本应用综合采用机器学习、大数据等关键技术，在获得客户授权前提下，融合行内信用卡相关数据，动态识别信用卡客户中潜在境外消费客群及消贷频繁客群，构建了智能化客户画像与风险识别系统，从而实现信用卡相关优惠权益差异化精准推送，将营销前置，优化客户生命周期管理，提升服务体验与精准营销能力。本应用由中国建设银行股份有限公司提供技术支持，中国建设银行上海市分行提供金融应用场景，此外无其他合作方参与。

创新性说明

1.在技术应用方面，实现FRM-R动态评分体系创新，在传统RFM模型基础上，新增风险（Risk）与还款（Repayment）维度，通过LSTM捕捉资金链波动特征，实现信用评分的更新，解决静态评分卡对客户行为变化响应滞后的问题，实现了从“粗放标签识别”向“客户动态画像刻画”、从“统一策略处理”向“差异化客群识别”、从“经验调额”向“数据驱动额度建议”的提升。

2.在客户体验方面，采用多任务学习与分群建模技术，在统一特征框架下同时刻画不同客群在支用行为和违约风险上的异质性，相较单一全量模型提升了模型对复杂客户结构的识别能力。

3.在服务效率方面，利用大数据处理技术，构建了“风险识别-需求评估-额度建议”一体化分析框架，提升模型应用过程中的透明度、稳定性与可管控性。