1、客户细分分析
通过k-means聚类算法具有扩展能力、异常点检查能力、算法效率等方面的性能，借助k-means聚类在高维数据集中有更好的异常点检测能力、简单化的算法参数初始化、高效的执行效率，在银行客户细分领域中有很好的可操作性。同时利用k-means聚类对真实的商业银行客户数据集做了细分聚类工作的初步尝试，获得了一套比较合理的客户细分模型，同时利用k-means聚类结果作为分类依据构建决策树分类模型，获取客户分类规则，提供商业银行决策支持。
2、银行风险管理
银行、证券公司、保险公司每天的业务都会产生大量数据,使用目前的数据库系统虽然可以高效地进行数据的录入、查询、统计功能,但无法发现数据中存在的关系和规则,无法根据现有的数据预测未来的发展趋势。利用数据挖掘技术不但可以从海量数据中发现隐藏在其后的客观规律,而且可以很好地降低金融机构存在的风险。应用数据挖掘技术对我国金融机构有重要意义。
3、银行信用等级评估
将数据挖掘技术应用于金融业的客户信用评级应用上，可以针对企业所面对的内外部环境因素的变化而做出及时的反应，能够以科学的方式选择用来评级客户信用风险级别的指标;具有能够集成化、适时化地处理客户信用风险评级指标数据、并对客户信用风险级别进行准确分类的评级模型;对应于风险级别能以可视化界面显示企业经营综合状况,以指导商业银行合理执行信贷决策。