本文总结了数据挖掘在金融行业的应用，包括风险控制、交叉销售、客户市场细分、客户价值分析、客户流失预警、新客户开发、贷款偿还预测、客户评分、反洗钱活动及其他决策支持。通过数据挖掘技术，银行能更精准地进行风险评估、客户分类、营销策略制定等，提升业务效率和客户满意度。
目前数据挖掘在各行各业应用广泛，尤其在金融、保险、电子商务和电信方面得到了很好的效果，本文对金融行业数据挖掘应用做了一个简单的总结，目的是想起到抛砖引玉的作用，欢迎各位大牛拍砖。
一：风险控制（贷款偿还预测和客户信用评价）
有很多因素会对货款偿还效能和客户信用等级计算产生不同程度的影响。数据挖掘的方法，如特征选择和属性相关性计算，有助于识别重要的因素和非相关因素。例如，与货款偿还风险相关的因素，包括货款率、资款期限、负债率、偿还与收入(payment—to—income)比率、客户收入水平、受教育程度、居住地区、信用历史等等。而其中偿还与收入比率是主导因素，受教育水平和负债率则不是。银行可以据此调整货款发放政策，以便将货款发放给那些曾被拒绝、但根据关键因素分析、其基本信息显示是相对低风险的申请者。
二：交叉销售（业务关联分析）
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