数据挖掘技术在信用卡风险管理系统中的应用,是随着我国商业银行信用卡业务量日益增大,对客户信用风险控制低效的前提下所运营而生的,这项全新的应用具有很重要的意义。本文针对数据挖掘的关键技术改进、数据挖掘系统的部分功能模块、信用卡风险管理系统的集成应用以及在信用卡风险管理系统中的功能测试和验证来阐述数据挖掘技术在信用卡风险管理系统中的应用。同时对此数据挖掘技术在这个行业中的发展和前景作了展望。近几年来,国内信用卡业快速发展,信用卡市场竞争也不断加剧。为了提高市场占有率、充分了解客户的购买行为和确定正确的信用风险策略,建立信用卡中心风险评估系统十分重要。银行风险审核系统建立在数据仓库、联机分析处理和数据挖掘等技术之上,应用于信用卡客户审核系统并形成了一组信息应用技术,其实质是管理活动的智能化。其中,数据仓库是基础,它提供决策分类所需要的各种信息;管理决策者使用联机分析工具对信用卡申请客户的数据仓库进行智能分析;而数据挖掘可以从数据仓库的海量信息中归纳出知识。论文在数据挖掘技术方面选择了时下比较流行的决策树算法中的SLIQ算法,并对现有的SLIQ算法进行了相对的技术改进,在原有的SLIQ算法中加入了属性优先级判定等技术和观念,使之能够更好地适合于实际的业务流程和操作的真实情况,在日常的客户审核流程中做到更符合实际工作和业务情况,使得信用评分和客户分类能够更加准确和高效,在不损失SLIQ算法效率和准确性的前提下,让算法和数据挖掘技术做到最优化。在系统集成方面,论文详述了主要的功能模块,并对各功能模块的功能进行了简单的介绍,同时说明了系统集成的体系架构和主要技术,并以系统架构图的形式进行了直观的说明。同时对平安银行的系统之间的关联和系统的用户界面以及业务流程逻辑做出了详细的说明和解释。在验证主要关键技术的功能和可行性后,对论文所涉及的部分功能进行了系统实现,论文记录了客户自动批核功能、自动拒绝功能、客户人行比对以及客户信用评分等功能的测试结果,认真验证测试结果的准确性,同时对系统的功能进行了详细的验证,在验证系统的功能之后,也对当前系统存在的问题和缺陷以及日后改进的方向做了简单的阐述。