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随着以客户为中心的客户关系管理技术在银行业的不断应用和发展，银行服务不断改善提高的同时，产生了大量的客户数据，充分挖掘这些数据中隐藏的有用信息可以为银行的经营决策带来极大的帮助。在海量的数据面前，一般传统的统计技术显得力不从心，数据挖掘技术具有善于从大型数据仓库中挖掘有用信息的特性，能够有效解决银行客户关系管理中处理客户信息的难题。
本文首先分析银行客户关系管理的内涵、目标、实施内容和特点，并分析了目前商业银行客户关系管理系统存在的问题和不足。然后，通过对数据挖掘技术在商业银行客户关系管理系统中的应用、实施过程和特点的分析，将数据挖掘技术应用于银行业：结合数据挖掘中的决策树分析方法，对银行的客户流失情况进行研究；结合模糊聚类分析方法对客户进行细分；利用关联分析方法进行交叉销售。
数据挖掘技术可以有效地从大量的客户数据中发现有用的信息和知识，进而可以有效提升客户关系管理的质量，达到提高银行竞争力的目的。本文论述了基于数据挖掘技术的客户关系管理在银行领域，特别是对银行客户流失和客户细分分析中的应用，这些内容对商业银行的客户关系管理的逐步实施具有一定的借鉴意义。