बैंकिंग और वित्तीय बाजार में एकत्रित वित्तीय डेटा अपेक्षाकृत पूर्ण, विश्वसनीय और विशाल गुणवत्ता का होता है, जो व्यवस्थित डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग का समर्थन करता है। इसलिए यह कुछ विशिष्ट मामलों को प्रस्तुत कर सकता है जो इस प्रकार हैं -
बहुआयामी डेटा विश्लेषण और डेटा माइनिंग के लिए डेटा वेयरहाउस का डिज़ाइन और निर्माण - बैंकिंग और वित्तीय रिकॉर्ड के लिए डेटा वेयरहाउस का निर्माण करना आवश्यक है। ऐसे डेटा की सामान्य विशेषताओं का विश्लेषण करने के लिए बहुआयामी डेटा विश्लेषण विधियों का उपयोग किया जाना चाहिए।
उदाहरण के लिए, कोई व्यक्ति अधिकतम, न्यूनतम, कुल, औसत, प्रवृत्ति और अन्य सांख्यिकीय डेटा के साथ-साथ महीने, क्षेत्र, सेक्टर और कई तत्वों द्वारा ऋण और राजस्व परिवर्तन देखना पसंद कर सकता है। ।
ऋण भुगतान पूर्वानुमान और ग्राहक ऋण नीति विश्लेषण - ऋण भुगतान की भविष्यवाणी और ग्राहक ऋण विश्लेषण बैंक के व्यवसाय के लिए आवश्यक हैं। कुछ तत्व ऋण भुगतान कार्यान्वयन और उपयोगकर्ता क्रेडिट रेटिंग को शक्तिशाली या कमजोर रूप से प्रभावित कर सकते हैं।
विशेषता चयन और विशेषता प्रासंगिकता रैंकिंग सहित डेटा माइनिंग विधियां महत्वपूर्ण तत्वों की पहचान करने और अप्रासंगिक तत्वों 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 आय बनाम मासिक ऋण की कुल राशि), भुगतान-से-आय अनुपात, उपयोगकर्ता आय स्तर, शिक्षा शामिल है। स्तर, निवास क्षेत्र, और क्रेडिट इतिहास।
लक्षित विपणन के लिए ग्राहकों का वर्गीकरण और समूहन - ग्राहक समूह की पहचान और लक्षित विपणन के लिए वर्गीकरण और क्लस्टरिंग तकनीकों का उपयोग किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, कोई भी सबसे महत्वपूर्ण कारकों को पहचानने के लिए वर्गीकरण का उपयोग कर सकता है जो बैंकिंग के संबंध में उपयोगकर्ता के निर्णय को प्रभावित कर सकते हैं। ऋण भुगतान के संबंध में समान व्यवहार वाले ग्राहकों को बहुआयामी क्लस्टरिंग विधियों द्वारा पहचाना जा सकता है। ये उपयोगकर्ता समूहों की पहचान करने, नए उपयोगकर्ता को उपयुक्त ग्राहक समूह से जोड़ने और लक्षित विपणन को सुविधाजनक बनाने में मदद कर सकते हैं।
धन शोधन और अन्य वित्तीय अपराधों का पता लगाना - यह मनी लॉन्ड्रिंग और अन्य वित्तीय अपराधों का पता लगा सकता है, कई डेटाबेस (जैसे बैंक लेनदेन डेटाबेस, और नागरिक या राज्य आपराधिक इतिहास डेटाबेस) से डेटा को एकीकृत करना आवश्यक है, यह देखते हुए कि वे संभावित रूप से अध्ययन से जुड़े हैं। ग्राहकों के विशिष्ट समूहों द्वारा विशिष्ट अवधियों में उच्च मात्रा में नकदी प्रवाह सहित असामान्य पैटर्न का पता लगाने के लिए एकाधिक डेटा विश्लेषण टूल का उपयोग किया जा सकता है।
यह उपयोगी उपकरण है जैसे डेटा विज़ुअलाइज़ेशन टूल (समय और उपयोगकर्ताओं के समूहों द्वारा ग्राफ़ का उपयोग करके लेनदेन गतिविधियों को दिखाने के लिए), लिंकेज विश्लेषण उपकरण (विभिन्न ग्राहकों और गतिविधियों के बीच लिंक को पहचानने के लिए), वर्गीकरण उपकरण (के लिए) असंबंधित विशेषताओं को फ़िल्टर करें और अत्यधिक संबद्ध लोगों को रैंक करें), क्लस्टरिंग टूल (विभिन्न विधियों को समूहित करने के लिए), बाहरी विश्लेषण टूल (फंड ट्रांसफर या कई गतिविधियों की असामान्य मात्रा का पता लगाने के लिए), और अनुक्रमिक डिज़ाइन विश्लेषण टूल (असामान्य एक्सेस अनुक्रमों को प्रदर्शित करने के लिए)।