信用卡客户分类可以提高商业银行信用卡业务的产品针对性和营销精准性,满足信用卡业务快速发展和高效运营的需要。通过对Z银行信用卡业务现状分析,Z银行目前急需一种高效客户分类和差异化服务的解决方案,来提升信用卡业务发展质量。针对Z银行信用卡业务特点,论文提出了将客户划分为存量客户和潜在客户后再进行分类的方法。对Z银行信用卡存量客户,采用基于数据的无监督学习和人工专家知识结合的方式获得客户的类别分类标准,并通过客户画像将获得的类别分类映射在客户价值、风险和潜力上。对Z银行信用卡潜在客户,即持有Z银行借记卡但无信用卡的客户,采用了SVM、CART决策树、KNN、CNN四种监督学习算法,分别从原始数据以及经过主成分提取的特征值中学习客户行为的内在特征,通过机器学习,获得客户借记卡的特征和客户信用卡行为特征之间的映射关系。最后,将4种监督学习的分类结果采用投票的方式进行集成,获得一种准确率达到70.1%的客户分类预测方法,该方法能够预测潜在客户使用信用卡后的客户价值、风险和潜力。为了将信用卡客户分类方法应用于业务实践中,论文首先针对Z银行实际业务和数据中台建设情况,采用大数据、流计算技术,从底层数据到上层应用层（小程序、电销平台）构建了Z银行信用卡客户分类的数字化解决方案。通过应用,让一线业务人员在面对重点客户前,首先获得客户的营销偏好、风险情况等信息,进而开展针对性的信用卡营销服务。其次,为了保障一线业务人员开展客户分类服务的积极性,提升总行对信用卡新业务扩展的支撑力度,在渠道优化、激励和团队建设上进行改善。最后,在部分区域开展为期3个月的推广实验,通过对照组和实验组,在信用卡客户的消费频率、消费金额和分期金额3个指标上的差异分析,验证了基于信用卡客户分类方法开展的差异化信用卡服务,能够有效提升客户信用卡使用频次、消费金额和分期金额,进而提升信用卡业务营收,促进Z银行信用卡业务的高质量发展。