商业银行在大数据时代，面对数据量的爆炸性增长，关键在于如何有效地利用数据挖掘出具有业务价值的信息。数据挖掘技术的引入，使得商业银行能够从客户中心的角度出发，更深入地理解和分析客户需求，从而实现精准营销和客户关系管理。
客户全景画像的构建是数据挖掘的基础。它包含了一系列客户属性、特征和标签，能够为银行提供客户全面的视图。这些特征涵盖了人口统计学特征、资产相关特征、负债相关特征、结算相关特征、社交特征、行为轨迹特征以及消费偏好特征。通过这些信息的整合，银行能够对客户有一个深入的认识，并为后续的数据挖掘活动打下坚实的基础。
客户价值评价体系是银行识别高价值客户并进行有效客户管理的重要工具。通过经济价值、成长价值、风险价值、忠诚价值等维度的综合评价，银行能够对客户价值有一个全面的衡量，从而有助于资源的有效分配和针对性的营销策略的制定。
客户科学细分是基于数据挖掘聚类算法的探索性建模过程，它将客户划分为不同的类型，帮助银行了解不同客户群体的特征。这一过程有助于银行为不同的客户群体开发匹配的产品和服务，并制定相应的营销策略。
客户业务提升通过数据挖掘分类技术分析客户金融资产的提升概率，旨在识别能够带来业务提升的客户特征，并结合关联规则模型为这些客户配置产品，引导客户业务的提升。
客户流失预测是银行关注客户稳定性和忠诚度的重要环节。银行对无贷户、有贷户、结算户等不同群体的客户流失进行定义，并通过生存分析技术预测未来可能出现的客户流失情况。通过这种分析，银行能够及时地采取措施，比如通过回访了解客户流失的原因，并针对那些有资金流失倾向的客户推送高收益产品，以减少客户的流失。
在商业银行客户智能数据挖掘的应用体系中，还包含了客户产品响应和客户关系网络等模块。这些模块可以有效地将数据挖掘技术和非结构化数据挖掘技术相结合，如引入图挖掘与圈展示、LBS与地理展拓技术等，增强银行对结构性数据和非结构性数据的分析能力，以更全面地理解和挖掘客户需求，从而提供更加个性化和精准的服务。
商业银行的客户智能数据挖掘技术应用，是通过对大数据的分析和建模，实现对客户的全面了解和细分，为银行营销策略的制定、客户价值评估、业务提升以及客户流失的控制等方面提供了重要的技术支撑。通过这些技术的应用，银行能够更加主动地管理客户关系，提高业务效率，增强市场竞争力。
