随着金融体制改革的深入，中国的商业银行只有不断识别、培育和提升自身的核心竞争力才能在市场竞争中发展、壮大。从自身积累的数据中进行挖掘是识别、培育核心竞争力的比较现实的途径之一。与西方发达国家的商业银行相比，中国的商业银行成立时间短，自身积累的数据并不可观，也不完整。如何从有限的、不完整的数据中识别、培育商业银行的核心竞争力，成为为商业银行关心的问题之一。灰色数据挖掘技术就是基于灰色理论的数据挖掘技术。数据挖掘技术实质是从大量数据集合中有效地自动地发现隐含地先前未知的、对决策有潜在价值的信息。中国的商业银行是典型的“少样本、贫信息”的灰色系统。灰色数据挖掘就是利用灰色理论的概念和技术，结合数据挖掘系统成型的、自动化的知识发现技术，去构建“少样本、贫信息”系统的知识自动发现信息系统。可以利用灰色数据挖掘技术识别、培育和提升中国商业银行的核心竞争力。数据挖掘技术在国外已经得到成熟的应用，在国内也已经有了较多的研究成果。灰色理论在商业银行中的应用的研究成果并不多见，且大多是零散的，不系统的。将灰色数据挖掘技术成体系的应用于商业银行系统的研究则还没有，更没有成型的信息系统。本文详细阐述了灰色数据挖掘技术的概念、体系，并研究了灰色数据挖掘技术在识别、培育、提升商业银行核心竞争力中的应用。最后，本文介绍了在J2EE体系架构下实现基于灰色挖掘技术的商业银行风险管理信息系统中的相关模块。