1、如何將數據倉庫及數據挖掘的相關技術應用于金融業(yè)客戶關系管理，是目前金融行業(yè)迫切需要研究的領域。該領域包括對于數據倉庫和數據挖掘技術的研究，CRM系統的構建，以及更加有效挖掘算法的設計等方面。本文具體探討了金融行業(yè)的客戶關系管理系統在實施過程的若干關鍵技術，同時對基于數據挖掘的銀行客戶關系管理技術進行了研究。 傳統的數據挖掘方法在金融行業(yè)的應用包括銀行客戶劃分、銀行客戶流失預警、金融欺詐分析以及基于數據挖掘的銀行信用卡分析等方面，

2、本文對于這些傳統的方法進行了總結和分析，并且結合具體案例進行了說明，給出了自己的結論。 在第三章中，對于銀行的客戶聚類分析進行了單獨論述，比較分析了決策樹方法和粗糙集方法各自的特點，提出了一種基于粗糙集和決策樹相結合的多變量決策的銀行客戶聚類算法，實驗結果表明這種方法在一定程度上提高了聚類判別的效率。 銀行交易時序數據的挖掘分析是目前研究的熱點之一。本文嘗試將時序數據字符串化，引入傳統的字符串模式匹配相關算法進行金融時序

3、數據的分析。在字符串算法的研究中，經常會關注給定字符串本身的規(guī)律性，如重復性。Seed是一種廣義的重復性，如果一個給定字符串的超串能夠由它的某個子串以多個串接和(或)疊合的形式構成，這個子串就稱為給定字符串的Seed。本文對于時間序列預測中的字符串Seed求解算法進行了討論，提出了一個有效的算法來計算長度為N的字符串的所有Seed，時間復雜度為O(nlogn)。 Agent和多Agent系統(Multi-AgentSystems

4、，簡稱MAS)是正在崛起為人工智能研究實用化和分布計算環(huán)境下軟件智能化的重要技術。提供具有社會和相關領域知識，能依據心理狀態(tài)自主工作，并具有語義互操作和合作行為協調能力的軟件實體，作為參與協調合作的軟構件，不僅為實施緊湊一致的協同工作提供有力的支持，也為建立面向分布計算的開放性、可重構和可伸縮的新型計算環(huán)境建立了基礎。本文對于基于MAS的客戶關系管理系統的相關理論進行了研究，嘗試將多Agent的協商框架應用于銀行間的產品營銷競爭，客戶金

5、融產品的交叉銷售分析中，提出了一個客戶銷售的優(yōu)化協商框架。 在第六章中，針對項目的具體實施和實踐過程中的相關問題，從技術和應用的角度展開數據挖掘相關技術及其實際應用領域的研究，并結合上海浦東發(fā)展銀行的實際應用背景，提出了一個銀行客戶關系分析管理系統的設計方案。 論文對于國內金融行業(yè)實施結構化和非結構化數據挖掘技術，部署企業(yè)的商業(yè)智能、進行客戶關系管理、市場銷售分析、競爭對手分析、市場需求動態(tài)分析等各個方面都具有一定的借鑒