大数据时代数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究_贺本岚
大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用
大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用【摘要】在大数据时代，数据挖掘技术在银行领域正发挥着越来越重要的作用。
本文首先介绍了数据挖掘技术的概念及作用，然后深入探讨了其在银行风险管理、营销、反欺诈和客户关系管理中的应用。
通过数据挖掘技术的应用，银行可以更好地识别风险、制定精准营销策略、提高反欺诈能力并增强客户关系。
文章对大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用进行了总结，并展望了未来的发展趋势。
随着技术不断发展，数据挖掘技术将在银行领域发挥更大的价值，助力银行实现更高效、精准的服务。
【关键词】数据挖掘技术、大数据时代、银行、风险管理、营销、反欺诈、客户关系管理、发展趋势1. 引言1.1 大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用在大数据时代下，数据挖掘技术在银行中的应用已经成为了一个备受关注的话题。
随着社会经济的快速发展，银行业面临着越来越多的挑战和机遇，而数据挖掘技术的出现为银行业提供了新的解决方案和发展机会。
随着银行业务的不断扩张和深化，传统的手工处理和管理已经无法满足日益增长的数据量和需求。
数据挖掘技术的引入可以帮助银行更加高效地处理和管理海量数据，同时发掘其中蕴藏的商机和风险。
通过数据挖掘技术，银行可以更好地了解客户的需求和行为，提供更加个性化和精准的金融服务。
在大数据时代下，数据挖掘技术在银行中的应用不仅局限于风险管理和营销领域，还涉及到反欺诈和客户关系管理等多个方面。
数据挖掘技术的不断发展和创新将进一步推动银行业的数字化转型，提升服务质量和竞争力。
大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用已经成为一个无法忽视的趋势，银行需要积极拥抱数据挖掘技术，不断探索和应用，以推动业务发展并满足客户需求。
2. 正文2.1 数据挖掘技术的概念及作用数据挖掘技术是利用各种数据挖掘算法和技术手段，从大量数据中发现隐藏在其中的规律、模式和知识的过程。
其主要作用可以总结为以下几点：1. 发现潜在的商业机会：通过对大数据进行分析挖掘，可以发现潜在的商业机会和市场趋势，帮助银行更好地制定产品策略和市场营销计划。
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用
客户关系管理系统的数据挖掘技术研究与应用随着互联网的发展以及信息技术的快速进步，各类企业都注重建立和维护与客户的紧密关系。
客户关系管理系统（Customer Relationship Management System，CRM）因其便捷的数据管理能力，成为现代企业中不可或缺的一部分。
而数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究与应用，对于企业发展和市场营销具有重要的意义。
一、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的应用价值客户关系管理系统通过收集和分析客户数据，帮助企业了解、建立并维护与客户的关系。
数据挖掘技术则可以在客户数据中发现潜在的商机和趋势，从而提供企业决策的支持。
1. 客户细分和分类数据挖掘技术可以根据客户的交易行为、个人特征和偏好等信息，将客户分成不同的群体和细分市场，以便企业能够更加精确地推送产品、制定销售策略和个性化营销计划。
例如，根据客户的购买历史和消费偏好，可以将客户分为高忠诚度客户、潜在高价值客户或产品满意度低的客户。
2. 潜在客户预测和发现通过数据挖掘技术，可以对潜在客户进行预测和发现。
例如，通过对已有客户数据的分析，可以找出与现有高价值客户具有相似特征的潜在客户，从而提供个性化的推销计划和销售机会。
3. 客户满意度分析数据挖掘技术可以通过分析客户的投诉、反馈和评价数据，从中发现客户满意度较低的原因，并提供改进建议和解决方案。
这能够帮助企业提高客户的满意度和忠诚度。
4. 跨销售和客户转化通过数据挖掘技术，可以分析不同产品或服务之间的关联性，发现跨销售机会。
例如，分析购买某种产品的客户同时会购买哪些相关产品，以便通过推荐购买其他产品来提高销售业绩。
二、数据挖掘技术在客户关系管理系统中的研究方向为了更好地应用数据挖掘技术，提高客户关系管理系统的效果和效率，研究人员已经提出了一些研究方向和方法。
1. 特征选择在客户数据的分析中，存在大量的特征，但并非所有特征都对分类和预测具有同等重要性。
大数据技术在银行客户关系管理中的应用
大数据技术在银行客户关系管理中的应用随着科技的发展，大数据技术已经逐渐被各个行业所认可和应用。
在银行业中，大数据技术能够帮助银行更好地理解和管理客户关系。
本篇文章将深度探讨大数据技术在银行客户关系管理中的应用。
一、客户个性化服务银行在经营客户关系时，需要根据客户的需求提供个性化的服务。
而大数据技术能够帮助银行更好地了解客户的需求和资产分布情况。
银行会根据客户在银行的历史记录、资产、消费和行为模式等多方面数据进行分析，更好地理解客户。
根据这些数据，银行可以推出个性化的服务，比如定制化的理财方案、赠送满足客户需求的礼品及优惠等等，提高客户满意度。
二、客户风险管理银行在承担贷款和投资业务时，需要管理风险。
大数据技术可以帮助银行较为准确地判断客户的信用风险和市场风险。
通过大数据分析客户的历史还款记录、职业、家庭状况等信息，银行可以判断客户的还款意愿和还款能力。
同时，银行还可以通过大数据预测市场趋势，从而调整投资组合降低风险。
三、客户留存和增长客户留存和增长是所有银行都不可避免的问题。
大数据技术同样在这方面能够发挥重要作用。
银行可以利用大数据分析得出消费者的购买喜好或者倾向，以及对竞争者提供服务的反应。
通过这些数据，银行可以及时针对客户需求进行调整和推送个性化的产品和服务。
只要银行能够满足消费者的痛点需求，就可以提高客户粘性。
四、客户协同运营银行有时需要与其他合作伙伴合作开展运营项目，例如与保险公司合作推出联合保险产品等。
这其中涉及不同客户资源的整合，而大数据技术可以帮银行更好地把握客户资源，实现优势互补。
比如，银行可以通过大数据技术对消费者信息的更好理解和利用，完成多家公司间市场信息整合。
五、客户服务运营在银行的客户服务中，大数据技术在不同环节中也能发挥重要作用。
比如，利用机器学习的技术可以自动识别顾客的问题，并为客户提供自动化客户服务。
在给客户提供人性化的服务时也需利用大数据技术，确保客户的诉求反馈能够被快速响应与满足。
大数据时代下数据挖掘技术在银行中的应用
ｌ 鹚挠 举 嘴 糕
数 据挖掘工具 比较分析
糟； Ｍ ｌ ａ ｔ ｄｌ 逸 Ｉ ￥ Ａ Ｓ Ｅ ｎ ｔ ￣ｐ ｔ ｔ ｓ ａ
Ｍｉ ｒ ｓ ｅ ｒ Ｍｉ ｎ 怿
特 挺戡德
Ｓ ｐ Ｓ Ｓ
ＣＩ ￣ ｍｔ ｍｔ ｉ ａ ｅ
｝ 鬣 樊 １ 分 类
揽诲
２ Ｏ ％ 嗍
ｌ 髯
躲 挣
９ １
三 、数 据 挖 掘 技 术在 银行 中 的应 用
（ 一 ） 贷 款 方进 行 信 用风 险评 估 应 用
二 、数据挖掘技术 （ 一 ） 数 据 挖 掘 概 述 １ ．数据挖掘技术应用步骤 数据挖掘实际上就是在海量数据 中利用各种分析工具来发 现数据之 问 的关 系和模型 的过程 ，预测数据关系和模型 ，以便 于可 以很好 的找到 潜 在 的数 据 关 系 ，发 现 被 忽 视 的 原 因 。因 此 ，是 目前 解 决 数 据 爆 炸 的 有 效方式 ，被称作 Ｋ ＤＤ 。数据挖掘属于反复的过程 ，主要包括 以下步骤 ： 第一 ，定义 问题 和分析 主题 。在挖掘数据的时候 ，需要分 析应用领 域 ，主要包括应用 目标和知识 。定义 问题可 以适 当的充分 了解实际情 况 ，熟悉背景 以及用户需求 ，不能定义缺少背景 的知识 。在确 定用户实 际需求 以后 ，需要评估历史 数据 ，利用 数据挖 掘来不断满 足用户 需求 ， 然后制定合理 的数据挖掘计划 。 第二 ，准备数据 。数据挖掘需要处理 的数据不但具有大 量数据 ，还 会存在一些冗余数据 和噪音数据 以及不完整数据 。准备数据 主要包括数 据清 理、集 成 数据 、选 择数 据 、变换 数 据 、归约 数 据 以及 数据 质 量 分析 。 第三 ，建立模型 。主要就是通过 已知知识和数据建立模 型 ，能够有 效 的分析和描述知识 和数据 ，可 以在未知数据 中进行应用 。建 模实际上 就是把一般规律 、相关经验形成抽象 的分析模型 ，挖掘数据就 是依据模 型分 析 、处 理 、预 测 数 据 的过 程 。 第四， 评估模式 。评估模式 主要就是通过知识来体 现用 户需求 ，然 后优化 挖掘数 据过程 中的数据 ，直 到符合规范 。 ２ ．数据挖掘技术算法 数据挖掘技术算法实 际上具体实现数据挖掘方法 ，主要包 括模型表 示 、模 型评价标准 以及发现方法三部分 。数据挖掘技术算法 主要包括决 策树 、遗传算 法、ｌ 近邻算法、神经 网络 等。具有最 佳搜索 空间 的方
大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用
大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用随着大数据时代的到来，银行业也逐渐意识到数据的重要性，并开始积极应用数据挖掘技术来提高经营效益、降低风险以及改善用户体验。
下面将详细介绍大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用。
数据挖掘技术可以帮助银行提高市场营销效果。
银行拥有大量的客户数据，可以通过数据挖掘技术对客户进行细分、挖掘客户潜在需求，并针对性地推出个性化的产品和服务，从而提高产品销售的效率和成功率。
银行可以利用数据挖掘技术分析客户的购买行为和偏好，根据不同客户的需求推送个性化的理财服务，以增加客户的忠诚度和满意度。
数据挖掘技术可以帮助银行进行风险控制。
银行业务涉及到大量的风险，包括信用风险、市场风险、操作风险等。
通过数据挖掘技术，银行可以挖掘出隐藏在海量数据中的潜在风险信号，提前预警并采取相应的风险控制措施。
银行可以通过数据挖掘技术分析客户的信用记录、财务状况等信息，判断其可能出现的违约风险，并在贷款审批过程中据此进行风险评估和定价，以减少贷款违约的风险。
数据挖掘技术还可以帮助银行进行欺诈检测。
在金融业务中，欺诈行为成为了一个严重的问题，直接影响银行的经济利益。
通过数据挖掘技术，银行可以分析客户的交易数据、行为模式等信息，挖掘出异常交易和可疑行为，及时发现并阻止欺诈行为的发生。
银行可以利用数据挖掘技术对客户的交易数据进行模式分析，建立异常交易模型，并根据模型结果进行实时监测，发现可疑的交易并进行风险控制。
数据挖掘技术还可以帮助银行进行业务决策和管理优化。
银行业务种类繁多，包括零售、公司、投行等多个领域。
通过数据挖掘技术，银行可以对各个业务领域的数据进行分析，了解各个业务线的盈利能力、风险收益情况，并基于数据分析结果进行决策和管理优化。
银行可以利用数据挖掘技术分析客户的历史交易数据，预测客户未来的理财需求，从而合理配置理财产品和服务。
银行还可以利用数据挖掘技术对各个业务领域的运营数据进行分析，准确评估业务的效益和市场前景，并据此进行业务调整和战略规划。
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究
数据挖掘技术在客户关系管理中的应用研究数据挖掘技术近年来在各个领域得到广泛应用，其中客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）领域也不例外。
数据挖掘技术能够从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，帮助企业更好地了解客户需求、预测市场趋势，并制定相应的营销策略。
本文将探讨数据挖掘技术在客户关系管理中的应用，重点介绍其在客户分析、市场细分和营销策略方面的作用。
一、客户分析客户分析是CRM中的重要环节，通过对客户数据的挖掘和分析，企业可以更清晰地了解客户，帮助企业制定个性化的营销策略。
数据挖掘技术在客户分析中发挥着关键作用。
首先，数据挖掘技术可以通过对客户数据的聚类分析，将客户划分为不同的群体。
这些群体可以根据不同的特征来划分，比如购买频次、购买金额、购买渠道等。
这种划分有助于企业更好地了解不同群体的特点和需求，从而有针对性地开展营销活动。
其次，数据挖掘技术还可以通过关联分析，找出不同产品或服务之间的关联关系。
例如，通过分析购买某一产品的客户还购买了其他哪些产品，可以帮助企业发现交叉销售的机会，并制定相应的推荐策略。
最后，数据挖掘技术还可以进行客户价值分析，通过预测客户的未来消费行为和忠诚度来评估客户的价值。
这种分析有助于企业决定资源的分配，将更多的精力和资源用于高价值客户的开发和维护。
二、市场细分市场细分是CRM中的另一个重要环节，通过将市场细分为不同的目标市场，企业可以更好地满足客户的需求。
数据挖掘技术在市场细分中发挥着重要作用。
首先，数据挖掘技术可以通过对客户数据的分类建模来判断客户所属的目标市场。
通过分析客户的特征和行为，比如年龄、性别、收入、购买偏好等，可以将客户进行分类，并为每个目标市场制定相应的营销策略。
其次，数据挖掘技术还可以进行消费者潜力分析。
通过从大量数据中发现潜在的购买者，企业可以针对这些潜在客户制定营销活动，提高市场的开拓效果。
最后，数据挖掘技术还可以进行市场预测分析，通过对历史市场数据的挖掘和分析，预测未来市场的趋势和需求变化。
大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用
大数据背景下数据挖掘技术在银行中的应用随着大数据时代的到来，银行作为金融行业的重要组成部分，也开始积极应用数据挖掘技术来提高自身的业务水平和效益。
数据挖掘技术在银行中的应用，主要体现在客户关系管理、风险控制和营销推广等方面。
数据挖掘技术在银行的客户关系管理中扮演着重要的角色。
通过数据挖掘技术，银行可以对客户进行细致的分析和建模，了解客户的需求、行为和偏好，从而为客户提供个性化的金融产品和服务。
通过对客户的历史交易记录和消费习惯进行分析，银行可以预测客户未来的需求和行为，提前为客户定制个性化的金融方案，增强客户黏性和满意度，提高客户忠诚度和获取更多的市场份额。
数据挖掘技术对银行的风险控制起到了重要的作用。
银行业务风险千变万化，通过数据挖掘技术可以对客户的信用状况、违约概率和还款意愿等进行风险评估和预测，帮助银行制定个性化的信贷策略和风险防范措施。
数据挖掘技术还可以对银行的内部运营进行监控和分析，发现潜在的违规和不当操作，及时采取措施避免损失和风险的扩大。
通过数据挖掘技术的应用，银行可以大幅度降低信贷损失和违约风险，提高资产质量和盈利能力。
数据挖掘技术在银行的营销推广中具有独特的优势。
银行利用数据挖掘技术可以对市场和客户进行精细化的划分和分类，识别出潜在的高价值客户和潜在市场机会。
通过对客户特征和行为的深入分析，银行可以制定有针对性的营销策略和推广计划，提高营销活动的成功率和效果。
数据挖掘技术可以对营销活动的效果进行评估和分析，及时调整策略和方法，提高营销投入的效益和回报。
随着大数据技术的发展和成熟，数据挖掘技术在银行中的应用已经取得了显著的效果。
通过数据挖掘技术，银行可以更好地理解客户，预测风险，提高营销效果，实现业务的持续创新和发展。
数据挖掘技术的应用也面临一些挑战和难题，比如数据隐私和安全问题，数据质量和准确性等方面的困扰。
银行需要加强对数据挖掘技术的研究和应用，提高自身的数据管理和处理能力，以更好地应对未来的挑战和机遇。
关于大数据时代数据挖掘在银行中的应用研究
关于大数据时代数据挖掘在银行中的应用研究随着大数据时代的到来，银行业也迎来了一次全新的变革。
大数据挖掘技术在银行业的应用愈发广泛，成为了银行业务发展的重要推动力量。
本文将探讨大数据时代数据挖掘在银行中的应用，并对其进行深入研究。
一、大数据时代对银行业的影响大数据时代给银行业带来了许多新的机遇和挑战。
传统的银行业务模式已经无法满足市场需求，客户需求的多样化和个性化使得银行在产品创新和风险管理方面面临着更高的要求。
与此大数据技术的不断发展和应用为银行业带来了更多的数据来源和处理手段，为其提供了更多的创新和发展机会。
银行业需要通过大数据技术来实现业务的转型和升级。
二、大数据时代数据挖掘在银行中的应用1. 风险管理在银行业中，风险管理是一个非常重要的环节。
银行需要不断地评估和监测客户的信用风险、市场风险、操作风险等各种风险。
而大数据时代的数据挖掘技术可以帮助银行更好地识别和评估这些风险。
通过大数据技术的应用，银行可以更全面地了解客户的行为和习惯，从而更准确地评估其信用风险；可以通过数据挖掘技术来监测市场的动向，增强对市场风险的识别和预测能力。
大数据挖掘还可以帮助银行发现和预防潜在的操作风险，提高业务的安全性和可靠性。
2. 客户关系管理大数据时代的数据挖掘技术还可以帮助银行更好地管理客户关系。
银行可以通过数据挖掘技术分析客户的交易记录、消费习惯、信用评分等信息，从而更好地了解客户的需求和偏好，为其提供更加个性化和精准的服务。
数据挖掘技术还可以帮助银行识别和挖掘潜在的高价值客户，为银行的营销和推广提供更有力的支持。
三、大数据时代数据挖掘在银行中的应用案例1. 中国工商银行通过大数据技术对客户交易行为进行挖掘，发现了一批潜在的高价值客户，并通过精准的推荐服务，成功提升了客户满意度和留存率。
2. 招商银行基于大数据技术对市场风险进行预测和监测，大幅提升了对市场风险的及时识别和响应能力，有效降低了风险损失。
3. 中国建设银行通过数据挖掘技术对客户消费习惯进行分析，成功推出了一系列针对不同客户群体的个性化信用卡服务，大大提高了客户的满意度和黏性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
大数据时代数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究贺本岚1，2（1 中国科学院大学博士后科研流动站 北京 100190）（2 中国工商银行博士后科研工作站 北京100032）摘 要：当前，人类迈入“大数据”时代。
我国商业银行建立了涵盖银行全部业务的数据仓库系统，拥有海量数据，但对数据的利用还远远不够深入。
随着金融脱媒、利率市场化的进一步推进，商业银行之间的竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争。
商业银行要获取客户就需要从海量客户数据中挖掘出信息和规律来加强客户关系管理。
本文设计了数据挖掘在客户关系管理中的应用模型，对数据挖掘在银行客户关系管理中的应用文献进行了综述，并介绍了其在商业银行中的应用现状。
关 键 词：大数据；商业银行；数据挖掘；客户关系管理1 引言当前，人类社会已经迈入“大数据”时代，信息技术高速发展。
我国商业银行基本完成数据大集中工程，建立了涵盖银行全部业务的数据仓库系统，银行的客户资料、交易数据、管理数据等业务数据以及后台信息系统服务数据呈爆炸式增长。
尽管已经积累了大量的数据，但商业银行对数据的利用还远远不够深入，出现“数据丰富但信息贫乏”的局面。
如何利用好这些数据，从中提取出有益于商业银行经营和决策的信息给我国银行业带来巨大的挑战。
同时，随着金融脱媒、利率市场化的进一步推进，面对互联网金融带来的冲击，银行传统的商业模式发生了巨大变化，银行之间的竞争也日趋激烈。
其竞争焦点由产品的竞争转变为争夺客户的竞争，拥有客户也就意味着拥有了市场，就能在激烈的竞争中取胜。
因此，客户关系管理正越来越受到银行的重视。
面对上述内外部环境的双重挑战，商业银行要获取客户，就需要深入了解客户的偏好，明晰客户需求。
数据挖掘正是达到这一目的实现有效客户关系管理的关键技术，商业银行可以从海量的客户数据中挖掘出有价值的信息和规律，预测出客户的需求和偏好，建立合适的模型使客户价值最大化，防止客户流失，从而为客户提供有针对性的产品和服务，打造不可复制的核心竞争力。
因此研究数据挖掘技术在客户关系管理中的应用具有重要的意义和作用。
2 客户关系管理与数据挖掘方法简介客户关系管理是一个获取、保持和增加可获利客户的方法和过程，认为客户是企业最重要的资产，通过提高客户忠诚度可最终提高企业的利润率。
商业银行通过实施客户关系管理，提升业务流程管理，提供更快速、周到的优质服务，可降低银行成本，吸引和保持更多客户。
要实施客户关系管理，商业银行可对客户资料进行深入分析，根据“一对一”营销原则，满足客户的个性化需求，提高客户忠诚度和保有率，从而实现客户价值持续最大化，提升商业银行竞争力。
数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在其中的但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。
数据挖掘与传统的数据分析不同，数据挖掘是在没有确定假设的前提下去挖掘信息、发现知识，其目的不在于验证某个假定模式的正确性，而是自己在数据库中找到模型。
商业银行利用数据挖掘方法对客户数据进行科学的分析，发现其数据模式及特征、存在的关联关系和业务规律，并根据现有数据预测未来业务的发展趋势，对商业银行管理、制定商业决策、提升核心竞争力具有重要的意义和作用。
数据挖掘主要分为五类模型：分类、聚类、关联、预测和序列发现。
其中，分类模型是根据已有数据的类特征判断未知数据的类，它与普通预测结果不同，其预测的结果是类别，主要包括决策树、KNN法、SVM法、VSM法、Bayes法、神经网络等方法。
聚类模型是将数据对象分组成多个类，使得同一类中的对象之间具有较高相似性，而不同类的对象差别较大，聚类技术包括划分方法、层次方法、基于密度的方法、基于网格的方法和基于模型的方法等[2]。
关联分析是从大量数据中发现项集之间的关联或相关联系，关联规则挖掘首先找出频繁项集，然后产生形如B A ⇒的强关联规则。
预测模型则是根据已有数据通过模型的训练学习，发现规律和趋势，推测未来目标数据值，方法包括线性回归、多元回归、非线性回归等。
序列发现与关联分析相似，二者不同之处在于序列发现中事件数据间关联性与时间相联系。
即，不仅需知道序列事件是否发生，而且需同时确定事件发生的时间。
3 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用分析客户关系管理一词起源于美国，是由美国营销之父——Gartner Group 提出来的。
Gartnet Group 认为客户关系管理就是企业为应对竞争和留存客户，努力改善自身的经营管理，与客户进行关系的维护和交流，实现利润的最大化和长期的发展。
客户关系管理旨在深刻理解客户，掌握客户需求，并实现客户价值最大化，由以下四个步骤构成：客户识别、客户吸引、客户维持、客户发展。
这四个步骤可以视为提取客户信息并转换为积极的客户关系的循环过程。
而数据挖掘技术通过从海量数据中提取隐含的客户特征和行为可以帮助完成这个过程。
根据客户关系管理流程，结合客户关系管理及数据挖掘方法特点，在客户关系管理每个步骤中都可以使用到数据挖掘方法，具体应用模型如下：图1 数据挖掘在客户关系管理中的应用模型3.1 客户识别客户识别是客户关系管理的初始环节，包括目标客户分析和客户细分。
即通过客户购买记录数据找出客户特征，识别银行的潜在客户以及最具盈利价值的客户，并进行客户细分，将具有相似特征的客户进行归类，从而为银行实施客户关系管理提供基础。
根据客户识别特点，可实施客户分类。
客户分类即根据客户的背景资料（如年龄、职业、行业等）、消费偏好等信息将客户分为不同类型。
通过客户分类，可以帮助银行掌握不同客户群的特征，找出客户消费的行为和规律，计算出不同客户对银行的贡献程度，从而筛选出客户群体的种类。
可采用的分类方法包括聚类分析法、KNN法、SVM法等。
3.2 客户吸引识别潜在目标客户后，银行需要对这些客户采取针对性措施吸引客户，即直接营销。
直接营销即银行通过邮寄、电子邮件等各种渠道直接向目标客户推销产品。
这就需要了解客户的个性化需求，数据挖掘中的预测模型正是可以实现这一功能。
银行根据客户信息和历史交易数据，可以预测到目标客户最可能购买哪种产品和服务，从而有针对性地进行营销，降低营销成本。
3.3 客户维持将客户吸引过来以后，银行需要与客户保持良好的互动和接触，不断了解客户需求，针对不同客户设计不同的产品和服务，实现“一对一”的营销，将给银行带来的盈利客户发展为忠实客户，不断提升其忠诚度。
在客户维持阶段，可以用数据挖掘里的序列发现来进行分析。
序列发现注重强调时间序列的影响，即通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，可监测客户长期的经常购买行为。
3.4 客户发展除了维系现有客户以外，还需进一步提升现有客户价值，进行客户发展，可采取的方式包括客户价值分析、交叉销售等。
客户价值分析指银行预期从客户获得的价值。
交叉销售是指银行基于现有客户发现其多种需求，向其提供多种满足其需求的相关产品和服务的销售方式。
通过交叉销售银行既可以降低营销成本，维系现有客户资源，还可以实现现有客户价值最大化。
此时，可采用数据挖掘中的关联规则进行分析。
利用关联规则可以分析客户交易行为与客户背景信息（如年龄、性别、收入、教育程度等）之间的关联关系，找出客户交易行为的影响因素，分析银行哪些金融产品和服务最可能会一起发生在同一交易中等等，确定最优的销售组合。
4 数据挖掘在银行客户关系管理中的应用文献综述国内现有研究文献中，关于数据挖掘在银行客户关系管理中应用的研究还比较少。
目前，数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究文献主要可分为以下几类：第一类是数据挖掘在银行客户关系管理中的应用领域理论探讨研究，这类文献比较多，如杨辉（1998）、何俊、温家明（2002）、蒋缨、强海涛（2003）、郭莹、张晓燕（2003）、黄解军、万幼川、潘和平、彭朝晖（2003）、韩冬（2004）、张颖（2004）、张颖，杜斌，钟永红（2005）、杨红（2005）、黄华卿，张维，熊熊（2006）、左爱群，杜波（2006）、王颖（2006）、丁咏（2006）、张蓉（2006）、曾媛媛（2007）、艾亚文，匡山（2009）、孔德汉（2010）等。
这些学者认为数据挖掘在银行客户关系管理应用层面包括客户分类、预防客户流失等。
第二类是如何结合数据挖掘构建银行客户关系管理系统，如李兴国，于海峰，金芳芳（2004）、张忠磊，孙玉娟（2006）、蒋利红（2008）、郑华（2008）、常雪琦，刘伟（2009）。
这些学者主要从业务处理系统、客户联系系统和客户数据挖掘管理中心等方面构建以数据挖掘为核心的客户关系管理系统。
第三类主要集中在运用数据挖掘方法对银行客户进行分类、预测研究，如田玲（2003）、周意（2005）、赵基（2005）、于海波（2010）、郑英姿（2011）等，运用的数据挖掘方法包括聚类算法、决策树模型、关联规则等。
可以看出，目前数据挖掘在银行业客户关系管理中的应用研究主要停留在理论分析阶段，运用数据挖掘技术进行建模分析的文章较少，这也可能是受数据获取的影响。
在仅有的少数实证分析论文中，有些论文的数据也是通过模拟得到，而且实证研究应用的方向主要是客户分类研究，对于客户价值、客户风险管理、客户流失、客户利润贡献度等方面的实证研究较少。
如何将数据挖掘全面应用到银行客户关系管理究，将理论与实际应用相结合，是需要进一步考察研究的重点。
5 数据挖掘在商业银行中的应用现状国外的许多商业银行将数据挖掘技术应用于自身经营管理。
其中，数据挖掘技术应用最多的有以下四个方面：一是基于客户关系管理的目标市场识别和客户分类、聚类，从而采取有针对性的客户营销和服务策略；二是通过对数据进行分析，挖掘出数据模式和特征，预测客户的金融需求以及金融市场的变化趋势，从而有利于商业银行制定决策、规避风险；三是运用多种数据挖掘技术预防和侦查洗钱、信用卡诈骗等金融犯罪；四是时间序列的分析和挖掘，如股票市场、外汇市场等随时间变化的情形，可以挖掘出某一段时间内交易数据的变化趋势和规律。
具体将数据挖掘应用到客户关系管理方面，国外发达国家商业银行中汇丰银行、花旗银行和瑞士银行是较早应用数据挖掘技术的银行，主要用于客户档案分析、发现销售规律；MBNA、First USA等信贷银行则将数据挖掘技术应用于信用卡用户分析。
随着客户关系管理理论的提出和不断完善，许多欧美银行开始利用数据挖掘方法服务其经营管理决策，如苏格兰皇家银行、法国兴业银行、德意志银行等。
随后，美国Mellon银行与IBM联合开发了Intelligent Miner for Data数据挖掘软件，根据其已有信用卡客户数据采用数据挖掘技术对客户行为特点进行总结，并预测客户下一步的可能行为。
根据挖掘结果，银行采取有针对性的措施留住客户，避免客户流失。