एक बैंक निष्कर्ष बैंक स्टेटमेंट या अन्य वित्तीय दस्तावेजों से निकाला गया डेटा है।
बैंक निष्कर्षों का उपयोग संगठनों को वित्तीय दस्तावेजों की एक श्रृंखला से खाता विवरण, लेनदेन इतिहास और वित्तीय स्थिति जैसी महत्वपूर्ण जानकारी को तेज़ी से और आसानी से निकालने की अनुमति देता है। यह ग्राहक प्रोफाइल के सत्यापन, ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने, ऋण और बंधक को मंजूरी देने, उधारकर्ता जोखिम का आकलन करने आदि की सुविधा प्रदान करता है।
जबकि अतीत में बैंक निष्कर्ष मैन्युअल रूप से प्राप्त किए जाते थे, अधिकांश कंपनियां इस कठिन प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए सॉफ्टवेयर का सहारा ले रही हैं।
विभिन्न वित्तीय दस्तावेजों से एक बैंक निष्कर्ष प्राप्त किया जा सकता है, जिनमें से कुछ सबसे आम हैं:
- बैंक स्टेटमेंट: बैंक स्टेटमेंट बैंक एक्सट्रैक्ट के सबसे आम स्रोत हैं। ये एक बैंक द्वारा जारी किए गए आधिकारिक दस्तावेज होते हैं जो ग्राहक के खाते के लेन-देन और शेष राशि के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करते हैं। बैंक निकासी सॉफ्टवेयर का उपयोग प्रासंगिक जानकारी जैसे खाता विवरण, लेनदेन इतिहास और बैंक स्टेटमेंट से वित्तीय स्थिति निकालने के लिए किया जा सकता है।
- क्रेडिट रिपोर्ट: क्रेडिट रिपोर्ट से वित्तीय डेटा भी निकाला जा सकता है जो किसी व्यक्ति के क्रेडिट इतिहास, उनके क्रेडिट स्कोर, बकाया ऋण और भुगतान इतिहास सहित जानकारी प्रदान करता है। इस जानकारी को निकालने और ऋण अनुमोदन और जोखिम मूल्यांकन के लिए इसका उपयोग करने के लिए बैंक निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है।
- टैक्स रिटर्न: ग्राहक ऑनबोर्डिंग और ऋण स्वीकृतियों के लिए टैक्स रिटर्न से आय और रोजगार विवरण निकालने के लिए बैंक निष्कर्षण सॉफ्टवेयर का उपयोग किया जा सकता है।
- पेरोल दस्तावेज़: ये दस्तावेज़ किसी कर्मचारी के वेतन और कटौतियों के बारे में जानकारी प्रदान करते हैं। बैंक निकासी सॉफ्टवेयर इस जानकारी का उपयोग ग्राहक के रोजगार और आय की स्थिति को सत्यापित करने के लिए कर सकता है।
- अन्य वित्तीय दस्तावेज: अन्य वित्तीय दस्तावेज जैसे कि चालान, रसीदें, बिल और आय के दस्तावेजों के अन्य प्रमाण का उपयोग वित्तीय जानकारी के स्रोतों के रूप में भी किया जा सकता है जिसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए निकाला और संग्रहीत किया जा सकता है।
बैंक स्टेटमेंट और बैंक एक्सट्रैक्ट के बीच अंतर
एक बैंक स्टेटमेंट और एक बैंक एक्सट्रैक्ट दो अलग-अलग चीजें हैं, हालांकि वे संबंधित हैं।
बैंक स्टेटमेंट एक बैंक द्वारा जारी किया गया एक आधिकारिक दस्तावेज है, जो ग्राहक के खाते के लेन-देन और शेष राशि के बारे में विस्तृत जानकारी प्रदान करता है। इसमें आम तौर पर जमा और निकासी लेनदेन, खाता शेष राशि, और कोई शुल्क या शुल्क जैसी जानकारी शामिल होती है। बैंक स्टेटमेंट आमतौर पर मासिक या त्रैमासिक आधार पर जारी किए जाते हैं और ग्राहकों द्वारा उनकी खाता गतिविधि को ट्रैक करने और यह सुनिश्चित करने के लिए उपयोग किया जाता है कि सभी लेनदेन सटीक हैं।
दूसरी तरफ, एक बैंक निष्कर्ष, प्रासंगिक डेटा का सेट है जो न केवल बैंक स्टेटमेंट से निकाला जाता है बल्कि अन्य वित्तीय दस्तावेजों से भी निकाला जाता है, अक्सर बैंक निष्कर्षण सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए। यह सॉफ्टवेयर बैंक स्टेटमेंट और अन्य वित्तीय दस्तावेजों के माध्यम से स्कैन करता है और प्रासंगिक जानकारी जैसे खाता विवरण, लेनदेन इतिहास और ग्राहक की वित्तीय स्थिति को बाहर निकालता है। फिर इन आंकड़ों को एक संरचित प्रारूप में व्यवस्थित और प्रस्तुत किया जाता है, जिससे संगठनों के लिए ग्राहक ऑनबोर्डिंग, ऋण अनुमोदन और जोखिम मूल्यांकन जैसे विभिन्न उद्देश्यों के लिए जानकारी का विश्लेषण और उपयोग करना आसान हो जाता है।
बैंक विवरणों से वित्तीय डेटा निकालने की प्रक्रिया से सभी प्रकार के व्यवसाय तेजी से लाभान्वित हो रहे हैं। बैंक निष्कर्ष डेटा का उपयोग विभिन्न उद्देश्यों के लिए किया जा सकता है, जैसे कि वित्तीय विश्लेषण, सुलह और रणनीतिक योजना। उदाहरण के लिए, खुदरा विक्रेता और ई-कॉमर्स व्यवसाय बिक्री को ट्रैक करने और रुझानों की पहचान करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग कर सकते हैं, जबकि वित्तीय संस्थान इसका उपयोग धोखाधड़ी वाले लेनदेन का पता लगाने के लिए कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, बैंकिंग और वित्त उद्योग के व्यवसाय खाते में शेष राशि और लेनदेन के बारे में वास्तविक समय की जानकारी प्रदान करके, अपनी ग्राहक सेवा को बेहतर बनाने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग कर सकते हैं। बड़े पैमाने पर बैंक के अर्क का उपयोग करने वाले विशिष्ट व्यावसायिक क्षेत्रों में शामिल हैं,
- बैंकिंग: बैंकिंग क्षेत्र शायद बैंक निकालने वाले सॉफ़्टवेयर का सबसे बड़ा उपयोगकर्ता है बैंक ग्राहकों के आवेदनों को कुशलतापूर्वक संसाधित करने और उनका विश्लेषण करने, उनकी वित्तीय जानकारी सत्यापित करने और ग्राहक ऑनबोर्डिंग और ऋण स्वीकृतियों के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए बैंक निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करते हैं।
- वित्त: निवेश बैंक, हेज फंड और निजी इक्विटी फर्म जैसे वित्तीय संस्थान संभावित निवेशों के वित्तीय स्वास्थ्य का आकलन करने और सूचित निर्णय लेने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करते हैं।
- बीमा: बीमा कंपनियाँ ग्राहक का बीमा करने के जोखिम का आकलन करने और प्रीमियम की गणना करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करती हैं।
- ऋण देना: ऋण देने वाली संस्थाएँ जैसे माइक्रोफाइनेंस कंपनियाँ और प्यादा दुकानें संभावित उधारकर्ताओं की साख का आकलन करने और सूचित ऋण निर्णय लेने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करती हैं।
- ई-कॉमर्स: ई-कॉमर्स कंपनियां अपने ग्राहकों की साख का आकलन करने और धोखाधड़ी का पता लगाने और उसे रोकने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करती हैं।
- क्रेडिट ब्यूरो: क्रेडिट ब्यूरो क्रेडिट स्कोर की गणना करने और वित्तीय संस्थानों, जमींदारों और नियोक्ताओं को क्रेडिट जानकारी प्रदान करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करते हैं।
- सरकार: सरकारी एजेंसियां धोखाधड़ी का पता लगाने, करों का आकलन करने और नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करती हैं।
- लेखा और लेखा परीक्षा फर्म: वे वित्तीय विवरणों को समेटने, धोखाधड़ी का पता लगाने और लेखा मानकों के अनुपालन को सुनिश्चित करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करते हैं।
- हेल्थकेयर: हेल्थकेयर प्रदाता और बीमा कंपनियां बीमा कवरेज को सत्यापित करने और दावों को संसाधित करने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करती हैं।
- रियल एस्टेट: रियल एस्टेट एजेंट और बंधक ऋणदाता संभावित खरीदारों की साख का आकलन करने और संपत्ति की खरीद के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग करते हैं।
व्यवसाय में विभिन्न गतिविधियों के लिए बैंक निष्कर्ष महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे वित्तीय डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने के लिए एक सुव्यवस्थित और कुशल तरीका प्रदान करते हैं। इस डेटा का उपयोग ग्राहक व्यवहार में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त करने, संभावित धोखाधड़ी की पहचान करने और समग्र परिचालन दक्षता में सुधार करने के लिए किया जा सकता है।
इसके अलावा, वित्तीय दस्तावेजों से डेटा निकालने की प्रक्रिया को स्वचालित करने से त्रुटियों को कम करने और समय और संसाधनों को बचाने में मदद मिल सकती है, जिससे कंपनियां अधिक सामरिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित कर सकें। इसके अतिरिक्त, निकाले गए डेटा पर उन्नत विश्लेषिकी का उपयोग करके, व्यवसाय अपने ग्राहकों की बेहतर समझ हासिल कर सकते हैं, नए व्यावसायिक अवसरों की पहचान कर सकते हैं और अधिक प्रभावी विपणन और बिक्री रणनीतियों का विकास कर सकते हैं।
बैंक के अर्क के कुछ विशिष्ट अंत उपयोग हैं:
- ग्राहक ऑनबोर्डिंग: बैंक एक्सट्रैक्शन सॉफ़्टवेयर का उपयोग प्रासंगिक जानकारी जैसे खाता विवरण, लेन-देन इतिहास, और बैंक स्टेटमेंट और अन्य वित्तीय दस्तावेजों से वित्तीय स्थिति निकालने के लिए किया जा सकता है, जिसका उपयोग ग्राहक प्रोफाइल को सत्यापित करने और ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया को कारगर बनाने के लिए किया जा सकता है।
- ऋण स्वीकृतियां: बैंक स्टेटमेंट और अन्य वित्तीय दस्तावेजों से निकाले गए डेटा का उपयोग ग्राहक की साख का आकलन करने और ऋण स्वीकृतियों के बारे में सूचित निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
- जोखिम मूल्यांकन: ग्राहक लेनदेन में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करके, बैंक निष्कर्ष वित्तीय संस्थानों को संभावित जोखिमों को पहचानने और कम करने में सहायता कर सकते हैं।
- अनुपालन: वित्तीय दस्तावेजों से डेटा निकालने से नियामक आवश्यकताओं और एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (एएमएल) के अनुपालन में सहायता मिल सकती है।
- धोखाधड़ी का पता लगाना: ग्राहक के सामान्य व्यवहार से विचलित होने वाले असामान्य लेनदेन या गतिविधियों के पैटर्न की पहचान करके धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग किया जा सकता है।
- क्रेडिट स्कोरिंग: ग्राहक के लेन-देन के इतिहास और खाते की शेष राशि का विश्लेषण करके क्रेडिट स्कोर की गणना के लिए बैंक के अर्क का उपयोग किया जा सकता है।
- बिजनेस इंटेलिजेंस: पैटर्न, प्रवृत्तियों और प्रमुख मेट्रिक्स की पहचान करने के लिए निकाले गए डेटा का उपयोग करके अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने के लिए बैंक अर्क का उपयोग किया जाता है जो संगठन को रणनीतिक निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
- विपणन: ग्राहक खंडों की पहचान करने, विपणन अभियानों को लक्षित करने और इन अभियानों की प्रभावशीलता को मापने के लिए बैंक के अर्क का उपयोग किया जा सकता है।
- ग्राहक सेवा: वित्तीय दस्तावेजों से डेटा निकालकर, ग्राहक की जरूरतों, वरीयताओं और व्यवहार की पहचान करके ग्राहक सेवा में सुधार के लिए बैंक अर्क का उपयोग किया जा सकता है।
बैंक एक्सट्रैक्ट ऑटोमेशन वित्तीय डेटा के प्रबंधन की प्रक्रिया को महत्वपूर्ण रूप से सुव्यवस्थित कर सकता है।
बैंक स्टेटमेंट्स से सूचना के निष्कर्षण को स्वचालित करके, व्यक्ति और व्यवसाय समय बचा सकते हैं और मैन्युअल डेटा प्रविष्टि से होने वाली त्रुटियों को कम कर सकते हैं। यह विशेष रूप से उन लोगों के लिए मददगार हो सकता है जिनके पास ट्रैक करने के लिए बड़ी संख्या में लेनदेन हैं या जिन्हें कई बैंक खातों की निगरानी करने की आवश्यकता है।
बैंक एक्सट्रैक्ट ऑटोमेशन का एक अन्य लाभ वित्तीय रिपोर्ट जल्दी और आसानी से बनाने की क्षमता है। यह उन व्यवसायों के लिए मददगार हो सकता है जिन्हें खर्चों पर नज़र रखने, चालान बनाने या खातों का मिलान करने की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, सटीक और अप-टू-डेट वित्तीय जानकारी तक पहुंच होने से, व्यक्ति और व्यवसाय अपने वित्त के बारे में अधिक सूचित निर्णय ले सकते हैं।
सॉफ्टवेयर उपकरण ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (OCR) तकनीक, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) तकनीकों के संयोजन का उपयोग करके बैंक निकालने में मदद कर सकते हैं।
मशीन लर्निंग एल्गोरिदम डिजीटल वित्तीय दस्तावेजों की सामग्री का विश्लेषण करते हैं और विशिष्ट डेटा बिंदुओं जैसे खाता संख्या, लेनदेन की मात्रा और दिनांक, और अन्य प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने के लिए पैटर्न पहचान तकनीकों का उपयोग करते हैं। एल्गोरिदम को डेटा के संदर्भ को समझने और प्रासंगिक रूप से अधिक प्रासंगिक जानकारी निकालने के लिए भी प्रशिक्षित किया जा सकता है। एक बार प्रासंगिक डेटा निकाले जाने के बाद, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पूर्व-निर्धारित नियमों और मानकों का उपयोग करके डेटा को मान्य कर सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि निकाला गया डेटा सटीक और पूर्ण है। यह प्रक्रिया स्वचालित हो सकती है और वित्तीय दस्तावेजों से डेटा निष्कर्षण की गति, सटीकता और दक्षता में सुधार करने में मदद कर सकती है।
कई बैंक निकालने वाले उपकरण सत्यापन के लिए एल्गोरिदम भी पेश करते हैं। सॉफ्टवेयर यह सुनिश्चित करने के लिए पूर्व-निर्धारित नियमों और मानकों का उपयोग करके निकाले गए डेटा को मान्य करता है कि निकाला गया डेटा सटीक और पूर्ण है।
निष्कर्षण और सत्यापन प्रक्रिया के बाद, कई बैंक निष्कर्ष सॉफ़्टवेयर रिपोर्ट उत्पन्न कर सकते हैं या डेटा को एक विशिष्ट प्रारूप में निर्यात कर सकते हैं जिसका उपयोग आगे के विश्लेषण और निर्णय लेने के लिए किया जा सकता है।
वित्तीय सेवा उद्योग की कंपनियों ने एआई और ऑटोमेशन के संभावित लाभों को पहचाना है, बैंकिंग उद्योग के 2024 तक ऑटोमेशन समाधानों पर शीर्ष खर्च करने वालों में शामिल होने की उम्मीद है। की रिपोर्ट आईडीसी द्वारा। इसके अतिरिक्त, लगभग 80% पर अधिकांश वित्त नेताओं ने या तो पहले से ही लागू कर दिया है या किसी प्रकार के स्वचालन को लागू करने की योजना बना रहे हैं, जैसा कि गार्टनर की रिपोर्ट. बैंक निष्कर्ष स्वचालन व्यक्तिगत सेवाओं के माध्यम से राजस्व बढ़ा सकता है, बेहतर दक्षता और कम त्रुटियों के माध्यम से कम लागत, और उन्नत डेटा प्रसंस्करण और विश्लेषण के माध्यम से नए अवसर प्रकट कर सकता है।
वित्तीय क्षेत्र में बैंक एक्सट्रैक्ट ऑटोमेशन का बढ़ता उपयोग इसके कई फायदों से प्रेरित है, जिनमें शामिल हैं,
- दक्षता: स्वचालित बैंक निकासी सॉफ्टवेयर बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा को जल्दी और सटीक रूप से संसाधित कर सकता है, जिससे मैन्युअल डेटा प्रविष्टि और विश्लेषण की आवश्यकता कम हो जाती है। यह संगठनों के समय और संसाधनों को बचा सकता है, और ग्राहक की ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया और ऋण स्वीकृतियों को गति देने में मदद करता है।
- सटीकता: बैंक निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर को अत्यधिक सटीक होने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें अंतर्निहित एल्गोरिदम हैं जो वित्तीय दस्तावेजों से प्रमुख डेटा बिंदुओं की पहचान, निष्कर्ष और सत्यापन कर सकते हैं। यह त्रुटियों को कम करने और निकाले गए डेटा की अखंडता सुनिश्चित करने में मदद कर सकता है।
- अनुपालन: बैंक निकासी सॉफ्टवेयर किसी भी संदिग्ध गतिविधि का पता लगाने के लिए वित्तीय डेटा निकालने और विश्लेषण करके नियामक आवश्यकताओं और एंटी-मनी लॉन्ड्रिंग (एएमएल) के अनुपालन में सहायता कर सकता है।
- लागत-प्रभावशीलता: बैंक निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने से शारीरिक श्रम की आवश्यकता कम हो सकती है, इस प्रकार श्रम की लागत कम हो सकती है और परिचालन दक्षता में वृद्धि हो सकती है।
- मापनीयता: बैंक निष्कर्षण सॉफ्टवेयर बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित कर सकता है, जिससे यह उच्च मात्रा में अनुप्रयोगों वाले संगठनों के लिए एक मापनीय समाधान बन जाता है।
- बेहतर निर्णय लेना: बैंक निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर द्वारा निकाले गए डेटा का उपयोग ग्राहक लेनदेन में पैटर्न और प्रवृत्तियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, जो वित्तीय संस्थानों को संभावित जोखिमों की पहचान करने और उन्हें कम करने, ऋण स्वीकृतियों में सुधार करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने में मदद कर सकता है।
नैनोनेट्स एक उन्नत ओसीआर उपकरण है जो बैंक स्टेटमेंट से डेटा निकालने की प्रक्रिया में काफी सुधार कर सकता है। यह सीएसवी, एक्सेल, और जेएसओएन जैसे कई प्रारूपों में बैंक स्टेटमेंट के आसान रूपांतरण की अनुमति देता है। यह उन कंपनियों के लिए विशेष रूप से उपयोगी हो सकता है जिन्हें बड़ी मात्रा में वित्तीय डेटा को नियमित रूप से संसाधित करने की आवश्यकता होती है।
नैनोनेट्स की प्रमुख विशेषताओं में से एक इसका एआई-संचालित बैकएंड है जो वित्तीय दस्तावेजों के भीतर टेक्स्ट, डेटा, टेबल, ग्राफ और अन्य तत्वों की पहचान की सुविधा प्रदान करता है। यह केवल प्रासंगिक जानकारी निकालने की अनुमति देता है, जिसे वांछित प्रारूप में संग्रहीत किया जा सकता है। यह सुविधा डेटा निष्कर्षण की दक्षता और सटीकता को बहुत बढ़ा सकती है, क्योंकि यह मैन्युअल डेटा प्रविष्टि की आवश्यकता को समाप्त करती है, जो समय लेने वाली और त्रुटियों के लिए प्रवण हो सकती है।
जब बैंक स्टेटमेंट को डिजिटल फॉर्मेट में बदलने की बात आती है तो नैनोनेट्स कई तरह के लाभ प्रदान करता है। इस प्लेटफॉर्म का एक प्रमुख लाभ इसका लचीलापन है। नैनोनेट्स के डीप लर्निंग एल्गोरिदम, हस्तलिखित पाठ, कई भाषाओं, कम-रिज़ॉल्यूशन वाली छवियों और नए या सरसरी फोंट वाली छवियों सहित विभिन्न प्रकार की डेटा बाधाओं को संभाल सकते हैं। इससे संगठन आसानी से बैंक स्टेटमेंट की एक विस्तृत श्रृंखला को डिजिटल स्वरूप में परिवर्तित कर सकते हैं।
नैनोनेट्स का उपयोग करने का एक अन्य लाभ इसकी अनुकूलता है। प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को ओसीआर मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए मालिकाना या कस्टम डेटा का उपयोग करने की अनुमति देता है, जो विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करता है। यह उन संगठनों के लिए विशेष रूप से उपयोगी है, जिनके कई बैंकों में खाते हैं, क्योंकि प्रत्येक बैंक के अलग-अलग विवरण प्रारूप हो सकते हैं।
नैनोनेट्स का उपयोग करते हुए, संगठन नए डेटा के साथ मौजूदा मॉडलों को आसानी से फिर से प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिससे वे अप्रत्याशित परिवर्तनों के लिए जल्दी से अनुकूल हो सकें। यह विशेष रूप से तब उपयोगी हो सकता है जब बदलते बैंक दस्तावेज़ स्वरूपों या नई डेटा कैप्चर आवश्यकताओं से निपटना हो।
नैनोनेट्स गैर-अंग्रेजी या कई भाषाओं के साथ काम करने में भी सक्षम है, जो इसे बहुराष्ट्रीय ऑपरेटरों के लिए एक आदर्श समाधान बनाता है जो राष्ट्रीय सीमाओं के पार काम करते हैं। इसके अतिरिक्त, इसमें एक उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस, कई दस्तावेजों की बैच प्रोसेसिंग और कई अकाउंटिंग सॉफ्टवेयर के साथ सहज 2-तरफा एकीकरण है, जिससे इसका उपयोग करना आसान हो जाता है।
Takeaway
बैंक निष्कर्ष वित्तीय क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जो संगठनों को उपभोक्ताओं की क्रेडिट प्रोफाइल का विश्लेषण करने के लिए महत्वपूर्ण जानकारी प्रदान करते हैं। स्वचालित डेटा निष्कर्षण सॉफ़्टवेयर बैंकों को मैन्युअल डेटा प्रविष्टि से संबंधित त्रुटियों के जोखिम को कम करते हुए कुशलतापूर्वक ग्राहक खाता लेनदेन का रिकॉर्ड और मूल्यांकन करने में सक्षम बनाता है। इस तकनीक का उपयोग करके, कंपनियां कपटपूर्ण बयानों का पता लगा सकती हैं और लेखांकन के दौरान डुप्लिकेट लेनदेन को समाप्त कर सकती हैं। वास्तव में, वित्तीय डेटा की सटीकता और अखंडता सुनिश्चित करने के लिए बैंक निष्कर्ष और स्वचालित डेटा निष्कर्षण तकनीक महत्वपूर्ण उपकरण हैं।
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- स्रोत: https://nanonets.com/blog/what-is-a-bank-extract/
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