当前我国商业银行信用卡风险管理制度不健全，信息系统建设落后，大数据、人工智能等科技手段在信用卡风险防控体系建设中的应用程度较低，不能够精准画出“客户画像”，致使商业银行信用卡信用风险高居不下。
　　本文基于我国经济发展大背景，以理论分析-实证分析-内部调研的思路，在结合我国经济发展实际的基础上，运用管理学、经济学等相关知识，以M银行信用卡为例，采用Logistic回归模型及定性与定量相结合的方法，分析M银行信用卡目前在贷前、贷后两个环节存在的信用风险问题，并针对性的提出改善M银行信用卡信用风险现状的防控措施，以提高M银行信用卡的信用风险应对水平，提升其金融竞争力，促进其业务发展。
　　M银行信用卡中心隶属于总行，随着业务规模的扩展，截至目前，辖内各类机构总数已达125家，建立了包含产品多元、业务拓展、风险防控、财务管控、客户服务等在内的科学管理体系，其风险管控链条上的贷前、贷后环节主要涉及全国各地的分中心、京蓉两地的客户服务部、授信评审部及资产监控部四个机构。
　　为深入挖掘分析M银行信用卡当前的信用风险问题，本文在贷前环节精心制定内容涵盖客户信贷数据、活动轨迹、还款能力、个人信息、社交关系指标的调查问卷，并通过互联网形式对M银行信用卡全国的客户进行调研以分析M银行信用卡在当前风控政策上的偏离度，以提高M银行信用卡中心在授信政策上的精准度和审慎度，以从源头上降低M银行信用卡中心客户在用卡环节产生信用风险的概率；贷后环节，本文采用内部调研的方式，深入细致的了解M银行信用卡中心的贷后信用风控流程、贷后资产监控制度、贷后资产监控流程、贷后资产监控人员配比等相关内部情况以有效诊断M银行信用卡在贷后环节的信用风险问题，并根据诊断结果，结合实际，有针对性的提出贷后信用风险管控措施，降低M银行信用卡中心的信用风险度，减少M银行信用卡中心的风险损失。
　　论文的创新点在于从M银行信用卡当前的信用风险防控现状出发，较深入的剖析了M银行信用卡的信用风险点，发现M银行信用卡在分中心进件环节、授信审批环节及风险系统运维方面存在客群定位不精准、风控技术落后、系统运维单一的问题，并就发现的问题有针对性的提出信用风险防控措施。