Ekstrak bank adalah data yang diambil dari laporan bank atau dokumen keuangan lainnya.
Penggunaan ekstrak bank memungkinkan organisasi dengan cepat dan mudah mengekstrak informasi penting seperti detail akun, riwayat transaksi, dan status keuangan dari berbagai dokumen keuangan. Ini memfasilitasi verifikasi profil pelanggan, merampingkan proses orientasi, menyetujui pinjaman dan hipotek, menilai risiko peminjam, dll.
Sementara ekstrak bank diperoleh secara manual di masa lalu, sebagian besar perusahaan menggunakan perangkat lunak untuk mengotomatiskan proses yang membosankan ini.
Ekstrak bank dapat diperoleh dari berbagai dokumen keuangan, beberapa yang paling umum meliputi:
- Laporan bank: Laporan bank adalah sumber ekstrak bank yang paling umum. Ini adalah dokumen resmi yang dikeluarkan oleh bank yang memberikan informasi rinci tentang transaksi dan saldo rekening nasabah. Perangkat lunak ekstraksi bank dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan seperti detail rekening, riwayat transaksi, dan status keuangan dari laporan bank.
- Laporan kredit: Data keuangan juga dapat diambil dari laporan kredit yang memberikan informasi tentang riwayat kredit seseorang, termasuk skor kredit, pinjaman, dan riwayat pembayaran. Perangkat lunak ekstraksi bank dapat digunakan untuk mengekstrak informasi ini dan menggunakannya untuk persetujuan pinjaman dan penilaian risiko.
- Pengembalian pajak: Perangkat lunak ekstraksi bank dapat digunakan untuk mengekstrak pendapatan dan detail pekerjaan dari pengembalian pajak untuk orientasi pelanggan dan persetujuan pinjaman.
- Dokumen penggajian: Dokumen-dokumen ini memberikan informasi tentang gaji dan pemotongan karyawan. Perangkat lunak ekstraksi bank dapat menggunakan informasi ini untuk memverifikasi status pekerjaan dan pendapatan pelanggan.
- Dokumen keuangan lainnya: Dokumen keuangan lainnya seperti faktur, kuitansi, tagihan, dan dokumen bukti pendapatan lainnya juga dapat digunakan sebagai sumber informasi keuangan yang dapat digali dan disimpan untuk berbagai keperluan.
Perbedaan antara laporan bank dan ekstrak bank
Pernyataan bank dan ekstrak bank adalah dua hal yang berbeda, meskipun keduanya terkait.
Laporan bank adalah dokumen resmi yang dikeluarkan oleh bank, yang memberikan informasi rinci tentang transaksi dan saldo rekening nasabah. Ini biasanya mencakup informasi seperti transaksi setoran dan penarikan, saldo akun, dan biaya atau biaya apa pun. Laporan bank biasanya diterbitkan setiap bulan atau triwulanan dan digunakan oleh pelanggan untuk melacak aktivitas rekening mereka dan memastikan bahwa semua transaksi akurat.
Ekstrak bank, di sisi lain, adalah kumpulan data terkait yang diekstraksi tidak hanya dari laporan bank tetapi juga dari dokumen keuangan lainnya, seringkali menggunakan perangkat lunak ekstraksi bank. Perangkat lunak ini memindai laporan bank dan dokumen keuangan lainnya dan mengeluarkan informasi yang relevan seperti detail rekening, riwayat transaksi, dan status keuangan pelanggan. Data ini kemudian diatur dan disajikan dalam format terstruktur, sehingga memudahkan organisasi untuk menganalisis dan menggunakan informasi tersebut untuk berbagai tujuan, seperti orientasi pelanggan, persetujuan pinjaman, dan penilaian risiko.
Semua jenis bisnis semakin diuntungkan dari proses penggalian data keuangan dari laporan bank. Data ekstrak bank dapat digunakan untuk berbagai keperluan, seperti analisis keuangan, rekonsiliasi, dan perencanaan strategis. Misalnya, pengecer dan bisnis e-niaga dapat menggunakan ekstrak bank untuk melacak penjualan dan mengidentifikasi tren, sementara lembaga keuangan dapat menggunakannya untuk mendeteksi transaksi penipuan. Selain itu, bisnis di industri perbankan dan keuangan dapat menggunakan ekstrak bank untuk meningkatkan layanan pelanggan mereka, dengan memberikan informasi real-time tentang saldo rekening dan transaksi. Sektor bisnis tertentu yang sebagian besar menggunakan ekstrak bank meliputi,
- Perbankan: Sektor perbankan mungkin adalah pengguna terbesar perangkat lunak ekstrak bank Bank menggunakan perangkat lunak ekstraksi bank untuk memproses dan menganalisis aplikasi pelanggan secara efisien, memverifikasi informasi keuangan mereka, dan membuat keputusan yang tepat tentang penerimaan pelanggan dan persetujuan pinjaman.
- Keuangan: Lembaga keuangan seperti bank investasi, dana lindung nilai, dan perusahaan ekuitas swasta menggunakan ekstrak bank untuk menilai kesehatan keuangan investasi potensial dan membuat keputusan berdasarkan informasi.
- Asuransi: Perusahaan asuransi menggunakan ekstrak bank untuk menilai risiko mengasuransikan pelanggan dan menghitung premi.
- Peminjaman: Lembaga pemberi pinjaman seperti perusahaan keuangan mikro dan pegadaian menggunakan ekstrak bank untuk menilai kelayakan kredit calon peminjam dan membuat keputusan pinjaman yang terinformasi.
- E-commerce: perusahaan e-commerce menggunakan ekstrak bank untuk menilai kelayakan kredit pelanggan mereka dan untuk mendeteksi dan mencegah penipuan.
- Biro kredit: Biro kredit menggunakan ekstrak bank untuk menghitung skor kredit dan memberikan informasi kredit kepada lembaga keuangan, tuan tanah, dan pemberi kerja.
- Pemerintah: Instansi pemerintah menggunakan ekstrak bank untuk mendeteksi penipuan, menilai pajak, dan mematuhi persyaratan peraturan.
- Perusahaan Akuntansi & Audit: mereka menggunakan ekstrak bank untuk merekonsiliasi laporan keuangan, mendeteksi penipuan, dan memastikan kepatuhan dengan standar akuntansi.
- Layanan kesehatan: penyedia layanan kesehatan dan perusahaan asuransi menggunakan ekstrak bank untuk memverifikasi pertanggungan asuransi dan untuk memproses klaim.
- Real Estat: Agen real estat dan pemberi pinjaman hipotek menggunakan ekstrak bank untuk menilai kelayakan kredit pembeli potensial dan untuk membuat keputusan tentang pembelian properti.
Ekstrak bank penting untuk berbagai aktivitas dalam bisnis karena memberikan cara yang efisien dan efisien untuk mengumpulkan dan menganalisis data keuangan. Data ini dapat digunakan untuk mendapatkan wawasan berharga tentang perilaku pelanggan, mengidentifikasi potensi penipuan, dan meningkatkan efisiensi operasional secara keseluruhan.
Selain itu, mengotomatiskan proses penggalian data dari dokumen keuangan dapat membantu mengurangi kesalahan dan menghemat waktu dan sumber daya, memungkinkan perusahaan untuk fokus pada tugas yang lebih strategis. Selain itu, dengan menggunakan analitik lanjutan pada data yang diekstraksi, bisnis dapat memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang pelanggan mereka, mengidentifikasi peluang bisnis baru, dan mengembangkan strategi pemasaran dan penjualan yang lebih efektif.
Beberapa penggunaan akhir tertentu dari ekstrak bank adalah:
- Orientasi pelanggan: Perangkat lunak ekstraksi bank dapat digunakan untuk mengekstrak informasi yang relevan seperti detail akun, riwayat transaksi, dan status keuangan dari laporan bank dan dokumen keuangan lainnya, yang dapat digunakan untuk memverifikasi profil pelanggan dan merampingkan proses orientasi.
- Persetujuan pinjaman: Data yang diambil dari laporan bank dan dokumen keuangan lainnya dapat digunakan untuk menilai kelayakan kredit pelanggan dan membuat keputusan tentang persetujuan pinjaman.
- Penilaian risiko: Dengan mengidentifikasi pola dan tren dalam transaksi nasabah, kutipan bank dapat membantu lembaga keuangan mengidentifikasi dan memitigasi potensi risiko.
- Kepatuhan: Ekstraksi data dari dokumen keuangan dapat membantu kepatuhan terhadap persyaratan peraturan dan Anti Pencucian Uang (AML).
- Deteksi penipuan: Ekstrak bank dapat digunakan untuk mendeteksi aktivitas penipuan dengan mengidentifikasi transaksi abnormal atau pola aktivitas yang menyimpang dari perilaku normal pelanggan.
- Penilaian kredit: Ekstrak bank dapat digunakan untuk menghitung nilai kredit dengan menganalisis riwayat transaksi dan saldo rekening pelanggan.
- Kecerdasan Bisnis: Ekstrak bank digunakan untuk mendapatkan wawasan dan membuat keputusan berdasarkan data dengan menggunakan data yang diekstraksi untuk mengidentifikasi pola, tren, dan metrik utama yang dapat membantu organisasi membuat keputusan strategis.
- Pemasaran: Ekstrak bank dapat digunakan untuk mengidentifikasi segmen pelanggan, menargetkan kampanye pemasaran, dan mengukur efektivitas kampanye ini.
- Layanan pelanggan: Dengan mengekstraksi data dari dokumen keuangan, ekstrak bank dapat digunakan untuk meningkatkan layanan pelanggan dengan mengidentifikasi kebutuhan, preferensi, dan perilaku pelanggan.
Otomatisasi ekstrak bank dapat secara signifikan merampingkan proses pengelolaan data keuangan.
Dengan mengotomatiskan ekstraksi informasi dari laporan bank, individu dan bisnis dapat menghemat waktu dan mengurangi kesalahan yang dapat terjadi dari entri data manual. Ini dapat sangat membantu bagi mereka yang memiliki banyak transaksi untuk dilacak atau bagi mereka yang perlu memantau banyak rekening bank.
Manfaat lain dari otomatisasi ekstrak bank adalah kemampuan untuk membuat laporan keuangan dengan cepat dan mudah. Ini dapat berguna untuk bisnis yang perlu melacak pengeluaran, membuat faktur, atau merekonsiliasi akun. Selain itu, dengan memiliki akses ke informasi keuangan yang akurat dan terkini, individu dan bisnis dapat membuat keputusan yang lebih tepat tentang keuangan mereka.
Alat perangkat lunak dapat membantu mendapatkan ekstrak bank dengan menggunakan kombinasi teknologi pengenalan karakter optik (OCR), algoritme pembelajaran mesin, dan teknik pemrosesan bahasa alami (NLP).
Algoritme Pembelajaran Mesin menganalisis konten dokumen keuangan digital dan menggunakan teknik pengenalan pola untuk menemukan titik data tertentu seperti nomor rekening, jumlah dan tanggal transaksi, dan informasi relevan lainnya. Algoritme juga dapat dilatih untuk memahami konteks data dan mengekstrak informasi yang lebih relevan secara kontekstual. Setelah data yang relevan diekstraksi, algoritme pembelajaran mesin dapat memvalidasi data menggunakan aturan dan standar yang telah ditentukan sebelumnya untuk memastikan bahwa data yang diekstraksi akurat dan lengkap. Proses ini dapat diotomatisasi dan dapat membantu meningkatkan kecepatan, akurasi, dan efisiensi ekstraksi data dari dokumen keuangan.
Banyak alat ekstrak bank juga menampilkan algoritme untuk validasi. Perangkat lunak memvalidasi data yang diekstraksi menggunakan aturan dan standar yang telah ditentukan sebelumnya untuk memastikan bahwa data yang diekstraksi akurat dan lengkap.
Setelah proses ekstraksi dan validasi, banyak perangkat lunak ekstrak bank dapat menghasilkan laporan atau mengekspor data dalam format tertentu yang dapat digunakan untuk analisis dan pengambilan keputusan lebih lanjut.
Perusahaan di industri jasa keuangan telah menyadari potensi manfaat AI dan otomasi, dengan industri perbankan diharapkan menjadi salah satu pembelanja teratas untuk solusi otomasi pada tahun 2024, sebagaimana melaporkan oleh IDC. Selain itu, mayoritas pemimpin keuangan, sekitar 80%, telah menerapkan atau berencana untuk menerapkan semacam otomatisasi, sesuai laporan Gartner. Otomatisasi ekstrak bank dapat meningkatkan pendapatan melalui layanan yang dipersonalisasi, biaya lebih rendah melalui peningkatan efisiensi dan pengurangan kesalahan, dan mengungkapkan peluang baru melalui pemrosesan dan analisis data yang disempurnakan.
Meningkatnya penggunaan otomasi ekstrak perbankan di sektor keuangan didorong oleh beberapa keunggulannya antara lain,
- Efisiensi: Perangkat lunak ekstraksi bank otomatis dapat memproses data keuangan dalam volume besar dengan cepat dan akurat, mengurangi kebutuhan entri dan analisis data manual. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya organisasi, serta membantu mempercepat proses orientasi pelanggan dan persetujuan pinjaman.
- Akurasi: Perangkat lunak ekstraksi bank dirancang agar sangat akurat, dengan algoritme bawaan yang dapat mengidentifikasi, mengekstrak, dan memvalidasi titik data utama dari dokumen keuangan. Ini dapat membantu mengurangi kesalahan dan memastikan integritas data yang diekstrak.
- Kepatuhan: Perangkat lunak ekstraksi bank dapat membantu kepatuhan terhadap persyaratan peraturan dan Anti Pencucian Uang (AML) dengan mengekstraksi dan menganalisis data keuangan untuk mendeteksi aktivitas yang mencurigakan.
- Efektivitas biaya: Menggunakan perangkat lunak ekstraksi bank dapat mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual, sehingga mengurangi biaya tenaga kerja dan meningkatkan efisiensi operasional.
- Skalabilitas: Perangkat lunak ekstraksi bank dapat memproses volume data yang besar, menjadikannya solusi yang dapat diskalakan untuk organisasi dengan volume aplikasi yang tinggi.
- Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Data yang diekstraksi oleh perangkat lunak ekstraksi bank dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dan tren dalam transaksi pelanggan, yang dapat membantu lembaga keuangan mengidentifikasi dan memitigasi potensi risiko, meningkatkan persetujuan pinjaman, dan membuat keputusan berdasarkan data.
Nanonets adalah alat OCR canggih yang secara signifikan dapat meningkatkan proses penggalian data dari laporan bank. Ini memungkinkan konversi laporan bank dengan mudah ke berbagai format seperti CSV, Excel, & JSON. Ini bisa sangat berguna bagi perusahaan yang perlu memproses data keuangan dalam jumlah besar secara teratur.
Salah satu fitur utama Nanonets adalah backend bertenaga AI yang memfasilitasi pengenalan teks, data, tabel, grafik, dan elemen lain dalam dokumen keuangan. Ini memungkinkan ekstraksi hanya informasi yang relevan, yang dapat disimpan dalam format yang diinginkan. Fitur ini dapat sangat meningkatkan efisiensi dan akurasi ekstraksi data, karena menghilangkan kebutuhan entri data manual, yang dapat memakan waktu dan rawan kesalahan.
Nanonets menawarkan berbagai manfaat dalam mengubah laporan bank menjadi format digital. Salah satu keuntungan utama dari platform ini adalah fleksibilitasnya. Algoritme pembelajaran mendalam Nanonets dapat menangani berbagai batasan data, antara lain teks tulisan tangan, berbagai bahasa, gambar beresolusi rendah, dan gambar dengan font baru atau kursif. Hal ini memungkinkan organisasi untuk dengan mudah mengonversi berbagai laporan bank ke dalam format digital.
Keuntungan lain menggunakan Nanonets adalah kemampuan penyesuaiannya. Platform ini memungkinkan organisasi untuk menggunakan data eksklusif atau khusus untuk melatih model OCR, yang membantu memenuhi kebutuhan bisnis tertentu. Ini sangat berguna untuk organisasi yang memiliki rekening di banyak bank, karena setiap bank mungkin memiliki format pernyataan yang berbeda.
Menggunakan Nanonets, organisasi dapat dengan mudah melatih ulang model yang ada dengan data baru, memungkinkan mereka beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan yang tidak terduga. Ini bisa sangat berguna ketika berhadapan dengan perubahan format dokumen bank atau persyaratan pengambilan data baru.
Nanonets juga mampu bekerja dengan bahasa non-Inggris atau berbagai bahasa, menjadikannya solusi ideal untuk operator multinasional yang bekerja melintasi batas negara. Selain itu, ia memiliki antarmuka yang ramah pengguna, pemrosesan batch dari banyak dokumen dan integrasi 2 arah yang mulus dengan beberapa perangkat lunak akuntansi, membuatnya mudah digunakan.
Takeaway
Ekstrak bank memainkan peran penting dalam sektor keuangan, memberikan informasi penting bagi organisasi untuk menganalisis profil kredit konsumen. Perangkat lunak ekstraksi data otomatis memungkinkan bank mencatat dan menilai transaksi rekening pelanggan secara efisien sambil mengurangi risiko kesalahan yang terkait dengan entri data manual. Dengan menggunakan teknologi ini, perusahaan juga dapat mendeteksi laporan penipuan dan menghilangkan duplikasi transaksi selama pembukuan. Akibatnya, ekstrak bank dan teknologi ekstraksi data otomatis adalah alat vital untuk memastikan keakuratan dan integritas data keuangan.
- Konten Bertenaga SEO & Distribusi PR. Dapatkan Amplifikasi Hari Ini.
- Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. Akses Di Sini.
- Sumber: https://nanonets.com/blog/what-is-a-bank-extract/
- 2024
- 7
- a
- kemampuan
- Tentang Kami
- mengakses
- Akun
- akuntansi
- Akun
- ketepatan
- tepat
- akurat
- di seluruh
- kegiatan
- kegiatan
- menyesuaikan
- Selain itu
- maju
- Keuntungan
- keuntungan
- lembaga
- agen
- AI
- Bertenaga AI
- Membantu
- algoritma
- algoritma
- Semua
- Semua Transaksi
- Membiarkan
- memungkinkan
- sudah
- Meskipun
- AML
- antara
- jumlah
- analisis
- analisis
- menganalisa
- menganalisis
- dan
- anti pencucian Uang
- aplikasi
- sekitar
- penilaian
- penilaian
- terkait
- audit
- perusahaan audit
- mengotomatisasikan
- Otomatis
- mengotomatisasi
- Otomatisasi
- Backend
- saldo
- Bank
- akun bank
- Perbankan
- Bank
- dasar
- karena
- manfaat
- Manfaat
- Lebih baik
- antara
- Uang kertas
- peminjam
- built-in
- bisnis
- bisnis
- pembeli
- Kampanye
- mampu
- menangkap
- Perubahan
- mengubah
- karakter
- pengenalan karakter
- beban
- klaim
- kombinasi
- Umum
- Perusahaan
- lengkap
- pemenuhan
- kendala
- Konsumen
- Konten
- konteks
- Konversi
- mengubah
- Biaya
- Biaya
- liputan
- membuat
- kredit
- kritis
- adat
- pelanggan
- perilaku pelanggan
- Layanan Pelanggan
- pelanggan
- data
- entri data
- titik data
- pengolahan data
- Data-driven
- Tanggal
- berurusan
- keputusan
- Pengambilan Keputusan
- keputusan
- mendalam
- belajar mendalam
- deposit
- dirancang
- terperinci
- rincian
- Deteksi
- mengembangkan
- perbedaan
- berbeda
- digital
- digital
- dokumen
- dokumen
- didorong
- selama
- e-commerce
- setiap
- mudah
- mudah
- efek
- Efektif
- efektivitas
- efisiensi
- efisien
- efisien
- antara
- elemen
- menghapuskan
- menghilangkan
- Karyawan
- majikan
- pekerjaan
- memungkinkan
- ditingkatkan
- memastikan
- memastikan
- masuk
- keadilan
- kesalahan
- terutama
- perkebunan
- dll
- contoh
- Excel
- ada
- diharapkan
- biaya
- ekspor
- ekstrak
- Ekstrak
- memfasilitasi
- Fitur
- Fitur
- Biaya
- keuangan
- pemimpin keuangan
- uang
- keuangan
- data keuangan
- Lembaga keuangan
- Sektor keuangan
- jasa keuangan
- perusahaan
- keluwesan
- Fokus
- font
- format
- penipuan
- curang
- dari
- dana-dana
- lebih lanjut
- Mendapatkan
- menghasilkan
- mendapatkan
- Pemerintah
- grafik
- sangat
- menangani
- memiliki
- Kesehatan
- kesehatan
- pagar
- Dana Hedge
- membantu
- bermanfaat
- membantu
- High
- sangat
- sejarah
- HTTPS
- IDC
- ideal
- mengenali
- mengidentifikasi
- gambar
- melaksanakan
- diimplementasikan
- penting
- memperbaiki
- ditingkatkan
- in
- memasukkan
- termasuk
- Termasuk
- Pendapatan
- Meningkatkan
- meningkatkan
- makin
- individu
- industri
- informasi
- informasi
- wawasan
- lembaga
- asuransi
- integrasi
- integritas
- Intelijen
- Antarmuka
- investasi
- bank investasi
- Investasi
- Ditempatkan
- IT
- json
- Menjaga
- kunci
- Jenis
- tenaga kerja
- bahasa
- Bahasa
- besar
- terbesar
- Pencucian
- pemimpin
- pengetahuan
- pemberi pinjaman
- pinjaman
- pinjaman
- Pinjaman
- mesin
- Mesin belajar
- Mayoritas
- membuat
- Membuat
- pelaksana
- panduan
- manual
- banyak
- Marketing
- mengukur
- Pelajari
- Metrik
- Keuangan Mikro
- Mengurangi
- model
- Memantau
- bulanan
- lebih
- Hipotek
- Mortgages
- paling
- multinasional
- beberapa
- nasional
- Alam
- Pengolahan Bahasa alami
- Perlu
- kebutuhan
- New
- nLP
- normal
- jumlah
- nomor
- diperoleh
- OCR
- alat ocr
- Penawaran
- resmi
- Onboarding
- ONE
- operasional
- operator
- Peluang
- optical character recognition
- organisasi
- organisasi
- terorganisir
- Lainnya
- Lainnya
- terkemuka
- secara keseluruhan
- khususnya
- lalu
- pola
- pola
- pembayaran
- mungkin
- orang
- Personalized
- perencanaan
- Platform
- plato
- Kecerdasan Data Plato
- Data Plato
- Bermain
- poin
- potensi
- preferensi
- disajikan
- mencegah
- swasta
- Ekuitas Pribadi
- proses
- pengolahan
- profil
- bukti
- milik
- hak milik
- memberikan
- penyedia
- menyediakan
- menyediakan
- Menarik
- pembelian
- tujuan
- segera
- jarak
- nyata
- real estate
- real-time
- penerimaan
- pengakuan
- diakui
- rujuk
- catatan
- menurunkan
- mengurangi
- mengurangi
- secara teratur
- regulator
- terkait
- relevan
- laporan
- Persyaratan
- Sumber
- pengecer
- Pengembalian
- mengungkapkan
- pendapatan
- Risiko
- penilaian risiko
- risiko
- Peran
- aturan
- gaji
- penjualan
- Save
- terukur
- mencetak gol
- mulus
- sektor
- Sektor
- segmen
- layanan
- Layanan
- set
- beberapa
- signifikan
- Perangkat lunak
- larutan
- Solusi
- beberapa
- sumber
- tertentu
- kecepatan
- standar
- Pernyataan
- Laporan
- Status
- tersimpan
- Strategis
- strategi
- mempersingkat
- efisien
- pelurusan
- tersusun
- seperti itu
- mencurigakan
- target
- tugas
- pajak
- Pajak
- teknik
- Teknologi
- Grafik
- informasi
- mereka
- hal
- Melalui
- waktu
- membuang-buang waktu
- untuk
- alat
- alat
- puncak
- jalur
- Pelatihan VE
- terlatih
- .
- Transaksi
- Tren
- jenis
- khas
- memahami
- pemahaman
- tidak terduga
- mutakhir
- menggunakan
- Pengguna
- user-friendly
- biasanya
- MENGESAHKAN
- pengesahan
- Berharga
- variasi
- berbagai
- Verifikasi
- memeriksa
- vital
- volume
- volume
- Apa
- Apa itu
- yang
- sementara
- SIAPA
- lebar
- Rentang luas
- penarikan
- dalam
- Kerja
- kerja
- zephyrnet.dll