近来，HSBC已经全面部署KXEN自动化建模工具进行信用卡营销的全过程管理。

在信用卡的全过程管理之中，对于产品推广――成熟――维系的各个阶段，各种动态的监控预测模型进行决策支持至关重要。

信用卡的产品的研发阶段，建立市场细分模型，以更好的了解客户群体，进行产品的定制研发（如图1：客户金字塔）；对于申请信用卡客户，进行信用评分及风险评分。“KXEN的稳健回归模型很适合信用等级评分，客户的每个特征都量化为一个具体的打分，总和即是对客户的整体评价，这种信用评级模型与传统的Fair Issac模型是一致的。”――汇丰银行如是评价。在对新产品的市场营销中，汇丰银行摒弃了传统的大众营销模式，使用了KXEN模型支撑的数据库营销，半月营销活动的开展都离不开KXEN模型的支持。在与大众营销效果的对比验证中发现，一般来说，KXEN模型的数据库营销可以提高营销效果70%左右。而成本只是大众营销的1/5。

在产品的成熟阶段，保证收益、规避风险是金融行业所面临的最大问题，在数据仓库部署的模型当中，KXEN共建有6类模型：行为风险评分模型，行为收益评分模型，利润提升营销模型，沉睡激活营销评分模型，交易欺诈检测模型，每种模型都需按月度更新，以更好的识别客户的特征，保持模型的准确度。

目前银行卡业务所面临的竞争更趋激烈，客户的消卡率越来越高，如何提高客户的忠诚度，是每个银行所面临的问题，对于这个问题，汇丰采用行为流失评分模型和客户赢回营销模型进行客户洞察。

在汇丰所部署的“模型工厂”中，共有500多个按月度更新的KXEN模型。“传统的数据挖掘工具是无法高效地管理如此多的模型的，从传统的建模工具转到KXEN之上，我们节省了数百万的成本”――汇丰银行风险部工程师Denny如是说。