信用卡是现代化的、全球通用的货币形式,它的使用不但使持卡人的消费更加安全和方便,同时扩大了特约商户的销售水平,更重要的是,信用卡对于商业银行更是主要的一个盈利来源。在许多外国商业银行,信用卡业务产生的利润通常要占到全部利润的30%以上,因此信用卡成为了各家商业银行重点开发的业务产品。而伴随我国金融体制改革的不断深入,在银行传统业务获利空间逐渐压缩的情况下,国内商业银行也纷纷开展信用卡业务。从1985年6月中国银行珠江分行在我国发行第一张信用卡以来,伴随着经济的显著增长和社会的快速进步,我国信用卡产业得到了飞速发展,截至2009年末,我国内地发卡机构已达到130多家,信用卡发行量已突破了1.8亿张,信用卡授信总额达到13634亿元,中国的信用卡业务处于一种“井喷”式发展状态。但是,由于信用卡自身的业务特性,在给银行带来高收益的同时也带来了巨大的风险,并且集中表现在客户违约的信用风险之上。近一段时期以来,信用卡不良透支现象呈现快速增长趋势,不良透支长期占用了银行资金,对银行的业务经营造成巨大的风险。虽然国内各家商业银行在长期的经营管理当中累积了部分的管理经验,也具备了一定的风险管理的能力,但是,纵观国内信用卡业务发展的历程,它并没有达到预期效果,缺乏有效的信用风险管理机制已经成为了我国商业银行所面临的最大风险。如何在扩大业务规模的同时也保证资产质量是我国商业银行目前必须面对的严重挑战。因此,建立完善的风险管理机制,在商业银行内部形成一种合理有效的针对客户的信用评分方法,成为商业银行解决信用卡风险的重要课题之一。本文正是顺应了信用卡这一发展现状,从信用卡风险产生的原因分析入手,将目前信用卡业务所面临的风险各类进行了有效的划分,并以信用卡生命周期的四个阶段为界阐述了每个阶段不同的风险度量和控制办法。接下来文章将客户信用评分这个进行风险管理最有效的金融工具引入到信用卡风险管理的各个环节,首先本文介绍了目前国际上最先进的构建信用评分模型的几种方法:判别分析法、回归分析法、神经网络、决策树、近邻法,并对各种方法进行比较分析,发现其中适用性、稳定性、精确性都比较强的,且被发达国家发卡机构主要使用的是Logistic回归方法。在文章的实证部分,本文以A银行湖南分行信用卡发行为例,结合2008年发行信用卡的客户个人信息为样本数据,创建一个申请模型。在中国社会科学院研究所收入分配与改革课题组所著《中国居民收入分配实证分析》(2000)一书中的15个指标的基础上,通过初步改良分析,为A行湖南省分行建立了一个新的Logistic回归信用评分模型的指标体系。通过使用SPSS工具对变量的统计分析,最终确立进入模型构建的变量为12个,同时建立了客户申请信用评分模型。结果表明,个人客户的月收入、住房情况、其他资产、负担人口数对模型影响显著,并且模型描述的信用卡客户情况和实际情况基本符合;文章进行了实效性检验,发现Logistic模型的整体拟合度良好,且该模型对于好坏客户的分类准确率能达到82.5%。最后,针对我国商业银行信用卡风险的现状,结合以上实证分析结果,文章提出应该围绕客户信用评分这一先进的风险管理工具来进行信用卡风险管理,同时提出了改进风险管理的其他政策建议。