信用卡业务作为银行非常重要的零售业务,随着规模的不断扩大,所带来的风险也日益突出,给银行经营发展带来了严重的负面影响。随着大数据时代的到来,作为数据密集型的银行业在信用卡风险管理的形式与技术上将有所突破和提高。论文以A银行信用卡风险管理为研究对象,使用文献研究与实地调研等研究方法,结合国内外学者的相关研究成果,对大数据、信用卡风险进行概述,将信息不对称理论及全面风险管理理论作为本文的理论基础。论文首先对A银行信用卡审核情况、发卡质量、资产质量、不良贷款率、不良客户群等相关业务情况进行介绍。其次,分析A银行信用卡风险管理现状,介绍其组织架构与基本流程,并对风险管理进行效果评价。通过分析考核情况可知,目前A银行信用卡风险管理的效果不佳。最后,剖析其效果不佳的原因,主要是信用卡风险管理流程中存在缺陷造成的,包括营销“重数量、轻质量”、审批授信把关不严、贷后管理力度薄弱以及催收滞后且缺乏灵活性。论文设计了基于大数据优化A银行信用卡风险管理的方案。首先,明确优化方案的基本思路与目标,并对优化方案的可行性进行分析。其次,针对A银行信用卡风险管理效果不佳的原因,提出了基于大数据优化的具体措施:第一,利用数据分析寻找优质客户;第二,基于大数据提高审批授信精准度;第三,依托数据更新实现贷后实时跟踪;第四,借助评分模型优化催收管理;第五,建立损失数据库加强操作风险管控。最后,为保障该方案能得到更好的实施效果,可从完善组织架构、构建行内大数据平台、优化绩效考核机制、建立对外共享机制、健全大数据人才培养机制、保障大数据信息安全等方面入手。论文提出的基于大数据的优化举措,对A银行科学评估、及时识别、有效治理信用卡业务风险具有一定的应用价值。