?數據挖掘技術在銀行業中的應用，其中一個重要前提條件是，必須建立一個統一的中央客戶數據庫，以提高客戶信息的分析能力。分析開始時，從數據庫中收集與客戶有關的所有信息、交易記錄，進行建模，對數據進行分析，對客戶將來的行為進行預測。具體應用分為五個階段：

? ? ? ?（一）加載客戶賬號信息。這一階段，主要是進行數據清理，消除現有業務系統中有關客戶賬戶數據不一致的現象，將其整合到中央客戶信息庫。銀行各業務部門對客戶有統一的視圖，可以進行相關的客戶分析，如客戶人數，客戶分類，基本需求等。

? ? ? ?（二）加載客戶交易信息階段。這一階段主要是把客戶與銀行分銷渠道的所有交易數據，包括柜臺，ATM，信用卡，匯款，轉賬等，加載到中央市場客戶信息庫。這一階段完成后，銀行可以分析客戶使用分銷渠道的情況和分銷渠道的容量，了解客戶，渠道，服務三者之間的關系。

? ? ???（三）模型評測。這是為客戶的每一個賬號建立利潤評測模型，需要收入和的確定金額，因此需要加載系統的數據到中央數據庫。這一階段完成后，銀行可以從組織，用戶和產品三個方面分析利潤貢獻度。如銀行可以依客的利潤貢獻度安排合適的分銷渠道，模擬和預測新產品對銀行的利潤貢獻度等。

? ? ? ?（四）優化客戶關系。銀行應該掌握客戶在生活、職業等方面的行為變化及外部的變化，抓住推銷新產品和服務的時機。這需要將賬號每天發生的交易明細數據，定時加載到中央數據倉庫，核對客戶行為的變化。如有變化，銀行則利用客戶的購買傾向模型，渠道喜好模型，利潤貢獻模型，信用和風險評測模型等，主動與客戶取得聯系。
? ? ? ?（五）風險評估。銀行風險管理的對象主要是與資產和負債有關的風險，因此與資產負債有關的業務系統的交易數據要加載到中央數據倉庫;然后，銀行應按照不同的期間，分析和計算利率敏感性資產和負債之間的缺口，知道銀行在不同期間資本比率、資產負債結構、資金情況和凈利息收入的變化。