银行客户服务渠道是当前我国商业银行提供优质服务的途径，也是商业银行应对行业竞争的关键。由于信息技术的高速发展，银行客户服务渠道从传统单一的柜台服务逐步向自动柜员机ATM、电话银行、网上银行、手机银行等多样化服务渠道发展，在给客户提供多样化选择时，如何使客户更合理的选择服务渠道，以优化资源，提供更好的服务，是银行需要解决的问题。各银行也都在寻找能够解决这一问题的方法，而银行业内对服务渠道进行研究时，大都是将注意力集中于客户与渠道的属性变量，如客户的年龄、性别、存款余额、交易额等的简单统计分析上，而较少关注客户与渠道之间的关系变量。正是基于此，本文收集了某银行交易的大量实证数据，运用复杂网络分析方法，建立复杂网络模型，研究银行客户与渠道之间的关系变量，通过计算网络指标和探讨网络特性，分析该银行的交易特点，从而有针对性地提出银行服务渠道的优化策略。 本文在文献回顾的基础上，采用实证分析的方法，抽取了某大型国有商业银行某个网点的全年交易数据，建立商业银行服务渠道与客户之间的各种复杂网络模型，然后通过揭示这些网络模型的度分布、顶点权、边权分布以及一些其它拓扑指标的特征，探讨该银行服务渠道交易关系的特点，计算结果表明网络模型中的度分布、顶点权、边权分布都呈幂率分布的特点。进一步对网络模型进行综合分析，找出了各种网络模型中的Hub点，包括Hub渠道和Hub客户。在对Hub渠道的交易特点和Hub客户的交易行为进行详细分析的基础上，本文提出了基于网络模型中Hub渠道和Hub客户的商业银行服务渠道优化策略。 本文采用复杂网络进行建模与分析的全新方法，研究海量关系变量，为解决商业银行服务渠道问题和分析海量数据提供了新的视角，为银行进行服务渠道优化和管理提供了启示，同时也为复杂网络方法的应用找到了领域，有利于复杂网络本身的发展。