随着居民收入水平的提高,居民的消费习惯也有所转变,超前消费理念日益深入人心,驱动了商业银行信用卡业务的迅速发展。商业银行信用卡业务是无担保信贷业务,然而经济生活中存在着种种不确定性因素,导致信用卡违约问题日益严重。尤其是近几年,信用卡违约率持续上升。另外,经过多年的累计,我国商业银行信用卡业务系统中拥有大量客户的历史数据,形成了数据爆炸但利用效率低下的局面。其次,很多外资银行在信用卡信用风险管理的不断实践中,已经探索出高效适用的信用卡信用风险评估系统,并成熟应用于发卡机构。而我国信用卡发卡机构尤其是各大商业银行由于发展信用卡历史不长,在信用卡信用风险评估方面的经验仍然十分有限。与那些信用卡发展历史较长国家信用卡业务的高收益相比,国内商业银行信用卡业务发展还不够。实践经验表明,信用卡的高利润是建立在较好控制信用卡信用风险的基础上。因此,在竞争激烈的信用卡市场,国内商业银行必须充分利用信用卡业务积累的大量数据,结合信用卡信用风险管理理论,运用合适的信用卡信用风险评估方法,才能实现高效的信用卡信用风险管理。本文从信用卡的基础理论出发,首先介绍了商业银行信用卡业务的组成机构及发展模式,接着介绍了信用卡业务的三大主要风险及其现状,并指出信用卡的信用风险问题亟需解决。并从持卡人、发卡机构及其他外部方面剖析了信用卡信用风险形成的原因。其次,重点介绍了几种常用的商业银行信用卡信用风险评估方法,在分析和比较了不同的方法之后,结合实际数据情况,重点选择了随机森林作为本文的实证分析模型,利用互联网数据信用卡客户基本资料,主要选取了年龄,婚姻,学历,职业,账户资金余额,与客户接触次数等14个因素,运用随机森林算法建立信用卡违约的预测模型,并进一步与逻辑回归以及决策树进行比较分析。实证分析的结果表明,balance(账户资金余额)、age(年龄)、day(本月与客户联系次数)、job(职业)、loan(是否有账务)、housing(是否有房产)对客户信用的优劣评判有显著性影响。决策树可以给决策者提供直观明了的决策支撑,逻辑回归可以直接预测持卡人的违约概率,但是在模型的拟合优度以及泛化误差上,随机森林明显优于其他模型。这为模型的固化以及应用于实践中提供了良好的理论支撑。最后结合实证分析,以及信用卡信用风险的相关理论知识,为商业银行选择合适信用卡信用风险评估方法、加强银行内部信息建设、建立健全外围征信系统从而加强信用卡信用风险防范提供了理论基础与技术支撑。