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随着世界经济和科技的飞速发展，信用卡的使用越来越广泛，在欧美等发达国家，已经取代现金，成为最重要的支付手段。而在我国，经过近年来的推广，信用卡已普遍被大中型城市地区的居民所接受。然而，随着信用卡发卡量的“井喷式”增长，信用卡风险也渐渐浮出水面，信用卡风险所带来的损失也呈迅速上升趋势，其中尤以持卡人消费后没有及时还款的违约风险为重。基于以上的现象本文提出，信用卡持卡人的个人信息及其被授予的信用卡等级和额度与持卡人进行消费后的违约概率是存在相关性的，可以从银行的角度出发，采用评分方法将客户分为不同的信用等级，来甄别那些违约倾向较高的客户，从而为银行的信用卡申请审批提供依据。
本文采集了中国银行上海市分行银行卡部现有的信用卡用户基本信息及消费状况进行数据分析，提取其中婚姻状况、性别、年收入、职称、单位经济性质、教育程度、年龄及其信用卡的级别、额度等9个变量，进行了Logistic回归模型分析，最终勾勒出一个较容易违约的持卡人信息模型。