Jak sztuczna inteligencja może przenieść czytelność rachunków i wyciągów na wyższy poziom

In
Rachunki i wyciągi są trudne do rozszyfrowaniazauważyliśmy, że bardzo trudno było odczytać rachunki i wyciągi z banków, firm zajmujących się handlem elektronicznym, sprzedawców detalicznych i innych branż. Wzięliśmy dwa przykłady i przeprowadziliśmy dogłębną analizę, aby zrozumieć pełny zakres problemu nieczytelności:

1. Ustawa o handlu elektronicznym
2. Wyciąg bankowy

W tym poście zbadamy pierwotną przyczynę tego problemu i zaproponujemy kilka rozwiązań.

----

Rachunki i wyciągi, a dokładniej systemy, które je generują, charakteryzują się kilkoma cechami.

Systemy rejestracji mają ograniczenia 

Kiedyś systemy poczty e-mail obsługiwały tylko osiem znaków w identyfikatorze (tj. nazwie pojawiającej się przed symbolem @ w adresie e-mail). W rezultacie ludzie musieli skracać swoje imię i nazwisko, aby zmieściły się w dokumencie tożsamości. Ergo istniały adresy e-mail takie jak ravindrn@microsoft.com (mój kuzyn, który był jednym z pierwszych 2000 pracowników Microsoftu) i anilgods@ibm.com (mój klient, który jest weteranem IBM). (Obydwa e-maile zostały zmienione w celu ochrony tożsamości.)

Podobnie, nawet dzisiaj, wiele systemów rekordów ma ograniczenia długości znaków dla różnych pól, np. Opis SKU w systemach wprowadzania zamówień i inwentaryzacji. Podejrzewam, że to ograniczenie spowodowało słabą czytelność ustawy o handlu elektronicznym w pierwszym przykładzie.

Systemy rozliczeniowe znajdują się na niższym szczeblu łańcucha dostaw

Rachunki i wyciągi nie są tworzone od podstaw. Zamiast tego są one zestawiane na podstawie danych pobranych z systemów otaczających w środowiskach informatycznych banków, sprzedawców detalicznych i firm z innych branż. Dlatego podlegają staremu powiedzeniu informatyki: GIGO – Garbage In, Garbage Out. Chociaż przeprojektowanie rachunków i wyciągów może poprawić ich wygląd i działanie, nie może rozwiązać podstawowego problemu z czytelnością powodowanego przez tajemniczy/brakujący/zniekształcony tekst otrzymywany z systemów nadrzędnych.

Systemy surround współpracują z wieloma firmami

Problem ten pogłębia się, gdy wspomniane „systemy surround” przechodzą przez wiele firm, tak jak ma to miejsce w przypadku wyciągów bankowych. Różnorodność systemów, która obejmuje bankowość podstawową, bankowość cyfrową, kanały, dostawców usług płatniczych i operatorów schematów, powoduje dodatkowe wyzwania w zakresie czytelności, jak następuje:

1. Zagadkowe wiadomości wprowadzane przez użytkowników końcowych w dowolnych polach tekstowych, np. pole notatki, w którym płatnik wpisuje cel płatności. (W Australii niektórzy klienci regularnie używają tego pola do wysyłania
   
   obraźliwe wiadomości do byłych małżonków!)
2. Wycieki, ograniczenia i zniekształcanie danych przez systemy nadrzędne.
3. Rozłączenia spowodowane wieloma protokołami używanymi do przesyłania wiadomości między różnymi systemami, np.: ISO 8587, SWIFT MT, ISO 20022. Każdy protokół ma swoje własne atrybuty w zakresie długości pola, obsługi znaków specjalnych i tak dalej. W efekcie narracja wprowadzona przez płatnika do systemu jego banku niekoniecznie jest narracją widzianą przez odbiorcę na wyciągu bankowym. Podejrzewam, że spowodowało to nieczytelność wyciągu bankowego w drugim przykładzie.
4. To samo co powyżej dla różnych produktów, np. ISO 8587 dla bankomatów, SWIFT MT dla płatności transgranicznych, ISO 20022 dla oczekiwania na Godota. W rezultacie narracja widziana przez odbiorcę różni się w zależności od metody płatności, np. za pomocą karty płatniczej. Narracja NEFT różni się od narracji IMPS nawet wtedy, gdy płatnik użył tej samej narracji ze swojej strony podczas inicjowania obu MOP, jak podkreślono w
   
   Udoskonalone dane dotyczące przekazów mogą zwielokrotnić wolumeny przelewów elektronicznych.
5. Niewystarczająca ilość danych wynikająca z ograniczeń nałożonych przez przepisy dotyczące ochrony danych w zakresie rodzaju danych, które mogą być przekazywane z jednego systemu do drugiego. Jest to szczególnie prawdziwe w branżach regulowanych, takich jak opieka zdrowotna, m.in. EHR wyświetli pełną historię przypadku każdemu lekarzowi prowadzącemu, ale ograniczoną historię przypadku aptekom.

Ze względu na te specyfiki zapisy na rachunkach i wyciągach kształtowane są przez jakość i ilość danych w systemach źródłowych.

To praktycznie uniemożliwia firmom zajmującym się handlem elektronicznym, bankom i innym podmiotom samodzielne zapewnienie czytelności całego rachunku/wyciągu. (Mniej więcej z tego samego powodu, rozliczenie bankowe nie jest tak proste, jak się powszechnie uważa.)

----

Kusząca jest wiara, że ​​sprzedawcy detaliczni, banki, dostawcy usług płatniczych, dostawcy technologii i operatorzy programów mogą wspólnie opracować swoje systemy w taki sposób, aby ograniczyć wyżej wymienione problemy u źródła.

Znawcy branży wiedzą jednak, że przekonanie to jest bliskie gorącej nadziei byłego wiceprezydenta USA Dana Quayle’a kilka dekad temu w szczytowym momencie konfliktu arabsko-izraelskiego:

Dlaczego Żydzi i Arabowie nie mogą usiąść razem i rozstrzygnąć sporów jak uczciwi chrześcijanie?

Dzieje się tak dlatego, że taki program przeprojektowania kosztowałby dużo pieniędzy i nie zapewniłby proporcjonalnych zwrotów.

Sprzedawcy detaliczni wspierani przez VC nie są pod presją osiągania zysków i mogą podjąć się takiego programu.

Jednakże banki – które finansują fundusze venture capital – znajdują się pod silną presją, aby publikować kwartalne zyski i generalnie nie wydają zbyt dużej siły umysłowej ani pieniędzy tylko po to, aby uniemożliwić klientom drapanie się po głowie. Chociaż od czasu do czasu deklarują, że ułatwiają życie swoim klientom poprzez inicjatywy, które jakoś nigdy nie ujrzą światła dziennego, np. ISO 20022, ulepszone dane dotyczące przekazów pieniężnych w Wielkiej Brytanii.

Wykres A: Obsługa klienta nie odgrywa żadnej roli w rentowności banków. https://t.co/PCsIEs1vet

— Ketharaman Swaminathan (@s_ketharaman) 15 października 2022 r.

----

Ilekroć pojawiają się problemy ze starymi rozwiązaniami, start-upy są gotowe wkroczyć do walki, aby je rozwiązać i w ten sposób gestem przeszkodzić obecnym na rynku przedsiębiorstwom.

Czytelność rachunków i wyciągów nie jest wyjątkiem.

W tym dążeniu zachęcają ich inwestorzy VC.

@rajeshsawhney: Banki nie wprowadzają innowacji. Trochę przemyślenia i proste przeprojektowanie wyciągów bankowych może dodać tyle wartości i radości.

Jednakże, jak widzieliśmy powyżej, nieczytelność nie jest problemem łatwym do rozwiązania.

Dopiero gdy startupy budują systemy i próbują zintegrować je z systemami podstawowymi, zdają sobie sprawę, jak bardzo nie doceniły skali problemu z czytelnością.

Od tego momentu dzieje się jedna z dwóch następujących rzeczy.

Płynność jest wysoka, startupy dostają wystarczające środki, aby rozwiązać problem. Dowód A: PayPal.

@gtm360: Niewiedza może być zaletą dla startupów w wielu regulowanych branżach. Jak powiedział kiedyś Reid Hoffman: „gdybyśmy wiedzieli o zasadach dotyczących oszustw związanych z kartami kredytowymi, nie założylibyśmy systemu PayPal”.

Płynność jest niska, fundusze wyczerpują się, zanim rozwiążą problem, VC przenoszą się do innej branży, a te start-upy upadają. Ilustracja A: Startupy menedżerów finansów osobistych (PFM), które próbowały klasyfikować rodzaje wydatków na różne kategorie na podstawie zapisów na wyciągach bankowych. Pokrzyżowała je jednak słaba czytelność wyciągów z banków, funduszy, domów maklerskich i innych instytucji finansowych. Pozbawieni tej zabójczej cechy, nie weszli do głównego nurtu.

----

Ale wszystko nie jest stracone.

Istnieje nowy gatunek startupów ETL, który obiecuje wykorzystanie zaawansowanych technik AI/ML w celu poprawy jakości danych pozyskiwanych przez systemy niższego szczebla, np.
Plik płaski i
JedenSchemat.

Sztuczna inteligencja/ML jest wysoce specyficzna dla domeny. Jeśli te narzędzia ETL będą działać w systemach ewidencji w bankowości, handlu elektronicznym i innych branżach, być może w końcu będą w stanie rozwiązać problem nieczytelności i przenieść czytelność rachunków i wyciągów na wyższy poziom.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: 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