关键词：数据挖掘技术；客户关系管理；银行
引言
数据挖掘是从大量的数据中进行有价值和具有潜力的信息的过程，由于其针对性和广泛的应用性，故而在商业中具有广泛的应用，同时也是一种新型的商业化信息处理方式。对于银行而言，数据关乎客户的质量和相互之间关系的良好、正常发展，同时银行中的数据流量和数据维度都比其他行业更大，因而数据挖掘技术可以帮助银行在数据池中迅速提取有用的信息并进行应用，对于银行的营销行为具有重要的影响。也因此获得了良好的研究价值。
一、数据挖掘技术的基本原理
数据挖掘一词来源于工程技术领域，其核心是数据，方法是挖掘，在商业应用中，它表现为在大型数据库或数据池中搜索有利用价值的商业信息，并通过科学的方法对数据进行过滤与筛选，最终实现对有用信息的良性应用，发挥其商业价值。现代数据挖掘技术对于企业的信息化水平和客户量都表现出了较高的要求，一般的银行缺乏巨量的信息资源，应用数据挖掘技术发现商机的价值不能很好的体现，而如果缺乏信息化技术的支持也难以发现数据之间隐藏的相互关系，进而无法实现数据项的有效利用并揭示其中的规律以及未来的走势，最终导致无法模型化分析与应用的问题。可见数据挖掘技术是一项高科技技术，同时也是现代银行数据管理与应用的重要技术创新之一。
二、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用
银行使用数据挖掘技术主要应用在于应对客户流失、维护客户关系、了解客户行为以及调整经营数据，具体的应用方式比如应用决策树算法对客户流失的原因进行分析，应用聚类分析对客户的行为进行分析等。
（一）数据挖掘技术应用在探寻客户偏好方面
客户关系管理CRM是现代企业管理理论中对客户与企业相关关系进行研究并架构的管理模式。企业通过客户关系管理实现对客户需求的预期并实现、完善与客户的稳定关系，进而实现经济效益的提升。对于银行业而言也具有这样的作用，银行的客户关系管理通常是其稳定性效益的来源，对于如今竞争激烈的金融行业而言具有重要意义。由于银行与客户的关系紧密，且直接面对客户进行服务与沟通，因而客户是银行最重要的资产也是企业赖以生存和发展的关键所在。对于银行而言，CRM的内容更加宽泛，同时对于客户关系的管理具有更加重要的作用。
客户是银行维持营运的重要保障，客户代表着一家银行的服务水平和质量。因而高质量的客户是银行积极维护和重点运营的特殊资源。而银行客户关系管理是一种在基于客户既往选择与偏好的基础上做出的对客户与银行关系的切实分析与管理系统。通过应用数据挖掘系统，银行可以迅速实现对客户资源的认定和相应关系的明确。同时通过分析不同用户的选择偏好和使用频率，也可以针对性的定制不同的服务类型，使得客户有归属感和被尊重感，这对于提升银行的综合竞争力，实现利润的增加具有重要意义。
为了实现客户管理进而对营销产生积极的影响，银行通过数据挖掘不仅可以确定用户群，还可以对指定用户进行深入分析，从其消费趋势和消费类型来为其提供指定产品，并探究相应的产品如何准确找到对应的客户群等问题。
图1.数据挖掘过程
（二）数据挖掘技术应用在分析客户行为方面
分析客户行为则必须使用聚类分析这种数据挖掘方法进行，首先要明确客户行为对于营销的意义。一般而言，客户行为对于产品的销售路径具有明显的影响，
企业通过数据挖掘不断实现跟踪特定客户的行为或者发现其消费轨迹的变化这样的目标，针对大多数客户具有的共性进行聚类分析，将客户行为分类、归集，实现对其的全面管理，并针对性的制定出相应的产品以便与其需求相符。聚类分析的算法随机地选择个对象代表个类,每一个对象作为一个类的中心,根据距离中心最近的原则将其他对象分配到各个类中，在完成首次对象的分配之后,以每一个类中所有对象的各属性均值作为该类的新的中心,进行对象的再分配,重复该过程直到中心没有变化为止,从而得到最终的个类。
总结
通过以上的分析已基本可为银行制定针对性的经营战略，提升营销效益做出一些有益的帮助，但是数据挖掘的实际意义还远远不只有这些，随着银行业竞争日趋激烈，单一的价格战术或者是服务至上的理念都无法对金融服务的实际效益作出根本上的推动，为了实现营销的有效性，保证客户的流量和稳定的关系，最终形成良好的营销效益就必须要重视海量数据的应用与分析。数据挖掘技术在一定程度上实现了这一目标，因而其在未来必然会获得更大发展。
参考文献
[1]师江波. 数据挖掘在银行精确营销中的应用[J]. 山西电子技术,2014,(02):37-39.
[2]安康. 基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究[D].兰州交通大学,2014.
论文作者:许沁怡，庄媛，张颢藩，李涛
论文发表刊物:《科技中国》2017年11期
论文发表时间:2018/5/2
标签：客户论文; 银行论文; 数据挖掘论文; 技术论文; 客户关系管理论文; 数据论文; 关系论文; 《科技中国》2017年11期论文;