金融行业数据挖掘应用
数据挖掘在金融领域的应用
数据挖掘在金融领域的应用随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了人们获取和分析数据的一种重要工具。
在金融领域，数据的价值更是不言而喻。
因此，数据挖掘在金融领域的应用也越来越受到关注。
本文将重点探讨数据挖掘在金融领域的应用，以及其所带来的好处。
一、1. 风险管理金融行业必须面对跨国、全球化、复杂、多变的市场环境，而这种环境下银行经常面临着各种各样的风险。
银行要保证其健康发展，优化风险管理系统是一个必然要做的事。
数据挖掘技术可以分析出深层关联规律和非线性关系，构建出更加科学准确的风险模型，及时进行数据监测和预警，从而有效降低银行风险。
2. 信用卡管理信用卡业务是银行业务中的一个重要分支，尤其是在当今经济下，信用卡市场更是呈现出了一种蓬勃发展的态势。
对于银行来说，对信用卡的管理情况直接关系到其盈利与否。
数据挖掘可以发现信用卡用户的消费习惯、收入、信用评估等都是成为决策的关键指标，可以依据这些指标建立决策树模型，快速的识别出欺诈者和贷款风险。
这样既能保证客户的安全和利益，又能让银行充分发挥自身业务优势。
3. 营销推广日常营销是银行商业化传播工作的一大重要环节。
如何根据客户的需求和行为，及时的推广其优惠活动或是新产品，能在很大程度上促进银行业务的发展。
对于这点，银行可以通过数据挖掘技术来寻找与客户利益最相关的推广点，例如，通过客户的消费习惯、浏览需求，将点推广到相关的客户端，让银行的营销活动做到针对性更强，效果更加明显。
4. 精准营销银行想要真正实现结果的增长，当然还需要精准的营销策略。
只有了解客户需求，才能帮助银行提高客户保留率，提升销售业绩。
数据挖掘技术可以收集客户进行分析和挖掘，找出其感兴趣的产品，推荐个性化的产品，帮助银行提高转化率，降低成本。
二、数据挖掘带来的好处1. 实现数字化转型银行在数字化转型道路上面临着很多的挑战，如何缓解这些压力，转化成数字化的商业优势，就需要数据挖掘这类技术的支持。
通过数据挖掘，银行能够实现更加精确的在线客户体验，更加迅速的业务判断，进而有效地降低客户的费用。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用一、引言随着金融行业的发展，数据挖掘作为一种重要的技术手段，被越来越多地应用于金融领域。
数据挖掘可以帮助金融机构更好地了解客户需求、预测市场走势、降低风险等方面发挥重要作用。
本文将详细介绍数据挖掘在金融行业的应用。
二、客户需求分析1.数据来源金融机构可以通过各种渠道获取客户信息，如银行卡交易记录、信用卡账单、贷款申请等。
2.分析方法基于这些数据，金融机构可以采用聚类分析、关联规则挖掘等方法，对客户需求进行分析。
例如，通过聚类分析可以将客户划分为不同的群体，并针对不同群体提供不同的产品和服务；通过关联规则挖掘可以发现某些产品或服务之间存在关联性，从而推出更多的销售机会。
3.案例应用以信用卡业务为例，银行可以通过对客户信用卡账单进行数据挖掘，了解客户消费偏好和消费能力，并据此制定相应的营销策略。
例如，对于高消费能力的客户，可以提供更高额度的信用卡和更多的优惠活动；对于喜欢旅游消费的客户，可以推出与旅游相关的信用卡福利。
三、市场预测1.数据来源金融机构可以通过各种渠道获取市场信息，如股票行情、外汇汇率、经济指标等。
2.分析方法基于这些数据，金融机构可以采用时间序列分析、回归分析等方法，对市场走势进行预测。
例如，通过时间序列分析可以预测未来一段时间内股票价格的涨跌趋势；通过回归分析可以找到不同因素之间的关系，并据此预测未来汇率变化。
3.案例应用以股票投资为例，基金公司可以通过数据挖掘对股票市场进行预测，并据此调整投资组合。
例如，在预期某个行业将会出现增长时，基金公司可以增加该行业相关股票在投资组合中的比重。
四、风险管理1.数据来源金融机构可以通过各种渠道获取风险信息，如贷款违约记录、信用评级报告、交易异常记录等。
2.分析方法基于这些数据，金融机构可以采用分类分析、聚类分析等方法，对风险进行评估和管理。
例如，通过分类分析可以将客户划分为不同的风险等级，并据此制定不同的贷款利率和还款周期；通过聚类分析可以找到违约客户之间的共性，并据此制定更加精准的风险管理策略。
数据挖掘技术在金融行业的应用
数据挖掘技术在金融行业的应用随着金融业的不断发展和技术的进步，数据挖掘技术在金融行业中得到了越来越多的应用。
本文将从金融行业的不同领域出发，介绍数据挖掘技术在金融行业中的应用情况。
1. 证券投资领域数据挖掘技术在证券投资领域的应用包括预测股票价格、构建投资组合和判断投资风险等方面。
预测股票价格是证券投资领域中最常见的问题之一，而数据挖掘技术可以通过对历史股票价格的分析，构建股票价格预测模型，并对未来股票价格进行预测。
除此之外，数据挖掘技术还可以对证券市场的走势进行分析，以帮助投资者制定更优秀的投资计划。
2. 银行业领域在银行业领域，数据挖掘技术主要应用于信用评估、反欺诈和风险分析等方面。
银行需要对客户的信用情况进行评估，以决定是否给予贷款或信用卡等产品，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史信用记录、资产和负债情况等数据进行分析，来预测客户的未来信用表现。
另外，数据挖掘技术还可以帮助银行识别那些可能存在欺诈的客户，并为银行减少欺诈风险提供支持。
3. 保险行业领域在保险行业领域，数据挖掘技术主要应用于保险产品的定价和风险评估等方面。
与银行业类似，保险公司也需要对客户的风险情况进行评估来制定保险产品价格，而数据挖掘技术可以通过对客户的历史理赔记录、家庭收入情况以及居住、就医等基础信息进行分析，来评估客户的风险水平。
此外，数据挖掘技术还可以用于预防欺诈等问题，提高保险公司的公平性和收益率。
4. 金融市场监管领域金融市场监管领域中，数据挖掘技术可以帮助政府机构更好的监管金融市场，提高市场透明度。
例如，在监管机构中的数据挖掘技术可以用来检测非法市场操纵行为，监控恶意交易以及检测其他违法行为。
此外，数据挖掘技术还可以用于对金融机构的规范化管理和决策支持。
5. 其他领域除了以上几个领域以外，数据挖掘技术在金融行业中还可以应用于风险控制、市场分析、数据可视化以及客户关系管理等方面。
其中，数据挖掘技术的应用可以帮助金融机构更好的管理客户关系，提高客户满意度、提供更好的金融产品和服务，提高机构的利润率和市场竞争力。
数据挖掘在金融市场中的应用
数据挖掘在金融市场中的应用随着数据技术的发展和应用场景的不断扩大，数据挖掘在金融市场中的应用也越来越广泛。
数据挖掘是一种从大量数据中自动发现隐藏模式的技术。
通过对历史数据的挖掘，可以预测未来的市场走势和投资风险，帮助投资者制定更加科学的投资策略，增加投资收益。
一、数据挖掘在金融市场中的应用数据挖掘在金融市场中的应用主要包括以下几个方面：1. 市场分析和预测市场分析和预测是数据挖掘在金融市场中最为常见的应用之一。
通过对历史数据的分析和挖掘，可以预测未来的市场走势和波动情况，帮助投资者制定更加精准的投资策略。
同时，数据挖掘还可以发现市场中的价格异常和交易行为异常，提高交易决策的准确性和可靠性。
2. 信用评估信用评估是数据挖掘在金融领域中另一个重要的应用领域。
通过对大量历史数据的分析和挖掘，可以建立起一个完整的信用评估体系，包括对贷款、信用卡和其他金融产品的评估等。
这有助于金融机构更加精准地评估客户的信用等级，促进金融机构的风险控制和业务发展。
3. 交易预测交易预测是指通过对交易数据的分析和挖掘，预测未来交易市场的行情走势和方向，进一步改善交易决策的准确性和可靠性。
数据挖掘技术可以发现交易中的规律与特征，找出利润模式，同时，可以发现股票交易中的规律、技术指标的机会或误差，以及基金精选中低估的机会等。
交易预测有助于交易者把握市场机会，实现快速盈利。
二、数据挖掘在金融市场中的优势1.信息挖掘能力金融市场的数据量极大，信息复杂。
人工分析及处理不可避免会出现主观因素和信息丢失的缺陷。
数据挖掘技术可以通过对大量数据的自动处理和分析，发现数据之间的关联，在信息中挖掘出更多更深层次的模式和规律，真正完成了对数据的挖掘和分析。
2. 高效性数据挖掘算法的效率高，可以快速对海量数据进行分析和处理，大大提高了数据分析的效率。
对于金融公司等机构来说，这是一个重要的优势。
机构可以根据市场需求快速调整策略和操作。
3.准确性数据挖掘技术可以消除因人工因素而带来的错误和主观因素，更加客观地分析和预测市场趋势。
数据挖掘在金融行业的应用
数据挖掘在金融行业的应用数据挖掘是一种通过分析大量数据，从中发现隐藏的模式和关联性的方法。
在金融行业中，数据挖掘已经被广泛应用，为金融机构提供了更加准确和高效的决策支持。
本文将介绍数据挖掘在金融行业的应用，包括风险管理、信用评估、市场预测等方面。
一、风险管理风险管理是金融行业中最重要的一项任务之一。
通过数据挖掘技术，金融机构能够对风险进行更全面、准确的评估和预测。
例如，通过分析历史数据和市场变动情况，可以建立信用违约风险模型，帮助银行评估贷款借款人的信用风险，从而避免坏账的发生。
二、信用评估在金融行业中，信用评估是一个关键的环节。
传统的信用评估方法主要依靠人工审查和统计分析，效率低下且容易出现误判。
而数据挖掘技术可以通过分析大量的借款人数据和其他相关信息，自动构建信用评估模型，并对借款人的信用进行准确的预测。
这种方法不仅提高了评估的准确性，还大大节约了时间和人力成本。
三、市场预测金融市场变化莫测，对市场趋势的准确预测对投资者和金融机构来说至关重要。
数据挖掘技术可以帮助分析师和投资者通过分析历史市场数据和相关因素，预测未来市场的走势。
例如，通过挖掘股票市场的历史数据和其他相关指标，可以建立股票价格预测模型，为投资者提供参考，辅助他们进行投资决策。
四、反欺诈在金融行业中，欺诈是一种常见的问题。
通过数据挖掘技术，金融机构可以对用户的行为进行分析，识别出潜在的欺诈行为。
例如，通过分析用户的交易行为和异常模式，可以发现涉嫌欺诈的交易，并及时采取相应的措施来避免损失。
五、客户关系管理数据挖掘技术还可以帮助金融机构更好地管理客户关系。
通过分析客户的行为数据和其他相关信息，可以建立客户购买行为模型，准确预测客户未来的需求和购买意愿。
这种方法可以帮助金融机构制定有针对性的营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
六、其他应用领域除了以上几个方面，数据挖掘在金融行业还有很多其他的应用领域，比如股票交易策略优化、产品推荐、市场定位等。
大数据挖掘在金融行业的应用
大数据挖掘在金融行业的应用随着信息化时代的到来，大数据已经成为了人们生活中的一部分，其应用领域也越来越广泛，其中之一就是金融行业。
大数据技术的不断发展，为金融行业的发展提供了巨大的机遇和挑战。
本篇文章将探讨大数据挖掘在金融行业的应用，并分析其中的优势和潜在问题。
一、大数据在金融风险管理中的应用在金融行业，风险管理是至关重要的一环。
大数据挖掘技术可以帮助金融机构更好地识别和管理风险。
通过分析客户的交易数据、信用记录、社交媒体等信息，金融机构可以构建客户的风险模型，实现客户的个性化风险评估。
这样一来，金融机构能够更准确地判断客户是否有违约风险，从而降低资金损失。
二、大数据在金融市场预测中的应用金融市场的波动性较大，市场预测一直是投资者非常关注的问题。
大数据挖掘技术可以帮助分析师和投资者更好地预测金融市场的趋势。
通过对大量历史数据的分析和建模，机器学习算法可以帮助识别市场的规律和趋势。
金融机构可以利用这些预测模型做出更明智的投资决策，提高收益率和降低风险。
三、大数据在金融产品创新中的应用大数据挖掘技术对金融产品的创新也起到了重要的推动作用。
通过对客户的数据进行深入分析，金融机构可以更好地了解客户的需求和偏好。
然后，他们可以基于这些数据设计出更符合客户需求的金融产品，提高客户的满意度和忠诚度。
例如，银行可以通过分析客户的支付数据，推出更符合客户消费习惯的信用卡和借记卡业务。
四、大数据在防范金融犯罪中的应用金融犯罪一直是金融行业的一大隐患。
但是，在大数据挖掘技术的帮助下，金融机构可以更好地防范金融犯罪。
通过对大量的交易数据进行实时监测和分析，机器学习算法可以识别出异常的交易模式，及时发现和阻止可疑交易。
这样一来，金融机构可以更好地保护自己和客户的资金安全。
然而，虽然大数据在金融行业中的应用带来了很多好处，但也不可避免地面临一些潜在问题。
首先，隐私问题是一个重要的考虑因素。
金融机构在进行大数据挖掘时需要收集和分析大量客户数据，这可能涉及到客户的隐私泄露。
数据挖掘在金融行业中的应用
数据挖掘在金融行业中的应用随着科技的飞速发展，数据已经成为了金融行业中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术则可以帮助金融从业者更好地挖掘、分析、利用数据，从而实现精准决策和更高效的运营。
接下来，本文将从以下几个方面探讨数据挖掘技术在金融行业中的应用。
一、信用风险评估在金融行业中，信用评估是非常重要的一环。
而数据挖掘技术可以通过收集、分析客户的个人信息、历史信用信息等数据，得出客户的信用分数，并对其信用风险进行评估。
其中的数据源包括个人征信、银行交易等。
例如，有银行通过建立客户消费行为的模型，发现银行给定的初始信用额度容易被违约的客户群体，并针对这一群体采取了针对性的风控措施。
数据挖掘技术在这里可以帮助金融机构更加准确地了解每个客户的信用状况，避免信用失控而引发的不良后果。
二、投资决策金融机构的投资决策需要依赖大量的研究和分析，而数据挖掘技术可以帮助其快速分析、筛选出高质量的投资目标。
例如，在股票市场上，数据挖掘技术可以通过对公司的财务数据、行业研究、资讯报道等进行大量分析，挖掘出具有潜力的企业，为投资者提供投资建议。
此外，也可通过风险分析模型对投资组合进行优化和分析。
三、营销策略金融机构需要进行有效的市场营销，而数据挖掘技术可以在大量数据源中挖掘出有价值的信息，帮助其制定更加精细化的营销策略。
例如，通过分析客户的消费行为、偏好等，为客户推荐个性化的金融产品和服务，提高消费者的满意度，促进业务发展。
四、反欺诈应用金融机构需要避免各类欺诈行为，而数据挖掘技术可以帮助其快速掌握欺诈行为的特征，及时发现并预警可能存在的风险。
例如，通过分析信用卡的消费、交易行为，建立反欺诈模型，捕捉异常交易行为，提高金融机构的反欺诈能力。
五、数据营销金融机构需要具备数据驱动的销售过程，而数据挖掘技术可以帮助其更好地理解客户、把握市场趋势和竞争环境。
在实际运营中，数据挖掘技术可以帮助其更有效地利用数据，并对数据进行分析和应用，从而实现数据驱动的经营。
数据挖掘在金融领域的应用
数据挖掘在金融领域的应用随着社会的发展和技术的进步，大量的数据积累在了各个领域中。
现代金融领域也不例外，金融领域中所涉及的各种交易、投资和金融产品的数据量非常庞大。
如何从这些数据中获取价值是金融领域中的一个重要问题。
这时，数据挖掘技术就可以发挥作用了。
数据挖掘是一种通过运用各种算法和技术来从海量数据中提取有用信息的方法。
在金融领域中，数据挖掘有着广泛的应用。
下面我将介绍数据挖掘在金融领域中的应用。
1.风险评估在金融领域中，风险评估是非常重要的一项工作。
数据挖掘技术可以发现交易的异常情况，这样就可以及时发现和控制风险。
例如，通过挖掘贷款数据，可以确定哪些贷款客户是高风险客户。
在评估这些客户时，金融机构可以将更多的关注点放在这些风险客户身上，从而减少整体的风险。
2.推荐系统推荐系统是一种利用用户的行为数据来对用户进行推荐的系统。
在金融领域中，推荐系统可以用来推荐各种金融产品，以此增加销售量。
例如，银行可以根据用户的借贷数据来推荐适合用户的信用卡和贷款产品。
3.市场分析在金融市场中，投资者需要对市场走势有清晰的了解。
通过挖掘市场数据，可以预测市场价格的波动情况和趋势。
金融机构可以利用这些信息来作出投资决策，从而获得更高的回报。
4.欺诈检测欺诈行为是金融领域中的常见问题。
数据挖掘技术可以通过分析欺诈者行为的模式来识别这些欺诈行为。
金融机构可以通过掌握这些信息来更好地保护客户资产。
例如，如果发现有人多次使用相同的信用卡来购买高价值商品，就可以怀疑这是一种欺诈行为。
5.客户关系管理金融机构需要保持与客户的联系以促进业务发展。
数据挖掘技术可以通过分析客户的交易历史和行为模式来确定客户需求。
金融机构可以利用这些信息来定制更适合客户的金融产品和服务，从而提高客户的满意度，增加客户黏性。
6.投资组合管理投资组合管理是指将不同的资产进行组合，以实现更高的投资回报率。
数据挖掘技术可以帮助金融机构优化投资组合的结构。
例如，通过分析市场数据可以确定哪种资产在特定的市场条件下表现最好，从而帮助投资人更好地进行配置。
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金融行业数据挖掘分析及其应用目录一、数据挖掘基本概念和应用意义 (2)二、数据挖掘技术应用现状 (3)（一）数据挖掘在电信领域的应用 (3)（二）数据挖掘在竞技体育领域的应用 (4)（三）数据挖掘在金融领域的应用 (4)（四）国内外数据挖掘技术应用现状 (6)三、数据挖掘探索和实践 (6)（一）数据挖掘在风险防范方面的应用 (7)（二）数据挖掘在市场营销方面的应用 (8)（三）数据挖掘在信息分析方面的应用 (10)（四）常规数据挖掘技术（数据匹配和筛选）的应用 (14)四、数据挖掘应用建议 (15)（一）应用数据挖掘技术的可行性 (15)（二）应用数据挖掘技术的紧迫性 (16)（三）对全行推广应用数据挖掘技术的建议 (17)1．加强宣传力度，唤醒利用信息资源意识 (17)2．实施信息化经营管理，提高同业竞争力 (17)3．加强技术和业务协同，把工作落到实处 (18)4．把握自身特点，因地制宜开展挖掘工作 (18)5．重视源头数据维护，提高数据信息质量 (19)信息化时代的市场竞争自然离不开信息。
问题是我们现在能获得的信息不是少了，而是多了。
如何读懂这些信息、发现这些信息的含义成了难题。
统计报表是从宏观角度解读数据信息，告诉我们事物整体的发展趋势，而数据挖掘则是从微观角度解读数据信息，描述个体之间的客观联系。
正如望远镜让人们看到了遥远的天体活动，显微镜让人们分辨出细微的生命运动一样，两者都异常美妙。
一、数据挖掘基本概念和应用意义数据挖掘技术出现于20世纪80年代后期，它是一项利用数学和计算机工具，从海量数据中寻找潜在规律的技术。
它采用神经网络、决策树、聚类等模型算法，对海量数据和信息进行运算分析，从中归纳、总结出一些靠人工很难发现的规律。
通常人们所说的数据挖掘，泛指从系统数据库中直接提取所需要的数据，或在此基础上进行筛选或过滤处理，得到所要的结果。
利用数据挖掘技术，可以帮助我们发掘信息资源宝库，进一步发挥数据和信息“满足监管要求、提供决策支持、引导经营管理”的作用。
小平同志早在上世纪八十年代就指出，“开发信息资源，服务四化建设。
”他敏锐地意识到信息是一种有待开发利用的资源，并且可以直接服务于当今最先进的生产力。
从信息供给方面看，近些年来，加快了信息化发展，日常工作中积累了大量业务数据和信息。
除了满足统计报表编制、业务查询需要外，如何有效地发掘、利用这部分信息资源，更大地发挥它们的作用，是逐步走向信息化之后面临的一个新课题。
从信息需求方面看，市场营销部门要在客户数量众多的个人客户、中小企业等市场中寻找营销目标，除了传统手法外，必须得到更多的数据和信息支持。
只有增加营销技术含量，实施精准营销，才能提高营销成功概率。
在信息技术和网络化水平日新月异的现代，市场变化之快超过我们很多人观念的更新、认识的提高，金融市场的竞争已经突破了网点布局、客户经理数量等范畴，更多地表现为技术手段和无形市场的竞争。
可以预见，在信息化时代下，商业银行的市场竞争必将日趋激烈，竞争格局可能发生较大变化，而在这其中，数据挖掘技术将发挥出越来越重要的作用。
二、数据挖掘技术应用现状经过二十多年的探索发展，数据挖掘技术在社会多个领域得到了有效运用，打开了业务发展思路，提供了提升业绩的全新手段。
（一）数据挖掘在电信领域的应用在激烈的通信市场竞争下，电信运营商面临客户流失问题。
对剩余客户日渐稀缺的通信市场来说，留住一个老客户的成本约为发展一个新客户的五分之一，运营商当然更希望能阻止老客户流失。
但当运营商面对海量的客户资料时，如何判断客户的流失倾向是个棘手问题。
数据挖掘技术通过对流失客户的特征进行归纳，训练出分类模型，再将训练好的模型应用于所有客户，就可以类比分离出易流失的客户群。
运营商只要据此挑选出需要保持的有价值客户，采取相应维系措施，就能减少他们的流失。
除了降低客户流失度外，数据挖掘技术还被应用于检测电话欺诈。
通过对通话号码、通话时长、通话次数等要素进行统计归纳，分析那些偏离常规值的通话模式，进而发现电话欺诈行为。
英国电信曾检测出频繁进行集团内部通话（特别是用手机通话）的一些犯罪集团，成功避免了数百万美元的欺诈。
（二）数据挖掘在竞技体育领域的应用有人曾将数据挖掘技术用于球类比赛的临场技战术分析。
通过把运动员的技术动作分解成击球方式、击球基本动作、击球路线、击球效果等四组编码，分析各种技术组合和战术套路，从中找出提高比赛胜率的技术和套路。
数据挖掘最成功的体育领域应用要数NBA比赛。
美国数据挖掘专家分析了NBA比赛的统计数据（主攻、助攻、篮板、犯规等)，帮助纽约尼克斯队和迈阿密热队提高竞争优势，取得了很好效果。
目前，大约有20多个NBA球队利用数据挖掘工具优化他们的战术组合。
（三）数据挖掘在金融领域的应用汇丰、花旗和瑞士银行是数据挖掘技术应用的先行者。
如今，数据挖掘已在银行业有了广泛深入的应用，主要可分为以下两个方面： 风险管理风险管理是数据挖掘在银行业的重要应用之一。
如信用风险评估工作，通过构建信用评级模型，评估贷款申请人或信用卡申请人的风险。
过去，这种信用评分工作由银行客户经理逐个完成，往往只考虑几个简单变量，如就业情况、收入、年龄、资产、负债等。
现在应用数据挖掘方法，可以增加更多的变量，提高信用评级模型的精度，改进信用评价质量。
通过对批量客户进行数据挖掘，还可以侦查异常的信用卡使用情况，发现极端客户的消费行为。
客户管理在银行客户生命周期的各个阶段，都可利用数据挖掘技术。
——客户获取阶段通过数据挖掘中的购物篮分析，可以预测客户对银行营销活动的响应率。
那些被判定为有利的特征可以与新的非客户群进行匹配，以改善营销活动的效果。
数据挖掘还可从银行数据库存储的客户信息中，根据事先设定的标准找到符合条件的客户群，也可以把客户进行聚类分析让其自然分群，通过对客户的服务收入、风险、成本等相关因素的分析、预测和优化，找到新的可赢利目标客户。
——客户保留阶段与电信领域的应用类似，数据挖掘技术也可用于缓解银行客户的流失问题。
——服务优化阶段为客户提供优质和个性化的服务、适时的关怀，是赢得客户好感的重要手段。
通过分析重点客户对产品的应用频率、持续性等指标，可以判别客户的金融消费习惯、产品偏好、风险偏好、银行忠诚度等。
知道客户的金融兴趣和爱好后，银行就能为客户提供有针对性的服务和关怀，赢取客户进一步的信任。
（四）国内外数据挖掘技术应用现状理论上讲，数据挖掘的可应用领域非常广泛，只要有信息数据库，都可进行有目的的发掘分析。
国外常见的应用案例多在零售、制造、金融保险、通讯及医疗服务等行业。
商家从顾客购买商品中发现一定的关系，提供打折购物券等，提高销售额。
保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少损失。
在制造业中，电子产品的生产和测试产生大量的数据，对这些数据进行分析，可以找出存在问题的环节或工艺，提高产品质量。
如今电子商务快速普及，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计。
国内数据挖掘的应用尚处于起步阶段。
中国电信在一些省份做数据挖掘的试点。
主要采用聚类和预测挖掘技术，实现了客户分群模型和流失预测模型的建立和应用。
通过客户分群模型，对客户进行细分，找出有相同特征的目标客户群，有针对性地进行交叉销售。
通过流失预测模型，锁定流失的高危客户，进行事前挽留，取得了一定效果。
另外，已有多家中小银行意识到数据挖掘技术在市场扩张中的辅助作用，开始公开招募数据挖掘人才，显然是准备启动这项工作。
三、数据挖掘探索和实践我行信息管理条线很早就意识到数据挖掘技术在信息资源利用上的潜在作用，多次举办培训班传授、讲解数据挖掘基本知识，倡导、推动数据挖掘技术在全行的应用。
一些分行也在这方面作了初步的探索和实践，取得了良好效果。
（一）数据挖掘在风险防范方面的应用以个人住房贷款违约客户数据挖掘为例。
当前，个人住房贷款业务已成为我行重要的信贷产品。
研究客户特征与贷款违约间的关系，找出其关联性，对于优化客户标准，提升个人信贷决策质量尤为重要。
在个人住房贷款发展过程中，由于宏观经济环境的起伏变化，特别是房地产市场的周期波动，以及借款人家庭经济情况或婚姻状况的意外变化，个人住房不良贷款逐渐增多。
商业银行逐步加强了对个人住房贷款的风险管理，加大了不良贷款的处置力度。
但个人住房贷款往往在逾期后才会被发现，所以，这些措施只能是事后的、被动的。
面对这种状况，如何前移风险关口，及早发现问题贷款，便是摆在个人住房贷款风险管理者面前的一个新课题。
我们尝试用数据挖掘技术解决这一问题。
我们认为，看似不可预见的个人住房不良贷款并不是随机产生的，多数也不是在一夜之间突然形成，偶然之中蕴有必然，量变导致质变。
这些贷款可能早在客户选择上就有些先天不足，风险随时会被诱发；也可能在信贷要素上有些共同弱点，业务上有瑕疵；还可能有些相近的恶化特征，具有类似的蜕变趋势；或者上述诸因素兼而有之。
尽管到目前为止我们还没有很好地归纳出客户违约的规律，但它们应该已经存在于数据信息中，等待着人们去发掘认识。
数据挖掘技术就是通过研究那些散落在海量数据中的不易被察觉的蛛丝马迹，帮助我们找出客户数据信息和不良贷款之间的内在联系。
根据业务经验，我们有理由判定客户的基本信息、贷款合同信息、账户信息以及账户交易信息有可能与不良贷款有关（只要判断哪些指标可能有关就行，最终是否有关、关联程度多大，数据挖掘结果会给出答案）。
为此，我们采用借款人的年龄、性别、最高学历、本人月收入、信贷产品、贷款金额、担保方式、分期还款额等客户信息和合同信息，以及客户在的所有账户近半年来每月的定、活期、借、贷方交易金额、交易笔数等78个字段信息，作为数据挖掘模型输入项，上述信息共同组成了个人住房贷款风险评估的基础数据。
通过选取部分客户基础数据作为样本，经过反复调试，生成了数据挖掘模型，再将该模型运用于全量客户数据，得到了可能违约客户清单。
有了这份清单，风险管理部门就可以采取相应预防或监控措施，将风险控制关口前移，减少信贷损失。
（二）数据挖掘在市场营销方面的应用短信通知服务是既能给客户带来方便，又能给银行带来稳定中间业务收益的双赢产品。
上海分行电子银行部过去通过随机电话外拨进行营销，人力、时间、费用投入大，营销成功率低，营销人员成就感差。
了解到数据挖掘技术可以帮助实现精准营销后，电子银行部希望先通过数据挖掘手段，挖掘目前对私客户中可能有短信通知服务需求的客户，然后再进行有针对性的短信通知服务营销。
为此，分行信息中心从多个系统中整合了短信签约客户信息（年龄、学历、婚姻状况、联系方式等）、账务信息（账户余额、日均、结算量、结算笔数、通过ATM机交易笔数、通过网银交易量等）、贷款信息、持卡信息、代发工资信息等，对现有有效收费的短信服务客户群体进行关联分析，发现了短信客户部分特征：——网上银行客户较易接受短信收费服务。