随着居民收入的增加,大众的消费理念不断变化,使用信用卡分期提前消费的方式越来越被众多消费者选择。I银行GS分行（以下简称GS分行）作为国有大型商业银行,其信用卡业务在GS省内长期具有领先优势,为了进一步提高信用卡业务收入、提升信用卡客户业务价值,GS分行高度重视信用卡分期付款业务,积极制定了相关业务管理策略。但是由于信用卡分期付款业务管理方式传统落后,缺乏量化依据和科学指导;未对客户分类,营销资源被平均分配;对客户分期产品偏好不了解,管理与营销缺乏针对性等问题,导致目前客户覆盖率低、营销成本高、产品推介效果差。为了解决业务管理问题,实现精准营销,本文以GS分行信用卡分期付款业务为研究对象,分析客户动、静态特征数据,创新性地建立了客户分期意愿与分期模式模型,设计出信用卡客户分期付款策略。首先,将GS分行2022年6月有过信用卡消费的780994条客户数据按照是否办理过信用卡分期付款业务分为两类,使用Light GBM数据挖掘集成算法建立了客户分期意愿二分类模型,筛选出影响客户分期意愿的关键特征,以90%以上的准确率实现了信用卡客户分期意愿的有效预测。其次,选取了GS分行2022年6月正在登记办理分期付款业务的86579条客户数据,根据客户分期付款产品期数分为短（小于3个月）、中（3～9个月）、较长（12个月）、长（大于12个月）四类,使用Light GBM数据挖掘集成算法建立了客户分期模式多分类模型,筛选出影响客户分期模式的关键特征,以约70%的准确率实现了信用卡客户分期模式的有效预测。基于对客户分期意愿与分期模式的有效预测,结合GS分行信用卡分期付款业务营销周期与营销渠道重新设计了具有针对性、差异化的信用卡客户分期策略。同时,以相应的实施计划和保障措施,确保信用卡客户分期付款策略有效落实。结论表明,数据挖掘技术有助于银行提前预测客户分期付款业务分期意愿与分期行为,洞悉客户需求,实现精准营销;通过对建模结果进行数据解释分析能够有效挖掘客户知识、总结消费规律,实现优化市场营销策略,促进业务发展的目的。