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三、行为收益模型
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对于信用卡等产品而言，金融机构的收益通常来自于少部分客户，基本遵循二八定律。因此准确识别高收益客户对信用卡公司来说是非常重要的。行为收益模型是通过客户的历史行为来预测客户未来收益的高低。
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金融机构总是希望用有限的资源创造最多的利润。所谓高收益客户指高收益率的客户，金融机构通常用资产收益率来衡量。当然，不同的金融机构会采用不同的方式定义收益率，不同方式下的目标变量定义通常会影响模型的应用策略，在确定目标变量定义时需要考虑模型未来的应用方向。
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客户收益的高低由客户自身属性和行为属性决定，通常从以下几方面考虑。
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•客户属性：性别、年龄、学历；
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•消费行为；
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•取现行为；
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•分期行为；
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•逾期情况；
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•额度使用情况。
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行为收益模型在存量客户管理中应用也非常广泛，金融机构管理客户无外乎从风险和收益两方面进行考虑。在存量客户管理中，风险由行为风险模型来衡量，而收益则由行为收益模型来评价。金融机构的资源通常会向低风险、高收益的客群倾斜，并清退或压缩高风险、低收益客户的比例，以保证资产结构的合理性。
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例如，在信用卡的额度调升策略中，客户准入门槛常常由行为风险模型来控制，但是在设计调额策略时，不仅会考虑客户风险还会考虑客户收益。可依据风险收益矩阵，结合客户的额度占用情况来确定客户的额度调升幅度，从而提高金融机构的收益率，并优化资产结构。
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四、行为流失模型
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金融机构之间的竞争日益激烈，客户对金融机构的要求也越来越高。金融机构的服务、产品、管理的不佳都可能使客户离开一家金融机构，而投向其他金融机构。由于每个新客户的引入需要大量的成本，并且在目前的情况下，成本越来越高，故金融机构都很重视对流失客户的管理。在客户有流失倾向时，可通过回访等方式了解客户情况，找到客户流失的原因，采取针对性的措施挽留客户，并根据客户反馈的结果改善金融机构经营中出现的问题。
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客户流失前的交易行为异常对于客户流失预测比较准确，故行为流失模型的预测变量通常和客户的行为稳定性相关。例如：
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•近N个月的交易金额、交易笔数；
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•额度；
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