准确的客户分类是现代银行有效实施客户关系管理的基础。客户分类是根据客户属性来划分客户的集合,透过获得的客户类别来分析和预测客户的消费模式,建立起更好的客户服务体系,以利银行实行进一步差异化客户的管理,进而使得银行提升竞争能力和赢利能力。由于客户分类问题涉及众多因素,并且会产生海量的客户信息数据,针对该问题,构建有效的银行卡客户分类系统是当前银行管理系统迫切需要解决的问题。K-means算法是数据挖掘中一种简单高效的聚类算法。针对目前银行卡客户关系管理的现状,本文基于数据挖掘技术,利用Delphi工具和SQL server数据库,设计了基于改进的K-means聚类算法的银行客户分类系统。数据挖掘技术可以提取海量的银行卡客户信息数据中隐含的知识和空间关系模式,将代表银行客户的特征数据对象集自动分类成各个由类似的对象组成的簇,实现银行系统的银行卡客户分类。在银行卡业务主机(ES9000)获取系统的银行卡业务数据,经过数据的抽取、转换和加载进入银行卡分析系统前置机(RS6000)端中,通过银行卡分析系统数据库服务器完成数据挖掘和客户分类的功能。该系统的几个主要功能模块包括数据预处理、数据挖掘、数据管理、系统维护四大功能模块,不仅对银行管理者能够提供多种直观、灵活的客户展现方式和分析手段,而且还为操作员提供数据维护功能和管理功能。系统的应用效果也证明了其有效性。