• ব্যাংকিং সেক্টরে ডেটা মাইনিং (Data Mining) একটি অত্যন্ত শক্তিশালী হাতিয়ার। এটি বিশাল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করে এমন সব প্যাটার্ন বা তথ্য খুঁজে বের করে যা ব্যাংকের সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়াকে সহজ করে। ঝুঁকি ব্যবস্থাপনা (Risk Management), ক্রেডিট কার্ড জালিয়াতি শনাক্তকরণ (Fraud Detection) এবং গ্রাহকদের বিভিন্ন শ্রেণিতে ভাগ করা (Segmentation)—এই প্রতিটি ক্ষেত্রেই ডেটা মাইনিং প্রযুক্তি অপরিহার্য ভূমিকা পালন করে।

• ডেটা মাইনিং (Data Mining):
- ডেটা মাইনিং মূলত বিজনেস ইন্টেলিজেন্স এবং প্রেডিক্টিভ অ্যানালিটিক্সে ব্যবহৃত হয়।
- এটি ক্লাস্টারিং, ক্লাসিফিকেশন এবং অ্যাসোসিয়েশন রুল লার্নিংয়ের মতো কৌশল ব্যবহার করে।
- এর মাধ্যমে বড় ডেটাসেট থেকে অসংলগ্ন তথ্য বাদ দিয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ছেঁকে তোলা হয়।
- ডেটা মাইনিংয়ে মেশিন লার্নিং, পরিসংখ্যান এবং ডাটাবেস সিস্টেমের সমন্বয় ঘটানো হয়।
- বিপণন, ব্যাংকিং এবং স্বাস্থ্যসেবার মতো ক্ষেত্রগুলোতে এটি ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয়।

• ব্যাংকিংয়ে ডেটা মাইনিং-এর প্রধান প্রয়োগসমূহ:
- Risk Management: গ্রাহকের ঋণ পরিশোধের ক্ষমতা এবং ক্রেডিট স্কোর বিশ্লেষণ করে লোন প্রদানের সিদ্ধান্ত নেওয়া সহজ হয়।
- Fraud Detection: অস্বাভাবিক লেনদেনের প্যাটার্ন শনাক্ত করে ক্রেডিট কার্ড বা অনলাইন ব্যাংকিং জালিয়াতি দ্রুত ধরা সম্ভব হয়।
- Customer Segmentation: গ্রাহকদের আয়, খরচ এবং অভ্যাসের ওপর ভিত্তি করে তাদের বিভিন্ন গ্রুপে ভাগ করা হয়, যাতে নির্দিষ্ট গ্রাহকের জন্য নির্দিষ্ট ব্যাংকিং প্রোডাক্ট অফার করা যায়।
- Direct Marketing: কোন গ্রাহক কোন অফারে সাড়া দিতে পারেন, তা ডেটা মাইনিং-এর মাধ্যমে আগেভাগেই অনুমান করা যায়।

উৎস:
১। ব্রিটানিকা। [link]
২। Application of Data Mining Techniques in the Banking Sector [ResearchGate]