信用风险贯穿于信用卡的申请受理与审批、账户管理、反欺诈与催收和核销四个生命周期,每个阶段分别适用不同的评估方法。在信用卡申请阶段,通常根据信用评分模型对申请人信用好、坏的评级结果,决定该申请的批准与拒绝。本文通过多种信用评分建模方法的研究对比,认为Logistic回归法对样本数据限制少、预测效果稳定良好,尤其适用于信用级别这种分类问题。但是,这种方法建立的模型缺乏对自变量间相关关系的识别与处理,并会由此对模型的拟合优度和分类预测能力产生不利影响。因此,对于用Logistic回归法建立的信用评分模型,本文首次提出利用列联表分析法对模型所含自变量之间的相关关系和关联程度进行检验；而后在此基础上,依据交互作用的现实意义从存在关联的自变量间提取交互项。经实证,使用交互项代替原Logistic回归模型的部分单一自变量,不仅能够提高模型与样本数据的拟合程度,还有效增强了其对好、坏客户的分类预测准确能力。此外,建立含交互项的Logistic回归信用评分模型时,好、坏客户数量比例为1：1的样本数据是最佳选择；同时,模型的直接计算结果是对申请人违约概率的预测值,因而需要为信用级别的判断设定适当的分类标准值。采用本文对信用评分模型构建的改进方法,不仅能够发放更多的信用卡给好客户以增加业务收益,同时还能增强对坏客户的预警能力从而更有效地规避违约风险,有助于商业银行获得收益与安全的双赢。