信用的管理与控制已经成为现代企业内部管理的重要工作之一。随着移动网络运营商市场规模扩大化,网络运营商市场竞争日趋激烈,随之而来的客户欠费和坏账等“违约”行为也屡见不鲜。因此,对网络运营商的客户信用进行风险分析与评估是十分必要的。本文将对法国一家网络运营商的客户信用进行评价研究,以图合理划分客户的信用风险等级,对客户进行有效的风险管控,提高企业规避信用风险的能力,最终为我国网络运营商开展风险管理提高借鉴。本文首先通过综合考虑客户违约情况、客户个人资料及信用消费信息等多种因素,应用Logistic逻辑回归分析方法建立客户信用评价模型,依据模型的参数估计结果构建了评分卡,形成一套量化的评分标准,把客户划分为5类信用等级。然后,在Logistic逻辑回归分析的基础上,基于得到的评分卡,采用系统聚类方法又对不同等级的5类客户进行“客户画像”实现了对客户的进一步细分。本文的工作有助于企业形成一个合理的信用评价体系。评分卡的构建将使企业可根据客户的基本属性和特征为客户样本进行评分,可以对客户的潜在违约水平进行预测,实现客户服务的合理订制,提高盈利水平。通过客户细分,将有助于企业营销人员根据客户的不同属性分布,精准把握客户群体的特征及个性化要求,开展合理的营销计划,提高企业的运作效率。使企业能够对客户的信用风险作出全面的量化判断,根据信用评级对客户采取针对性措施来防范客户的信用危机。本文采用SAS软件开展了Logistic逻辑回归分析,模型的准确率为91.3%,以较高的预测精度为企业提高了一套精确的信用评价标准。同时,在模型建立过程中使用IV值的方法对解释变量进行了再一次筛选,极大地提高了模型效率及准确性。为了进一步对客户信用进行深入分析,本文又在Logistic逻辑回归分析的基础上开展了聚类分析,直观清晰地对客户信用等级进行了刻画。