大数据在商业银行的应用范围非常广泛,客户关系管理就是其中的一个重要领域。商业银行从数据分析到最终的实践,需要的不仅仅是“以客户为中心”的战略思想,更需要商业银行将大数据的概念与客户特征相结合,借鉴先进的实践经验,通过对客户的分析研究,为商业银行客户的差异化服务和营销提供依据和支持。本文对商业银行大数据资产在客户关系管理中的实践进行研究探讨,按照从一般到具体的研究方法,首先对一般商业银行客户关系管理进行研究;然后以具体XX银行为例,以数据挖掘技术的聚类算法应用于商业银行借记卡的质量分析作为实证,详细论证客户关系管理中的客户细分过程。1)对商业银行客户关系管理系统的研究,依据客户关系管理的理论基础,从商业银行CRM的运作模式到实施策略、从CRM系统的需求分析到功能模块,从不同的角度分析了客户关系管理系统的建设思想;而且对CRM系统逻辑架构进行了深入细致的研究。2)通过聚类算法实现银行借记卡质量分类为例进行研究,以XX银行内蒙分行和北京分行2015年3月份末有效借记卡数据为样本数据,应用数据挖掘技术中聚类算法的k-means算法,对商业银行的客户进行细分类,从而实现对客户的精准营销。