データマイニングは財務データ分析にどのように役立ちますか？

銀行および金融市場で収集された財務データは、比較的実行され、信頼性が高く、非常に高品質であり、体系的なデータ分析とデータマイニングをサポートします。したがって、次のようないくつかの典型的なケースを提示できます-

多次元データ分析とデータマイニングのためのデータウェアハウスの設計と構築 −銀行および財務記録のためにデータウェアハウスを構築する必要があります。このようなデータの一般的な特徴を分析するには、多次元データ分析手法を使用する必要があります。

たとえば、月別、地域別、セクター別、およびいくつかの要素ごとの債務と収益の変化を、最大、最小、合計、平均、傾向、およびその他の統計データとともに表示できます。 。

ローン支払いの予測と顧客の信用ポリシーの分析 −銀行のビジネスには、ローンの支払い予測と顧客の信用分析が不可欠です。一部の要素は、ローンの支払いの実装とユーザーの信用格付けに強力または弱く影響を与える可能性があります。

属性の選択や属性の関連性のランク付けなどのデータマイニング方法は、重要な要素を特定し、無関係な要素を削除するのに役立ちます。たとえば、ローンの支払いのリスクに関連する要因には、ローンの価値に対する比率、ローンの期間、負債の比率（毎月の負債の合計額と毎月の収入の合計）、支払いと収入の比率、ユーザーの収入レベル、教育が含まれます。レベル、居住地域、およびクレジット履歴。

ターゲットマーケティングのための顧客の分類とクラスタリング −分類とクラスタリングの手法は、顧客グループの識別とターゲットを絞ったマーケティングに使用できます。たとえば、分類を使用して、銀行に関するユーザーの決定に影響を与える可能性のある最も重要な要因を認識することができます。ローンの支払いに関して同じ行動をとる顧客は、多次元クラスタリング手法によって認識できます。これらは、ユーザーグループを特定し、新しいユーザーを適切な顧客グループに関連付け、ターゲットを絞ったマーケティングを促進するのに役立ちます。

マネーロンダリングやその他の金融犯罪の検出 −マネーロンダリングやその他の金融犯罪を検出できます。調査に関連している可能性があることを考慮して、複数のデータベース（銀行取引データベース、市民または州の犯罪歴データベースなど）のデータを統合することが不可欠です。複数のデータ分析ツールを使用して、特定の顧客グループによる特定の期間の大量のキャッシュフローなど、異常なパターンを検出できます。

データ視覚化ツール（時間別およびユーザーグループ別のグラフを使用してトランザクションアクティビティを表示する）、リンケージ分析ツール（さまざまな顧客とアクティビティ間のリンクを認識する）、分類ツール（無関係な属性をフィルタリングし、関連性の高い属性をランク付けします）、クラスタリングツール（さまざまな方法をグループ化するため）、異常分析ツール（異常な量の資金移動または複数のアクティビティを検出するため）、および順次設計分析ツール（異常なアクセスシーケンスを特徴とするため）