中国的信用卡业务已经取得了长足的进步,但是相对于美国、日本等发达国家,我们仅处于起步的阶段。如果银行应对风险的能力跟不上信用卡的发展脚步,那么信用卡的不良贷款将会成为令银行棘手的另一大问题。特别是在进行信用卡交易时,往往因个别坏账、呆账及持卡人恶意透支等信用问题对银行造成损失。我国现在对于信用卡的信用风险无论是在法律上,还是在制度上都是不完善的。本文基于模糊神经网络的信用卡客户流失风险评估系统的研究提出一种思路和方案。研究从银行信用卡客户流失风险评估出发,阐述基于模糊神经网络评估方法与传统的其他银行信用卡客户流失风险评估方法之间的区别,分析了运用模糊神经网络进行评估的优势与面临的挑战,并研究了可行性和适用范围。随后从系统设计的角度,完整地介绍了基于模糊神经网络的银行信用卡客户流失风险评估系统的研发过程。完成了对系统的需求分析后,提出了系统基本的功能模块,在技术应用上给出了一种C/S与B/S相互结合的多层体系架构,并分析了这种架构的优势和部署方案。最后给出了一个银行信用卡客户流失风险评估系统的开发实例。基于模糊神经网络实现银行信用卡客户流失风险评估系统的技术研究十分少见,本文不仅为系统开发提供了理论基础和实现指南,更提出了系统实现中几个关键技术的解决方案。尤其是样本筛选器和利用COBOL,Java和XML实现隶属函数库的思想是在实际开发过程中总结归纳得来的创新成果,类似的技术和方案同样可以运用在其他模糊神经网络的系统实现中。