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本文以系统工程、经济学、博弈论和计算机辅助决策为理论基础,研究并设计了银行电子商务系统中的客户关系管理体系。主要的工作有：1.给出了电子商务环境下客户关系管理的研究意义,并结合银行电子商务的特点,给出了电子商务与商业银行之间的关系,进一步阐述了研究设计银行电子商务系统客户关系管理理论的实用性。2.建立了商业银行客户关系管理系统的评价指标体系。论文从营销运作、电话银行、网络银行和服务这三个方面对商业银行客户关系管理进行分析,建立了具有递阶层次结构的商业银行客户关系管理系统的评价指标体系,并给出相应指标的表达式。3.设计了电子商务环境下客户细分动态指标体系的建设依据和原则,并以客户价值为目标,从交易指标和行为指标两方面进行分析,建立具有4层的动态客户细分指标体系,其中指标层共计16个指标。4.采用灰色-主成分分析的RBF神经网络建立动态客户细分模型。论文首先采灰色关联分析方法对初始客户细分指标进行筛选,然后应用主成分分析法对筛选后的客户细分指标的数据进一步降维处理,最后应用RBF神经网络模型建立客户细分模型。将该模型应用到商业银行零售企业中,通过结果分析企业内的客户数据,企业能够发现和预测客户的实际价值和潜在价值,为企业制订合适的营销战略。5.建立了基于灰色关联聚类分析的电子商务环境下客户价值分类模型。首先以调查问卷的方式搜集相关信息,构造建模数据；其次,采用灰色关联聚类分析法将总样本分为4类,最后,应用欧式距离验证分类结果的可靠性。实验结果表明,该模型能合理地对电子商务环境下的客户价值进行分类。