近年来,随着中国金融市场长期处于低利率、低通胀、低成长阶段,在金融市场上充足的资本追逐着有限的优良资产,导致商业银行的利润空间逐步收窄、经营成本持续增加、对负债质量监管难度加大,经营模式亟待转型等问题倒逼银行业态转型,新形势下占据银行百分之八十以上的对公客户基础客群将是商业银行新的利润增长源泉。银行对公客户基础指不包含金融机构同业的企业客户基础,银行拥有海量的信息数据,利用大数据分析、人工智能等信息技术能为商业银行的对公客户服务尤其是长尾客户服务管理赋能,是目前各商业银行转型发展的主要方向。但是相比于银行传统对于个人客户服务管理的探索与实践,商业银行在对公客户的管理、理论研究及大数据应用上还较为落后。本文首先对客户关系理论、数据标签理论、大数据挖掘理论进行了广泛的分析与整理,结合Z银行对公客户发展的现状及困难,在坚持以发展科技赋能Z银行对公客户关系管理的管理理论下,尝试构建以数据标签层作为中台的对公客户管理系统框架。Z银行通过运用数据挖掘技术及客户关系管理理论对对公客户进行数据标签体系构建,数据标签层勾连数据层及应用层间,对数据标签进行体系化管理,通过设计标签体系实现的平台及技术架构、对公标签的类型、对公标签的加工方法,及应用对公客户标签进行模型开发及客户拓展及营销实践探索。经过实践分析,Z银行构建的数据标签体系能够达到整合数据信息、提高数据应用效率、统一数据标准的目的,为Z银行数据标签的高效利用提供了支持。但目前Z银行的数据标签体系实践应用较少,数据挖掘及大数据挖掘业务机会的程度还较低,在对公司客户关系管理上标签体系分类设置还存在一些问题,未来还需要不断地进行优化调整。