在云计算、大数据、人工智能技术、区块链技术、互联网金融快速发展的环境下,商业银行传统营销的不足日益突显。营销决策,尤其是客户关系管理依赖于经验而不是数据,信息不对称、广撒网的粗放模式使得营销成本很高。风险防范方面,伴随着客户范围的不断扩大、传统以人工干预、现场检查为核心的风险防范和应对模型,从成本和反应速度上来说都无法适应新格局的需求。商业银行的数据挖掘技术是一种全新的信息处理手段,其关键技术是对海量数据进行批量加工、转换和模型化处理,从中筛选出有价值的数据。一方面,可以通过客户数据分析中客户的行为偏好、财务状况、资产结构、收入结构等,实现客户分层和客户视图创建,有效实施客户资源细分和客户精准营销;另一方面,通过整合银行内外部数据以构造更完整的客户画像,从而进行更为精准的风险管理,实现客户异常信息的自动抓取、监测和预警。本文将立足于兰州银行现阶段客户关系管理方面的发展现状及存在的问题,充分运用大数据资源,制定出符合兰州银行实际情况的客户关系管理体系。本文基于大数据、客户关系价值理论和客户关系营销理论,将大数据技术运用到客户关系管理中,构建以客户标签体系为基础,以机器学习模型为支撑的客户关系管理系统。依托该系统从真正意义上实现差异化的精准营销和智能化的风险信息预警,为兰州银行提升盈利能力,拓展业务结构,提高风险管控水平,增强核心竞争力提供保障。