目前數據挖掘在各行各業應用廣泛，尤其在金融、保險、電子商務和電信方面得到了很好的效果，本文對金融行業數據挖掘應用做了一個簡單的總結，目的是想起到拋磚引玉的作用，歡迎各位大牛拍磚。
一：風險控制（貸款償還預測和客戶信用評價）
有很多因素會對貨款償還效能和客戶信用等級計算產生不同程度的影響。數據挖掘的方法，如特徵選擇和屬性相關性計算，有助於識別重要的因素和非相關因素。例如，與貨款償還風險相關的因素，包括貨款率、資款期限、負債率、償還與收入(payment—to—income)比率、客戶收入水平、受教育程度、居住地區、信用歷史等等。而其中償還與收入比率是主導因素，受教育水平和負債率則不是。銀行可以據此調整貨款發放政策，以便將貨款發放給那些曾被拒絕、但根據關鍵因素分析、其基本信息顯示是相對低風險的申請者。
二：交叉銷售（業務關聯分析）
通過關聯分析可找出數據庫中隱藏的關聯網，銀行存儲了大量的客戶交易信息，可對客戶的收入水平、消費習慣、購買物品等指標進行挖掘分析，找出客戶的潛在需求；並對各個理財產品進行交叉分析，找出關聯性較強的產品，從而對客戶進行有針對性的關聯營銷，提高銀行業績
三：客戶市場細分
根據銀行大量的客戶資料以及客戶存儲款情況，利用有效的聚類或者協同過濾，將客戶有效地劃分爲不同的組，使得具有相同存儲和貸款行爲的客戶分爲一組，從而可以對每一組總結各自每個組的特點，對每個組開展有針對性活動。
此外，針對不同的客戶類型(例如大客戶類型，潛在價值高，但是忠誠度很難保持)設計出量體裁衣的產品組合、溝通方式，以及客戶服務，從而達到提高客戶忠誠度、實現關聯銷售、最優化定價、產品直銷、產品再設計，以及渠道管理的目的。而這些目標的實現，致使客戶管理總體成本降低，客戶關係得以改善，最終成功實現零售業務塊利潤率的提高。
四：客戶價值分析
根據“二八原則”，找出重點客戶，即對銀行創造80%價值的20%客戶實施最優質的服務，通過對客戶金融產品的使用頻率以及持續性等指標判斷客戶的忠誠度。
五：客戶流失預警
根據客戶屬性特徵、存儲款、貸款、金融產品使用等數據，運用數據挖掘技術，找到流失客戶的共同特徵，從而針對具有相似特徵的客戶還未流失前，進行有針對性的彌補或者營銷活動，從而起到避免客戶流失到其他公司的作用，起到穩定本企業客戶的作用。
六：新客戶開發以及新產品推廣
通過探索性的數據挖掘方法，如自動探測聚類和購物籃分析，可以用來找出客戶數據庫中的特徵，預測對於銀行營銷活動的響應率。那些被定爲有利的特徵可以與新的非客戶羣進行匹配，以增加營銷活動的效果。
數據挖掘還可從銀行數據庫存儲的客戶信息中，可以根據事先設定的標準找到符合條件的客戶羣，也可以把客戶進行聚類分析讓其自然分羣，通過對客戶的服務收入、風險、成本等相關因素的分析、預測和優化，找到新的可贏利目標客戶。
七：貸款償還預測
貸款償還預測對銀行業務相當重要的。貸款償還風險相關的因素包括貸款率，貸款期限，負債率（月負債總額與月收入總額之比），償還與收入比率（payment-to-income）,客戶收入水平，受教育水平，居住信息，信用歷史等等，通過數據挖掘預測手段，可以提早預測哪些用戶有可能償還違約，哪些用戶曾經貸款被拒但是預測結果卻是低風險。
八：客戶評分
評分技術是銀行業廣泛使用的一項技術，包括風險評分、行爲評分、收益率評分、徵信局評分以及客戶評分等。評分技術是將客戶的海量信息數據運用有效的數據挖掘和處理手段，對各種目標給出量化評分的一種手段，
以徵信局評分爲例。要達到建立徵信局評分的目標，首先要建立起集中的數據倉庫，其中涵蓋了申請人的各種特徵，銀行提供的所有產品，包括存款、貸款、信用卡、保險、年金、退休計劃、證券承銷，以及銀行提供的其他產品，甚至包括水電煤氣、電話費、租金的繳納情況等。
九：反洗錢活動
金融交易活動是洗錢犯罪行爲的一個重要環節，通過分析金融機構的客戶信息和交易數據，運用合適的數據挖掘方法，介乎客戶背景，識別出可疑金融交易記錄，最後根據貝葉斯判定原理，綜合各個層次的可疑信息，得到交易記錄的整體可疑度，最終爲反洗錢監測提供快速準確的參考。
十：其他決策支持
比如營銷活動預演，理財產品收益以及效果評估，多維分析報告等等。