针对第三方支付平台、P2P、互联网理财等公司的迅猛发展,国内各家银行特别是商业银行面临存贷款客户流失的问题。继互联网金融之后,Fintech(金融科技,即financial technology)在我们身边迅速地崛起,该金融科技元素的突起,给金融业带来巨大震荡。在这样一个现实背景下,本文从零售贷款客户细分的视角来探讨零售贷款业务的分类管理,得出零售贷款客户的三维度特征与贷款业务之间的关系,这对于深入理解客户贷款行为和贷款风险及其市场需求,对银行服务和选择市场客户具有重要的实践指导价值。为研究如何有效的对零售贷款客户进行分类管理,本文运用描述性分析、Pearson相关性分析、配对分析、聚类分析等多种统计分析方法,围绕主题内容,通过GD银行零售贷款客户进行原始数据的收集整理,选取借款人的年龄、性别、学历、婚姻、收入、资产状况、贷款金额、利率、还款情况、逾期率等10个背景特征,提出相关假设,并对模型进行构建。最后,本文通过理论探讨和实证分析,得到以下结论:还款是否正常与年龄负相关关系;还款是否正常与逾期次数负相关关系;还款是否正常与学历之间正相关关系,且较显著;逾期次数与年龄正相关关系,但不特别显著;逾期次数与学历负相关关系,且较显著。本文从零售贷款客户细分的视角来研究零售贷款的客户特征与风险评价,为GD银行零售贷款业务进行客户群体的分析和准确评价,并按照风险等级的大小了解客户的基本属性,进行相应的客户关系管理,尝试为银行零售贷款业务客户群体特征提供科学的依据和正确的方向。提供现实的参考与指导意义,有一定的启示意义。