文章总结： 建设银行上海分行申请基于人工智能的信用卡境外消费营销服务创新应用，采用机器学习、大数据技术，通过FRMD与FRM-R体系、三层Stacking架构及多任务学习，构建客户画像与风险识别系统，实现差异化精准推送和额度优化，提升营销响应率与客户体验，并确保决策安全可解释。 综合评分： 80 文章分类： AI安全,数据安全,应用安全,解决方案

建行上海分行申请AI创新应用，有望提升信用卡营销响应率等

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智探AI应用

2026年7月29日 11:38 广东

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近期，中国人民银行上海总部对外公示上海市金融科技创新监管工具第9批创新应用（为“数字金融”主题），包括6项创新应用，其中之一为建设银行上海市分行申请的“基于人工智能的信用卡境外消费营销服务”。

据悉，该创新应用主要采用机器学习、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。

其中，采用机器学习技术，通过FRMD与FRM-R体系深度整合消费多样性与风险演化趋势 ，并利用三层Stacking异构集成架构与双目标协同预测体系增强对复杂行为信号的捕捉。最终结合受约束的多目标优化与贪心分配算法输出最优额度方案，并辅以SHAP分析与业务安全阀机制，确保了决策全链路的安全性、可解释性与系统透明度。

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。

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。

上述创新应用的创新性主要在于：

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。

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。

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。

点击“阅读原文”，可下载“基于人工智能的信用卡境外消费营销服务”文档。

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