은행 및 금융 시장에서 수집된 금융 데이터는 상대적으로 완료되고 신뢰할 수 있으며 품질이 우수하여 체계적인 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 지원합니다. 따라서 다음과 같은 몇 가지 일반적인 경우를 제시할 수 있습니다. -
다차원 데이터 분석 및 데이터 마이닝을 위한 데이터 웨어하우스 설계 및 구축 − 은행 및 재무 기록을 위한 데이터 웨어하우스를 구축해야 합니다. 이러한 데이터의 일반적인 특성을 분석하려면 다차원 데이터 분석 방법을 사용해야 합니다.
예를 들어, 최대, 최소, 합계, 평균, 추세 및 기타 통계 데이터와 함께 월별, 지역별, 부문별 및 여러 요소별 부채 및 수익 변화를 볼 수 있습니다. .
대출 상환 예측 및 고객 신용 정책 분석 − 은행 업무에 있어 대출금 지급 예측 및 고객 신용 분석은 필수입니다. 일부 요소는 대출 지불 이행 및 사용자 신용 등급에 강력하거나 약하게 영향을 미칠 수 있습니다.
속성 선택 및 속성 관련성 순위를 포함한 데이터 마이닝 방법은 중요한 요소를 식별하고 관련 없는 요소를 제거하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, 대출 상환 위험과 관련된 요소에는 대출 가치 비율, 대출 기간, 부채 비율(총 월간 부채 액수 대 총 월 소득), 소득 대비 지불 비율, 사용자 소득 수준, 교육 등이 포함됩니다. 등급, 거주 지역 및 신용 기록.
타겟 마케팅을 위한 고객 분류 및 클러스터링 − 고객 그룹 식별 및 표적 마케팅을 위해 분류 및 클러스터링 기술을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 분류를 사용하여 은행 업무에 관한 사용자의 결정에 영향을 줄 수 있는 가장 중요한 요소를 인식할 수 있습니다. 대출금 지급과 관련하여 동일한 행동을 하는 고객은 다차원 클러스터링 방법을 통해 인식할 수 있습니다. 이는 사용자 그룹을 식별하고, 새로운 사용자를 적절한 고객 그룹과 연결하고, 타겟 마케팅을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
자금 세탁 및 기타 금융 범죄 탐지 − 자금 세탁 및 기타 금융 범죄를 탐지할 수 있습니다. 여러 데이터베이스(은행 거래 데이터베이스, 민사 또는 주 범죄 이력 데이터베이스 등)의 데이터를 통합하는 것이 필수적입니다. 여러 데이터 분석 도구를 사용하여 특정 고객 그룹에 의해 특정 기간에 많은 양의 현금 흐름을 포함하는 비정상적인 패턴을 감지할 수 있습니다.
데이터 시각화 도구(시간별, 사용자 그룹별로 그래프를 사용하여 거래 활동 표시), 연결 분석 도구(다양한 고객과 활동 간의 연결 인식), 분류 도구( 관련 없는 속성을 필터링하고 관련성이 높은 속성의 순위를 매기기), 클러스터링 도구(다양한 방법을 그룹화하기 위해), 이상치 분석 도구(비정상적인 자금 이체 또는 여러 활동을 감지하기 위해) 및 순차 설계 분석 도구(비정상적인 액세스 시퀀스를 특징으로 하기 위해).