Dữ liệu tài chính được thu thập trong thị trường tài chính ngân hàng tương đối chính xác, đáng tin cậy và có chất lượng rất lớn, hỗ trợ phân tích dữ liệu có hệ thống và đào tạo dữ liệu. Do đó, nó có thể đưa ra một vài trường hợp điển hình như sau -
Thiết kế và xây dựng kho dữ liệu để phân tích dữ liệu đa chiều và khai thác dữ liệu - Các kho dữ liệu được yêu cầu xây dựng cho các hồ sơ tài chính ngân hàng. Phương pháp phân tích dữ liệu đa chiều phải được sử dụng để phân tích các đặc điểm chung của dữ liệu đó.
Ví dụ:một người có thể muốn xem các thay đổi về nợ và doanh thu theo tháng, theo vùng, theo lĩnh vực và theo một số yếu tố, cùng với dữ liệu thống kê tối đa, tối thiểu, tổng số, trung bình, xu hướng và các dữ liệu thống kê khác .
Dự đoán thanh toán khoản vay và phân tích chính sách tín dụng khách hàng - Dự đoán thanh toán khoản vay và phân tích tín dụng khách hàng là rất cần thiết đối với hoạt động kinh doanh của một ngân hàng. Một số yếu tố có thể ảnh hưởng mạnh hoặc yếu đến việc thực hiện thanh toán khoản vay và xếp hạng tín dụng của người dùng.
Các phương pháp khai thác dữ liệu, bao gồm lựa chọn thuộc tính và xếp hạng mức độ liên quan của thuộc tính, có thể giúp xác định các yếu tố quan trọng và loại bỏ các yếu tố không liên quan. Ví dụ, các yếu tố liên quan đến rủi ro khi thanh toán khoản vay bao gồm tỷ lệ khoản vay trên giá trị, thời hạn của khoản vay, tỷ lệ nợ (tổng số nợ hàng tháng so với tổng thu nhập hàng tháng), tỷ lệ thanh toán trên thu nhập, mức thu nhập của người dùng, trình độ học vấn cấp, khu vực cư trú và lịch sử tín dụng.
Phân loại và nhóm khách hàng để tiếp thị mục tiêu - Kỹ thuật phân loại và phân cụm có thể được sử dụng để xác định nhóm khách hàng và tiếp thị mục tiêu. Ví dụ:người ta có thể sử dụng phân loại để nhận ra các yếu tố quan trọng nhất có thể ảnh hưởng đến quyết định của người dùng liên quan đến ngân hàng. Những khách hàng có cùng hành vi liên quan đến thanh toán khoản vay có thể được nhận biết bằng phương pháp phân nhóm đa chiều. Những điều này có thể giúp xác định các nhóm người dùng, liên hệ người dùng mới với một nhóm khách hàng thích hợp và tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp thị được nhắm mục tiêu.
Phát hiện rửa tiền và các tội phạm tài chính khác - Nó có thể phát hiện rửa tiền và các tội phạm tài chính khác, điều cần thiết là phải tích hợp dữ liệu từ một số cơ sở dữ liệu (như cơ sở dữ liệu giao dịch ngân hàng và cơ sở dữ liệu lịch sử tội phạm dân sự hoặc tiểu bang), xem xét chúng có khả năng liên quan đến nghiên cứu. Nhiều công cụ phân tích dữ liệu có thể được sử dụng để phát hiện các mô hình bất thường, bao gồm cả dòng tiền cao tại các thời kỳ cụ thể, theo các nhóm khách hàng cụ thể.
Đó là các công cụ hữu ích như công cụ trực quan hóa dữ liệu (để hiển thị các hoạt động giao dịch bằng cách sử dụng đồ thị theo thời gian và theo nhóm người dùng), công cụ phân tích liên kết (để nhận ra mối liên kết giữa các khách hàng và hoạt động khác nhau), công cụ phân loại (để lọc các thuộc tính không liên quan và xếp hạng các thuộc tính có liên quan cao), công cụ phân nhóm (để nhóm các phương pháp khác nhau), công cụ phân tích ngoại lệ (để phát hiện số lượng chuyển tiền bất thường hoặc nhiều hoạt động) và công cụ phân tích thiết kế tuần tự (để làm nổi bật các chuỗi truy cập bất thường).