Hogyan emelheti a mesterséges intelligencia a számlák és kimutatások olvashatóságát a következő szintre?

In
A számlákat és a nyilatkozatokat nehéz megfejteni, megjegyeztük, hogy nagyon nehéz volt elolvasni a bankok, e-kereskedelmi cégek, kiskereskedők és más iparágak számláit és kimutatásait. Két példát vettünk, és mélyrehatóan belemerültünk, hogy megértsük a megfejthetetlenségi probléma teljes mértékét:

1. E-kereskedelmi törvényjavaslat
2. Bankszámlakivonat

Ebben a bejegyzésben megvizsgáljuk a probléma kiváltó okát, és néhány megoldást javasolunk.

----

A számláknak és kimutatásoknak – pontosabban az azokat generáló rendszereknek – van néhány jellemzője.

A nyilvántartási rendszereknek korlátai vannak 

Régen az e-mail rendszerek csak nyolc karaktert támogattak az azonosítóban (azaz az e-mail címben a @ szimbólum előtt megjelenő névben). Ennek eredményeként az embereknek csonkolniuk kellett a kereszt- és vezetéknevüket, hogy beleférjenek az azonosítóba. Ergo volt olyan e-mail cím, mint a ravindrn@microsoft.com (az unokatestvérem, aki a Microsoft első 2000 alkalmazottja közé tartozott) és az anilgods@ibm.com (ügyfelem, aki IBM veterán). (Mindkét e-mail cím megváltozott a személyazonosság védelme érdekében.)

Hasonlóképpen még ma is sok rekordrendszer rendelkezik karakterhossz-korlátozással különböző mezőkre, pl. SKU leírása rendelésbeviteli és készletezési rendszerekben. Gyanítom, hogy ez a megszorítás okozta az e-kereskedelmi törvényjavaslat rossz olvashatóságát az első példában.

A számlázási rendszerek alsóbbrendűek

A számlák és kimutatások nem az alapoktól jönnek létre. Ehelyett a bankok, kereskedők és más iparágakban működő vállalatok IT-környezetében található surround rendszerekből származó adatokból állnak össze. Ezért a számítástechnika régi közmondása alá tartoznak: GIGO – Szemetet be, szemetet ki. Míg a számlák és kimutatások újratervezése javíthatja a megjelenésüket, nem oldja meg az alapvető olvashatósági problémát, amelyet az upstream rendszerektől kapott rejtélyes / hiányzó / elrontott szöveg okoz.

A térhatású rendszerek több vállalatot érintenek

Ezt a problémát súlyosbítja, ha a fent említett „surround rendszerek” több vállalaton is áthaladnak, ahogy ez a banki kivonatoknál is megtörténik. A rendszerek sokfélesége, amelyek magukban foglalják az alapvető banki tevékenységet, a digitális banki szolgáltatást, a csatornákat, a pénzforgalmi szolgáltatókat és a rendszerüzemeltetőket, további olvashatósági kihívásokat okoz az alábbiak szerint:

1. A végfelhasználók által szabad formájú szövegmezőkbe beírt titkosított üzenetek pl. emlékeztető mező, amelyben a befizető megadja a fizetés célját. (Ausztráliában egyes ügyfelek rendszeresen ezt a mezőt használják küldésre
   
   sértő üzenetek volt házastársaknak!)
2. Adatszivárgások, korlátozások és felfelé irányuló rendszerek általi torzítás.
3. A különböző rendszerek közötti üzenetküldéshez használt több protokoll okozta kapcsolatszakadások, pl. ISO 8587, SWIFT MT, ISO 20022. Minden protokollnak megvannak a saját attribútumai a mező hossza, a speciális karakterek támogatása stb. Ennek eredményeként a kifizető által a bankja rendszerébe bevitt szöveg nem feltétlenül az, amit a kedvezményezett a bankja számlakivonatában lát. Gyanítom, hogy ez a bankszámlakivonat megfejthetetlenségét eredményezte a második példában.
4. Ugyanaz, mint fent a különböző termékeknél, pl. ISO 8587 az ATM-ekhez, SWIFT MT a határokon átnyúló fizetésekhez, ISO 20022 a Waiting for Godot-hoz. Ennek eredményeként a kedvezményezett által látott narráció fizetési mód szerint változik, pl. A NEFT narráció eltér az IMPS narrációtól még akkor is, ha a fizető ugyanazt a narrációt használta saját oldaláról, miközben mindkét MOP-t kezdeményezte, amint azt a
   
   A továbbfejlesztett átutalási adatok megsokszorozhatják az elektronikus pénzátutalási mennyiséget.
5. Az adatok elégtelensége az adatvédelmi törvények által meghatározott korlátozások miatt az egyik rendszer által a másiknak átadható adatok típusára vonatkozóan. Ez különösen igaz az olyan szabályozott iparágakra, mint az egészségügy, pl. Az EHR minden kezelőorvos számára megjeleníti a teljes esettörténetet, de a gyógyszertárak számára korlátozott esettörténetet.

E sajátosságok miatt a számlák és kivonatok bejegyzéseit a forrásrendszerekben található adatok minősége és mennyisége határozza meg.

Ez gyakorlatilag lehetetlenné teszi az e-kereskedelmi cégek, bankok és mások számára, hogy maguk biztosítsák a teljes számla/kivonat olvashatóságát. (Többé-kevésbé ugyanezen okból kifolyólag a banki egyeztetés nem olyan egyszerű, mint általában hiszik.)

----

Csábító azt hinni, hogy az etailerek, a bankok, a pénzforgalmi szolgáltatók, a technológiai beszállítók és a rendszerüzemeltetők összeülhetnek, és újratervezhetik rendszereiket úgy, hogy a fent említett problémákat a forrásnál megfékezzék.

De az iparági bennfentesek tudják, hogy ez a hiedelem közel áll az Egyesült Államok volt alelnökének, Dan Quayle-nek, az arab-izraeli konfliktus néhány évtizeddel ezelőtti csúcspontján érzett reményéhez:

Miért nem ülhetnek össze a zsidók és az arabok, és rendezhetik nézeteltéréseiket, mint a becsületes keresztények?

Ennek az az oka, hogy egy ilyen újratervezési program sok pénzbe kerülne, és nem hozna arányos megtérülést.

A kockázatitőke-támogatású kereskedőkre nincs nyomás, hogy profitot termeljenek, és esetleg bevállalnak egy ilyen programot.

A kockázatitőke-befektetőket finanszírozó bankokra azonban komoly nyomás nehezedik, hogy negyedéves nyereséget könyveljenek el, és általában nem költenek túl sok agy- és pénzerőt csak azért, hogy megakadályozzák ügyfeleik fejvakarását. Bár időről időre szót ejtenek azért, hogy megkönnyítsék ügyfeleik életét olyan kezdeményezésekkel, amelyek valahogy sosem látnak napvilágot, pl. ISO 20022, Enhanced Remittance Data in UK.

A. ábra: Az ügyfélszolgálat nem játszik szerepet a bankok jövedelmezőségében. https://t.co/PCsIEs1vet

- Ketharaman Swaminathan (@s_ketharaman) Október 15, 2022

----

Ha örökölt problémák merülnek fel, az induló vállalkozások készen állnak a harcba, hogy megoldják azokat, és ezáltal gesztussal megzavarják az inkumbenseket.

Ez alól a számlák és kimutatások olvashatósága sem kivétel.

A VC-k szorongatják őket ebben a törekvésben.

@rajeshsawhney: A bankok nem újítanak. Egy kis gondolkodás és a bankszámlakivonatok egyszerű újratervezése sok értéket és örömet adhat hozzá.

Azonban, amint fentebb láttuk, a megfejthetetlenség nem egy könnyen megoldható probléma.

Csak amikor a startupok rendszereket építenek és megpróbálják integrálni azokat az alaprendszerekkel, akkor jönnek rá, hogy mennyire alábecsülték az olvashatósági probléma mértékét.

Innentől kezdve az alábbi két dolog egyike történik.

A likviditás magas, a startupok elegendő forrást kapnak a probléma megoldásához. A kiállítás: PayPal.

@gtm360: A tudatlanság erény lehet a startupok számára számos szabályozott iparágban. Ahogy Reid Hoffman mondta egyszer: „ha tudnánk a hitelkártya-csalás szabályairól, nem alapítottuk volna meg a PayPalt”.

Alacsony a likviditás, a finanszírozás elfogy, mielőtt megoldanák a problémát, a kockázatitőke-társaságok átlépnek egy másik iparágba, és ezek az induló vállalkozások felfutnak. A. kiállítás: Személyi pénzügyi menedzser (PFM) induló vállalkozás, amely a bankszámlakivonatokban szereplő bejegyzések alapján próbálta különféle kategóriákba sorolni a költségtípusokat. De meghiúsította a bankok, alapok, brókercégek és más pénzintézetek nyilatkozatainak rossz olvashatósága. Ennek a gyilkos funkciónak a hiányában nem sikerült bekerülniük a mainstreambe.

----

De minden nincs elveszve.

Létezik az ETL startupok egy új műfaja, amely azt ígéri, hogy fejlett AI/ML technikákat használ a downstream rendszerek által bevitt adatok minőségének javítására, pl.
FlatFile és a
OneSchema.

Az AI/ML erősen tartományspecifikus. Ha ezek az ETL-eszközök működnek a banki, e-kereskedelem és más iparágak nyilvántartási rendszerein, akkor végre meg tudják oldani a megfejthetetlenségi problémát, és magasabb szintre emelhetik a számlák és kimutatások olvashatóságát.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.finextra.com/blogposting/25504/how-ai-can-take-readability-of-bills-and-statements-to-the-next-level?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs