近年来,随着我国社会经济的发展,以及金融体系的不断完善,政策性银行、股份制商业银行、区域性地方银行、外资银行等如雨后春笋般出现在全国各地,各类银行甚至将分支机构设置在社区周边,银行业的飞速发展为社会经济的发展提供了坚实的保障,但是也加剧了银行业自身的竞争。同时,信息技术与互联网技术的快速发展,为互联网金融业的出生提供提供了肥沃的土壤,随着网上银行、手机银行、微信银行、以及大量互联网金融产品的出现,使得金融业务的地域概念逐渐模糊,地区差异化逐渐减少,客户对金融服务与金融产品的选择也日益自由和多样化,客户对银行机构的依赖性和忠诚度越来越低,商业银行的客户流失问题日益突显。基于以上研究背景,本文在对相关理论进行梳理的基础上,首先,对光大银行兰州分行客户关系管理概况、客户流失现状进行了详细论述,对应用数据挖掘技术建立光大银行兰州分行客户流失预测模型的必要性和可行性进行了详细分析。其次,定义了客户流失的概念,选择了要研究的目标客户群,采集了光大银行兰州分行2017年前半年的客户资产及账务交易相关数据。通过与参考相关文献资料、与相关业务专家及客户经理深入沟通,初步选取了215个初始的预测变量,经过相关性检验、共线性检验等措施,最终筛选出75个预测变量。通过分析比较后采用R语言技术、LOGISTIC逻辑回归方法构建客户流失预测模型,基于混淆矩阵、ROC曲线分析等手段,对模型的预测效果进行验证,并经测算,模型预测准确率可达到91.5%,相比先验概率,准确率提升了6.18倍,效果显然达到了建模目标。然后,结合分行客户流失的原因及相对应的对策的研究,提出了应用该预测模型进行客户挽留营销的工作流程,给光大银行兰州分行降低客户流失率提供了理论依据及指导方向。最后,在展望部分分析了模型的构建过程后,提出了在数据支持的情况下,考虑增加客户满意度等变量以及优化建模技术手段,进一步提升模型的效率和准确性。本文采用理论和实践相结合的方法,采用先进的数据挖掘技术,构建并使用客户流失预测模型解决光大银行兰州分行实际的客户流失问题,不仅给光大银行兰州分行在管理客户的实际中提供了很好的理论指导和实践经验,也为光大其他分行及国内其他商业银行解决客户流失问题提供了一定的实践参考性。