Bir banka ekstresi, banka ekstrelerinden veya diğer finansal belgelerden çıkarılan verilerdir.
Banka özetlerinin kullanılması, kuruluşların hesap ayrıntıları, işlem geçmişi ve finansal durum gibi önemli bilgileri bir dizi finansal belgeden hızlı ve kolay bir şekilde çıkarmasına olanak tanır. Bu, müşteri profillerinin doğrulanmasını, işe alım sürecini kolaylaştırmayı, kredileri ve ipotekleri onaylamayı, borçlu riskini değerlendirmeyi vb. kolaylaştırır.
Geçmişte banka ekstreleri manuel olarak alınırken, çoğu şirket bu sıkıcı süreci otomatikleştirmek için yazılımlara başvuruyor.
Çeşitli finansal belgelerden bir banka ekstresi alınabilir, en yaygın olanlardan bazıları şunlardır:
- Banka ekstreleri: Banka ekstrelerinin en yaygın kaynakları banka ekstreleridir. Bunlar, bir müşterinin hesap hareketleri ve bakiyeleri hakkında ayrıntılı bilgi veren bir banka tarafından düzenlenen resmi belgelerdir. Banka ayıklama yazılımı, hesap ayrıntıları, işlem geçmişi ve mali durum gibi ilgili bilgileri banka hesap özetlerinden çıkarmak için kullanılabilir.
- Kredi raporları: Finansal veriler, bir kişinin kredi puanı, ödenmemiş kredileri ve ödeme geçmişi dahil olmak üzere kredi geçmişi hakkında bilgi sağlayan kredi raporlarından da çıkarılabilir. Banka ayıklama yazılımı, bu bilgileri ayıklamak ve kredi onayları ve risk değerlendirmeleri için kullanmak için kullanılabilir.
- Vergi beyannameleri: Banka ayıklama yazılımı, müşteri kabulü ve kredi onayları için vergi beyannamelerinden gelir ve istihdam ayrıntılarını çıkarmak için kullanılabilir.
- Bordro belgeleri: Bu belgeler, bir çalışanın maaşı ve kesintileri hakkında bilgi verir. Banka ayıklama yazılımı, müşterinin istihdamını ve gelir durumunu doğrulamak için bu bilgileri kullanabilir.
- Diğer mali belgeler: Faturalar, makbuzlar, faturalar ve diğer gelir belgesi belgeleri gibi diğer mali belgeler de çeşitli amaçlarla çıkarılabilen ve saklanabilen mali bilgi kaynakları olarak kullanılabilir.
Banka ekstresi ile banka ekstresi arasındaki fark
Bir banka ekstresi ve bir banka ekstresi, ilişkili olmalarına rağmen iki farklı şeydir.
Banka ekstresi, bir banka tarafından düzenlenen ve bir müşterinin hesap işlemleri ve bakiyeleri hakkında ayrıntılı bilgi sağlayan resmi bir belgedir. Genellikle para yatırma ve çekme işlemleri, hesap bakiyeleri ve herhangi bir ücret veya ücret gibi bilgileri içerir. Banka ekstreleri genellikle aylık veya üç aylık olarak düzenlenir ve müşteriler tarafından hesap hareketlerini takip etmek ve tüm işlemlerin doğru olduğundan emin olmak için kullanılır.
Öte yandan bir banka özeti, yalnızca bir banka ekstresinden değil, aynı zamanda diğer mali belgelerden de genellikle banka ayıklama yazılımı kullanılarak çıkarılan ilgili veriler kümesidir. Bu yazılım, banka ekstresini ve diğer mali belgeleri tarar ve müşterinin hesap ayrıntıları, işlem geçmişi ve mali durumu gibi ilgili bilgileri çıkarır. Bu veriler daha sonra organize edilir ve yapılandırılmış bir formatta sunulur, bu da kuruluşların bilgileri müşteri kabulü, kredi onayları ve risk değerlendirmesi gibi çeşitli amaçlar için analiz etmesini ve kullanmasını kolaylaştırır.
Her türden işletme, finansal verileri banka hesap özetlerinden çıkarma sürecinden giderek daha fazla yararlanıyor. Banka özeti verileri, finansal analiz, mutabakat ve stratejik planlama gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir. Örneğin, perakendeciler ve e-ticaret işletmeleri, satışları izlemek ve trendleri belirlemek için banka ekstresini kullanabilirken, finans kuruluşları bunu hileli işlemleri tespit etmek için kullanabilir. Ek olarak, bankacılık ve finans sektöründeki işletmeler, hesap bakiyeleri ve işlemler hakkında gerçek zamanlı bilgiler sağlayarak müşteri hizmetlerini iyileştirmek için banka ekstresini kullanabilir. Banka ekstrelerini büyük ölçüde kullanan belirli iş sektörleri şunları içerir:
- Bankacılık: Bankacılık sektörü, banka ekstresi yazılımının belki de en büyük kullanıcısıdır Bankalar, müşteri uygulamalarını verimli bir şekilde işlemek ve analiz etmek, mali bilgilerini doğrulamak ve müşteri kabulü ve kredi onayları hakkında bilinçli kararlar almak için banka ayıklama yazılımını kullanır.
- Finans: Yatırım bankaları, hedge fonları ve özel sermaye şirketleri gibi finansal kuruluşlar, potansiyel yatırımların mali sağlığını değerlendirmek ve bilinçli kararlar almak için banka özetlerini kullanır.
- Sigorta: Sigorta şirketleri, bir müşteriyi sigortalama riskini değerlendirmek ve primleri hesaplamak için banka ekstrelerini kullanır.
- Borç Verme: Mikrofinans şirketleri ve rehinci gibi borç veren kurumlar, potansiyel borç alanların kredi değerliliğini değerlendirmek ve bilinçli borç verme kararları vermek için banka ekstrelerini kullanır.
- E-ticaret: E-ticaret şirketleri, müşterilerinin kredi değerliliğini değerlendirmek ve dolandırıcılığı tespit edip önlemek için banka ekstrelerini kullanır.
- Kredi büroları: Kredi büroları, kredi puanlarını hesaplamak ve finans kurumlarına, ev sahiplerine ve işverenlere kredi bilgileri sağlamak için banka özetlerini kullanır.
- Devlet: Devlet kurumları, dolandırıcılığı tespit etmek, vergileri değerlendirmek ve düzenleyici gerekliliklere uymak için banka ekstrelerini kullanır.
- Muhasebe ve Denetim firmaları: finansal tabloları uzlaştırmak, sahtekarlığı tespit etmek ve muhasebe standartlarına uyumu sağlamak için banka özetlerini kullanırlar.
- Sağlık hizmeti: sağlık hizmeti sağlayıcıları ve sigorta şirketleri, sigorta kapsamını doğrulamak ve talepleri işleme koymak için banka ekstrelerini kullanır.
- Emlak: Emlak komisyoncuları ve ipotek kredisi verenler, potansiyel alıcıların kredi değerliliğini değerlendirmek ve mülk satın alımları hakkında bilinçli kararlar vermek için banka ekstrelerini kullanır.
Banka özetleri, bir işletmedeki çeşitli faaliyetler için önemlidir çünkü finansal verileri toplamak ve analiz etmek için modern ve verimli bir yol sağlarlar. Bu veriler, müşteri davranışına ilişkin değerli içgörüler elde etmek, potansiyel dolandırıcılığı belirlemek ve genel operasyonel verimliliği artırmak için kullanılabilir.
Ayrıca, finansal belgelerden veri çıkarma sürecinin otomatikleştirilmesi, hataların azaltılmasına, zamandan ve kaynaklardan tasarruf edilmesine yardımcı olarak şirketlerin daha stratejik görevlere odaklanmasına olanak tanır. Ek olarak, çıkarılan veriler üzerinde gelişmiş analitik kullanarak işletmeler müşterilerini daha iyi anlayabilir, yeni iş fırsatları belirleyebilir ve daha etkili pazarlama ve satış stratejileri geliştirebilir.
Banka ekstrelerinin bazı özel son kullanımları şunlardır:
- Müşteri katılımı: Banka ayıklama yazılımı, müşteri profillerini doğrulamak ve müşteri katılım sürecini kolaylaştırmak için kullanılabilen banka ekstrelerinden ve diğer finansal belgelerden hesap ayrıntıları, işlem geçmişi ve finansal durum gibi ilgili bilgileri çıkarmak için kullanılabilir.
- Kredi onayları: Banka ekstrelerinden ve diğer mali belgelerden elde edilen veriler, bir müşterinin kredi değerliliğini değerlendirmek ve kredi onayları hakkında bilinçli kararlar vermek için kullanılabilir.
- Risk değerlendirmesi: Banka özetleri, müşteri işlemlerindeki kalıpları ve eğilimleri belirleyerek finansal kurumların potansiyel riskleri belirlemesine ve azaltmasına yardımcı olabilir.
- Uyumluluk: Finansal belgelerden veri çıkarılması, düzenleyici gerekliliklere ve Kara Para Aklamayı Önleme'ye (AML) uyum sağlamaya yardımcı olabilir.
- Dolandırıcılık tespiti: Banka özetleri, anormal işlemleri veya bir müşterinin normal davranışından sapan faaliyet kalıplarını belirleyerek dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için kullanılabilir.
- Kredi puanlama: Banka özetleri, bir müşterinin işlem geçmişini ve hesap bakiyelerini analiz ederek kredi puanlarını hesaplamak için kullanılabilir.
- İş Zekası: Banka özetleri, kuruluşun stratejik kararlar almasına yardımcı olabilecek kalıpları, eğilimleri ve temel ölçümleri belirlemek için çıkarılan verileri kullanarak içgörüler elde etmek ve veriye dayalı kararlar almak için kullanılır.
- Pazarlama: Banka özetleri, müşteri segmentlerini belirlemek, pazarlama kampanyalarını hedeflemek ve bu kampanyaların etkinliğini ölçmek için kullanılabilir.
- Müşteri hizmetleri: Finansal belgelerden veri çıkararak, banka ekstreleri müşteri ihtiyaçlarını, tercihlerini ve davranışlarını belirleyerek müşteri hizmetlerini iyileştirmek için kullanılabilir.
Banka ekstresi otomasyonu, finansal verileri yönetme sürecini önemli ölçüde kolaylaştırabilir.
Bireyler ve işletmeler, banka hesap özetlerinden bilgi çıkarmayı otomatikleştirerek zamandan tasarruf edebilir ve manuel veri girişinden kaynaklanabilecek hataları azaltabilir. Bu, özellikle izlemesi gereken çok sayıda işlemi olanlar veya birden fazla banka hesabını izlemesi gerekenler için yararlı olabilir.
Banka ekstresi otomasyonunun bir diğer avantajı da hızlı ve kolay bir şekilde finansal raporlar oluşturma yeteneğidir. Bu, giderleri takip etmesi, fatura oluşturması veya hesapları mutabık kılması gereken işletmeler için yararlı olabilir. Ek olarak, bireyler ve işletmeler doğru ve güncel finansal bilgilere erişerek mali durumlarıyla ilgili daha bilinçli kararlar alabilirler.
Yazılım araçları, optik karakter tanıma (OCR) teknolojisi, makine öğrenimi algoritmaları ve doğal dil işleme (NLP) tekniklerinin bir kombinasyonunu kullanarak banka ekstresi alınmasına yardımcı olabilir.
Makine Öğrenimi algoritmaları, sayısallaştırılmış finansal belgelerin içeriğini analiz eder ve hesap numaraları, işlem tutarları ve tarihleri gibi belirli veri noktalarını ve diğer ilgili bilgileri bulmak için model tanıma tekniklerini kullanır. Algoritmalar, verilerin bağlamını anlamak ve bağlamsal olarak daha ilgili bilgileri çıkarmak için de eğitilebilir. İlgili veriler çıkarıldıktan sonra, makine öğrenimi algoritması, çıkarılan verilerin doğru ve eksiksiz olduğundan emin olmak için önceden tanımlanmış kuralları ve standartları kullanarak verileri doğrulayabilir. Bu süreç otomatikleştirilebilir ve finansal belgelerden veri çıkarmanın hızını, doğruluğunu ve verimliliğini artırmaya yardımcı olabilir.
Birçok banka ekstre aracı, doğrulama için algoritmalar da içerir. Yazılım, çıkarılan verilerin doğru ve eksiksiz olduğundan emin olmak için önceden tanımlanmış kuralları ve standartları kullanarak çıkarılan verileri doğrular.
Çıkarma ve doğrulama sürecinden sonra, birçok banka ekstresi yazılımı raporlar oluşturabilir veya verileri daha fazla analiz ve karar verme için kullanılabilecek belirli bir formatta dışa aktarabilir.
Finansal hizmetler sektöründeki şirketler, yapay zeka ve otomasyonun potansiyel faydalarını kabul etti ve bankacılık sektörünün 2024 yılına kadar otomasyon çözümlerine en çok harcama yapanlar arasında olması bekleniyor. rapor IDC tarafından. Buna ek olarak, finans liderlerinin çoğunluğu, yaklaşık %80 oranında, bir tür otomasyonu zaten uygulamış veya uygulamayı planlıyor. Gartner'ın raporu. Banka ekstresi otomasyonu, kişiselleştirilmiş hizmetler yoluyla gelirleri artırabilir, iyileştirilmiş verimlilik ve azaltılmış hatalar sayesinde maliyetleri düşürebilir ve gelişmiş veri işleme ve analiz yoluyla yeni fırsatları ortaya çıkarabilir.
Finans sektöründe banka ekstresi otomasyonunun artan kullanımı, aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli avantajlarından kaynaklanmaktadır:
- Verimlilik: Otomatik banka ayıklama yazılımı, büyük hacimli finansal verileri hızlı ve doğru bir şekilde işleyerek, manuel veri girişi ve analizine olan ihtiyacı azaltır. Bu, kuruluşlara zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir ve müşteri kabul sürecini ve kredi onaylarını hızlandırmaya yardımcı olabilir.
- Doğruluk: Banka ayıklama yazılımı, finansal belgelerden önemli veri noktalarını tanımlayabilen, çıkarabilen ve doğrulayabilen yerleşik algoritmalarla son derece doğru olacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, hataların azaltılmasına ve çıkarılan verilerin bütünlüğünün sağlanmasına yardımcı olabilir.
- Uyum: Banka veri toplama yazılımı, herhangi bir şüpheli faaliyeti tespit etmek için mali verileri ayıklayıp analiz ederek düzenleyici gerekliliklere ve Kara Para Aklamayı Önlemeye (AML) uyum sağlamaya yardımcı olabilir.
- Maliyet etkinliği: Banka ayıklama yazılımını kullanmak, el işçiliğine olan ihtiyacı azaltabilir, böylece işçilik maliyetini düşürür ve operasyonel verimliliği artırır.
- Ölçeklenebilirlik: Banka ayıklama yazılımı, büyük hacimli verileri işleyebilir, bu da onu yüksek hacimli uygulamalara sahip kuruluşlar için ölçeklenebilir bir çözüm haline getirir.
- Daha İyi Karar Verme: Banka ayıklama yazılımı tarafından çıkarılan veriler, finansal kurumların potansiyel riskleri belirlemesine ve azaltmasına, kredi onaylarını iyileştirmesine ve veriye dayalı kararlar almasına yardımcı olabilecek müşteri işlemlerindeki kalıpları ve eğilimleri belirlemek için kullanılabilir.
Nanonets, banka ekstrelerinden veri çıkarma sürecini önemli ölçüde geliştirebilen gelişmiş bir OCR aracıdır. Banka ekstrelerinin CSV, Excel ve JSON gibi birden çok biçime kolayca dönüştürülmesine olanak tanır. Bu, özellikle büyük miktarda finansal veriyi düzenli olarak işlemesi gereken şirketler için yararlı olabilir.
Nanonets'in temel özelliklerinden biri, mali belgelerdeki metin, veri, tablo, grafik ve diğer öğelerin tanınmasını kolaylaştıran yapay zeka destekli arka ucudur. Bu, yalnızca istenen formatta saklanabilen ilgili bilgilerin çıkarılmasına izin verir. Bu özellik, zaman alıcı ve hatalara açık olabilen manuel veri girişi ihtiyacını ortadan kaldırdığı için veri çıkarmanın verimliliğini ve doğruluğunu büyük ölçüde artırabilir.
Banka ekstrelerinin dijital formatlara dönüştürülmesi söz konusu olduğunda Nanonets çok çeşitli avantajlar sunar. Bu platformun en önemli avantajlarından biri esnekliğidir. Nanonets'in derin öğrenme algoritmaları, diğerlerinin yanı sıra el yazısı metin, birden çok dil, düşük çözünürlüklü görüntüler ve yeni veya bitişik yazı tiplerine sahip görüntüler dahil olmak üzere çeşitli veri kısıtlamalarının üstesinden gelebilir. Bu, kuruluşların çok çeşitli banka hesap özetlerini kolayca dijital biçimlere dönüştürmesine olanak tanır.
Nanonet kullanmanın bir başka avantajı da özelleştirilebilir olmasıdır. Platform, kuruluşların özel iş gereksinimlerini karşılamaya yardımcı olan OCR modellerini eğitmek için tescilli veya özel verileri kullanmasına olanak tanır. Her bankanın farklı ekstre biçimleri olabileceğinden, bu özellikle birden çok bankada hesabı olan kuruluşlar için kullanışlıdır.
Kuruluşlar, Nanonet'leri kullanarak mevcut modelleri yeni verilerle kolayca yeniden eğitebilir ve öngörülemeyen değişikliklere hızla uyum sağlamalarına olanak tanır. Bu, değişen banka belge formatları veya yeni veri yakalama gereklilikleri ile uğraşırken özellikle yararlı olabilir.
Nanonets ayrıca İngilizce dışındaki veya birden çok dilde çalışabilme yeteneğine sahiptir ve bu da onu ulusal sınırların ötesinde çalışan çok uluslu operatörler için ideal bir çözüm haline getirir. Ek olarak, kullanımı kolay hale getiren kullanıcı dostu bir arayüze, birden çok belgenin toplu işlenmesine ve birden çok muhasebe yazılımıyla sorunsuz 2 yönlü entegrasyona sahiptir.
Paket
Banka özetleri finans sektöründe kritik bir rol oynamakta ve kuruluşların tüketicilerin kredi profillerini analiz etmeleri için önemli bilgiler sağlamaktadır. Otomatik veri çıkarma yazılımı, bankaların müşteri hesabı işlemlerini verimli bir şekilde kaydetmesini ve değerlendirmesini sağlarken, manuel veri girişiyle ilişkili hata riskini azaltır. Şirketler de bu teknolojiyi kullanarak hileli beyanları tespit edebilir ve muhasebe sırasında mükerrer işlemleri ortadan kaldırabilir. Aslında, banka ekstreleri ve otomatik veri çıkarma teknolojisi, finansal verilerin doğruluğunu ve bütünlüğünü sağlamak için hayati araçlardır.
- SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
- Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
- Kaynak: https://nanonets.com/blog/what-is-a-bank-extract/
- 2024
- 7
- a
- kabiliyet
- Hakkımızda
- erişim
- Hesap
- muhasebe
- Hesaplar
- doğruluk
- doğru
- tam olarak
- karşısında
- faaliyetler
- etkinlik
- uyarlamak
- Ayrıca
- ileri
- avantaj
- avantajları
- ajansları
- ajanları
- AI
- AI destekli
- Yardım
- algoritma
- algoritmalar
- Türkiye
- Tüm İşlemler
- Izin
- veriyor
- zaten
- Rağmen
- AML
- arasında
- tutarları
- analiz
- analytics
- çözümlemek
- analiz
- ve
- kara para aklama
- uygulamaları
- etrafında
- değerlendirme
- değerlendirmeler
- ilişkili
- denetleme
- denetim firmaları
- otomatikleştirmek
- Otomatik
- ayrıca otomasyonun
- Otomasyon
- Backend
- bakiyeler
- Banka
- banka hesabı
- Bankacılık
- Bankalar
- temel
- Çünkü
- yarar
- faydaları
- Daha iyi
- arasında
- Fatura
- ödünç alanlar
- yerleşik
- iş
- işletmeler
- Alıcılar
- Kampanyalar
- yetenekli
- ele geçirmek
- değişiklikler
- değiştirme
- karakter
- karakter tanıma
- yükler
- iddia
- kombinasyon
- ortak
- Şirketler
- tamamlamak
- uyma
- kısıtlamaları
- Tüketiciler
- içerik
- bağlam
- Dönüştürme
- dönüştürmek
- Ücret
- maliyetler
- kapsama
- yaratmak
- kredi
- kritik
- görenek
- müşteri
- müşteri tutumu
- Müşteri Hizmetleri
- Müşteriler
- veri
- veri girişi
- Veri noktaları
- veri işleme
- veri-güdümlü
- Tarih
- ilgili
- karar
- Karar verme
- kararlar
- derin
- derin öğrenme
- mevduat
- tasarlanmış
- detaylı
- ayrıntılar
- Bulma
- geliştirmek
- fark
- farklı
- dijital
- sayısallaştırılmış
- belge
- evraklar
- tahrik
- sırasında
- e-ticaret
- her
- kolay
- kolayca
- Efekt
- Etkili
- etki
- verim
- verimli
- verimli biçimde
- ya
- elemanları
- gidermek
- ortadan kaldırır
- Işçi
- işverenler
- iş
- sağlar
- gelişmiş
- sağlamak
- sağlanması
- giriş
- öz kaynak
- Hatalar
- özellikle
- arazi
- vb
- örnek
- Excel
- mevcut
- beklenen
- giderler
- ihracat
- çıkarmak
- Hulasa
- kolaylaştırır
- Özellikler(Hazırlık aşamasında)
- Özellikler
- Fiyatlandırma(Yakında)
- maliye
- finans liderleri
- Finans
- mali
- finansal Veri
- Finansal Kurumlar
- Finans sektörü
- finansal hizmetler
- firmalar
- Esneklik
- odak
- fontlar
- biçim
- dolandırıcılık
- sahte
- itibaren
- para
- daha fazla
- Kazanç
- oluşturmak
- alma
- Hükümet
- grafikler
- çok
- sap
- sahip olan
- Sağlık
- sağlık
- çit
- Hedge Fonları
- yardım et
- faydalı
- yardımcı olur
- Yüksek
- büyük ölçüde
- tarih
- HTTPS
- IDC
- ideal
- belirlemek
- belirlenmesi
- görüntüleri
- uygulamak
- uygulanan
- önemli
- iyileştirmek
- gelişmiş
- in
- dahil
- içerir
- Dahil olmak üzere
- Gelir
- Artırmak
- artan
- giderek
- bireyler
- sanayi
- bilgi
- bilgi
- anlayışlar
- kurumları
- sigorta
- bütünleşme
- bütünlük
- İstihbarat
- arayüzey
- yatırım
- Yatırım bankaları
- Yatırımlar
- Veriliş
- IT
- json
- tutmak
- anahtar
- Nezaket.
- emek
- dil
- Diller
- büyük
- büyük
- Aklama
- liderleri
- öğrenme
- kredi
- borç verme
- borç
- Krediler
- makine
- makine öğrenme
- çoğunluk
- yapmak
- Yapımı
- yönetme
- Manuel
- el ile
- çok
- Pazarlama
- ölçmek
- Neden
- Metrikleri
- Mikrofinans
- Azaltmak
- modelleri
- izlemek
- aylık
- Daha
- Ipotek
- Ipotekler
- çoğu
- çok uluslu
- çoklu
- ulusal
- Doğal (Madenden)
- Doğal Dil İşleme
- gerek
- ihtiyaçlar
- yeni
- nlp
- normal
- numara
- sayılar
- elde
- OCR
- ocr aracı
- Teklifler
- resmi
- Onboarding
- ONE
- işletme
- operatörler
- Fırsatlar
- optik karakter tanıma
- kuruluşlar
- organizasyonlar
- Düzenlenmiş
- Diğer
- Diğer
- ödenmemiş
- tüm
- özellikle
- geçmiş
- model
- desen
- ödeme
- belki
- kişi
- Kişiselleştirilmiş
- planlama
- platform
- Platon
- Plato Veri Zekası
- PlatoVeri
- OYNA
- noktaları
- potansiyel
- tercihleri
- sundu
- önlemek
- özel
- Özel Sermaye
- süreç
- işleme
- Profiller
- kanıt
- özellik
- özel
- sağlamak
- sağlayıcılar
- sağlar
- sağlama
- Çekiyor
- alımları
- amaçlı
- hızla
- menzil
- gerçek
- gayrimenkul
- gerçek zaman
- makbuzlar
- tanıma
- tanınan
- uzlaşma
- kayıt
- azaltmak
- Indirimli
- azaltarak
- düzenli
- düzenleyici
- ilgili
- uygun
- Raporlar
- Yer Alan Kurallar
- Kaynaklar
- perakendeciler
- İade
- açığa vurmak
- gelir
- Risk
- risk değerlendirmesi
- riskler
- Rol
- kurallar
- maaş
- satış
- İndirim
- ölçeklenebilir
- puanlama
- sorunsuz
- sektör
- Sektörler
- segmentler
- hizmet
- Hizmetler
- set
- birkaç
- önemli ölçüde
- Yazılım
- çözüm
- Çözümler
- biraz
- kaynaklar
- özel
- hız
- standartlar
- Açıklama
- ifadeleri
- Durum
- saklı
- Stratejik
- stratejileri
- kolaylaştırmak
- aerodinamik
- düzene
- yapılandırılmış
- böyle
- şüpheli
- Hedef
- görevleri
- vergi
- Vergiler
- teknikleri
- Teknoloji
- The
- Bilgi
- ve bazı Asya
- işler
- İçinden
- zaman
- zaman tükeniyor
- için
- araç
- araçlar
- üst
- iz
- Tren
- eğitilmiş
- işlem
- işlemler
- Trendler
- türleri
- tipik
- anlamak
- anlayış
- beklenmedik
- aktüel
- kullanım
- kullanıcı
- kullanıcı dostu
- genellikle
- DOĞRULA
- onaylama
- Değerli
- çeşitlilik
- çeşitli
- Doğrulama
- doğrulamak
- hayati
- hacim
- hacimleri
- Ne
- Nedir
- hangi
- süre
- DSÖ
- geniş
- Geniş ürün yelpazesi
- para çekme
- içinde
- İş
- çalışma
- zefirnet