市场经济的发展和完善,促进了金融领域竞争的激烈化。金融领域的竞争说到底就是客户的争夺,证券公司服务与营销客户是客户关系管理的基础,客户关系管理的管理效果直接影响公司服务与营销客户的效率和效果。本文以GS公司为例,采用云平台技术和BP神经网络技术进行GS公司客户关系管理系统的研究。本文对GS证券公司客户关系管理系统的研究采用系统需求分析、系统设计和系统实现的软件工程思路进行研究。本文在构建系统的需求分析阶段时,在对GS证券公司客户关系管理现状的分析基础上,采用UML的用例图方式分析用户对系统的需求,并对系统数据流进行分析,为系统功能设计和数据库设计打好基础;在设计阶段,采用B/S三层结构进行系统总体结构设计,并对基于BP神经网络的投资偏好评估模型和系统数据库设计;在系统实现阶段,对GS证券公司客户关系管理系统的Hadoop基础平台和云平台上的数据仓库搭建进行分析研究,并对跨系统的客户信息进行采集、管理、及基于客户投资偏好信息进行评估管理和客户服务管理等功能的具体开发实现进行研究。其中,基于云平台搭建证券公司关系管理系统基础平台,采用WebService技术实现跨平台的客户信息采集以及基于BP神经网络的算法的客户投资偏好评估模型,是本文研究的重点。其中,Hadoop云平台的搭建,可以为客户信息的存储管理,以及客户投资偏好评估分析提供计算资源;采用WebService技术的跨平台信息采集可以尽可能多地集成客户信息,为客户投资偏好的评估提供分析素材。通过客户投资偏好的评估,可以为其他部门向客户推荐金融产品提供支持。