目前互联网金融对传统银行的不断冲击,银行的服务和产品越来越透明化,差异也不断缩小,同时产品的生命周期也在缩短,传统商业银行更是面临着巨大压力。银行间的竞争重点也在转变,从产品到客户的竞争,谁抓住了客户谁就掌握了市场,并能在日益激烈的市场中站稳脚步。客户的需求也因人群的不同而有所差异,银行在长期发展中不能够根据客户多元化的需求创新产品或者服务,还是停留在传统战略思维发展模式下,将逐渐被现代化发展的浪潮淘汰。在信息化时代怎样借助客户资料以及交易等信息强化与客户间的联系,同时深度开发客户价值尤其重要。对于未来银行的发展,能够利用大数据开发客户信息与价值是今后它们发展的一大主要方向,这必须依赖于相关的技术。其中,数据挖掘技术可以很好的解决该问题。本文以数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用为研究的主要内容。1、对银行的客户信息进行处理。首先从银行各系统通过ETL抽取技术提取出我们想要的信息,其次,基于客户价值的角度就其展开精细化,商业银行改进自身的产品、服务质量与措施等目的来构建了具体模型。然后,基于客户余额日平和经营利润采用聚类法对客户展开不同类型的划分;之后,对客户的转移进行了研究,最后基于数据挖掘的CRM对客户信息进行分类,依据每类客户的特征对客户进行个性化营销。2、客户关系管理对于商业银行而言非常重要本研究可以完善此系统。在研究中构建了客户的模型,并使用了数据挖掘技术,不仅可以提高准确度性,而且优化了系统性能,提高银行工作效率。此外,本文设计并实现了该系统。在介绍该系统时,第一对其需求进行了探讨,接着对其框架整体设计规划目标进行了简述,之后对其框架结构进行了分析。随后实现了各功能,最后测试各功能成功有效。