Et bankutdrag er data hentet fra kontoutskrifter eller andre økonomiske dokumenter.
Bruken av bankutdrag lar organisasjoner raskt og enkelt trekke ut viktig informasjon som kontodetaljer, transaksjonshistorikk og finansiell status fra en rekke finansielle dokumenter. Dette forenkler verifisering av kundeprofiler, effektivisering av onboarding-prosessen, godkjenning av lån og boliglån, vurdering av lånerrisiko osv.
Mens bankekstrakter ble innhentet manuelt tidligere, tyr de fleste selskaper til programvare for å automatisere denne kjedelige prosessen.
Et bankutdrag kan fås fra forskjellige økonomiske dokumenter, noen av de vanligste inkluderer:
- Kontoutskrifter: Kontoutskrifter er de vanligste kildene til bankutdrag. Dette er offisielle dokumenter utstedt av en bank som gir detaljert informasjon om en kundes kontotransaksjoner og saldo. Bankutvinningsprogramvare kan brukes til å trekke ut relevant informasjon som kontodetaljer, transaksjonshistorikk og finansiell status fra kontoutskrifter.
- Kredittrapporter: Finansielle data kan også trekkes ut fra kredittrapporter som gir informasjon om en persons kreditthistorikk, inkludert kredittscore, utestående lån og betalingshistorikk. Bankutvinningsprogramvare kan brukes til å trekke ut denne informasjonen og bruke den til godkjenning av lån og risikovurderinger.
- Selvangivelse: Bankutvinningsprogramvare kan brukes til å trekke ut inntekts- og sysselsettingsdetaljer fra selvangivelser for kundeonboarding og lånegodkjenning.
- Lønnsdokumenter: Disse dokumentene gir opplysninger om en ansatts lønn og trekk. Programvare for bankutvinning kan bruke denne informasjonen til å verifisere arbeids- og inntektsstatusen til kunden.
- Andre økonomiske dokumenter: Andre økonomiske dokumenter som fakturaer, kvitteringer, regninger og andre inntektsbevisdokumenter kan også brukes som kilder til finansiell informasjon som kan trekkes ut og lagres til ulike formål.
Forskjellen mellom kontoutskrift og bankutdrag
En kontoutskrift og et bankutdrag er to forskjellige ting, selv om de henger sammen.
En kontoutskrift er et offisielt dokument utstedt av en bank, som gir detaljert informasjon om en kundes kontotransaksjoner og saldo. Den inkluderer vanligvis informasjon som innskudds- og uttakstransaksjoner, kontosaldoer og eventuelle gebyrer eller gebyrer. Kontoutskrifter utstedes vanligvis på månedlig eller kvartalsvis basis og brukes av kunder til å spore kontoaktiviteten deres og sikre at alle transaksjoner er nøyaktige.
Et bankekstrakt, derimot, er settet med relevante data som trekkes ut ikke bare fra en kontoutskrift, men også fra andre økonomiske dokumenter, ofte ved hjelp av bankutvinningsprogramvare. Denne programvaren skanner gjennom kontoutskriften og andre finansielle dokumenter og trekker ut relevant informasjon som kontodetaljer, transaksjonshistorikk og kundens økonomiske status. Disse dataene blir deretter organisert og presentert i et strukturert format, noe som gjør det enklere for organisasjoner å analysere og bruke informasjonen til ulike formål, som kundeonboarding, lånegodkjenninger og risikovurdering.
Bedrifter av alle typer drar i økende grad nytte av prosessen med å trekke ut økonomiske data fra kontoutskrifter. Bankekstraktdataene kan brukes til en rekke formål, for eksempel økonomisk analyse, avstemming og strategisk planlegging. For eksempel kan forhandlere og e-handelsbedrifter bruke bankutdrag for å spore salg og identifisere trender, mens finansinstitusjoner kan bruke det til å oppdage uredelige transaksjoner. I tillegg kan bedrifter i bank- og finansbransjen bruke bankutdrag for å forbedre kundeservicen ved å gi sanntidsinformasjon om kontosaldo og transaksjoner. Spesifikke næringssektorer som i stor grad bruker bankutdrag inkluderer,
- Bankvirksomhet: Banksektoren er kanskje den største brukeren av programvare for bankutdrag. Banker bruker programvare for utvinning av banker for å effektivt behandle og analysere kundesøknader, verifisere deres økonomiske opplysninger og ta informerte beslutninger om kundeintroduksjon og godkjenning av lån.
- Finans: Finansinstitusjoner som investeringsbanker, hedgefond og private equity-selskaper bruker bankutdrag for å vurdere den økonomiske helsen til potensielle investeringer og ta informerte beslutninger.
- Forsikring: Forsikringsselskaper bruker bankutdrag for å vurdere risikoen ved å forsikre en kunde og for å beregne premier.
- Utlån: Låneinstitusjoner som mikrofinansselskaper og pantelånere bruker bankutdrag for å vurdere kredittverdigheten til potensielle låntakere og ta informerte utlånsbeslutninger.
- E-handel: e-handelsselskaper bruker bankutdrag for å vurdere kredittverdigheten til kundene sine og for å oppdage og forhindre svindel.
- Kredittbyråer: Kredittbyråer bruker bankutdrag for å beregne kredittscore og gi kredittinformasjon til finansinstitusjoner, utleiere og arbeidsgivere.
- Myndigheter: Offentlige etater bruker bankutdrag for å oppdage svindel, vurdere skatter og overholde regulatoriske krav.
- Regnskaps- og revisjonsfirmaer: de bruker bankutdrag for å avstemme regnskaper, oppdage svindel og sikre overholdelse av regnskapsstandarder.
- Helsetjenester: helsepersonell og forsikringsselskaper bruker bankutdrag for å bekrefte forsikringsdekning og behandle krav.
- Eiendom: Eiendomsmeglere og boliglångivere bruker bankutdrag for å vurdere kredittverdigheten til potensielle kjøpere og for å ta informerte beslutninger om eiendomskjøp.
Bankekstrakter er viktige for de ulike aktivitetene i en virksomhet fordi de gir en strømlinjeformet og effektiv måte å samle inn og analysere økonomiske data på. Disse dataene kan brukes til å få verdifull innsikt i kundeadferd, identifisere potensiell svindel og forbedre den generelle operasjonelle effektiviteten.
Videre kan automatisering av prosessen med å trekke ut data fra finansielle dokumenter bidra til å redusere feil og spare tid og ressurser, slik at bedrifter kan fokusere på mer strategiske oppgaver. I tillegg, ved å bruke avanserte analyser på de utvunnede dataene, kan bedrifter få en bedre forståelse av kundene sine, identifisere nye forretningsmuligheter og utvikle mer effektive markedsførings- og salgsstrategier.
Noen spesifikke sluttbruk av bankekstrakter er:
- Kundeombordstigning: Bankutvinningsprogramvare kan brukes til å trekke ut relevant informasjon som kontodetaljer, transaksjonshistorikk og finansiell status fra kontoutskrifter og andre økonomiske dokumenter, som kan brukes til å verifisere kundeprofiler og effektivisere onboardingsprosessen.
- Lånegodkjenninger: Dataene hentet fra kontoutskrifter og andre økonomiske dokumenter kan brukes til å vurdere en kundes kredittverdighet og ta informerte beslutninger om lånegodkjenninger.
- Risikovurdering: Ved å identifisere mønstre og trender i kundetransaksjoner, kan bankutdrag hjelpe finansinstitusjoner med å identifisere og redusere potensielle risikoer.
- Samsvar: Uttrekk av data fra finansielle dokumenter kan hjelpe til med å overholde regulatoriske krav og Anti-Money Laundering (AML).
- Svindeloppdagelse: Bankekstrakter kan brukes til å oppdage uredelige aktiviteter ved å identifisere unormale transaksjoner eller mønstre av aktiviteter som avviker fra en kundes normale oppførsel.
- Kredittscoring: Bankekstrakter kan brukes til å beregne kredittscore ved å analysere transaksjonshistorikken og kontosaldoene til en kunde.
- Business Intelligence: Bankekstrakter brukes til å få innsikt og ta datadrevne beslutninger ved å bruke de utvunnede dataene til å identifisere mønstre, trender og nøkkeltall som kan hjelpe organisasjonen til å ta strategiske beslutninger.
- Markedsføring: Bankekstrakter kan brukes til å identifisere kundesegmenter, målrette markedsføringskampanjer og måle effektiviteten til disse kampanjene.
- Kundeservice: Ved å trekke ut data fra finansielle dokumenter kan bankutdrag brukes til å forbedre kundeservicen ved å identifisere kundenes behov, preferanser og atferd.
Bankekstraktautomatisering kan effektivisere prosessen med å administrere økonomiske data betydelig.
Ved å automatisere uttrekking av informasjon fra kontoutskrifter kan enkeltpersoner og bedrifter spare tid og redusere feil som kan oppstå ved manuell inntasting av data. Dette kan være spesielt nyttig for de som har et stort antall transaksjoner å spore eller for de som trenger å overvåke flere bankkontoer.
En annen fordel med automatisering av bankutdrag er muligheten til å raskt og enkelt lage økonomiske rapporter. Dette kan være nyttig for virksomheter som trenger å holde styr på utgifter, generere fakturaer eller avstemme kontoer. I tillegg, ved å ha tilgang til nøyaktig og oppdatert finansiell informasjon, kan enkeltpersoner og bedrifter ta mer informerte beslutninger om sin økonomi.
Programvareverktøy kan hjelpe til med å få et bankekstrakt ved å bruke en kombinasjon av optisk tegngjenkjenning (OCR) teknologi, maskinlæringsalgoritmer og naturlig språkbehandling (NLP) teknikker.
Maskinlæringsalgoritmer analyserer innholdet i digitaliserte økonomiske dokumenter og bruker mønstergjenkjenningsteknikker for å finne spesifikke datapunkter som kontonumre, transaksjonsbeløp og -datoer og annen relevant informasjon. Algoritmene kan også trenes til å forstå konteksten til dataene og trekke ut mer kontekstuelt relevant informasjon. Når de relevante dataene er hentet ut, kan maskinlæringsalgoritmen validere dataene ved å bruke forhåndsdefinerte regler og standarder for å sikre at de utpakkede dataene er nøyaktige og fullstendige. Denne prosessen kan automatiseres og kan bidra til å forbedre hastigheten, nøyaktigheten og effektiviteten til datautvinning fra finansielle dokumenter.
Mange bankekstraktverktøy har også algoritmer for validering. Programvaren validerer de utpakkede dataene ved å bruke forhåndsdefinerte regler og standarder for å sikre at de utpakkede dataene er nøyaktige og fullstendige.
Etter utvinnings- og valideringsprosessen kan mange bankekstraktprogramvare generere rapporter eller eksportere dataene i et spesifikt format som kan brukes til videre analyse og beslutningstaking.
Selskaper i finansnæringen har erkjent de potensielle fordelene med AI og automatisering, med banknæringen som forventes å være blant de beste brukerne på automatiseringsløsninger innen 2024, som rapportert av IDC. I tillegg har et flertall av finansledere, på rundt 80 %, enten allerede implementert eller planlegger å implementere en slags automatisering, i henhold til Gartners rapport. Bankekstraktautomatisering kan øke inntektene gjennom personaliserte tjenester, redusere kostnader gjennom forbedret effektivitet og reduserte feil, og avdekke nye muligheter gjennom forbedret databehandling og analyse.
Den økende bruken av bankekstraktautomatisering i finanssektoren er drevet av dens flere fordeler, inkludert,
- Effektivitet: Automatisert bankutvinningsprogramvare kan behandle store mengder finansielle data raskt og nøyaktig, noe som reduserer behovet for manuell inntasting og analyse av data. Dette kan spare organisasjoner for tid og ressurser, og bidra til å øke hastigheten på kundens onboarding-prosess og lånegodkjenninger.
- Nøyaktighet: Bankutvinningsprogramvare er utviklet for å være svært nøyaktig, med innebygde algoritmer som kan identifisere, trekke ut og validere nøkkeldatapunkter fra finansielle dokumenter. Dette kan bidra til å redusere feil og sikre integriteten til de utpakkede dataene.
- Samsvar: Programvare for utvinning av banker kan hjelpe til med overholdelse av regulatoriske krav og anti-hvitvasking av penger (AML) ved å trekke ut og analysere økonomiske data for å oppdage mistenkelig aktivitet.
- Kostnadseffektivitet: Bruk av bankutvinningsprogramvare kan redusere behovet for manuelt arbeid, og dermed redusere arbeidskostnadene og øke driftseffektiviteten.
- Skalerbarhet: Programvare for utvinning av banker kan behandle store datamengder, noe som gjør det til en skalerbar løsning for organisasjoner med store mengder applikasjoner.
- Bedre beslutningstaking: Dataene som trekkes ut av bankutvinningsprogramvare kan brukes til å identifisere mønstre og trender i kundetransaksjoner, noe som kan hjelpe finansinstitusjoner med å identifisere og redusere potensielle risikoer, forbedre lånegodkjenninger og ta datadrevne beslutninger.
Nanonets er et avansert OCR-verktøy som kan forbedre prosessen med å trekke ut data fra kontoutskrifter betydelig. Det muliggjør enkel konvertering av kontoutskrifter til flere formater som CSV, Excel og JSON. Dette kan være spesielt nyttig for selskaper som regelmessig trenger å behandle store mengder finansiell data.
En av nøkkelfunksjonene til Nanonets er dens AI-drevne backend som letter gjenkjennelsen av tekst, data, tabeller, grafer og andre elementer i finansielle dokumenter. Dette gjør det mulig å trekke ut kun relevant informasjon, som kan lagres i ønsket format. Denne funksjonen kan i stor grad forbedre effektiviteten og nøyaktigheten til datautvinning, da den eliminerer behovet for manuell datainntasting, noe som kan være tidkrevende og utsatt for feil.
Nanonets tilbyr en lang rekke fordeler når det gjelder å konvertere kontoutskrifter til digitale formater. En av de viktigste fordelene med denne plattformen er dens fleksibilitet. Nanonets' dyplæringsalgoritmer kan håndtere en rekke databegrensninger, inkludert håndskrevet tekst, flere språk, bilder med lav oppløsning og bilder med nye eller kursive fonter, blant andre. Dette gjør at organisasjoner enkelt kan konvertere et bredt spekter av kontoutskrifter til digitale formater.
En annen fordel med å bruke Nanonets er dens tilpassbarhet. Plattformen lar organisasjoner bruke proprietære eller tilpassede data for å trene OCR-modeller, noe som bidrar til å møte spesifikke forretningskrav. Dette er spesielt nyttig for organisasjoner som har kontoer hos flere banker, siden hver bank kan ha forskjellige kontoutskriftsformater.
Ved å bruke Nanonets kan organisasjoner enkelt omskole eksisterende modeller med nye data, slik at de raskt kan tilpasse seg uforutsette endringer. Dette kan være spesielt nyttig når du arbeider med endrede bankdokumentformater eller nye krav til datafangst.
Nanonets er også i stand til å jobbe med ikke-engelsk eller flere språk, noe som gjør det til en ideell løsning for multinasjonale operatører som jobber på tvers av landegrenser. I tillegg har den et brukervennlig grensesnitt, batchbehandling av flere dokumenter og sømløs 2-veis integrasjon med flere regnskapsprogramvare, noe som gjør det enkelt å bruke.
Ta bort
Bankekstrakter spiller en kritisk rolle i finanssektoren, og gir viktig informasjon for organisasjoner for å analysere kredittprofilene til forbrukere. Automatisert datautvinningsprogramvare gjør det mulig for banker å effektivt registrere og vurdere kundekontotransaksjoner samtidig som risikoen for feil knyttet til manuell datainntasting reduseres. Ved å bruke denne teknologien kan selskaper også oppdage uredelige erklæringer og eliminere dupliserte transaksjoner under regnskapsføring. Faktisk er bankutdrag og automatisert datautvinningsteknologi viktige verktøy for å sikre nøyaktigheten og integriteten til økonomiske data.
- SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
- Platoblokkkjede. Web3 Metaverse Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
- kilde: https://nanonets.com/blog/what-is-a-bank-extract/
- 2024
- 7
- a
- evne
- Om oss
- adgang
- Logg inn
- Regnskap og administrasjon
- kontoer
- nøyaktighet
- nøyaktig
- nøyaktig
- tvers
- Aktiviteter
- aktivitet
- tilpasse
- I tillegg
- avansert
- Fordel
- fordeler
- byråer
- agenter
- AI
- AI-drevet
- Aid
- algoritme
- algoritmer
- Alle
- Alle transaksjoner
- tillate
- tillater
- allerede
- Selv
- AML
- blant
- beløp
- analyse
- analytics
- analysere
- analyserer
- og
- anti-hvitvasking
- søknader
- rundt
- evaluering
- vurderingene
- assosiert
- revisjon
- revisjonsfirmaer
- automatisere
- Automatisert
- Automatisere
- Automatisering
- Backend
- balanserer
- Bank
- bankkontoer
- Banking
- Banker
- basis
- fordi
- nytte
- Fordeler
- Bedre
- mellom
- Sedler
- låntakere
- innebygd
- virksomhet
- bedrifter
- Strijela
- Kampanjer
- stand
- fangst
- Endringer
- endring
- karakter
- karaktergjenkjenning
- avgifter
- krav
- kombinasjon
- Felles
- Selskaper
- fullføre
- samsvar
- begrensninger
- Forbrukere
- innhold
- kontekst
- Konvertering
- konvertere
- Kostnad
- Kostnader
- dekning
- skape
- kreditt
- kritisk
- skikk
- kunde
- kundeatferd
- Kundeservice
- Kunder
- dato
- dataregistrering
- datapunkter
- databehandling
- data-drevet
- datoer
- håndtering
- avgjørelse
- Beslutningstaking
- avgjørelser
- dyp
- dyp læring
- innskudd
- designet
- detaljert
- detaljer
- Gjenkjenning
- utvikle
- forskjell
- forskjellig
- digitalt
- digitalisert
- dokument
- dokumenter
- drevet
- under
- e-handel
- hver enkelt
- enklere
- lett
- effekt
- Effektiv
- effektivitet
- effektivitet
- effektiv
- effektivt
- enten
- elementer
- eliminere
- eliminerer
- Ansatt
- arbeidsgivere
- sysselsetting
- muliggjør
- forbedret
- sikre
- sikrer
- entry
- egenkapital
- feil
- spesielt
- eiendom
- etc
- eksempel
- Excel
- eksisterende
- forventet
- utgifter
- eksportere
- trekke ut
- ekstrakter
- forenkler
- Trekk
- Egenskaper
- avgifter
- finansiere
- økonomiledere
- økonomi
- finansiell
- Økonomiske data
- Finansinstitusjoner
- Finansiell sektor
- finansielle tjenester
- bedrifter
- fleksibilitet
- Fokus
- fonter
- format
- svindel
- uredelig
- fra
- midler
- videre
- Gevinst
- generere
- få
- Regjeringen
- grafer
- sterkt
- håndtere
- å ha
- Helse
- helsetjenester
- hekk
- hedge Funds
- hjelpe
- nyttig
- hjelper
- Høy
- svært
- historie
- HTTPS
- IDC
- ideell
- identifisere
- identifisering
- bilder
- iverksette
- implementert
- viktig
- forbedre
- forbedret
- in
- inkludere
- inkluderer
- Inkludert
- Inntekt
- Øke
- økende
- stadig
- individer
- industri
- informasjon
- informert
- innsikt
- institusjoner
- forsikring
- integrering
- integritet
- Intelligens
- Interface
- investering
- investeringsbanker
- Investeringer
- Utstedt
- IT
- JSON
- Hold
- nøkkel
- Type
- arbeidskraft
- Språk
- språk
- stor
- største
- hvitvasking
- ledere
- læring
- långivere
- utlån
- lån
- Lån
- maskin
- maskinlæring
- Flertall
- gjøre
- Making
- administrerende
- håndbok
- manuelt
- mange
- Marketing
- måle
- Møt
- Metrics
- mikrofinans
- Minske
- modeller
- Overvåke
- månedlig
- mer
- Boliglån
- boliglån
- mest
- multinasjonale
- flere
- nasjonal
- Naturlig
- Natural Language Processing
- Trenger
- behov
- Ny
- nlp
- normal
- Antall
- tall
- innhentet
- OCR
- ocr verktøy
- Tilbud
- offisiell
- onboarding
- ONE
- operasjonell
- operatører
- Muligheter
- Optisk karaktergjenkjennelse
- organisasjon
- organisasjoner
- Organisert
- Annen
- andre
- enestående
- samlet
- spesielt
- Past
- Mønster
- mønstre
- betaling
- kanskje
- person
- Personlig
- planlegging
- plattform
- plato
- Platon Data Intelligence
- PlatonData
- Spille
- poeng
- potensiell
- preferanser
- presentert
- forebygge
- privat
- Private Equity
- prosess
- prosessering
- Profiler
- bevis
- eiendom
- proprietær
- gi
- tilbydere
- gir
- gi
- Trekker
- kjøp
- formål
- raskt
- område
- ekte
- eiendomsmegling
- sanntids
- kvitteringer
- anerkjennelse
- gjenkjent
- avstemming
- rekord
- redusere
- Redusert
- redusere
- regelmessig
- regulatorer
- i slekt
- relevant
- Rapporter
- Krav
- Ressurser
- forhandlere
- avkastning
- avsløre
- inntekter
- Risiko
- risikovurdering
- risikoer
- Rolle
- regler
- lønn
- salg
- Spar
- skalerbar
- scoring
- sømløs
- sektor
- sektorer
- segmenter
- tjeneste
- Tjenester
- sett
- flere
- betydelig
- Software
- løsning
- Solutions
- noen
- Kilder
- spesifikk
- fart
- standarder
- Uttalelse
- uttalelser
- status
- lagret
- Strategisk
- strategier
- effektivisere
- strømlinjeformet
- effektivisering
- strukturert
- slik
- mistenkelig
- Target
- oppgaver
- skatt
- skatter
- teknikker
- Teknologi
- De
- informasjonen
- deres
- ting
- Gjennom
- tid
- tidkrevende
- til
- verktøy
- verktøy
- topp
- spor
- Tog
- trent
- Transaksjonen
- Transaksjoner
- Trender
- typer
- typisk
- forstå
- forståelse
- uforutsett
- up-to-date
- bruke
- Bruker
- brukervennlig
- vanligvis
- VALIDERE
- validering
- Verdifull
- variasjon
- ulike
- Verifisering
- verifisere
- vital
- volum
- volumer
- Hva
- Hva er
- hvilken
- mens
- HVEM
- bred
- Bred rekkevidde
- uttak
- innenfor
- Arbeid
- arbeid
- zephyrnet