【S省商业银行信用卡违约风险的影响因素探究10000字（论文）】

S省商业银行信用卡违约风险的影响因素研究目录TOC\o"1-3"\h\u1.研究背景及意义 41.1研究背景 41.2国内外文献综述 61.3研究意义 62.典型案例分析及违约影响因素 72.1真实案例分析 72.2商业银行信用卡违约影响因素 82.2.1外部因素 82.2.2内部因素 92.2.3持卡人自身角度 93.实证分析 103.1数据收集 103.2数据描述性统计 173.3逻辑（Logistics）回归 173.3.1模型的确立 183.3.2数据的分析 183.4实证结论 224.防范信用卡违约风险建议及措施 224.1从客户角度出发 224.1.1加强对客户信息的真实性审查 224.1.2加强客户对信用卡的理解程度 224.1.3提高客户信用卡违约成本 234.2从银行角度出发 234.2.1从宏观市场出发，制定合理的战略 234.2.2建立有效的催收流程 234.2.3完善个人征信制度 24参考文献 251.研究背景及意义1.1研究背景中国的信用卡诞生于1985年，距今已经有36年的历史。这30年年来，中国经济迅速发展，带动了信用卡经济的腾飞，现已发展成比较完善的信用卡产业，并建立起自己的业务运营机制和比较成熟的盈利模式。党的十九大报告指出，中国特色社会主义进入了新时代，我国社会主要矛盾已经由人民日益增长的物质文化需求同落后的生产力之间的矛盾转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾。这说明我国人民的精神文化、物质需求进一步提高，日常生活中消费占据很大一部分，所以这时候信用卡需求进一步加大，并逐渐渗透到人民生活的各个领域。根据人民银行发布的《支付体系运行总体情况》公开数据显示，截止2019年，我国信用卡和借贷合一卡在用发卡数量一共为7.46亿张，人均持有信用卡和借贷合一卡0.53张。数据来源：《支付体系运行总体情况》图SEQ图\*ARABIC1我国信用卡累计发卡量除2015年信用卡发卡速度相较于2014年慢之外，我国信用卡发卡规模有明显增长之势，与此同时，各商业银行的累计发卡量也逐年增加。在此我们展现2019年部分商业银行的累计发卡量。数据来源:银数观卡公众号：2019年银行年报之信用卡专题解读（上）。通过选取工商银行、建设银行、中国银行、农业银行、交通银行、邮储银行2019年的发卡情况，可以看出，工商银行遥遥领先，累计发卡量最多，为15900万张。建设银行紧跟其后，成为累计发卡量第二的银行。农业银行和交通银行累计发卡量相近，但农业银行新增发卡量最多，为1717.94万张，而交通银行19年新增发卡量较少，仅有651.68万张。由图3可知，邮储近两年势头很猛，卡量增速在35%左右。图SEQ图\*ARABIC22019年各商业银行发卡情况数据来源:银数观卡公众号：2019年银行年报之信用卡专题解读（上）图SEQ图\*ARABIC32019年各商业银行发卡同比增长我国各商业银行累计发卡量保持高速增长，但是随着信用卡业务的迅速发展，银行信用卡不良率也持续上涨。数据来源:银数观卡公众号：2019年上市银行信用卡业务概览。得出：交通银行不良资产最多，已达到11120百万元，资产不良率达到2.38%，中国银行不良资产为10269百万元，资产不良率为2.22%，农业银行不良资产最少，为7465百万元，但不良率不是最低的，最低的是建设银行，不良资产率为1.03%。数据来源:银数观卡公众号：2019年上市银行信用卡业务概览图SEQ图\*ARABIC4部分商业银行不良资产结合上述背景，本文针对信用卡违约风险问题，结合典型案例以及问卷调查得到的数据进行实证分析信用卡违约风险的影响因素，以便能够提出较好的建议，帮助信用卡市场持续健康发展。1.2国内外文献综述关于信用卡违约方面，国内外人士在各种角度都有研究，在此我主要例举信用卡违约风险影响因素方面的研究。国外文献研究成果：Basnet等（2016）研究结果显示，受教育程度是影响信用卡违约的主要因素，受教育程度越低，往往越容易发生信用卡逾期[[]张淞凯.商业银行信用卡违约风险影响因素研究——基于商业银行X分行的数据分析[D].对外经济贸易大学,2020.]。Chen等（2009）也认为，受教育程度很大程度上影响着信用违约风险，但认为婚姻状况等不是主要因素[[]张淞凯.商业银行信用卡违约风险影响因素研究——基于商业银行X分行的数据分析[D].对外经济贸易大学,2020.[]袁文艳.A银行个人信用信用卡个人信用风险影响因素研究[D].云南大学,2019.国内文献研究成果：田雅琼（2017）研究发现，往往在一个公司中，某人职级越高，越不容易发生信用违约，相反那些职级低的员工，发生信用违约的风险越高。杨文静（2015）则认为法律法规的不完善也是导致违约风险的重要因素[[]蓝诗悦.A银行信用卡违约风险的影响因素研究[D].华南理工大学,2019.]。石晓军（2001）通过研究发现，月平均收入等因素是影响信用违约的主要因素，而性别因素对信用违约影响不大[[]蓝诗悦.A银行信用卡违约风险的影响因素研究[D].华南理工大学,2019.[]李俊仁.商业银行信用卡违约风险影响因素实证研究——某大型国有银行xx分行的案例[D].华南理工大学,2017.1.3研究内容及意义本人在研读了众多商业银行信用卡违约风险论文后发现，大多数研究在实证研究方面的数据较少，大家大多从理论方面深入分析，而笔者通过问卷调查的方式，使用SPSS25.0和Excell(office2010)对数据进行整理和分析，为S省商业银行降低经营风险，促进信用卡业务健康发展提供有效的参考。由于各种因素的影响，尽管2019年我国发卡量已达7.46亿张，但有很多信用卡没有被有效使用。信用卡违约现象普遍，若不有效制止，很可能会制约我国信用卡市场的健康发展。所以，本研究的实践意义如下:第一：提高商业银行的风险意识，降低商业银行的经营风险，加强对银行员工的思想教育，提高银行员工的办事效率；第二：帮助发卡机构提升盈利水平，进而促进信用卡市场的迅速发展；第三：通过典型案例，分析商业银行信用卡发生违约的原因，可以提高商业银行的核心竞争力；第四：有助于相关机构加强风险数据分析，制定合理化的策略[[]赵娟[]赵娟.商业银行信用卡分期信贷违约风险实证分析[D].浙江大学,2019.2.典型案例分析及违约影响因素2.1真实案例分析案件一：信用卡套现2019年张某等人伙同郑某等人，利用境外信用卡信息，在某宾馆使用POS机进行刷卡，为期一个多月的操作，共获取赃款300多万元。分析以上案例可以知道，发生此案例有以下几点原因：各大银行都积极开展信用卡业务，在程序上对风险控制不够重视，导致一些不法分子瞄准了其中的漏洞，利用境外非法获得的信用卡信息，进行套现已获取利益。信用卡知识未普及。不少人不了解信用卡的重要性，也不知道信用卡违约的严重性，使得一些有坏心思的人能够以非法手段获取非法利益。案例二：套路贷2017年许某等人创建了一个公司，主要以网上售卖手机的形式来吸引客户，实则以售卖虚假手机来诱骗大学生等团体购买。告知若钱款不够，可以网络贷款或者分期贷款，7天为限，到期偿还不上，还可以按1天100元的收费标准申请续期，或向公司平台借款。直至达到目的后，采取各种威胁手段，逼迫借款人偿还高额逾期费。最终该团伙于2018年被某公安机关破获，此案受害人共涉及大学生1.3万余名，涉案金额高达5074万余元。分析以上案例可以知道，发生此案例有以下几点原因：大学生超前消费心理。上述案件中，大学生听说7天借款期限到期后，若无力偿还可以申请按100一天、7天700元的收费标准续期，便毫不怀疑的进行网络贷款。究其原因，大部分大学生群体没有收入来源，每月仅靠父母给的生活费维持生活，但是在校园里又盲目攀比，生活费不够用，就会动贷款的心思。因此，我们要学会树立正确的价值观和消费观，切不可盲目借贷，假如真的要借贷，也要到正规的金融机构贷款，不能轻易相信来历不明的公司发布的虚假广告。相关法律不够完善。犯罪嫌疑人之所以能屡次迫害大学生，很大程度上是因为案件发生时，相关法律没有明确规定套路贷的惩罚措施。2.2商业银行信用卡违约影响因素通过上述典型案例，可以得出案例发生的可能原因，因此我们可以从信用卡的外部原因、内部原因以及持卡人的角度来梳理出以下几点信用卡违约因素：2.2.1外部因素1.宏观经济疲软。宏观经济决定了信用卡违约率。据国家统计局网站消息，我国2020年上半年GDP同比下降1.6%。第一产业下降1.9%，第二产业下降1.6%。2019年12月我国陆续爆发新型冠状病毒（COVID-19），除了得病及医护人员以外，均不能出门。这使得各大商场、餐饮、房地产、旅游业等都不能开张，这严重影响了第三产业的发展。特别是旅游业和交通业损失惨重。失业率也进一步提高，工厂长期不能复工，导致员工没有收入来源，进一步加强了对信用卡的依赖。2.相关法律法规不完善。我国有很多法律，比如熟知的民法，刑法等，但却没有一个专门针对信用卡的法律，尽管之前颁布了一项《信用卡业务管理办法》，但由于法律法规的约束力相对不强，信用卡市场还存在混乱现象[[]张淞凯.商业银行信用卡违约风险影响因素研究——基于商业银行X分行的数据分析[D].对外经济贸易大学,2020.[]张淞凯.商业银行信用卡违约风险影响因素研究——基于商业银行X分行的数据分析[D].对外经济贸易大学,2020.2.2.2内部因素持卡人发生违约行为，在某种程度上和商业银行业存在着关系，可以从以下几方面讨论：1.信用审批环节太宽松。各大银行为了抢占信用卡市场，银行员工为了绩效目标，在审查时，对客户信息没有过多了解。另外，由于设计到机密性和其他方面，各商业银行信息不共享，其他商业银行难以及时得知该客户的劣质信息，从而带来了风险[[][]贺敏婕.关于我国商业银行信用卡风险的讨论[J].西北大学经济管理学院,2019.2.轻视异常交易。新卡发放完成后，客户取回并激活卡，并进行第一笔交易。业务人员认为新卡已经成功使用，下一步就是贷款后的催款环节。没有关于持卡人交易行为和交易细节的监督或正确指导。但是激活卡后，若某些持卡人没有产生交易，还必须支付固定的管理费，但是如果持卡人不知道这笔交易，这也是造成信用卡违约的原因。3.风险意识淡薄。在银行员工的日常工作过程中，可能一个细微的错误没有注意到，或者一些不要紧的程序没有做好，就有可能带来风险。长此以往，小错误变成大错误，极有可能给银行带来损失。所以提高员工的基本素养，不能只停留在企业文化的口号中，更要落实在员工的日常行为中。2.2.3持卡人自身角度由于银行客户多而杂，这对于商业银行来说，无疑是很难全面而深入的管理。各种真实案例表明，持卡人自身原因造成了信用卡违约，我们可以从以下几方面探讨:1.客户的还款意愿。客户还款意愿的强烈程度是能否按时还款的前提。客户的履约方式也能体现出客户的还款意愿。一个重要的标志是，在申请信用卡时，客户选择的是全额还款还是最低扣除。一般来说，客户更喜欢分期还款，银行可以多设置几个还款区间，这样更能满足客户心理，从而降低违约风险。2.客户的学历状况。一般来说，客户的学历状况，会影响他们看待问题的方式，使得不同学历的人对信用卡违约有着不同的态度。通常学历越高的人，对违约行为越排斥，因为他们对个人信用很看重，更愿意及时还款。关于学历这一影响因素，值得被关注。3.客户的经济状况。客户的经济状况对信用卡违约风险有着极其重大的影响。通常来说，客户的收入越高，越不容易发生违约案件。就如上述“套路贷”案例，不法分子选择大学生群体作案，就是因为大学生收入较低，对钱款有需求，从而造成那么多大学生违约案例。所以，客户的经济状况很大程度上决定了客户的履约能力。以上仅仅在理论基础上分析信用卡违约因素，为了进一步了解商业银行的违约因素，我们采用调查问卷的形式，对商业银行客户进行调查，从而得到数据进行实证分析。3.实证分析3.1数据收集通过问卷调查的方式，向S省商业银行信用卡用户发放300个问卷，其中有效问卷269个，以下为问卷数据：1.调查的269个样本中，出现违约情况的性别比例中，女生的违约概率约为22%，而男生则为25%。图SEQ图\*ARABIC5性别违约2.调查的269个样本中，18-25岁和26-33岁的持卡客户最多，26-33岁的持卡客户违约率为91.35%；18-25岁的持卡客户违约率为100%；56岁以上的持卡人较少，但违约率为100%。图SEQ图\*ARABIC6年龄违约3.调查的269个样本中，高中和初中及以下学历的客户最多，高中学历的客户违约率约为91.35%；大专、大学本科学历持卡客户次之，大专学历客户违约率约为45%；初中及以下、硕士、博士及以上违约率均为100%，但硕士、博士及以上持卡客户较少。图SEQ图\*ARABIC7学历违约4.调查的269个样本中，个体工商户和公职人员持卡客户最多，其中，公职人员违约概率为91.35%；学生和其它持卡人数较少，个体工商户、学生及其它违约率均为100%，图SEQ图\*ARABIC8职业违约5.调查的269个样本中，已婚人士持卡数量最多，信用卡违约率为77.6%；未婚人士持卡数量较少，信用卡违约率为74.57%；但从违约率上来看，已婚人士和未婚人士违约率相差无几。图SEQ图\*ARABIC9婚姻状况违约6.调查的269个样本中，农村的持卡人数最多，市级城市和县级城市持卡客户几乎相同；但市级及县级城市人员违约率均为100%，而农村持卡客户信用卡违约率为61.25%。图SEQ图\*ARABIC10户口性质违约7.调查的269个样本中，月平均收入为2000-3000的客户群体最多，其次为2000以下的客户；月平均收入为5001-10000的持卡客户最少，违约率为60%；月平均收入为2000以下及10000以上的持卡客户违约率为100%；月平均收入为3001-5000的客户违约率约为44.77%。图SEQ图\*ARABIC11月平均收入违约8.调查的269个样本中，月生活支出为3001-5000元的客户最多，且违约率为100%；月生活支出为1501-3000的客户次之，违约率约为46.08%。图SEQ图\*ARABIC12月生活支出违约9.在调查的269个样本中，信用卡透支额度为5001-10000元的客户最多，违约率约为56%；其它额度违约率均为100%。图SEQ图\*ARABIC13信用卡透支额度违约在进行实证分析之前，我们先对以上变量进行赋值，除了性别、婚姻状况、是否违约的编码为：男=0，1=女；未婚=0，已婚=1；否=0，是=1；其它的均采用1-5或者1-6不等的数字编码，例如：年龄6个等级：1=“18-25”……6=“65以上”表SEQ表\*ARABIC1解释变量与赋值表序号变量名定义赋值1性别名义变量0：男1：女2年龄连续变量实际值学历有序变量3学历1初中及以下14学历2高中（职高、中专）25学历3大专36学历4大学本科47学历5硕士及以上5职业类别变量8职业1个体工商户19职业2公职人员210职业3公司、企业职员311职业4农、林、牧、渔生产人员412职业5学生513职业6其它614婚姻标志性变量1：已婚0：未婚户口性质类别变量15户口1市级城市116户口2省级城市217户口3农村318月平均收入连续变量实际值19月生活支出有序变量实际值20被解释变量是否违约1：是0：否将以上数据输入SPSS软件中，对数据进行统计分析。3.2数据描述性统计选取10个指标，分别为性别、年龄、学历、职业、婚姻状况、户口性质、月平均收入、月生活支出、信用卡透支额度，信用卡违约行为，以下分别为各项指标的统计数据：表SEQ表\*ARABIC2描述统计N最小值最大值平均值标准差性别26901.78.415年龄269162.481.289学历269162.491.306职业269162.491.306婚姻状况26901.78.415户口性质269132.39.802月平均收入269263.331.209月生活支出269153.49.661信用卡透支额度269264.12.822信用卡违约行为26901.77.422有效个案数（成列）269本研究中，性别变量取0代表男性，1代表女性，根据表2中数据可以知道，信用卡客户的性别比例相差不是很大，但是女性多于男性；年龄分为6个区间，均值为2.48，即在26-33岁区间中信用卡办理较多，可能是因为此类群体在购房或其他支付压力较大，无力全款支付而办理信用卡；学历分为6个区间，均值为2.49，即在高中（职高、中专）学历的人群办理信用卡最多，博士及以上人群办理最少。职业分为6个层级，从高到低依次是高中（职高、中专）、初中及以下、大专、大学本科、硕士、博士及以上。户口性质分为3个区间，办理信用卡人数从高到低依次为农村、县级城市、市级城市。月平均收入分为5个层级，办理信用卡人数最多的为收入是2000-3000的群体。月生活支出分为5个层级，办理信用卡人数最多的为支出是3001-5000的群体。信用卡透支额度分为5个区间，其中，透支额度最高的为5001-10000。可见，随着手机支付，信用卡的普及，入不敷出的人很多。3.3逻辑（Logistics）回归逻辑回归又称逻辑回归分析，是一种广义的线性回归分析模型，常用于某种事件发生的概率。逻辑回归模型适用于自变量为连续变量或者分类变量，因变量为分类变量或者某件事发生的概率，并且为数值型变量。以肥胖患者为例，选择两组人群，分别为肥胖组和非肥胖组。这两组人群的生活习惯和健康状况必然不同。因此因变量就为是否肥胖，值为“是”或“否”。自变量则有很多中，比如年龄、运动习惯、饮食习惯、内分泌调节异常等等。逻辑回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的[[][]费云利.计算机逻辑回归分析[D].炎黄职业技术学院通识教育中心,2020.3.3.1模型的确立逻辑回归简单来说就是：发生概率p除以没有发生的概率（1-p），再取它的对数。逻辑回归模型设定如下：根据以上模型确立式，结合选取的持卡人性别、年龄、学历、职业、婚姻状况、户口性质、月平均收入、月生活支出、信用卡违约透支额度这9个解释变量，构建如下模型：其中，为常数项3.3.2数据的分析本文使用IBMSPSSStatistics25.0进行二项Logistic进行处理和分析，要先对数据进行可识别处理后再导入系统。表SEQ表\*ARABIC3相关性检验系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性相关性共线性统计B标准错误Beta零阶偏部分容差VIF1(常量).710.2892.462.014年龄-.568.268-1.734-2.120.035-.323-.130-.112.9821.018职业.595.2651.8432.246.026-.315.138.118.3792.641婚姻状况.025.054.024.461.645.030.029.024.9941.006户口性质-.199.037-.377-5.417.000-.414-.318-.285.5731.747月平均收入-.063.021-.181-3.054.002-.148-.186-.161.7881.269月生活支出.176.045.2773.912.000.404.235.206.5561.800信用卡透支额度.009.031.018.295.768.082.018.016.7491.334a.因变量：信用卡违约行为1.共线性为了提高模型估值的准确性，需要先对以上选取的9个变量进行共线性检验，防止它们之间存在极大的相关关系。若模型中的自变量间存在严重的共线性，那么容差就要小于等于0.1或方差膨胀因子VIF（容差的倒数）大于等于10。从检验结果来看，本文选取的几个变量没有明显的共线性。2.二元logistic本文选自的变量中，不全是连续变量，比如年龄、职业、户口性质等都不能直接带入方程，所以我们有必要引入哑变量，又叫虚拟变量，即进行0-1赋值。成功导入数据后，选择“分类”按钮，就可以把年龄、职业、户口性质等几个因素作为虚拟变量，从而得出结果：表SEQ表\*ARABIC4模型系数的Omnibus检验卡方自由度显著性步骤1步骤124.6037.000块124.6037.000模型124.6037.000模型系数的omnibus综合检验：变量的纳入模型与不纳入模型是否有区别，显著性<0.05说明有区别。根据上表检验结果，显著性小于0.05，表示此次检验中，至少有一个变量的比值比（oddsratio）自然对数值是有意义的，所以模型是有意义的。表SEQ表\*ARABIC5模型摘要（似然比检验）步骤-2对数似然考克斯-斯奈尔R方内戈尔科R方1165.842a.371.561a.由于已达到最大迭代次数，因此估算在第20次迭代时终止。找不到最终解。考克斯-斯奈尔检验用来检验模型的拟合优度，当显著性大于0.05时，我们认为模型拟合程度较好。由上表可知，模型拟合程度很好。表SEQ表\*ARABIC6方程中的变量B标准误差瓦尔德自由度显著性Exp(B)EXP(B)的95%置信区间下限上限步骤1a性别.025.453.0031.5561.026.4222.492年龄-21.54928421.695.0001.476.000.000.学历22.44228421.695.0001.3780.794.000.户口性质-20.6292082.146.0001.692.000.000.信用卡透支额度-.015.402.0011.870.985.4482.165月生活支出2.044.61311.1021.0017.7232.32025.702月平均收入-1.767.44615.7251.000.171.071.409常量59.1826246.440.0001.9920.875a.在步骤1输入的变量：性别,年龄,学历,户口性质,信用卡透支额度,月生活支出,月平均收入。上表为本次探讨的所有变量，可以知道变量的显著性和置信区间等显著性p值小于0.05为显著。依据以上数据，进行以下探讨：（1）持卡人的性别对信用卡违约风险并无显著影响。通常来说，女性的收入比男性收入低，还款能力应该不及男性。但在如今的社会，经济迅速发展，各行各业发展完善，女性也能找到很好的工作，并且获得大致相同的收入，所以各方面条件都基本相同的情况下，男性和女性的还款能力相差无几。所以银行在发卡环节，对性别条件可以不做要求。（2）持卡人的年龄不是信用卡违约风险的显著因素。从检验结果来看，随着年龄的增长，办卡用户逐渐减少，但区间【5】【6】的客户违约率却居高不下，究其原因，当前互联网支付产业迅速发展，S省大量空巢老人无人陪伴，只能靠着手机消遣娱乐，但是有些老人不太懂手机，经常会瞎按到付费软件等，从而导致不必要的花费，又无力支付，所以银行在发卡时，一定要仔细询问这类人群。（3）持卡人的学历对信用卡违约风险并无显著影响。数据显示，【1】【2】学历的持卡客户最多。虽然当前是信息社会，但前几年S省部分偏僻地区，信息闭塞，教育资源缺乏，初高中学历的持卡人教育程度不高，法律意识不强，所以银行在发卡时应更倾向于学历高的客户。（4）户口性质不是影响信用卡违约的显著因素。根据检验结果，农村地区信息闭塞，信用卡履约意识不强，故银行对农村户口性质的客户要按照严格要求执行。（5）信用卡透支额度对信用卡的影响没有通过显著性检验。一般来说，信用额度越大，出现违约的风险越高。由于行业竞争压力大，银行为了争取更多的客户，经常会提醒客户是否要提高信用卡额度。但从检验结果来看，显著性大于0.05，且Exp（B）小于1，为保护因素。所以信用卡透支额度没有对信用卡违约造成多大影响。虽然结果如此，但持卡客户还是要掌握好卡债额度，记住按时还款，也是适当的自我保护措施。（6）月平均收入是影响信用卡违约的显著因素。一般来说，持卡人收入越高，还款能力越强，出现违约的风险越小。结果显示，【1】【2】区间的人群违约行为最多。原因可能如下：不少人拿着低收入却用着所谓的大牌，奢侈品包包等等，以求在朋友圈秀一把，满足自己的虚荣心。【5】区间的人群呈现的违约率高，可能是因为总体数据较少，数据出现的规律有待商榷。（7）月生活支出也是影响信用卡违约的显著因素。从结果来看，月生活支出在【4】区间的人群，违约人数较多，和月平均收入因素相类似，这类群体，拿着低收入却用着与收入不匹配的金额，从而导致违约率较高，因此银行在发放信用卡的时候，一定要按照既定程序，对收卡人的资质严格审查。3.4实证结论通过上述实证分析可以看出，信用卡客户的月平均收入状况及月生活支出是信用卡违约的显著因素，所以商业银行在审查客户资料时，要着重注意客户资料的真实性，严抓审核，避免不必要的风险。其次信用卡透支额度也是重点关注对象，而对于客户的性别年龄等可不做过多要求。4.防范信用卡违约风险建议及措施4.1从客户角度出发4.1.1加强对客户信息的真实性审查从实证结果来看，月收入较低的客户，尤其是月收入为2000以下及2000-3000元的持卡人，逾期率较高。这类客户收入低开销又高，有极大可能还不起信贷。所以商业银行应该在授信客户前,充分收集客户信用资料,了解客户资金状况,及时避免信用卡业务风险,避免为了获得利润承担不必要的风险。同时对本行发卡数据进行大数据分析,对不同客户进行区分,找出同质客户群体,制定多样化的授信机制,并实时更新,更好的满足客户的需求[[][]尚珍珍.信用卡违约风险的成因及风险管理研究[D].山东大学,2018.4.1.2加强客户对信用卡的理解程度多方宣传信用卡知识，还有很大一部分客户受教育程度较低，对信用卡各方面了解较少，不知道违约的后果，所以有些人违约之后还不以为然，所以商业银行应该尽量让客户了解信用卡的好处及坏处，减少后续不必要的麻烦，从而扰乱信用卡消费市场。比如上述所说，56岁以上老人会有违约记录，可能有一部分是因为不了解信用卡违约后果。所以建议商业银行可以在各网点设置显示屏，播放信用卡违约的典型案例以及相关法律知识，在潜移默化中，加强客户对信用卡违约的理解；商业银行可以建议客户开通短信服务，在还款期限即将到期时，及时提醒客户还款，避免因为粗心大意而忘记还款。商业还可以定期在网点外悬挂信用卡方面的标语横幅，让路过银行网点的客户也能了解到信用卡知识。通过这些措施，真正让客户理解信用卡，会用信用卡，用对信用卡，从而净化信用卡市场，保护商业银行的利益。4.1.3提高客户信用卡违约成本目前，我国信用卡的逾期费用统一按照央行的规定，收取最低还款额未还部分的5%，最低还款额一般为总还款额的10%，而且还要收取违约金。同时，违约客户会被列入黑名单，禁止乘坐飞机、高铁等交通工具，会在生活的各方面感到不便。若客户违约量还是很多，可以适量提高客户信用卡违约成本，从而强制客户还款。4.2从银行角度出发4.2.1从宏观市场出发，制定合理的战略商业银行关于信用卡的风险管理应该制定合理的战略,从宏观市场考虑,制定相应的