首先自己适合自己的模式，然后分析市场！了解信用卡的知识，最好找到能一起开发的辅助品，把利益最大化！
一、我办了一个建行etc信用卡,不按设备的话,可以刷卡干别的用吗
建行etc信用卡可以购物刷卡。 这款建设银行etc龙卡信用卡不仅具备ic信用卡金融功能，还能够提供高速公路的etc（不停车缴费）服务，并通过整合行业记账卡或行业储值卡，配合各地区交通部门不同的业务模式，保证公路收费管理机构及时收到账款，截至8月底，已经在全国16个省市发行。 持卡人出行时，可以直接把etc龙卡信用卡插入安装好的卡槽（obu）中，到达收费站时以低于20km/小时的速度通过即可，所扣款项会直接进入持卡人的信用卡账单中，便于到期统一还款，部分省内高速通行费还可打9.5折。 持卡人使用该卡日常消费时，除能够享受信用卡的免息期以外，还可享用建设银行“优惠洗车、积分换油”等特色权益，以及订购机票、酒店、分期付款、特惠商户、促销活动等服务。毫不夸张地说，一张看似普通的etc龙卡信用卡，满足了持卡人衣食住行的全方面需求。 建行etc龙卡信用卡采用“二合一”的模式，持卡人无需额外管理一张卡片，省去了不少麻烦。但如果到达目的地后没有及时将卡片拔下，可能会增加卡片被盗的风险。
二、银行怎样通过业务分流发掘客户价值？
银行通过获取客户的产品偏好、渠道偏好、风险偏好、理财偏好等全视图信息，创建面向业务应用、支持与业务指标匹配的量化模型，快速产生和发现营销线索，为客户提供差异化的产品和服务策略。
通过系统建模，快速生成合理的销售引擎，进而发挥销售引擎引导营销及销售的关键作用。从营销策划、营销计划的制定、目标客户的选择、营销线索的推送和跟踪、销售管理到营销的分析评估，全面实现以销售引擎为核心的全闭环营销及销售全流程管理。
1、客户数据分主题
在银行客户数据模型中将客户数据分为客户属性、客户行为、客户价值、客户需求及客户态度五个主题，具体如下：
1.1客户属性主题数据包括年龄、性别、学历、收入、婚姻状况、所属行业、职业、地域、信用额度、生命阶段;
1.2客户行为主题数据包括购买\签约\首次使用时间、持有产品、购买渠道、购买频率、产品交叉、客户活跃度;
1.3客户价值主题数据包括资产\负债\贡献。根据客户的九项资产与个贷贷款金额作为客户资产\负债分层依据，判断客户层级;
1.4客户需求主题数据包括产品偏好、渠道偏好;
1.5客户产品偏好是指客户在储蓄、理财、个贷、信用卡等产品上的偏好性;
1.6客户渠道偏好是指客户对销售渠道偏好程度，其中销售渠道包括网银渠道、手机银行、电话银行、电子支付、柜面;
1.7客户忠诚度主题数据是针对理财和个贷产品，通过数据挖掘计算出客户针对理财和个贷产品的流失可能性，据此考量客户在这两种产品上的忠诚度，然后再对客户进行忠诚度分析。
2、客户数据行为分析
数据只有通过使用才能发挥其价值，一旦需要解决的业务问题被确定，就需要选择合适的解决这些问题的方法和工具，对于业务知识的获取，存在下列几种方法：
1)报表和应用
2)灵活查询分析
3)数据挖掘
报表是银行获取信息所必需的途径，基本上银行的报表都会关注机构层面、产品层面的信息，提供已经发生的事实，但是报表无法用于解答随时出现的各类业务问题。一旦管理者对报表中的某项内容提出问题，就需要对明细数据进行深层次的分析。
灵活查询分析通常用于解答即时出现的、不能预先定义的各类业务问题，是最易于实现、最灵活的一种方式。用灵活查询分析解答的问题可能来源于：
1)通过固定报表发现的特殊现象（如：对异动的分析）；
2)为了达成的既定业务目标所需的信息支持（如：营销分析、营销活动后评估）；
3)对数据综合程度依赖较高、其他实现方式无法在指定时间完成的需求（如：上级管理部门或外部监管单位临时性的数据要求）；
4)对自身业务的探索和研究（如：市场分析、专题研究报告）；
5)对内部和外部其他突发现象的快速回应所需的数据支持；
简单的统计分析能够对业务现象提供逻辑性的解释，但是无法发现数据中蕴藏的规律，数据挖掘运用一系列数学的方法，从大量数据中发现具有潜在价值的信息和知识。
2.1、客户细分模型
针对不同的业务目标，通常可以对客户按照自然属性（年龄、职业、区域、职称、文化程度等）和行为属性（交易行为、消费行为、呼叫行为等）进行群体划分，以便营销与决策人员据此针对不同的客户群采用不同的市场策略。客户细分的主要目标在于发现不同客户群体所投射的不同需求，并找出各个客户群体所具有的典型特征，用以指导营销和销售的开展。
利用数据挖掘中的聚类等技术不但将客户的自然属性、行为属性作为客户细分的依据，还可以将客户的资信状况、经济能力等衍生属性纳入到分析中，将客户进行多中细分，以便针对不同的客户群采取不同的服务，并能够锁定那些最有价值的客户对其实现个性化服务。
2.2、营销预测模型（即响应模型）
营销预测模型可以分为两种，新客户的获取以及现有客户价值提升。新客户的获取是对那些未成为银行客户的群体，通过数据挖掘手段发现潜在的客户群，然后通过营销手段使其成为银行真正客户的过程。但是银行内部缺乏潜在的客户资料，需要依赖外部数据源，因此整个数据挖掘过程存在较大的风险。
此外，银行内部存在大量的低价值客户，这类用户往往只是单纯的存款用户、或者只购买了很少的中间业务或理财产品，银行需要提升这类客户的业务价值。通过数据挖掘技术，分析客户的交易行为、客户的个人属性以及客户的扩展属性等变量，预测客户购买某项金融产品的可能性，然后通过一定的营销手段向客户推荐，从而有效提高客户忠诚度，提升客户价值，增加银行利润。
三、什么是信用卡api接口？
信用卡api接口就是指银行卡ocr图像识别、验证、查询类的接口，图片识别类接口主要是用作图片识别银行卡图片上的文字要素，验证类接口基本用作涉及到银行卡信息验证的业务场景，验证用户提供的银行卡号、名字、身份证号码、手机号码等基本信息是不是一致，查询类接口则是用作研究用户银行卡的消費特点，进而制定客户的消费需求模型。
