在机器学习与模式识别领域中，传统的研究重点中包括聚类任务以及分类任务。但由于分类任务需要先验知识的支持，对标记样本有一定的依赖性，具有一定的局限性。而聚类作为基于无监督学习的模式识别方法，可以在不借助任何先验知识的条件下，即可在样本集中挖掘其内在的相似模式，进而为分类任务提供了无监督的替代方法。
聚类源于分类学，但与之又有所差异。聚类是在类别未知的样本集上进行，而分类是在已知类别标签的条件下进行的。进一步地，聚类是将对象的集合分成由类似对象组成的多个类别的方法，而进行划分的标准则是样本之间的相似性。对从属于同类的样本来说，要求其相似性尽量达到最大，而对从属于不同类的样本来说，则要求其相似性尽量降至最小。由聚类所得到的聚类簇表示一组数据对象的集合，同一个簇中的对象彼此尽可能接近，而与其他簇中的对象尽可能远离。因此，可以用“物以类聚，人以群分”来对聚类的内涵进行形象地概括。
得益于信息技术的快速发展，全球数据量呈现出爆发式增长的态势，而蕴含在海量数据中的可用信息也随之不断被挖掘利用，成为助力经济社会快速发展的强大动力。身处大数据时代的洪流之中，各行各业都在积极转变行业发展模式，利用其中宝贵的信息资源加速自身的改革创新和发展升级。而在这其中，具有海量客户资源、优质信息质量以及丰富应用场景的银行业对数据信息的挖掘利用需求尤为迫切。
作为数据挖掘中的一种重要方法，聚类算法在银行业中应用前景广泛。相比于分类，聚类先将样本划分为簇，再根据各簇的特征确定类别，所以在面对大量无标记样本时，聚类可以适应样本的各种分布变化，都能得到聚类结果，这也是聚类的优势之一，因此在银行业发展中引入聚类分析是有益且必要的。在应用场景方面，聚类分析可在银行资产配置、客户价值评估以及精准营销策略制定等方面发挥积极作用。
在银行资产配置中，需要考虑多维度因素，平衡多方诉求，力求做到对银行资产和负债的最优化管理，实现创新经营模式、创造更大价值的目标。在利用聚类辅助优化银行资产配置的过程中，可以根据银行主要的资产业务类型以及能够衡量各品种的属性维度，例如业务收益、业务条线偏好以及平均期限等，为每个业务类型的每个属性根据定量或定性关系都赋予不同秩，以各业务不同属性的秩作为该业务的特征来参与聚类。通过聚类以及对业务自身特征的汇总，选出在各维度要求都具有明显优势的业务种类，使其成为需优先开展的业务，并依次得到控制开展业务以及压降规模业务，从而实现资产的最优配置。
在客户价值评估中，不仅要考虑客户的现有价值，还要考虑客户的潜在价值，挖掘客户与银行未来的合作潜力以及潜在利润。为了对客户价值进行全方位综合性的评估，可以利用聚类分析对客户进行更细致的分类，优化资源配置，进而实现个性化定制客户关系维护策略。在利用聚类辅助客户价值评估的过程中，可以根据衡量客户价值的各项指标，如客户的存贷款规模、客户在分行的内部评级以及产品应用情况等，提取解释程度更高的公因子作为价值维度特征来量化客户价值。通过聚类得到对客户的更精确描述，进而实现有针对性地客户关系维护，拓展客户潜在价值，提升合作效果。
在精准营销策略制定中，需要将名目繁多的产品业务类型与不同人群进行匹配。在这其中，既要考虑客户的年龄、性别等基本特征，又要考虑客户的交易类别分布、金融产品配置情况等行为偏好。为了对多方面因素进行综合考虑，根据客户的实际情况进行精准营销，提高营销效率。可以通过聚类对客户进行特征分析以及关联性分析，找出活跃用户，选择重点营销群体，加强营销力度。挖掘不同客户的业务倾向，有针对性地提供产品营销，增加营销成功概率，为银行业的服务升级提供更有针对性的解决办法。
新技术革命的浪潮方兴未艾，金融与科技的融合更是在不断加深。对于银行业来说，传统的运营方式已经逐渐不能适应新时代的要求，顺应技术发展趋势不断升级创新才是今后的发展方向。通过将新技术引入银行业务场景中，既可以提高银行自身的市场竞争力，又能为发展良好客户关系以及拓展产品覆盖范围提供强大动能，优化客户体验，进一步促进数字化银行的建设发展。
