消费已经成为拉动经济增长的主要动力,近年来各家银行纷纷提出“大零售”战略,而信用卡则是零售业务的排头兵,其业务发展情况直接关系到银行是否能成功实现零售业务转型。良好的信用卡业务发展必须建立在强健的风险体系之下,催收作为债务回收方式需要在信用卡业务发展“不良”时进行兜底,最大程度的挽回商业银行的资产损失。信用卡逾期催收从人工催收进而发展为使用专业系统的数字化催收,由全覆盖的无差别催收发展为特征化的分类催收,再由纯人力的催收外呼发展为智能辅助的催收触达。在此背景下,本论文采用不同特征选择的方法,挖掘有效的信用卡逾期特征,为风险控制以及业务发展提供依据,并且采用智能化的技术代替催收工作中繁琐的人工操作,以实现智能辅助业务开展的目标。信用卡逾期催收系统需支持高效的案件分类和流转逻辑,完整支持电话催收、外访、法催、委外等主流催收手段,并可集成语音外呼、短信及邮件系统,以及业务数据的挖掘能力。本文设计并实现的信用卡逾期催收系统由管理中心模块、履约跟踪模块、催收功能模块、业务透视分析模块四个模块组成,使用了SSM的开发架构,Maven作为项目构建工具,GIT作为版本控制工具,系统将数据从数据仓库中提取后进行加工,包括采用批处理的方式进行还款跟踪、利用规则引擎对逾期案件进行分类等数据处理,之后将结果存储于数据库中以组成各个业务的信息表,模块中的每个功能根据具体的业务规则会从对应的信息表中读取数据,依据这些数据使用催收功能开展对债务人的催收,此外,还开发了一个基于相关性过滤与随机森林相结合的特征选择模型,有效的引导了分案策略的制订和催收工作的开展。本文的工作有:管理中心模块中用户管理、角色管理、权限管理和业务审批功能的设计与实现;履约跟踪模块中还款状态跟踪和逾期案件分案的设计与实现;催收功能模块中电话催收等功能的设计与实现;业务透视分析模块中信用卡逾期特征选择模型的设计与实现,其中开发信用卡逾期特征选择的模型和催收功能的实现是本系统的重点工作。该系统建成后可以根据信用卡逾期催收业务的发展趋势以及政策方向,进行深度的业务挖掘、智能的案件分类、方便的工作管理、简捷的功能操作以及高效的催收触达。以科技助力金融发展,建立管理型、战略型的风险把控(精细管控、智能决策),尽可能的节约成本,真正实现可靠性、实用性和盈利性的信用卡逾期催收统一管理。