बैंकिंग और वित्तीय बाजार में एकत्रित वित्तीय डेटा अपेक्षाकृत पूर्ण, विश्वसनीय, और उच्च गुणवत्ता के हैं, जो व्यवस्थित डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग का समर्थन करते हैं। इसलिए यह कुछ विशिष्ट मामले प्रस्तुत कर सकता है जो निम्नलिखित हैं -
बहुआयामी डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग के लिए डेटा वेयरहाउस का डिजाइन और निर्माण
बैंकिंग और वित्तीय रिकॉर्ड के लिए डेटा वेयरहाउस बनाए जाने आवश्यक हैं। ऐसे डेटा का विश्लेषण करने के लिए बहुआयामी डेटा विश्लेषण विधियों का उपयोग किया जाना चाहिए।
उदाहरण के लिए, कोई ऋण और राजस्व परिवर्तनों को महीने, क्षेत्र, क्षेत्र, और कई तत्वों के अनुसार, अधिकतम, न्यूनतम, कुल, औसत, प्रवृत्ति, और अन्य सांख्यिकीय डेटा के साथ देखना चाह सकता है।
ऋण भुगतान भविष्यवाणी और ग्राहक क्रेडिट नीति विश्लेषण
ऋण भुगतान भविष्यवाणी और ग्राहक क्रेडिट विश्लेषण बैंक के व्यवसाय के लिए आवश्यक हैं। कुछ तत्व ऋण भुगतान कार्यान्वयन और उपयोगकर्ता क्रेडिट रेटिंग को मजबूती या कमजोरी से प्रभावित कर सकते हैं।
डेटा माइनिंग विधियां, जिसमें विशेषता चयन और विशेषता प्रासंगिकता रैंकिंग शामिल हैं, महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान करने और अप्रासंगिक लोगों को हटाने में मदद कर सकती हैं। उदाहरण के लिए, ऋण भुगतान के जोखिम से जुड़े कारकों में ऋण-से-मूल्य अनुपात, ऋण की अवधि, ऋण अनुपात (कुल मासिक ऋण बनाम कुल मासिक आय), भुगतान-से-आय अनुपात, उपयोगकर्ता आय स्तर, शिक्षा स्तर, निवास क्षेत्र, और क्रेडिट इतिहास शामिल हैं।
लक्षित विपणन के लिए ग्राहकों का वर्गीकरण और क्लस्टरिंग
वर्गीकरण और क्लस्टरिंग तकनीकों का उपयोग ग्राहक समूह पहचान और लक्षित विपणन के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कोई बैंकिंग के संबंध में उपयोगकर्ता के निर्णय को प्रभावित करने वाले सबसे महत्वपूर्ण कारकों को पहचानने के लिए वर्गीकरण का उपयोग कर सकता है। ऋण भुगतान के संबंध में समान व्यवहार वाले ग्राहकों को बहुआयामी क्लस्टरिंग विधियों द्वारा पहचाना जा सकता है। ये उपयोगकर्ता समूहों की पहचान करने, एक नए उपयोगकर्ता को उपयुक्त ग्राहक समूह से जोड़ने, और लक्षित विपणन की सुविधा प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।
मनी लॉन्ड्रिंग और अन्य वित्तीय अपराधों का पता लगाना
मनी लॉन्ड्रिंग और अन्य वित्तीय अपराधों का पता लगाने के लिए, कई डेटाबेस (जैसे बैंक लेनदेन डेटाबेस, और नागरिक या राज्य आपराधिक इतिहास डेटाबेस) से डेटा को एकीकृत करना आवश्यक है, यह मानते हुए कि वे संभावित रूप से अध्ययन से जुड़े हैं। असामान्य पैटर्न का पता लगाने के लिए कई डेटा विश्लेषण उपकरणों का उपयोग किया जा सकता है, जिसमें विशिष्ट अवधियों में उच्च मात्रा में नकदी प्रवाह, ग्राहकों के विशिष्ट समूहों द्वारा शामिल हैं।
उपयोगी उपकरण जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल्स (समय और उपयोगकर्ता समूहों द्वारा ग्राफ का उपयोग करके लेनदेन गतिविधियों को दिखाने के लिए), लिंकेज विश्लेषण टूल्स (विभिन्न ग्राहकों और गतिविधियों के बीच लिंक को पहचानने के लिए), वर्गीकरण टूल्स (असंबंधित गुणों को फ़िल्टर करने और अत्यधिक जुड़े लोगों को रैंक करने के लिए), क्लस्टरिंग टूल्स (विभिन्न विधियों को समूहित करने के लिए), आउटलेयर विश्लेषण टूल्स (असामान्य मात्रा में फंड ट्रांसफर या कई गतिविधियों का पता लगाने के लिए), और अनुक्रमिक डिज़ाइन विश्लेषण टूल्स (असामान्य एक्सेस अनुक्रमों की विशेषता के लिए) का उपयोग किया जा सकता है।
