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可通过央行征信信息获取客户在其他金融机构持有的信用卡情况：
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•持有他行卡的数目；
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•他行卡活跃程度；
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•他行卡额度。
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行为流失模型主要用于客户挽留，但在设计客户挽留策略时通常会结合行为风险模型和行为收益模型，根据风险-收益的不同，采取不同的挽留措施。
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五、市场响应模型
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随着数据挖掘技术的发展和营销理念的转变，粗放式营销策略不再满足服务客户的要求，金融机构追求对客户的精益化营销，提高营销效率，提高客户的满意度。例如亚马逊公司的推荐系统，不仅给客户带来便利，同时还增加了收入，增强了客户的黏性。市场响应模型多用于衡量客户对市场活动的响应可能性。市场响应模型通常也和风险模型结合使用，筛选风险较优、响应较好的客户群作为营销的目标客户群。
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市场响应模型预测变量依赖于需要营销的业务，存量客户业务的营销包括存量客户再贷营销、信用卡分期营销、信用卡取现营销等。不同的营销目标，考虑预测变量的方向不太一样，以存量客户再贷营销为例，主要考量客户对新信贷的需求，市场响应模型预测变量包括以下几方面。
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•最近是否有申请贷款的查询记录；
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•信用卡的额度占用情况；
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•信用卡循环使用情况；
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•收入、负债情况。
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此外，第三方数据对市场响应模型的预测非常有帮助。例如，客户最近是否有买车、买房、买奢侈品等大额单笔交易的记录，这些对于客户是否需要新信贷的判断很有帮助。另外，客户的浏览行为信息也可以反映出客户的购物需求，对于判断客户是否需要新信贷也有很大帮助。
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大数据对存量计量模型体系的影响
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存量管理阶段，客户的行为信息最为丰富，而大数据正为存量管理带来了更广泛的信息输入。大数据的应用对存量计量模型体系的影响最为深刻。
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第一，大数据进一步提高了信息的完备性。信息的完备性对提高模型的精准度有很大帮助。例如，金融机构信用卡交易流水和互联网交易流水的趋势对比，对于行为流失模型有很好的预测作用；客户在电商网站购物是否有分期习惯，对于市场响应模型有很强的预测作用；客户线下交易特征和线上浏览特征，对于行为风险模型的预测有辅助作用。循环授信产品之外，其他个人信贷产品缺乏可以观察的交易行为，较难开发行为类评分模型，而引入第三方数据，丰富客户行为观测信息，可以弥补金融机构内部数据的不足。
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