数据挖掘技术在商业银行中的应用
浅谈数据挖掘技术在商业银行业务中的应用
浅谈数据挖掘技术在商业银行业务中的应用数据挖掘技术是一种利用大量数据寻找潜在模式和规律的技术。
在商业银行业务中，数据挖掘技术已经得到广泛应用。
本文将从数据挖掘技术的原理入手，探讨数据挖掘技术在商业银行业务中的应用。
数据挖掘技术的原理是在海量数据中找到有用信息。
在商业银行中，数据挖掘技术可以帮助银行在大量客户数据中找到隐藏的客户需求和行为规律，以此来优化银行运营和提高服务水平。
具体应用包括：1.客户分类。
通过数据挖掘技术，银行可以将客户分成不同的群体，了解每个群体的特点、需求和态度，以此来制定更合适的营销策略和服务计划。
2.风险评估。
银行在评估客户信用风险时，可以将客户历史数据、财务数据和市场数据等信息进行整合、分析和预测，从而提高风险评估的精度和可靠性。
3.反欺诈。
银行可以利用数据挖掘技术识别客户信息中的疑点和风险信号，并快速响应，制定措施防止欺诈。
例如在信用卡申请中，可以通过对申请人过往信用记录进行分析，判断申请人是否属于高风险群体。
4.营销推广。
银行可通过数据挖掘技术获得客户群体的消费习惯和偏好，为其推出更优质的产品和服务。
如通过对客户购买历史和行为轨迹进行分析，推荐符合客户需求和偏好的产品和服务。
总之，通过数据挖掘技术的应用，银行可以大大提升商业流程的效率和客户满意度，同时也可以帮助银行提高收益和降低风险。
但是，在数据挖掘中涉及客户信息的保密和隐私问题，需要银行严格遵循相关法律法规，确保数据安全和客户隐私不被泄露。
在未来的发展中，数据挖掘技术将不断推陈出新，为更多的商业银行业务提供更多的可能性。
因此，商业银行在业务运营过程中要不断学习和创新，不断探索应用数据挖掘技术的新方法和路径，提高数据挖掘技术的运用水平和应用效果。
数据挖掘技术在商业银行营销中的应用
数据挖掘技术在商业银行营销中的应用随着数字化时代的到来，数据的重要性越来越受到重视。
商业银行是金融业中的重要一员，拥有大量的客户数据。
如何利用这些数据，从中获取更多的商业价值，成为银行发展的关键。
数据挖掘技术，正是实现这个目标的重要手段之一。
在本文中，我们将探讨数据挖掘技术在商业银行营销中的应用。
一、数据挖掘技术的定义和作用数据挖掘技术是指从海量数据中，自动地发掘潜在的有用信息和知识的过程。
它运用了人工智能、机器学习、模式识别、数据库技术等多种学科的知识。
在商业领域，数据挖掘技术可以通过对客户数据的分析和挖掘，发现潜在的商机和客户需求，以便银行开展有效的市场营销活动，提升客户满意度，提高市场份额。
数据挖掘技术在商业银行的应用，可以帮助银行完成以下几个方面的工作：1、客户分类和预测通过人工智能算法对不同客户群体进行分类和预测，可以进一步深入了解客户行为，包括消费习惯、消费能力等信息。
这些信息将有助于银行更准确地进行客户营销，提高个性化服务的质量，同时可以帮助银行发掘潜在客户，拓宽客户群体。
2、客户维系和服务银行通过数据挖掘技术，可以在客户进行交易或查询时，提供个性化的服务，如自动提醒还款时间、提供投资咨询等服务。
这样可以大大提升客户体验，增强客户对银行的忠诚度。
同时，银行可以根据客户需要，及时调整营销策略，提高客户满意度。
3、风险防范和管理银行在进行贷款业务时，需要对客户进行风险评估。
这时，数据挖掘技术可以帮助银行建立更完善的风控系统，通过客户历史行为的模式建立信用评级模型和欺诈检测模型等。
这将有助于银行及时发现风险，避免不必要的损失。
二、数据挖掘技术在商业银行营销中的应用案例1、客户分析银行在日常经营中积累了大量的客户数据，如何从中挖掘有用信息，为银行的市场营销提供有效支持？大型商业银行通过对客户数据进行分析和挖掘，可以建立客户画像，对客户进行分类，如按客户所在地、收入、年龄等多维度划分。
这样可以帮助银行制定更精准的营销策略，并针对不同类型的客户进行个性化营销，提高银行的转化率。
大数据在商业银行中的运用与发展
大数据在商业银行中的运用与发展【摘要】大数据技术在商业银行中的应用越来越广泛，已成为银行业的重要发展趋势之一。
本文首先介绍了商业银行大数据技术的发展历程，包括技术应用的演进和创新。
探讨了大数据在商业银行风险管理、智能营销、客户服务和创新业务中的具体应用方式和效果。
结合实际案例，分析了大数据技术对商业银行提升运营效率、降低风险、优化客户体验和创造新的商业价值的重要作用。
展望了商业银行大数据技术未来的发展趋势，强调了大数据在商业银行中的重要性和价值。
总结指出，商业银行应积极应用大数据技术，不断创新业务模式，以提升竞争力和服务质量，促进行业持续发展。
【关键词】大数据、商业银行、发展历程、风险管理、智能营销、客户服务、创新业务、未来发展趋势、重要性、价值、总结1. 引言1.1 大数据在商业银行中的运用与发展大数据在商业银行中的运用与发展，是当前金融行业中一个备受关注的话题。
随着信息技术的快速发展，商业银行也在不断探索如何利用大数据技术来提升自身的经营效率和服务质量。
大数据技术的广泛应用，不仅为商业银行带来了巨大的商机和挑战，也为银行业的发展带来了新的思路和路径。
商业银行通过大数据技术的运用，可以更加全面地了解客户的需求和行为，从而更好地为客户提供个性化的金融产品和服务。
在风险管理、智能营销、客户服务和创新业务等方面，大数据技术都有着广泛的应用空间和潜力。
通过对大数据的分析和挖掘，商业银行可以更加准确地识别和评估风险，提高信贷审核的效率和准确性；可以更好地理解客户的需求，提供更具吸引力的产品和服务；可以更好地与客户进行互动，提升客户满意度和忠诚度；可以更快地推出新的创新产品和服务，保持市场竞争力。
大数据在商业银行中的运用和发展，不仅可以帮助银行降低成本、提高效率，还可以为银行带来新的盈利机会和市场优势。
商业银行在不断探索和应用大数据技术的过程中，需要不断提升自身的数据治理和技术能力，加强对数据的安全和隐私的保护，以更好地服务于客户，推动金融行业的数字化转型和创新发展。
商业银行如何通过数据挖掘优化资金运作
商业银行如何通过数据挖掘优化资金运作在当今数字化时代，数据挖掘已经成为商业银行优化资金运作的重要手段之一。
通过利用大数据分析和挖掘技术，商业银行可以更好地理解客户需求、风险管理以及资金运营等方面，从而改进其业务策略和运营效率。
本文将探讨商业银行如何通过数据挖掘来优化资金运作的方法和优势。
一、客户需求的预测和满足商业银行通过数据挖掘可以收集和分析来自各个渠道的客户数据，例如交易记录、消费习惯、社交媒体等，从而更好地了解客户的需求和喜好。
通过分析客户行为模式和购买趋势，商业银行可以预测客户未来的需求并相应地提供个性化的金融产品和服务。
这不仅有助于提升客户满意度，还能够增加银行的业务规模和收益。
二、风险管理的优化数据挖掘在商业银行的风险管理中起着关键作用。
通过整合各种内外部数据源，商业银行可以建立风险模型和预警系统，实现对风险的早期预测和控制。
通过对大量历史数据的挖掘，商业银行可以发现潜在的风险因素，并采取相应的风险管理措施，从而降低不良资产的风险和损失。
此外，数据挖掘还能够帮助商业银行进行欺诈检测和反洗钱等方面的风险防范，保护客户和银行的利益。
三、资金管理的优化数据挖掘技术也能够帮助商业银行优化资金的运作。
通过分析资金流动和结构，商业银行可以实时监测和管理资金，从而提高资金的利用效率和收益率。
例如，数据挖掘可以帮助银行识别存款和贷款的增长趋势，以及准确预测流动性需求，有针对性地调整资金结构和投资组合。
此外，数据挖掘还能够帮助商业银行优化现金管理和交易结算等方面的运营流程，提高资金运作的效率和安全性。
四、市场分析和竞争优势数据挖掘技术可以帮助商业银行进行市场分析和竞争优势的建立。
通过挖掘市场数据和竞争对手信息，商业银行可以了解市场变化、行业趋势和竞争态势，从而及时调整战略和产品定位。
商业银行可以通过数据挖掘建立预测模型和交叉销售策略，提高市场份额和业务收益。
此外，数据挖掘还能够帮助商业银行进行客户细分和精准营销，提高市场推广效果和客户黏性。
商业银行如何利用大数据提升产品个性化
商业银行如何利用大数据提升产品个性化随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，大数据的概念越来越多地应用于各行各业，商业银行作为金融服务行业的重要一员，对于如何利用大数据提升产品个性化有着重要意义。
本文将探讨商业银行如何充分挖掘和应用大数据资源，以实现产品个性化的目标。
1. 提升客户数据的收集和存储能力商业银行需要建立完善的客户数据收集系统，包括线上渠道、线下网点等多个维度，以全面了解客户的需求和行为。
通过云计算和存储技术，商业银行可以将海量的客户数据进行有效整合和存储，为后续的数据分析提供必要的支持。
2. 运用数据挖掘技术进行客户画像商业银行可以利用数据挖掘技术对客户数据进行分析和挖掘，构建客户画像。
通过对客户的消费行为、偏好、社交关系等数据进行分析，商业银行可以了解客户的特点，并针对不同特点的客户提供个性化的产品和服务。
3. 制定个性化的产品定价策略商业银行可以根据客户的画像信息，调整产品的定价策略，实现个性化定价。
例如，对于高净值客户，可以针对他们的消费习惯和投资需求，推出更加灵活多样的理财产品，并相应调整产品价格，以满足客户的个性化需求。
4. 优化个性化推荐算法商业银行可以利用大数据和机器学习算法，对客户进行个性化推荐。
通过分析客户的历史交易数据、互动数据以及行为数据，商业银行可以为客户提供个性化推荐的产品和服务。
例如，通过分析客户的消费偏好和购买历史，向客户推荐适合他们的信用卡产品或者贷款产品。
5. 引入智能客服系统商业银行可以借助大数据技术，引入智能客服系统，提升客户服务的个性化水平。
通过对客户交流内容的分析和挖掘，智能客服系统可以根据客户的问题和需求，给予个性化的回答和建议，提高客户满意度。
6. 加强风险识别和防范能力商业银行可以利用大数据技术，实现对风险的准确识别和动态预警。
通过对客户的交易行为和信用记录进行实时监测和分析，商业银行可以及时发现潜在的风险，并采取相应的防范措施，保护客户的财产安全。
数据挖掘在商业银行个人金融产品市场定位中的应用
数据挖掘在商业银行个人金融产品市场定位中的应用摘要数据挖掘能帮助商业银行分析金融业务数据，找出规律，并发现目标市场。
本文通过对数据挖掘在国内外银行个人金融产品市场定位的应用状况进行分析，指出了中国商业银行在应用中存在的一些问题，由此提出相应的改进建议。
关键词数据挖掘个人金融产品市场定位一、引言数据挖掘是利用信息技术手段从大型数据集中挖掘出隐含的有潜在价值的信息，在商业银行日常业务中，能对金融业务数据进行分析，找出规律，发现目标市场。
客户是银行生存和发展的基础，现在金融产品同质性非常严重，商业银行必须懂得利用数据挖掘认清自身的优势，对已有客户的历史资料进行分析，识别客户的消费偏好，找出客户的购买动机、购买行为和购买力等方面的特点，才能开发出适合客户的金融产品。
二、我国个人金融产品的发展现状及市场定位1.我国个人金融产品的发展现状为了满足当前社会个人融资及理财的需要，我国商业银行不断推出功能多样的个人金融产品，如：个人储蓄存款、银行卡、个人理财、个人消费信贷，以及电子汇款、银证转账、外汇买卖、电话银行、网上银行以及各种代收代付、代保管等。
据中国人民银行统计，截至2013年5月底，我国个人存款余额为44.17万亿元。
以全国人口总数13.5亿计算，人均住户存款应为32719元。
央行数据还显示，我国个人存款中，储蓄存款为42.94万亿元，占了97%以上。
另据国家统计局城市社会经济调查总队调查，占总调查量20%的高收入者拥有相当于42.4%的财富，不足5%的人占有全国居民储蓄存款总额的一半，城市中40%的最贫困家庭基本不具备承受消费信贷的能力。
根据目前我国个人经济状况存在的差异，在推出个人金融产品时必须结合自身能力分析，做好客户定位、区域定位和产品定位。
2008年招商银行推出的“一卡通”和“金葵花理财”，由于市场定位准确，很受客户欢迎，市场份额在银行业同类产品中一直处于领先地位。
2.个人金融产品的市场定位商业银行个人金融产品市场定位的方法一般先按地区和人口因素的标准作初步划分，接着在这基础上再按收入标准实行差异化分层，然后针对不同收入层次的差异化需求开发新的产品。
掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法
掌握银行工作中的数据挖掘和分析方法在当今信息爆炸的时代，各行各业都离不开数据的运用和分析。
银行作为金融行业的重要组成部分，更是对数据的处理和分析有着极高的要求。
数据挖掘和分析方法的掌握，不仅可以帮助银行更好地理解客户需求、识别潜在风险，还可以提高银行整体运营效率。
本文将介绍银行工作中常用的数据挖掘和分析方法。
一、数据挖掘在银行业的应用数据挖掘是一种从大量数据中发现潜在信息和规律的技术。
在银行业，数据挖掘可以应用于客户关系管理、风险控制、市场营销等多个领域。
1.客户关系管理（CRM）银行拥有大量客户数据，如个人信息、交易记录等。
通过数据挖掘技术，可以发现客户的消费习惯、购买倾向等信息，从而更好地进行客户分类和定制化服务，提高客户满意度和忠诚度。
2.风险控制银行业务中存在着各种风险，如信用风险、市场风险等。
数据挖掘可以应用于风险评估和控制，通过分析大量历史数据，预测未来的风险情况，提前采取相应措施，降低风险损失。
3.市场营销银行可以通过数据挖掘技术了解客户的购买喜好、消费能力等信息，有针对性地进行产品推荐和市场营销。
例如，通过分析客户的购买历史和偏好，可以向其推荐适合的理财产品或信用卡。
二、数据挖掘方法数据挖掘的方法多种多样，下面介绍几种在银行工作中常用的方法。
1.分类算法分类算法是数据挖掘中常用的方法之一，它可以将一系列数据分为不同的类别。
在银行业中，可以使用分类算法识别信用卡欺诈交易、客户违约等风险情况。
常用的分类算法有决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等。
2.聚类算法聚类算法是将一组数据划分为不同的组别或簇的方法。
在银行业中，可以利用聚类算法将客户划分为不同的群组，提供个性化的产品和服务。
常用的聚类算法有K均值算法、层次聚类算法等。
3.关联规则挖掘关联规则挖掘可以发现数据中的相关性。
在银行业中，可以应用于发现不同产品之间的关联规则，进行跨销售和市场推广。
例如，通过分析客户购买某一产品的同时购买其他产品的规律，可以提高跨产品销售的机会。
银行业中的大数据分析方法
银行业中的大数据分析方法随着信息技术的飞速发展和大数据时代的到来，银行业正在积极探索如何应用大数据分析方法，以提升业务运营效率、降低风险、改善客户服务等方面取得更好的成果。
本文将结合银行业的特点和实际需求，介绍几种大数据分析方法的应用。
一、数据挖掘技术在银行客户分析中的应用数据挖掘技术可以对大量的银行客户数据进行深入分析，发现隐藏在数据中的规律和趋势。
通过对客户消费行为、信用评级、贷款记录等数据的分析，银行可以更好地了解客户的需求、风险偏好等特征，并根据这些信息制定个性化的产品和服务策略。
同时，数据挖掘技术还可以帮助银行预测客户违约概率，及时采取风险控制措施，有效降低不良贷款率。
二、机器学习在银行欺诈检测中的应用银行业面临着诸如信用卡诈骗、洗钱等风险。
通过机器学习技术，银行可以构建欺诈检测模型，自动识别出潜在的欺诈交易。
机器学习模型可以通过学习大量的历史交易数据，发现欺诈行为的模式和特征，并在实时交易中进行判断和预警。
这种方法可以提高银行的风险管理能力，减少经济损失。
三、自然语言处理在银行舆情分析中的应用银行业存在丰富的舆情信息，包括客户评价、媒体报道、社交媒体等。
自然语言处理技术可以对这些文本信息进行情感分析、主题提取等处理，帮助银行了解公众对其品牌形象和产品服务的评价和看法。
通过对舆情信息的分析，银行可以及时发现和回应公众关注的问题，并调整营销策略，提升品牌形象。
四、数据可视化在银行经营分析中的应用大量的数据分析结果对于银行决策来说可能过于复杂，不易理解和应用。
数据可视化技术可以将分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来，让决策者更好地理解数据和洞察趋势。
通过数据可视化，银行可以更加准确地评估业务绩效、市场趋势等因素，做出更明智的决策。
五、云计算在银行大数据分析中的应用云计算具有高效、灵活、安全的特点，对于银行来说是进行大数据分析的理想平台。
银行可以将海量的数据存储和计算任务外包给云服务提供商，提高计算效率，降低成本，并能够灵活扩展计算能力，以适应不断增长的数据规模和分析需求。
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档Bayes 鉴别器［J ］．计算机学报，2004，27（4）：566－572．［17］奚伟鹏，李昕，蒋凯，武港山．面向网上论坛的信息抽取技术［J ］．计算机工程，2005，31（4）：66－68．［18］吴昊，耿焕同．基于潜在语义分析的BBS 主题发现算法研究［J ］．电脑知识与技术，2008，4（2）：431－433．［19］蒋凡，高俊波，张敏，王煦法．BBS 中主题发现原型系统的设计与实现［J ］．计算机工程与应用，2005，41（31）：151－153．［20］鲁明羽，姚晓娜，魏善岭．基于模糊聚类的网络论坛热点话题挖掘［J ］．大连海事大学学报，2008，34（4）：52－58．［21］Gilad Mishne ，Natalie Glance．Leave a Reply ：An Analysis of WeblogComments ［C ］／／The Third Annual Workshop on the Weblogging Ecosystem ，Edinburgh ，Scotland ，May 2006．［22］时明达，林鸿飞．基于内容相关度和语义分析的Blog 热点话题发现［C ］／／内容计算的研究与应用前沿———第九届全国计算语言学学术会议论文集，2007：570－575．Research on Development of Topic Detection andTrackingCHEN Xue-chang ，HAN Jia-zhen ，WEI Gui-ying（School of Economics and Management,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China ）Abstract ：The research object of TDT （Topic Detection and Tracking ）is massive news flow ，monitoring the topic of news ，finds out new users attracting information ，and somehow show the organized reports about a certain topic．At first ，the paper introduces TDT and its primary tasks ，related concepts and evaluation methods．Then ，recent research situation about Topic Detection is focused．Finally ，the paper analyzes the development tendency and fu-ture direction of Topic Detection．Key words ：Topic ；Topic Detection ；Topic Tracking［收稿日期］2011-01-05［作者简介］陈敏（1976－），女，黑龙江伊春人，北京银行博士后科研工作站博士，主要研究方向：数据挖掘技术在商业银行中的应用。
数据挖掘技术在商业银行中的应用陈敏（北京银行博士后科研工作站，北京100081）［摘要］数据挖掘能够有效分析商业银行数据库中的信息，将其转化为知识为银行的经验决策服务。
本文在介绍数据挖掘技术及其主要任务的基础上，总结了数据挖掘在商业银行业务中的主要应用领域为客户关系管理、风险管理和金融欺诈监测，并具体介绍了数据挖掘技术在上述几个领域内的应用。
［关键词］数据挖掘；客户关系管理；风险管理；欺诈监测doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2011.09.015［中图分类号］TP391；F832.33［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2011）09-0059-041前言商业银行在经营的过程中积累了大量的数据，在信息时代，能否快速准确地从这些数据中发掘规律，获取知识；能否有效地利用这些规律和知识为银行的经营、决策服务，对银行提升竞争力及长远发展来说，是至关重要的。
发达国家和地区的商业银行早已利用数据挖掘技术来进行数据库中知识的挖掘。
例如，美国汇丰银行用数据挖掘工具KXEN 来挖掘不断增长的客户数据，用来发现交叉销售和“翻滚”销售。
美国花旗银行和瑞士银行也是较早采用数据挖掘技术的银行。
以美国第一银行为代表的信贷银行深入地将数据挖掘技术运用到信用卡用户分析中。
然而，数据挖掘技术在银行业真正得到重视是在客户关系管理系统兴起之后，众多的欧美银行纷纷采用数据挖掘技术来为自己的经营决策服务，其中包括美洲银行、美国商务银行、皇家苏格兰银行、法国兴业银行、德意志银行、荷兰银行、澳大利亚国中国管理信息化C hina Management Informationization2011年5月第14卷第9期May ，2011Vol ．14，No ．9!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!民银行等。
简言之，在数据仓库规模迅速膨胀，数据库技术日益成熟的今天，发达国家和地区的银行都把数据挖掘技术作为一个重要的战略决策手段。
上述欧美银行不仅有完善高效的数据收集系统，最重要的是将数据仓库中的数据切切实实地变成了有用的知识，并在经验过程中，实现了知识到财富的转换过程。
相比于国外的银行，数据挖掘在我国商业银行中的应用则显得相对苍白无力，对大部分银行来说，还处在数据收集、整理、规范的阶段。
对大量数据的进一步处理和应用，还处在一个相当原始的阶段。
数据挖掘这项强大的数据处理技术，仍停留在概念的层面。
很多银行不知道数据挖掘在哪些银行业务中可以得到应用，更不了解数据挖掘针对银行业务的强大功能，因此在这方面的研究投入也不够。
在此背景下，本文在概述数据挖掘技术的前提下，探讨数据挖掘可能在商业银行中的几种应用。
2数据挖掘技术简介数据挖掘是指“在数据中发现有效的、新颖的、潜在有用的、可理解的模式的非平凡过程”［1］。
数据挖掘这个研究领域是数据库、模式识别、机器学习、统计学、人工智能、并行与分布式计算、数学和可视化技术等多学科交叉的产物，是一个新兴的但具有广泛应用前景的研究领域。
数据挖掘的主要任务可以进一步分为如下几类。
2．1关联规则挖掘关联规则挖掘是从大量数据中发现项集之间有趣的关联或相关联系，是形如A圯B的蕴涵式，支持度s％是指事务数据库D中至少有s％的事务包含A∪B；可信度c％是指在事务数据库D中包含A的事务至少有c％同时也包含B。
关联规则可以帮助许多商务决策的制定。
2．2分类与预测分类需要构造分类函数或分类模型，通过分类函数，把数据库中的数据项映射到某个类上。
分类模型可以用多种形式表示，如分类（IF－THEN）规则、分类树、数学公式或神经网络等。
分类和预测可以用于提取描述重要数据类的模型或预测数据未来的趋势，例如可以通过建立分类模型，对银行的贷款客户进行分类，以降低贷款的风险等。
2．3聚类分析聚类技术用于发现数据库中未知的类，与分类不同之处在于，在聚类前对类的数量与类型均是未知的，是按照“物以类聚”的原则，将满足相似性条件的对象划分在一组内，不满足相似性条件的对象划分在不同的组。
每个组都叫做类（Cluster），每一类中的对象尽量相似，而不同类间的对象尽量不同。
2．4孤立点分析数据库中可能包含一些数据对象，它们与数据的一般行为或模型不一致。
这些数据对象是孤立点（Outlier）。
统计方法常将孤立点视为噪声或异常而丢弃，或试图使孤立点的影响最小化。
但在一些应用中孤立点本身可能是非常重要的信息，例如在欺诈探测中，孤立点可能代表了欺诈行为。
2．5演变分析数据演变分析（Evolution Analysis）描述行为随时间而变化的对象的发展规律或趋势，并对其建模。
例如可以从股票交易数据中挖掘出整个股票市场和特定公司的股票演变规律，帮助预测股票市场的未来走向，帮助做出股票投资的决策。
3数据挖掘技术在商业银行中的应用数据挖掘在商业银行的应用可以分为客户关系管理、风险控制和金融欺诈识别3个方面。
人们经常提到的市场营销，可以归在客户关系管理的范围内，客户关系管理的其中一个作用就是通过分析客户特征，从而提供更合适的产品与服务，而这就是营销的本质。
下面对数据挖掘在以上3个方面的应用进行介绍。
3．1客户关系管理数据挖掘在客户关系管理中的应用相对成熟，早在10年前，国外的相关学者就提出，数据挖掘技术能够使CRM系统向顾客提供更有针对性，更高质量的服务［2］。
数据挖掘能够发现数据库当中数据之间深层次的关联；能够将本质相似的数据归为同样的类；能够发掘数据库中的异常数据，这都是传统的计量方法所不具备的能力。
因此当银行建立了CRM系统之后，需要做的就是采用数据挖掘这样强大的工具来将数据库中的客户信息变成财富。
总体来说，利用数据挖掘来进行客户关系管理要实现3个目标：首先是留住现有客户。
维持一个老客户所需的成本是寻求一个新客户成本的0.5倍。
通过分析现有客户的特征，挖掘客户的爱好和兴趣，从而以最快的速度响应客户的需求，有针对性地提供金融产品及服务，可以提高客户的忠诚度，从而留住现有客户。
其次是实现现有客户价值最大化，客户的生命周期决定了在各个不同的阶段，客户对金融产品及服务的需求是不同的，因此要合理地满足同一个客户在不同生命阶段的需求，在令客户满意的同时，最大限度地实现客户价值。
最后是通过提供更有竞争力的产品与服务，通过更有效的营销手段来吸引其他银行的客户。
系统建设要满足上述三个目标，就需要深入了解客户特征，而市场细分的过程就是发现客户特征的过程。
银行业正在实现从大众营销到一对一营销的转变，劳埃德TSB集团（Lloyds TSB）的Accucard和蒙特利尔银行的Mosaik产品已经分别通过允许客户创立自己的账户、选择年收益率（APR）、费用、卡型及奖励回馈来探索一对一的营销理念。
数据挖掘的分类、聚类等技术能够将数据库进行细分，这两项技术的差别在于一个是有监督的学习，一个是无监督的学习。
均能在客户细分的研究方面起到很好的作用，从而发现不同的客户对产品的不同需求。
除了分类、聚类，关联规则也是重要的CRM系统分析技术，通过关联规则，银行可以发现产品之间的销售关联，这有助于实现产品的交叉销售。
交叉销售作为一种重要的营销手段，不但能更好地进行产品营销，更重要的作用是保留能够带来利润的客户。
目前在国内，一些先进的商业银行开始使用一些通用的数据挖掘软件。
学术界的研究也处于探索阶段，从已有的研究文献来看，大部分属于描述性和介绍性文章，虽然近年来有了数据挖掘在商业银行应用的一些具体实施方面的介绍，却几乎都集中在软件的使用上。