ব্যাংকিং এবং আর্থিক বাজারে সংগৃহীত আর্থিক তথ্য তুলনামূলকভাবে সম্পন্ন, নির্ভরযোগ্য এবং বিশাল মানের, যা পদ্ধতিগত ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটামাইনিং সমর্থন করে। তাই এটি কয়েকটি সাধারণ ক্ষেত্রে উপস্থাপন করতে পারে যা নিম্নরূপ -
বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য ডেটা গুদামগুলির নকশা এবং নির্মাণ - ব্যাঙ্কিং এবং আর্থিক রেকর্ডের জন্য ডেটা গুদামগুলি তৈরি করা প্রয়োজন৷ এই জাতীয় ডেটার সাধারণ বৈশিষ্ট্যগুলি বিশ্লেষণ করতে বহুমাত্রিক ডেটা বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করা আবশ্যক৷
উদাহরণস্বরূপ, কেউ সর্বোচ্চ, সর্বনিম্ন, মোট, গড়, প্রবণতা এবং অন্যান্য পরিসংখ্যানগত ডেটা সহ মাস, অঞ্চল অনুসারে, সেক্টর অনুসারে এবং বিভিন্ন উপাদান দ্বারা ঋণ এবং রাজস্ব পরিবর্তন দেখতে পছন্দ করতে পারে .
লোন পেমেন্টের পূর্বাভাস এবং গ্রাহকের ক্রেডিট নীতি বিশ্লেষণ - ঋণ পরিশোধের পূর্বাভাস এবং গ্রাহকের ক্রেডিট বিশ্লেষণ একটি ব্যাঙ্কের ব্যবসার জন্য অপরিহার্য। কিছু উপাদান শক্তিশালী বা দুর্বলভাবে ঋণ প্রদান বাস্তবায়ন এবং ব্যবহারকারীর ক্রেডিট রেটিংকে প্রভাবিত করতে পারে।
অ্যাট্রিবিউট নির্বাচন এবং অ্যাট্রিবিউট প্রাসঙ্গিকতা র্যাঙ্কিং সহ ডেটা মাইনিং পদ্ধতিগুলি গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলি সনাক্ত করতে এবং অপ্রাসঙ্গিকগুলিকে সরাতে সাহায্য করতে পারে৷ উদাহরণ স্বরূপ, ঋণ পরিশোধের ঝুঁকির সাথে সম্পর্কিত কারণগুলির মধ্যে রয়েছে ঋণ-থেকে-মূল্যের অনুপাত, ঋণের মেয়াদ, ঋণের অনুপাত (মোট মাসিক আয় বনাম মাসিক ঋণের মোট পরিমাণ), পরিশোধ-থেকে-আয় অনুপাত, ব্যবহারকারীর আয়ের স্তর, শিক্ষা। স্তর, আবাসিক অঞ্চল, এবং ক্রেডিট ইতিহাস।
লক্ষ্যযুক্ত বিপণনের জন্য গ্রাহকদের শ্রেণীবিভাগ এবং ক্লাস্টারিং − শ্রেণীবিভাগ এবং ক্লাস্টারিং কৌশলগুলি গ্রাহক গোষ্ঠী সনাক্তকরণ এবং লক্ষ্যযুক্ত বিপণনের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, ব্যাঙ্কিং সংক্রান্ত ব্যবহারকারীর সিদ্ধান্তকে প্রভাবিত করতে পারে এমন সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ কারণগুলি সনাক্ত করতে কেউ শ্রেণীবিভাগ ব্যবহার করতে পারে। লোন পেমেন্ট সংক্রান্ত একই আচরণের গ্রাহকরা বহুমাত্রিক ক্লাস্টারিং পদ্ধতি দ্বারা স্বীকৃত হতে পারে। এগুলি ব্যবহারকারী গোষ্ঠীগুলি সনাক্ত করতে, একটি উপযুক্ত গ্রাহক গোষ্ঠীর সাথে একজন নতুন ব্যবহারকারীকে সংযুক্ত করতে এবং লক্ষ্যযুক্ত বিপণনের সুবিধার্থে সহায়তা করতে পারে৷
মানি লন্ডারিং এবং অন্যান্য আর্থিক অপরাধের সনাক্তকরণ৷ − এটি মানি লন্ডারিং এবং অন্যান্য আর্থিক অপরাধ শনাক্ত করতে পারে, বিভিন্ন ডেটাবেস (যেমন ব্যাঙ্ক লেনদেন ডেটাবেস, এবং সিভিল বা রাষ্ট্রীয় অপরাধ ইতিহাস ডেটাবেস) থেকে ডেটা একত্রিত করা অপরিহার্য, বিবেচনা করে যে তারা সম্ভাব্যভাবে গবেষণার সাথে যুক্ত। গ্রাহকদের নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর দ্বারা নির্দিষ্ট সময়ে উচ্চ পরিমাণ নগদ প্রবাহ সহ অস্বাভাবিক প্যাটার্ন সনাক্ত করতে একাধিক ডেটা বিশ্লেষণ সরঞ্জাম ব্যবহার করা যেতে পারে।
এটি উপযোগী টুল যেমন ডেটা ভিজ্যুয়ালাইজেশন টুল (সময় অনুযায়ী গ্রাফ ব্যবহার করে লেনদেন কার্যক্রম দেখানোর জন্য এবং ব্যবহারকারীদের গ্রুপের দ্বারা), লিঙ্কেজ বিশ্লেষণ টুল (বিভিন্ন গ্রাহক এবং ক্রিয়াকলাপের মধ্যে লিঙ্ক চিনতে), শ্রেণিবিন্যাস টুল ( সম্পর্কহীন বৈশিষ্ট্যগুলিকে ফিল্টার করুন এবং অত্যন্ত যুক্ত ব্যক্তিদের র্যাঙ্ক করুন), ক্লাস্টারিং টুল (বিভিন্ন পদ্ধতিগুলিকে গোষ্ঠীভুক্ত করতে), আউটলায়ার বিশ্লেষণ সরঞ্জাম (অস্বাভাবিক পরিমাণে তহবিল স্থানান্তর বা একাধিক ক্রিয়াকলাপ সনাক্ত করতে), এবং অনুক্রমিক নকশা বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলি (অস্বাভাবিক অ্যাক্সেসের ক্রম বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য)।
