ข้อมูลทางการเงินที่รวบรวมในตลาดการธนาคารและการเงินนั้นค่อนข้างเสร็จ เชื่อถือได้ และมีคุณภาพมหาศาล ซึ่งสนับสนุนการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างเป็นระบบและการทำเหมืองข้อมูล ดังนั้นจึงสามารถนำเสนอกรณีทั่วไปสองสามกรณีดังต่อไปนี้ −
การออกแบบและสร้างคลังข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติและการขุดข้อมูล − คลังข้อมูลจะต้องถูกสร้างขึ้นสำหรับบันทึกการธนาคารและการเงิน ต้องใช้วิธีการวิเคราะห์ข้อมูลหลายมิติเพื่อวิเคราะห์ลักษณะทั่วไปของข้อมูลดังกล่าว
ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้สามารถดูการเปลี่ยนแปลงของหนี้และรายได้ตามเดือน, ตามภูมิภาค, ตามภาคส่วน และตามองค์ประกอบต่างๆ พร้อมกับข้อมูลสถิติสูงสุด ต่ำสุด ยอดรวม ค่าเฉลี่ย แนวโน้ม และข้อมูลทางสถิติอื่นๆ .
การคาดการณ์การชำระเงินกู้และการวิเคราะห์นโยบายเครดิตของลูกค้า − การคาดการณ์การชำระเงินกู้และการวิเคราะห์เครดิตของลูกค้ามีความสำคัญต่อธุรกิจของธนาคาร องค์ประกอบบางอย่างสามารถมีอิทธิพลอย่างมากหรืออ่อนแอต่อการดำเนินการชำระเงินกู้และอันดับเครดิตของผู้ใช้
วิธีการขุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงการเลือกแอตทริบิวต์และการจัดอันดับความเกี่ยวข้องของแอตทริบิวต์ สามารถช่วยระบุองค์ประกอบที่สำคัญและลบองค์ประกอบที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ตัวอย่างเช่น ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงในการชำระคืนเงินกู้ ได้แก่ อัตราส่วนเงินกู้ต่อมูลค่า ระยะเวลาเงินกู้ อัตราส่วนหนี้สิน (ยอดรวมของหนี้รายเดือนเทียบกับรายได้รวมต่อเดือน) อัตราส่วนการชำระเงินต่อรายได้ ระดับรายได้ของผู้ใช้ การศึกษา ระดับ ภูมิภาคที่อยู่อาศัย และประวัติเครดิต
การจัดประเภทและการจัดกลุ่มลูกค้าสำหรับการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย − เทคนิคการจำแนกและการจัดกลุ่มสามารถใช้สำหรับการระบุกลุ่มลูกค้าและการตลาดแบบกำหนดเป้าหมาย ตัวอย่างเช่น สามารถใช้การจำแนกประเภทเพื่อระบุปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่สามารถมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของผู้ใช้เกี่ยวกับการธนาคาร ลูกค้าที่มีพฤติกรรมเดียวกันเกี่ยวกับการชำระคืนเงินกู้สามารถรับรู้ได้โดยวิธีการจัดกลุ่มแบบหลายมิติ สิ่งเหล่านี้สามารถช่วยระบุกลุ่มผู้ใช้ เชื่อมโยงผู้ใช้ใหม่กับกลุ่มลูกค้าที่เหมาะสม และอำนวยความสะดวกด้านการตลาดที่ตรงเป้าหมาย
การตรวจจับการฟอกเงินและอาชญากรรมทางการเงินอื่นๆ − สามารถตรวจจับการฟอกเงินและอาชญากรรมทางการเงินอื่นๆ ได้ จำเป็นต้องรวมข้อมูลจากหลายฐานข้อมูล (เช่น ฐานข้อมูลธุรกรรมของธนาคาร และฐานข้อมูลประวัติอาชญากรรมทางแพ่งหรือของรัฐ) โดยพิจารณาว่าอาจเกี่ยวข้องกับการศึกษาวิจัย สามารถใช้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวเพื่อตรวจหารูปแบบที่ผิดปกติ ซึ่งรวมถึงกระแสเงินสดจำนวนมากในช่วงเวลาที่กำหนด โดยกลุ่มลูกค้าเฉพาะ
เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ เช่น เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล (เพื่อแสดงกิจกรรมการทำธุรกรรมโดยใช้กราฟตามเวลาและตามกลุ่มผู้ใช้) เครื่องมือวิเคราะห์การเชื่อมโยง (เพื่อรับรู้ความเชื่อมโยงระหว่างลูกค้าและกิจกรรมต่างๆ) เครื่องมือจัดหมวดหมู่ (เพื่อ กรองแอตทริบิวต์ที่ไม่เกี่ยวข้องและจัดอันดับแอตทริบิวต์ที่มีความเกี่ยวข้องสูง) เครื่องมือจัดกลุ่ม (เพื่อจัดกลุ่มวิธีการต่างๆ) เครื่องมือวิเคราะห์ค่าผิดปกติ (เพื่อตรวจหาจำนวนเงินที่ผิดปกติของการโอนเงินหรือหลายกิจกรรม) และเครื่องมือวิเคราะห์การออกแบบตามลำดับ (เพื่อให้มีลำดับการเข้าถึงที่ผิดปกติ)
