银行客户关系管理是银行为了更好地满足客户需求，发现客户价值，制定市场战略，提高工作效率，从而实现盈利最大化的一系列管理活动。随着信息技术的迅猛发展，数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用变得日益重要，它通过分析和预测客户行为，帮助银行在激烈的市场竞争中赢得优势。
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的运用，主要体现在以下几个方面：
一、各类客户的获得、流失和保持现状分析
在客户关系管理中，了解和分析客户的获得、流失和保持现状是至关重要的。由于市场竞争的加剧，新客户的开发成本日益增高，因此，保持原有客户就显得尤为重要。银行通过对客户信息的收集、读取、分组归类和数据挖掘分析，能够有效预测客户流失，并识别客户转移的模式，从而为银行在预防客户流失方面提供有效参考。
二、各类客户的盈利能力与交叉的营销方面
不同客户对于银行来讲，其价值是不同的。数据挖掘技术能够有效分析和预测不同市场活动下客户盈利能力的变化。通过客户数据的深度挖掘，银行可以对客户进行分类，进而针对性地开展交叉营销，提高客户的综合贡献度。
三、客户群体的分类与信用分析
在银行客户关系管理中，客户的信用分析是不可或缺的一部分。通过对大量客户数据的分析，银行能够对客户群体进行科学合理的分类，从而更加高效合理地处理与客户相关的事务。数据挖掘技术的运用，可以帮助银行在客户信用评估方面更加准确，实现以最小风险换取最大利益的目标。
四、数据挖掘技术在客户关系管理中的运用要求
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用需要考虑多个方面的要求，包括数据收集的准确性、信息处理的效率、分析模型的科学性等。银行要加强对数据挖掘技术的认识和了解，并在实际应用中不断总结经验，以期达到提升银行自身核心竞争力的目的。
在国际上，尤其是美国的大型银行，数据挖掘技术的应用已相对成熟。他们通过建立数据仓库和开展数据挖掘项目，以大数据为基础，深入分析客户行为模式，从而为客户提供更加个性化和精准的服务。而我国的商业银行尽管起步较晚，但近年来，在基础硬件设施上已取得了一定的进步，开始步入实践领域。
值得注意的是，在数据挖掘的过程中，数据的处理和分析是一个复杂而精细的工作，需要依托强大的数据仓库系统和高效的算法模型。同时，对于数据挖掘的结果，银行要进行科学的评估和合理的利用，以确保营销策略和业务决策的有效性。
数据挖掘技术在银行客户关系管理中的应用具有广阔前景，它能帮助银行在客户关系管理方面实现质的飞跃，进而提高整个银行业的服务水平和盈利能力。然而，对于数据挖掘技术的深入研究与应用，还需要银行、学术界和IT行业的共同努力，以推动技术的创新和应用的深化。
