大数据背景下,商业银行积累了大量的客户数据,但是,如何识别其背后的企业行为特征成为急切需要解决的问题。但是,当前银行的客户关系管理依然停留在主观管理的层面,例如客户经理的尽职调查与定期拜访等,这类维护客户方式虽然能够及时捕捉客户的状态,不过随着零售客户常态化之后,客户关系的维护成本逐渐抬升。因此,构建一款能够前瞻性地预判客户稳定性的系统成为A银行动态管理客户关系的重要一环。本文正是立足于这个出发点,利用A银行积累下的客户数据构建客户流失预警系统,以期能够低成本、高效率的对客户状态进行判断。第一,本文梳理了构建客户流失预警系统的主要基础理论。我们探讨了数据挖掘技术的基本含义、主要功能和基本过程,简要回顾了数据挖掘技术的发展历程。然后,本文重点介绍目前较为流行的4种数据挖掘技术:决策树分析法、神经网络法、遗传算法和支持向量机等。最后,对J2EE平台的Web系统轻量级架构技术Spring MVC与My Batis进行了梳理。第二,对客户流失预警系统的需求进行分析。首先,分析客户流失的因素,系统地阐释客户流失的动机。其次,根据客户流失的原因,提出客户流失预警系统的构建需求:系统需求和业务需求等。第三,客户流失预警系统的构架与设计。首先,阐述了系统设计的目标与原则。其次,论述了系统的总体构建。第三,描述了系统数据库的设计。最后,着重阐述了系统核心模块的设计。第四,本文对A银行客户流失预警系统进行实测。首先,主要描述了系统实现的界面,同时对核心模块的运行结果进行测试。其次,对系统运行的稳健性进行检验。再次,对组合系统和单一系统的预测结果进行比较分析。最后,利用客户流失预警系统对当前数据进行预测,发现规模以上的客户相对稳定,而小微客户的预警率较高。第五,本文提出了客观评估与主观判断相结合、适时对预警模型进行调整、建立客户流失反馈响应预案、在新客户营销和控制客户流失之中把握平衡等四点改进建议。