信用卡，是一种非现金交易付款的方式，也是银行向客户提供的信贷服务。信用卡由银行或信用卡公司依照对用户进行信用度进行评估后发给持卡人，持卡人刷卡消费时无须使用现金，待账单日时再进行还款，同时当个人资金出现短期问题时，可在支付一定费用的基础上向银行提出延期或分期还款。是一种对于持卡人极为方便的金融工具。
　　随着时代的不断发展，信用卡在中国的覆盖度与成熟度均已达到了很高的程度。并且伴随着全球经济增长趋势的放缓，当前银行想要获取信用卡的新客户，很难再通过之前粗放简单的方式，砸钱已经失去了效果，单客户的获客成本不断提升。因此如何经营好现有的客户，避免客户流失率的上升是更有效的信用卡运营手段。
　　为了更好的分析出有哪些因素导致银行客户流失较高,本文首先将建立生存时间模型，并且运用风险比例Cox模型对实证数据进行分析。本文实证数据，是应用商业银行A银行的账户，共计62213位客户使用信用卡的各种数据，包括常规的刷卡交易数据等共计18个变量。数据观测的时间窗口为2018年1月至2018年12月。在建立模型时，首先随机选取其中的1万客户作为验证数据集，对剩余52213位客户建立生存分析模型。客户主动销户行为将被视为模型观测事件，被动销户将作为竞争风险分析中的竞争结果进行竞争风险的分析，未销户客户作为删失数据。而客户在观测窗口中未销户的时间即为生存时间。通过Cox模型预估出每一位客户流失的可能性高低，以及每一个模型中的变量对于客户发生主动销户的危险率。
　　在模型变量的选取方法上，首先，运用最佳子集方法选择相关性最高的变量；同时，进行比例风险假设(PH假设)的检验，分别使用1、鞅残差图示法；2、Schoenfeld残差的趋势检验法；3、鞅残差的趋势检验法。
　　考虑到客户与银行失去关系的可能性不仅仅只有主动销户，还存在被动销户，即因自身资金状况存在风险原因，而由银行主动解除与客户的存续关系，即客户被动销户。这两类结果是否互相存在竞争风险？竞争结果是否影响模型准确性?为了准确进行竞争风险分析，本文建立主动销户，被动销户与右删失样本比例为1:1:1的欠抽样数据集。在抽样数据集中分别进行普通Cox回归与包含竞争风险的Cox回归。通过对比相关变量的系数，最终发现被动销户与主动销户之间存在竞争关系，并且在欠抽样数据集中竞争风险对模型最终效果存在影响，降低模型预测能力。通过计算模型的KS值、AUC值验证模型的预测性和区分度，然后对1万验证数据验证模型有效性。
　　在确定了生存分析模型的预测性、区分度、稳定性符合要求后后，通过实际进入模型变量的相关属性，危险系数，结合信用卡业务的特性及一定的专家经验，本文针对性的制定了相对应的日常信用卡客户经营策略，分别涉及获客源头端、日常信用卡活动端、信用卡客户日常运营管理端等。通过本文提供的经营策略，可以帮助银行在信用卡客户全生命周期进行有效的管理运营，进一步降低客户主动流失的可能性，提升客户忠诚度，从而变相提升银行有效客户数量，进而提升银行整体的收入。