作为银行利润最丰厚的业务之一，信用卡业务受到国内商业银行的普遍重视。近年来国内信用卡行业竞争日趋激烈，但产品与服务同质化、对高价值客户的识别能力差、营销策略单调等问题普遍存在，不仅影响信用卡业务的盈利能力，也在某种程度上也增大了信用卡的信用风险。信用卡市场具有明显的规模效应，银行必须拥有相当大的发卡量与客户量才可能弥补庞大的发卡成本，通过信用卡产品实现盈利。要维持老客户、吸引和发展新客户，就必须提高产品与服务的质量。通过客户识别，将银行有限的资源优先满足优质客户，与具有较高价值的客户保持良好稳定的关系，并且以之为基础向客户提供更多的相关的服务，能拓宽盈利渠道；通过对信用卡客户的消费行为、信用状况的分析及监控，预防高成本、高风险和欺诈性客户，也就可以及早发现并消除潜在的信用风险或欺诈风险，改善发卡银行的风险管理机制。所以，不论从赢利性还是风险性考虑，潜在客户识别都是信用卡业务可持续发展的需要。　　 围绕商业银行信用卡重点客户的识别，本文的研究思路是：第一部分解决什么是潜在客户的问题，对潜在客户、重点客户的内涵与客户价值的相关理论做了系统的介绍；第二部分解决如何选择客户的问题，在总结国内外潜在客户的识别理论的研究成果、比较客户识别方法的优缺点及适用性之后，提出了本文的客户识别方法：基于客户消费价值分析和决策树的客户分类方案，并以实证研究来验证。采用LFM模型来对客户的消费行为进行分析，根据信用卡持卡人的消费行为来度量其客户价值并据结果为现有客户添加分类标签，然后根据个人属性来构建分类树，从而利用分类树提取潜在的重点客户，并结合朴素贝叶斯方法，来对比该方法的有效性。通过对该方案的实证分析，得出其具有信息易于获得、识别率高、简单可行的特点，对于银行决策者更有效地判断有价值客户具有参考作用。第三部分解决如何培育、监控重点客户的问题，作为理论与实证研究的延伸。