在银行信用卡行业从“增量时代”转入“存量时代”之际,客户群体的多样化和个性化需求与银行同质化、标准化的粗放式营销方式之间的矛盾日益凸显。加之互联网金融对传统银行信用卡业的巨大冲击,银行信用卡业面临着营销效率低下、效益下滑的困境。因此,银行在低增速中开始了与大数据的深度融合,如何依托于大数据技术实现客户和银行的双赢并构建新的利益增长引擎已成为银行现阶段首要任务之一。本文以数据挖掘技术为基础,主要研究如何借助深度学习网络对银行现有的海量客户数据进行深度分析和精准挖掘,从而辨识出符合银行价值需求的优质客户,并基于优质客户预估结果开展精准营销。最终打造一个获客-活客-留客的精准营销系统,对客户生命周期中每个阶段客户行为进行动态监测与预判,以优化银行的策略,为客户提供个性化服务。具体来说,本文的主要研究内容如下:（1）基于不同特征属性的信用卡精准营销系统总体设计。针对银行信用卡优质客户的画像标签构建问题,研究了银行对信用卡客户的整体要求和客户关系管理方式,提出以客户信用度和客户忠诚度双视角体现客户优质程度。考虑到依赖于人工标注对分类结果带来的主观性偏差,本文采用具有唯一性的实事类表现行为数据作为统计标签和个人属性、资产属性、风险属性、消费属性和产品属性五方面实事类底层数据作为驱动因素,以此构建了优质信用卡客户标签体系。针对特征选择问题,利用Light GBM算法计算基础特征重要度,以此作为有效性特征筛选依据。就银行数据库中的数据质量问题,本文提出了针对性的数据治理方案,为模型精度提供有力保障。（2）银行潜在优质信用卡客户预估模型研究。考虑到数据的稀疏性、人工特征衍生工作的繁复性和特征影响程度的可解释性等问题,本文引入了在点击率预估CTR领域取得较好效果的因子分解机模型、基于注意力机制的因子分解机模型和深度因子分解机模型对银行现存客户进行细分,挖掘出潜在的优质型客户和识别出需要重点维护的信用卡客户以实现精准获客。为解决信息缺失和运行速率两者平衡问题和降低无效交互特征产生的噪声,本文对算法进行改进提出了一种基于注意力机制的深度因子分解机模型。最终对四个模型进行实验和比较,验证了其在银行潜在优质信用卡客户预估模型上的适用性和有效性。（3）信用卡客户精准营销交互系统设计。为实现以数据驱动营销,利用优质信用卡客户深度挖掘的结果辅助精准营销决策以解决实际业务问题,本文基于Python和My SQL搭建了一个精准营销交互系统,为营销人员提供精准的客户细分结果,并对客户信息进行动态监测,以实现营销决策的精准化、个性化,同时适应动态市场下的需求变化。