随着社保卡业务的积累和政策的扩大，迫切需要整合各类社保卡应用的数据资源，深化数据分析和应用，提高公共服务的决策和分析能力，提升办理管理的准确性和高效便捷的服务。本文重点研究LSTM、RFM算法和盒形图方法在社会保障卡持卡人互联网行为数据中的建模、训练和执行效果，以实现对互联网通道接入的预测、行为偏好分析以及风险控制和预警。通过数据分析，可以进一步掌握社保卡持有者在互联网渠道中的行为偏好、流量预测和及时定位异常接入，为向不同用户群体输出个性化服务、提高公共服务支持能力和开展服务创新提供数据依据。