在金融领域中，数据挖掘技术被广泛应用于风险管理、信贷评估、市场营销、欺诈检测等方面。具体来说，数据挖掘技术可以用于：

风险管理：利用数据挖掘技术对大量的金融交易数据进行分析，识别潜在的风险因素，帮助金融机构更好地管理风险，提高风险控制能力。

信贷评估：通过分析客户的历史信用记录、财务状况等数据，构建信用评分模型，帮助金融机构更准确地评估客户的信用风险，从而更精准地制定贷款条件和利率。

市场营销：通过数据挖掘技术，金融机构可以更好地理解客户的需求和行为，精准定位目标客户群体，制定个性化的营销策略，提高营销效果。

欺诈检测：利用数据挖掘技术分析交易数据，识别异常交易模式，及时发现和阻止欺诈行为，保护客户利益和金融机构的资产安全。

量化投资：利用数据挖掘技术分析市场数据，发现潜在的投资机会，构建量化交易模型，帮助投资者进行更科学、更有效的投资决策。

在实际应用中，金融机构可以采用机器学习、数据建模、数据可视化等数据挖掘技术，结合大数据平台和云计算技术，构建智能化的金融应用系统，实现风险预警、智能推荐、个性化服务等功能。

例如，某银行可以利用数据挖掘技术分析客户的消费行为和偏好，推出定制化的金融产品，提高客户满意度和忠诚度；又如，某证券公司可以利用数据挖掘技术分析市场交易数据，发现潜在的投资机会，制定更精准的投资策略，提升投资收益。通过这些实际案例，可以看到数据挖掘技术在金融领域中的广泛应用和重要作用。

综上所述，数据挖掘技术在金融领域中的应用包括风险管理、信贷评估、市场营销、欺诈检测、量化投资等方面，通过数据挖掘技术，金融机构可以更好地理解客户、管理风险、提高效率、创新服务，实现可持续发展。