更优质的服务，这就需要重视数据挖掘技术在信用卡业务中的应用，在实际应用中主要以客户细分模型和定向营销模型为主。在客户细分模型中，基于客户属性对其进行划分，并针对不同客户群体特征来为其提供不同的服务和产品。在客户细化模型中，其主要是针对客户需求、客户消费之间的差异作为理论依据，再结合竞争资源的有限性和有效市场竞争的目的性，以此来选择符合自身发展的客户群体和市场，从而获得成功。在定向营销模型中，其是针对于某个消费群体，基于这个消费群体的消费观念和习惯来制定具体的活动方案，以此来提高成功的效率。在信用卡业务开展过程中，通过信用卡结算来获得相应的消费信息，并对客户消费过程中的数据进行记录，针对这些数据进行分析和处理，获得客户消费的意向，以此来开发产品，促进消费。在定向营销实施过程中，银行需要了解客户信息，并从众多客户中识别需要的客户，以此来构建完善的定向营销网络。针对客户进行划分，为其提供个性化的服务。银行通过加强与客户之间的沟通，更好的了解客户需求，从而站在客户立场上完善需求。（2）数据挖掘技术在信用卡管理系统中的应用。信用卡管理系统，在建成数据库后，则需要应用数据挖掘技术来建立信用卡决策系统。具体要利用数据挖掘技术来对客户进行分析，通过筛选客户，针对不同客户采取不同的营销方式。针对系统为特约商户提供服务的基础数据利用数据挖掘技术进行分析对比，准确掌握市场发展趋势，做好准确的决策，以此来取得竞争中的优势。在针对业务分析过程中，通过针对信用卡业务总数据进行分析，明确业务的优势和劣势，并针对各项指标中的数据进行处理，以此来分析出业务的走向趋势，并对发展规律进行总结。通过对信用卡业务数据的处理，对收益构成和贡献度进行分析。还要针对网点业务进行分析，综合评价经营情况并提出合理化的建议。（3）数据挖掘技术在信用卡风险管理中的应用。当新客户向银行申请信用卡时，银行会根据客户填写的基本信息，系统会对客户的信用等级进行初始判断。在实际数据挖掘技术应用过程中，以客户历史数据和信息作为预测输入，并建立数据模型来表现出客户初始信用等级分布特征，准确预测新客户初始信用等级。当客户信用卡办理成功后，则需要针对客户信用卡透支情况进行及时分析，以此来掌握客户透支的具体信息及特征。在该环节中，利用数据挖掘技术分析时，需要输入信用卡客户的基本信息及历史汇总数据信息，以透支类型作为输出，以此来对客户一定时间内可能出现的透支情况进行精准预测。通过对客户信用等级及透支情况进行预测，可以为信用卡风险管理提供重要的信息依据，实现对风险的有效控制。 2数据挖掘技术在信用卡业务中应用的优化措施 （1）掌握中央客户数据。数据挖掘技术对于银行的发展非常重要，其重点体现在能够建立一个集成化的中央客户数据，从而更好的提升对于客户使用情况的分析。通过在数据库中有效的提取客户的重点消费情况，对数据信息有效的收集、分析和整理，了解到客户的消费习惯和特征。同时银行还应该不断探求与互联网公司的合作，从而更好的完善中央客户数据。（2）有效利用决策系统。当决策系统具有较高的灵活性时，才能更好的提高数据挖掘技术的有效性，针对于客户群体信息进行有效了解，充分的利用银行掌握的客户信息。目前大部分银行都建立了客户决策信息管理系统，这对于信用卡审批过程、额度确定和欠款催收等自动化功能的运用起到了积极的促进作用，可以实现对客户的精细化管理。因此对于商业银行而言，需要重视决策系统的不断完善，全面提高其功能的自动化水平，从而为客户提供更加优质、高效和便捷的信用卡服务。（3）强化数据采集和维护功能。常规情况下，数据库可以从银行的各系统内进行采集，包括客户的交易基本情况、记录等，然后再进一步将采集到的信息加工，从而分析信息内容，为客户提供更好的、有针对性的服务。在加载客户基本账号的信息时，避免出现现有系统中账号不一致的问题，如果发现一定要做到及时消除，同时