עמוד השדרה הבלתי נראה של הבנקאות: צלילה עמוקה להתאמה ופיוס

בשנה שעברה חגגתי שני עשורים של התעמקות ב-IT, במיוחד במגזר השירותים הפיננסיים. במהלך תקופה זו הייתי עד לתמורות יוצאות דופן בבנקאות ובטכנולוגיה. הופעתן של חברות פינטק והגישה הממוקדת בלקוחות שלהן, יחד עם התקדמות משמעותית בהנדסת תוכנה כמו מתודולוגיות Agile, מיקרו-שירותים ומחשוב ענן, עיצבו מחדש את הנוף. עם זאת, באופן מסקרן, הפעילות האחורית של חברות שירותים פיננסיות רבות נותרה סטטית יחסית במהלך השנים הללו, ועדיין מתמודדות עם קידוד ידני, משימות שחוזרות על עצמן והסתמכות רבה על Excel.

תהליך ידני במיוחד ועם זאת ניתן לאוטומטי במגזר השירותים הפיננסיים הוא התאמה ופיוס. תהליך זה נוצר בצורות שונות, כלומר מזיהוי וטיפול בפערים (המתרחשים בדרך כלל עקב בעיות או פערים באינטגרציות) באינטגרציות מאסטר-עבד ועד לתיקון או הסרה של כפילויות ועדכונים חצי אוטומטיים של מערכות תפעוליות עם נתונים ממקורות חיצוניים.

למרות הזמינות של תוכנה מתוחכמת (למשל FIS IntelliMatch, Calypso Confirmation Matching, Misys CMS, Temenos T24 Confirmation Matching...) עבור משימות התאמה ספציפיות, כגון התאמת תשלום ואישור סחר (לעתים קרובות מבוסס על הודעות SWIFT), רוב משימות ההתאמה מסתמכות לרוב על פתרונות מותאמים אישית או ידניים, כולל אקסל או אפילו שיטות מבוססות נייר. לעתים קרובות מאוד אוטומציה גם אינה רלוונטית, שכן התאמה מעורבת לעתים קרובות בפעולות חד פעמיות כמו קמפיינים שיווקיים, ניקוי נתונים, יישור קו עם שותפים...

הבנת פיוס טוב יותר דורשת מנתח את מרכיביו, כלומר

• זה מתחיל איסוף ושינוי מערכי הנתונים השונים לצורך השוואה. זה מורכב משחזור 2 מערכי נתונים, שניתן לספק בפורמטים שונים, מבנים שונים, היקפים שונים ועם שמות או ספירות שונות. יש לשנות את הנתונים כדי להפוך אותם להשוואה ולהיטען לאותו כלי (למשל מסד נתונים או אקסל), כך שניתן יהיה להשוות ביניהם בקלות.

• השלב הבא הוא הגדרת א אלגוריתם התאמה מדויקת. זה יכול להיות מפתח ייחודי פשוט, אבל זה יכול גם להיות שילוב של תכונות מרובות (מפתח מורכב), כלל היררכי (כלומר התאמה ראשונה על מקש 1, אם אין התאמה נסה על מקש 2...) או כלל מטושטש (אם מפתח של מערך נתונים 1 דומה למפתח של מערך נתונים 2 הוא התאמה). הגדרת אלגוריתם התאמה זה יכולה להיות מורכבת מאוד, אך היא חיונית ביכולת להפוך את ההתאמה לאוטומטית ולהגיע לאיכות פלט טובה.

• לאחר הגדרת אלגוריתם ההתאמה, נזין את שלב ההשוואה. עבור מערכי נתונים קטנים, זה יכול להיעשות די פשוט, אבל עבור מערכי נתונים גדולים מאוד, זה יכול לחייב כל מיני אופטימיזציות של ביצועים (כמו מדדים, פילוח, מקביליות...) כדי לבצע את ההשוואה בזמן סביר.

• לבסוף, אי-התאמות שזוהו חייבות להיות מתורגמות לתפוקות בר-פעולה, כגון דוחות, תקשורת לעמיתים או צדדים שלישיים או פעולות מתקנות (למשל יצירת קבצים, הודעות או הצהרות SQL כדי לתקן את ההבדלים).

נבכי ההתאמה בשירותים פיננסיים מגוונים. תן לנו לחקור כמה מקרי שימוש טיפוסיים בנוף השירותים הפיננסיים:

• לרוב הבנקים יש א קובץ מאסטר של ניירות ערך, המתאר את כל ניירות הערך שנמצאים בפוזיציה או שניתן לסחור בבנק. הקובץ הזה צריך להיות משולב עם הרבה יישומים, אבל צריך גם להזין אותו ממקורות נתונים מרובים, כמו טלקורס, רויטרס, בלומברג, מודי'ס... פירוש הדבר שאבטחה צריכה להיות מותאמת באופן ייחודי. למרבה הצער, אין מזהה ייחודי אחד המתאר את כל ניירות הערך. למכשירים הנסחרים בציבור יש קוד ISIN מוסכם, אך למוצרים פרטיים ו-OTC כמו למשל רוב הנגזרים בדרך כלל אין. לפיכך בנקים המציאו מזהים פנימיים, משתמשים בקודי ISIN מזויפים (בדרך כלל מתחילים ב-"X") או משתמשים במפתחות מורכבים כדי לזהות את המכשיר באופן ייחודי (לדוגמה, עבור נגזר זה יכול להיות שילוב של טיקר של נייר ערך בסיס, מחיר מימוש, סוג אופציה ו תאריך תפוגה).

• בבנקאות קמעונאית זה כמובן חיוני לזהות ולהתאים באופן ייחודי אדם פיזי ספציפי. עם זאת, אפילו במדינה מפותחת כמו בלגיה, קל יותר לומר זאת מאשר לעשות. לכל אדם בבלגיה יש מספר רישום לאומי, כך שנראה שזו הבחירה הברורה למפתח תואם. למרבה הצער, החוקים הבלגיים מגבילים את השימוש במספר זה למקרי שימוש ספציפיים. בנוסף, מזהה זה אינו קיים עבור זרים ויכול להשתנות עם הזמן (למשל, תושבי חוץ מקבלים תחילה מספר רישום לאומי זמני שיכול להשתנות למספר סופי, אחר מאוחר יותר או במקרה של שינוי מגדר, מספר המרשם הלאומי ישתנה גם כן). אפשרות נוספת היא להשתמש במספר תעודת הזהות, אבל זה שונה גם עבור זרים וישתנה כל 10 שנים. לכן בנקים רבים משתמשים בכללים מורכבים יותר, כמו התאמה המבוססת על שם פרטי, שם משפחה ותאריך לידה, אבל ברור שזה מגיע גם עם כל מיני בעיות, כמו כפילויות, הבדלי איות ושגיאות בשמות, שימוש בתווים מיוחדים ב- שמות…

• בעיה מאוד דומה היא התאמה לחברה או ליתר דיוק לחנות. בבלגיה, לכל חברה יש מספר חברה, הדומה למספר המע"מ (ללא הקידומת "BE"), אבל זה שוב מאוד לאומי ומספר מע"מ אחד יכול להיות בעל מספר מיקומים (למשל, מספר חנויות). קיים מושג של "מספר סניף" ("vestigingsnummer" בהולנדית), אך מושג זה אינו ידוע במיוחד וממעטים להשתמש בו. באופן דומה קיים קוד LEI (זיהוי ישות משפטית) שהוא קוד של שילוב של 1 אותיות וקודים, המזהה באופן ייחודי חברה ברחבי העולם. למרבה הצער, רק חברות גדולות ביקשו קוד LEI, כך שלחברות קטנות יותר זו לא ממש אופציה.
  שוב נעשות התאמות מורכבות יותר, כמו שילוב של מספר מע"מ, מיקוד ומספר בית, אבל ברור שזה רחוק מלהיות אידיאלי. בחיפוש אחר מזהה ייחודי ומוכר נפוץ, גם מזהה Google נעשה יותר ויותר בשימוש, אבל התלות בחברה מסחרית עשויה להוות גם סיכון תפעולי גדול.

• מקרה מעניין נוסף הוא התאמת הרשאה והודעת הסליקה בתשלום בכרטיס VISA. בדרך כלל מזהה ייחודי צריך להתאים לשתי ההודעות, אבל בגלל כל מיני מקרים חריגים (למשל הרשאות לא מקוונות או הרשאות מצטברות), זה לא תמיד יהיה נכון. לכן נדרש כלל מורכב יותר, תוך הסתכלות על מספר מזהים, אך גם לקריטריונים תואמים אחרים כמו מזהה רוכש, מזהה סוחר, מזהה מסוף, PAN (מספר כרטיס), חותמת זמן ו/או סכום.
  סוג זה של התאמה חל גם על מקרים אחרים של שימוש בתשלום, כמו למשל התאמת השלמת אישור מראש עם האישור הקודם שלו או החזר כספי ברכישה קודמת.

• מקרה שימוש פיננסי הנוגע כמעט לכל עסק התאמת חשבונית ותשלום. כאשר חברה מנפיקה חשבונית, היא צריכה להיות מסוגלת לראות מתי החשבונית יכולה להיחשב כשולמה. זה חשוב להנהלת החשבונות, אבל גם כדי לראות אם יש לשלוח תזכורות לחשבוניות שלא שולמו.
  כדי להתאים באופן ייחודי את התשלום לחשבונית, בבלגיה בדרך כלל משתמשים בהערה מובנית בהוראת התשלום. קוד ייחודי זה עם ספרת ביקורת מספק הפניה התאמה ייחודית. למרבה הצער, לקוחות שוכחים לעתים קרובות לרשום את ההערה המובנית או להשתמש בהערה הלא נכונה (למשל העתק/הדבק של חשבונית קודמת). המשמעות היא שלחברה צריכה להיות כלל התאמה חוזרת למקרה שההערה הבלתי מובנית חסרה או שגויה. בדרך כלל שילוב של סכום תשלום, תאריך תשלום, IBAN של הצד שכנגד ו/או שם הצד שכנגד יכול לתת דרך חלופית להתאים את החשבוניות הללו.

כפי שאתה יכול לראות ההתאמה רחוקה מלהיות קלה, אבל הבנת השלבים הבסיסיים יכולה לעזור בהתאמות טובות יותר. בינתיים, למרות מגבלותיו, Excel נותר כלי רב עוצמה להתאמה (ידנית). לכן א תזכורת מהירה לכל מי שרוצה לבצע התאמה באקסל:

• השתמש VLOOKUP כדי לבצע התאמה. עם זאת, ל-VLOOKUP יש מגבלות מסוימות, כמו העובדה שהוא נותן שגיאה אם ​​אין התאמה וכי אתה יכול לחפש רק בעמודה הראשונה. חלופה חזקה היא להשתמש XLOOKUP, שאין לו מגבלות אלו.

• אם אתה צריך מפתח חיפוש מורכב, הוסף עמודה במערך נתוני החיפוש שלך, עם מפתח החיפוש המשולב (כלומר שרשרת את התכונות השונות, עם למשל "#" כמפריד) ולאחר מכן השתמש ב-VLOOKUP/XLOOKUP כדי לחפש בעמודה החדשה הזו.

• כמה נקודות תשומת לב בעת שימוש ב-VLOOKUP:

  • אל תשכח להוסיף "false" כארגומנט האחרון של הפונקציה VLOOKUP כדי להבטיח התאמה מדויקת.

  • ודא שפורמטי הנתונים זהים. למשל מספר "123" והטקסט "123" לא יתאימו, לכן חשוב להמיר אותם לאותו פורמט תחילה. Idem עבור מזהים המתחילים באות 0 מובילות. לעתים קרובות Excel ימיר אותם למספרים, ובכך יסיר את האפסים המובילים ולא יביא להתאמה.

  • אל תשתמש בערכות נתונים של יותר מ-100.000 שורות ב-Excel. מערכי נתונים גדולים יותר הם בעייתיים עבור הביצועים והיציבות של Excel.
    זה גם יכול להיות מעניין לשים את מצב החישוב על "ידני" אם אתה עובד עם VLOOKUP על מערכי נתונים גדולים, אחרת Excel יחשב מחדש את כל ה-VLOOKUP בכל פעם שתבצע שינוי קטן בנתונים.

  • ל-VLOOKUP יש את מספר העמודה להחזיר כארגומנט שלישי. מספר זה אינו מותאם באופן דינמי בעת הוספה או הסרה של עמודות, אז זכור להתאים בעת הוספה או הסרה של עמודות.

  • אם אתה רק רוצה התאמה, אתה יכול להשתמש בנוסחה "=IF(ISERROR(VLOOKUP( , ,1,false),"NO MATCH","MATCH")"

הטריקים האלה יכולים לעזור להאיץ את ההתאמות הידניות שלך, אבל ברור שאוטומציה אמיתית תמיד טובה יותר.

התאמה בשירותים פיננסיים היא א אתגר רב פנים, אבל הבנת הצעדים הבסיסיים שלו היא המפתח לשיפור התוצאות. בעוד שכלים כמו אקסל מציעים פתרונות זמניים, העתיד טמון באוטומציה חכמה, שיכולה לייעל משמעותית את התהליכים הללו. עבור אלה המבקשים להעמיק במורכבות תואמות או אוטומציה, מינוף כלים ופלטפורמות מתקדמים, כולל פתרונות מונעי בינה מלאכותית כמו ChatGPT, יכול לספק תובנות ופתרונות מעשיים.

בדוק את כל הבלוגים שלי ב https://bankloch.blogspot.com/

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.finextra.com/blogposting/25297/the-unseen-backbone-of-banking-a-deep-dive-into-matching-and-reconciliation?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs