改革开放至今已经过去了36年,中国经济几乎每年保持2位数增长率,这也使中国成为世界经济增长速度最快的国家之一。伴随着中国经济的持续增长,近几年国内信用卡行业也如雨后春笋般发展壮大,给商业银行带来了相当可观的利润,使得国内诸多商业银行忽视潜在信用风险盲目扩大发卡规模,但金融行业具有高风险高收益的特性,尤其最近几年信用卡违约率持续上升,作为商业银行更需要不断加强信用风险管控。本文首先明确了信用卡含义与特征,追溯了信用卡起源与信用卡发行机构主要运作模式,其次归纳了信用卡风险类型,明确了信用卡发行机构首要面临的风险是信用风险,并通过比较传统风险防范与新兴评分模型在信用风险防范中的不同,得出评分模型具有客观准确的特性；对比诸多模型后发现Logistic模型具有假设条件少、较稳定的特点,更适合运用于信用评分,文章还剖析了信用卡风险管理方法,信用风险管理理论,同时以国内某一商业银行为例,介绍了X银行信用卡业务与信用风险管理现状,在此基础上总结了此银行在信用风险管理中遇到的几点问题,通过建立Logistic回归模型,结合X银行历史发卡客户相关数据,做了进一步实证研究。通过实证检验发现申请人违约概率与申请人年龄、学历、性别、信用卡与贷款使用情况等8个变量有密切关系。最后结合实证检验结论与X银行信用风险管理中相关问题,期望X银行在现有信用风险管理的基础上引入评分模型体系,持续流程优化,加强内控管理体系,强化卡中心软、硬件设施建设等4点建议,以此更好的防范信用风险,提升盈利水平。