随着大数据时代的到来,金融领域竞争加剧,各商业银行愈加关注客户的流失管理。与此同时,商业银行利用其积累的海量客户数据,纷纷建立客户画像刻画客户特征,但传统金融客户画像仅仅展示客户基本信息和部分统计数据,忽略了数据背后隐藏的信息。本文以某商业银行的零售客户为研究对象,对客户流失问题展开深入研究,发现并非所有流失客户都值得银行挽留,应关注高价值客户的流失情况,同时客户价值分群为流失预测提供价值判断,是提高客户流失预测和挽留能力的一个有效方式。因此本文设计并实现一种基于客户画像的银行客户流失预警系统,采集和处理客户画像平台中的客户相关数据,应用客户价值分群模型和客户流失预测模型,能够在客户流失前及时预警,对高价值客户进行挽留,减少客户流失率。本文的主要工作内容如下:（1）提出了基于客户画像的客户价值分群模型。首先,针对客户价值衡量问题,提出了一种基于RFM模型和CV-PV模型的银行客户价值评价指标体系。其次,在对客户价值进行聚类分析时,设计了一种基于最大最小距离和加权密度的K-Means算法,利用加权密度选取聚类中心点集,并根据最大最小距离选择初始聚类中心。相关实验结果显示,该算法相较于基本的K-Means算法,聚类效果有所提升。（2）提出了基于客户画像的客户流失预测模型。首先,针对银行客户流失数据集的类不平衡现象,将代价敏感学习方法融入随机森林算法,构建了客户流失预测模型;同时,根据数据的实际分布和特征重要程度,引入权重距离重构代价函数,并根据基分类器的性能进行加权投票,用于提高分类的准确性和整体效果。其次,利用客户流失预测模型分别对客户价值分群前后的客户群体进行流失预测。经对比发现,客户价值分群后的预测效果相较于总体客户各项指标均有提升,其中核心价值客户的流失预测准确率提高了6.67%,AUC值提高了4.5%。最后,通过对比其他算法发现,基于代价敏感的加权随机森林算法在预测银行客户流失问题上具有较好的性能。（3）设计并实现了基于客户画像的银行客户流失预警系统。系统包括数据采集模块、数据建模模块和数据可视化模块,并对系统进行了功能性和非功能性测试,验证了系统的有效性和可行性。