随着机器学习算法在金融行业发展落地,商业银行研究潜在客户挖掘问题方面多了更多的研究方法。了解哪些特征能够更加有效实现对重要客户需求的分析,从而给商业银行运营系统有效建议,是银行当务之急的研究方向。使用人工智能等新兴技术,不仅可以提高银行的资产管理水平和客户服务能力,而且有利于提高基层运营能力,更好抓住客户服务需求点。论文着重对潜在客户挖掘模型进行构建和优化,横向比较主流机器学习算法应用在金融信息类数据集上的优势与不足。实验所用数据集为国内某大型商业银行的真实客户信息数据,包含用户基本信息、金融投资情况、第三方支付使用频率等内容。通过对数据集做数据预处理和特征工程工作,解析了数据的来源和结构,并对数据整体做了描述性统计,处理缺失值数据、删除无用特征列,并对部分数据进一步做了one-hot编码化、标准化、对数化等操作,使用网格搜索等方法对模型参数进行调优,对比逻辑回归算法、决策树算法、随机森林算法、XGBoost算法,进一步筛选高效模型。通过召回率、准确率、F1＿score、混淆矩阵、ROC曲线、AUC值、KS值等评价指标完成对模型的全面比较,得出XGBoost模型更适用于金融信息和潜在客户挖掘方面的结论,模型实现较好的预测结果。通过研究得出以下重要结论:1、逻辑回归算法不能很好的适应金融信息分类问题,但是后续仍然可以尝试通过卡方分箱和重要特征选取等方法解决关键问题,对模式进行调优。2、XGBoost在金融信息分类中表现较好,其模型优化后在测试集上AUC值为94.78%,各类评价指标均高于其他算法。3、通过对数据集特征重要性度量可以发现,转账流出最大金额、转账总金额、月均交易金额等交易类数据拥有更高的权重,在银行的基层个人客户经理可以以此为发掘点,着重关注客户转账交易情况、尽可能挖掘出优质潜在客户,提高银行效益。