中国加入WTO后，外资银行不断涌入中国，促使银行业的竞争日趋激烈。银行业迅速从以产品为中心（Product-Centric）的商业模式向以客户为中心（Customer-Centric）的商业模式转变。银行之间为了竞争，纷纷推出各种特色服务来满足客户的需求，用来提高客户对银行服务和银行产品的满意度，从而进一步提高客户对银行的忠诚度。但是，银行的目标客户实在是过于庞大，银行无法对每一个客户都做到一样的服务，因为银行没有足够多的服务资源，这时就需要对客户进行分类，针对不同的客户提供不同的特色服务。面对这样一个庞大的客户群，银行需要找到一种方法能够对所有的客户进行一一细分，这时数据挖掘技术的出现帮助银行解决了这个问题。随着数据挖掘技术越来越广泛的应用，将数据挖掘技术应用在客户服务管理信息系统，在技术上已经成熟。客户服务管理信息系统是一个不断发展的典型管理信息系统（MIS），已经引起越来越多服务性企业的重视，尤其是银行业。任何一个银行要生存、发展，就必须高效率地把内部服务活动和客户需求有机地衔接起来，就必须建立与自身特点相适应的客户服务管理信息系统。本文通过对数据挖掘技术应用的分析，选择用关联分析法对客户进行营销，实施交叉销售；选择用聚类分析法对客户进行分类，获取新的客户；选择用分类分析法来提高客户的忠诚度；选择用孤立点分析法来发现即将要流失的客户，来防止客户的流失。在客户服务管理信息系统设计和实现章节中，将数据挖掘的方法运用在客户取号流程、银行人员叫号流程、客户评价结果登记中。通过流程图、网络拓扑图和系统运行的截图详细的介绍了数据挖掘技术如何合理的运用到本系统中。