社会消费方式的变革使得越来越多的商业银行在信用卡业务上进行激烈的竞争。然而,信用卡作为一种由商业银行向信誉良好的个人或者单位发行的信用证明,在给银行带来利润的同时也隐藏着一些潜在的违约风险,降低由于信用卡客户的违约所带来的损失是各大商业银行提高信用卡业务利润的共同目标。对于A银行而言,其客户关系管理信息系统记录了大量信用卡客户的信息数据,这些信息数据是信用卡客户的一些有效活动信息,可以在信用卡客户未发生违约的前一段时间有效的向银行发出违约预警。如果银行能有效利用这些信息数据,在预警后迅速采取合适措施减少信用卡客户违约所带来的损失。因此,有效利用这些信息数据建立准确的信用卡客户违约预测模型是解决A银行信用卡客户违约问题的关键。本文首先梳理了国内外相关研究理论及成果,在此基础上,从A银行获取部分信用卡客户的信用信息、申请客户信息、拖欠历史信息和消费历史记录等数据集,对这些数据集进行数据清洗、数据变换、非平衡数据处理以及变量降维处理等数据预处理过程,将预处理之后的数据进行描述性分析,分别运用Logistic回归、决策树、BP神经网络算法结合预处理后数据建立信用卡客户违约预测分类模型。综合考察三种模型的履约分类准确度、违约分类准确度、整体分类准确度和AUC值等评价指标,可以得出结论:BP神经网络的各项评价指标的预测性能均优于Logisitic回归模型和决策树模型,适合A银行进行信用卡客户违约管理工作。此外本文还通过对A银行信用卡客户的违约金额进行多元相关与回归分析,发现了影响A银行信用卡客户的违约金额的因素。最后,本文基于以上的研究成果提出了三个方面的建议来对A银行的信用卡业务进行管理。