Xương sống vô hình của ngân hàng: Đi sâu vào sự phù hợp và hòa giải

Xương sống vô hình của ngân hàng: Đi sâu vào sự phù hợp và hòa giải

Dấu thời gian: Ngày 1 tháng 2023 năm 5 34:XNUMX sáng
Xương sống vô hình của ngân hàng: Đi sâu vào việc so khớp và đối chiếu Thông tin dữ liệu PlatoBlockchain. Tìm kiếm dọc. Ái.

Năm ngoái, tôi đã kỷ niệm hai thập kỷ dấn thân vào lĩnh vực CNTT, đặc biệt là trong lĩnh vực Dịch vụ Tài chính. Trong giai đoạn này, tôi đã chứng kiến ​​những chuyển biến đáng chú ý trong lĩnh vực ngân hàng và công nghệ. Sự xuất hiện của các công ty Fintech và cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, cùng với những tiến bộ đáng kể trong công nghệ phần mềm như phương pháp Agile, dịch vụ vi mô và điện toán đám mây, đã định hình lại cục diện. Tuy nhiên, điều thú vị là hoạt động hỗ trợ văn phòng của nhiều công ty dịch vụ tài chính vẫn tương đối ổn định trong những năm qua, vẫn phải vật lộn với mã hóa thủ công, các tác vụ lặp đi lặp lại và phụ thuộc nhiều vào Excel.

Một quy trình đặc biệt thủ công và có thể tự động hóa trong lĩnh vực Dịch vụ Tài chính là sự phù hợp và hòa hợp. Quá trình này phát sinh dưới nhiều hình thức khác nhau, tức là từ việc xác định và giải quyết những khác biệt (thường xảy ra do các vấn đề hoặc lỗ hổng trong quá trình tích hợp) trong tích hợp chủ-phụ cho đến sửa hoặc loại bỏ các bản sao và cập nhật bán tự động của hệ điều hành với dữ liệu từ các nguồn bên ngoài.

Mặc dù có sẵn phần mềm phức tạp (ví dụ: So khớp xác nhận FIS IntelliMatch, So khớp xác nhận Calypso, Misys CMS, So khớp xác nhận Temenos T24…) cho các nhiệm vụ đối chiếu cụ thể, chẳng hạn như khớp xác nhận thanh toán và giao dịch (thường dựa trên tin nhắn SWIFT), phần lớn các nhiệm vụ phù hợp thường dựa vào các giải pháp tùy chỉnh hoặc thủ công, bao gồm cả Excel hoặc thậm chí các phương pháp dựa trên giấy. Thông thường, tự động hóa cũng không phù hợp vì việc so khớp thường liên quan đến các hành động một lần như chiến dịch tiếp thị, dọn dẹp dữ liệu, liên kết với đối tác…​

Sự hiểu biết về hòa giải tốt hơn đòi hỏi mổ xẻ các thành phần của nó, I E

  • Nó bắt đầu với thu thập và chuyển đổi các tập dữ liệu khác nhau để có thể so sánh. Điều này bao gồm việc khôi phục 2 bộ dữ liệu, có thể được phân phối ở các định dạng khác nhau, cấu trúc khác nhau, phạm vi khác nhau và với các tên hoặc bảng liệt kê khác nhau. Dữ liệu cần được chuyển đổi để làm cho chúng có thể so sánh được và được tải vào cùng một công cụ (ví dụ: cơ sở dữ liệu hoặc Excel), để có thể dễ dàng so sánh chúng.

  • Bước tiếp theo là xác định một thuật toán kết hợp chính xác. Đây có thể là một khóa duy nhất đơn giản, nhưng nó cũng có thể là sự kết hợp của nhiều thuộc tính (khóa tổng hợp), quy tắc phân cấp (tức là khớp đầu tiên trên khóa 1, nếu không khớp, hãy thử trên khóa 2…) hoặc quy tắc mờ (nếu khóa của tập dữ liệu 1 giống với khóa của tập dữ liệu 2 thì khớp). Việc xác định thuật toán so khớp này có thể rất phức tạp nhưng nó rất quan trọng ở khả năng tự động hóa việc so khớp và đạt được chất lượng đầu ra tốt.

  • Khi thuật toán so khớp được xác định, chúng ta nhập giai đoạn so sánh. Đối với các tập dữ liệu nhỏ, việc này có thể được thực hiện khá đơn giản, nhưng đối với các tập dữ liệu rất lớn, có thể cần tất cả các loại tối ưu hóa hiệu suất (như chỉ mục, phân đoạn, song song…) để thực hiện so sánh trong thời gian hợp lý.

  • Ngoài ra, thẻ cào những khác biệt được xác định phải được chuyển thành kết quả đầu ra có thể thực hiện được, chẳng hạn như báo cáo, thông tin liên lạc với đồng nghiệp hoặc bên thứ ba hoặc hành động khắc phục (ví dụ: tạo tệp, thông báo hoặc câu lệnh SQL để khắc phục sự khác biệt).

Sự phức tạp của việc kết hợp trong các dịch vụ tài chính rất đa dạng. Hãy cùng chúng tôi khám phá một số trường hợp sử dụng điển hình trong bối cảnh dịch vụ tài chính:

  • Hầu hết các ngân hàng đều có Hồ sơ chứng khoán chính, mô tả tất cả các chứng khoán đang ở trạng thái hoặc có thể được giao dịch tại ngân hàng. Tệp này cần được tích hợp với nhiều ứng dụng nhưng cũng cần được cung cấp bởi nhiều nguồn dữ liệu, như Telekurs, Reuters, Bloomberg, Moody's…​ Điều này có nghĩa là một loại bảo mật cần phải được đối sánh duy nhất. Thật không may, không có một định danh duy nhất mô tả tất cả các chứng khoán. Các công cụ giao dịch công khai có mã ISIN được thống nhất chung, nhưng các sản phẩm riêng tư và OTC, ví dụ như hầu hết các công cụ phái sinh, thường không có. Do đó, các ngân hàng đã phát minh ra mã nhận dạng nội bộ, sử dụng mã ISIN giả (thường bắt đầu bằng chữ “X”) hoặc sử dụng khóa tổng hợp để nhận dạng duy nhất công cụ (ví dụ: đối với công cụ phái sinh, mã này có thể là sự kết hợp của mã chứng khoán cơ bản, giá thực hiện, loại quyền chọn và ngày hết hạn).

  • Trong ngân hàng bán lẻ, rõ ràng là cần thiết phải xác định duy nhất và phù hợp với một người cụ thể. Tuy nhiên, ngay cả ở một nước phát triển như Bỉ, điều này nói dễ hơn làm. Mỗi cá nhân ở Bỉ đều có Số đăng ký quốc gia, vì vậy đây dường như là lựa chọn hiển nhiên cho một khóa phù hợp. Thật không may, luật pháp Bỉ hạn chế việc sử dụng con số này trong các trường hợp sử dụng cụ thể. Ngoài ra, mã định danh này không tồn tại đối với người nước ngoài và có thể thay đổi theo thời gian (ví dụ: cư dân nước ngoài trước tiên nhận được số Đăng ký quốc gia tạm thời, số này có thể thay đổi thành số cuối cùng, số khác sau đó hoặc trong trường hợp thay đổi giới tính, Số đăng ký quốc gia cũng sẽ thay đổi). Một lựa chọn khác là sử dụng số chứng minh nhân dân, nhưng điều này cũng khác đối với người nước ngoài và sẽ thay đổi 10 năm một lần. Do đó, nhiều ngân hàng sử dụng các quy tắc phức tạp hơn, như đối sánh dựa trên tên, họ và ngày sinh, nhưng rõ ràng điều này cũng đi kèm với tất cả các loại vấn đề, như trùng lặp, khác biệt chính tả và lỗi trong tên, sử dụng các ký tự đặc biệt trong những cái tên…​

  • Một vấn đề rất giống nhau là phù hợp với một công ty hoặc cụ thể hơn là một cửa hàng. Ở Bỉ, mỗi công ty có một mã số công ty, tương tự như mã số VAT (không có tiền tố “BE”), nhưng mã số này lại mang tính quốc gia và 1 mã số VAT có thể có nhiều địa điểm (ví dụ: nhiều cửa hàng). Tồn tại một khái niệm về “số nhánh” (“vestigingsnummer” trong tiếng Hà Lan), nhưng khái niệm này không được biết đến nhiều và hiếm khi được sử dụng. Tương tự, tồn tại mã LEI (Mã định danh thực thể pháp lý), là mã được kết hợp gồm 20 chữ cái và mã, giúp nhận dạng duy nhất một công ty trên toàn thế giới. Thật không may, chỉ có các công ty lớn mới yêu cầu mã LEI, vì vậy đối với các công ty nhỏ hơn thì đây thực sự không phải là một lựa chọn.
    Một lần nữa, các đối sánh phức tạp hơn thường được thực hiện, chẳng hạn như kết hợp số VAT, mã bưu chính và số nhà, nhưng rõ ràng điều này không hề lý tưởng. Để tìm kiếm số nhận dạng duy nhất và thường được biết đến, ID Google ngày càng được sử dụng nhiều hơn, nhưng việc phụ thuộc vào một công ty thương mại cũng có thể gây ra rủi ro hoạt động lớn.

  • Một trường hợp thú vị khác là khớp giữa ủy quyền và thông báo bù trừ trong thanh toán thẻ VISA. Thông thường, mã định danh duy nhất phải khớp với cả hai thông báo, nhưng do tất cả các loại trường hợp ngoại lệ (ví dụ: ủy quyền ngoại tuyến hoặc ủy quyền gia tăng), điều này không phải lúc nào cũng đúng. Do đó, cần có một quy tắc phức tạp hơn, xem xét một số số nhận dạng cũng như các tiêu chí phù hợp khác như ID người thanh toán, ID người bán, ID thiết bị đầu cuối, PAN (số thẻ), dấu thời gian và/hoặc số tiền.
    Kiểu đối sánh này cũng áp dụng cho các trường hợp sử dụng thanh toán khác, chẳng hạn như khớp hoàn tất ủy quyền trước với ủy quyền trước trước đó hoặc hoàn tiền với giao dịch mua trước.

  • Một trường hợp sử dụng tài chính liên quan đến hầu hết mọi hoạt động kinh doanh là đối chiếu hóa đơn và thanh toán. Khi công ty phát hành hóa đơn, công ty cần biết khi nào hóa đơn có thể được coi là đã thanh toán. Điều này rất quan trọng đối với công việc kế toán nhưng cũng để xem liệu có nên gửi lời nhắc về các hóa đơn chưa thanh toán hay không.
    Để khớp duy nhất khoản thanh toán với hóa đơn, ở Bỉ thông thường, nhận xét có cấu trúc được sử dụng trong hướng dẫn thanh toán. Mã duy nhất có chữ số kiểm tra này cung cấp một tham chiếu trùng khớp duy nhất. Thật không may, khách hàng thường quên đưa ra nhận xét có cấu trúc hoặc sử dụng sai nhận xét (ví dụ: sao chép/dán hóa đơn trước đó). Điều này có nghĩa là công ty cần có quy tắc đối sánh dự phòng trong trường hợp nhận xét không có cấu trúc bị thiếu hoặc sai. Thông thường, sự kết hợp giữa số tiền thanh toán, ngày thanh toán, IBAN của đối tác và/hoặc tên của đối tác có thể đưa ra một cách khác để khớp các hóa đơn đó.

Như bạn có thể thấy, việc so khớp không hề dễ dàng, nhưng việc hiểu các bước cơ bản có thể giúp bạn so khớp tốt hơn. Trong khi đó, bất chấp những hạn chế của nó, Excel vẫn là một công cụ mạnh mẽ để đối sánh (thủ công). Vì vậy một nhắc nhở nhanh cho tất cả những ai muốn thực hiện khớp trong Excel:

  • Sử dụng VLOOKUP để thực hiện khớp. Tuy nhiên, VLOOKUP có một số hạn chế nhất định, chẳng hạn như thực tế là nó sẽ báo lỗi nếu không có kết quả khớp và bạn chỉ có thể tìm kiếm trên cột đầu tiên. Một giải pháp thay thế mạnh mẽ là sử dụng Xlookup, không có những hạn chế này.

  • Nếu bạn cần một phím tìm kiếm tổng hợp, thêm một cột vào tập dữ liệu tìm kiếm của bạn, bằng khóa tìm kiếm tổng hợp (tức là nối các thuộc tính khác nhau, với ví dụ: “#” làm dấu phân cách) rồi sử dụng VLOOKUP/XLOOKUP để tìm kiếm trên cột mới này.

  • Một số điểm chú ý khi sử dụng VLOOKUP:

    • Đừng quên thêm “false” làm đối số cuối cùng của hàm VLOOKUP để đảm bảo khớp chính xác.

    • Đảm bảo rằng các định dạng dữ liệu giống nhau. Ví dụ: số “123” và văn bản “123” sẽ không khớp nhau, vì vậy điều quan trọng là phải chuyển đổi chúng sang cùng định dạng trước tiên. Idem cho các mã định danh bắt đầu bằng số 0 đứng đầu. Thông thường Excel sẽ chuyển đổi chúng thành số, do đó loại bỏ số 0 đứng đầu và không dẫn đến kết quả khớp.

    • Không sử dụng bộ dữ liệu có hơn 100.000 hàng trong Excel. Các tập dữ liệu lớn hơn có vấn đề đối với hiệu suất và độ ổn định của Excel.
      Cũng có thể thú vị khi đặt chế độ tính toán thành “Thủ công” nếu bạn đang làm việc với VLOOKUP trên các tập dữ liệu lớn, nếu không Excel sẽ tính toán lại tất cả VLOOKUP mỗi khi bạn thực hiện một thay đổi nhỏ đối với dữ liệu.

    • VLOOKUP có số cột cần trả về làm đối số thứ ba. Con số này không được điều chỉnh linh hoạt khi thêm hoặc xóa cột, vì vậy hãy nhớ điều chỉnh khi thêm hoặc xóa cột.

    • Nếu bạn chỉ muốn khớp, bạn có thể sử dụng công thức “=IF(ISERROR(VLOOKUP( , ,1,false),”KHÔNG TRẬN ĐẤU”,,”TRẬN ĐẤU”)”

Những thủ thuật này có thể giúp tăng tốc độ kết hợp thủ công của bạn, nhưng rõ ràng tự động hóa thực sự luôn tốt hơn.

Sự phù hợp trong dịch vụ tài chính là một thử thách nhiều mặt, nhưng hiểu được các bước cơ bản của nó là chìa khóa để cải thiện kết quả. Trong khi các công cụ như Excel cung cấp các giải pháp tạm thời thì tương lai nằm ở tự động hóa thông minh, có thể hợp lý hóa đáng kể các quy trình này. Đối với những người muốn tìm hiểu sâu hơn về sự phức tạp hoặc tự động hóa phù hợp, việc tận dụng các công cụ và nền tảng tiên tiến, bao gồm các giải pháp dựa trên AI như ChatGPT, có thể cung cấp cả thông tin chi tiết và giải pháp thực tế.

Kiểm tra tất cả các blog của tôi trên https://bankloch.blogspot.com/

Dấu thời gian:

Thêm từ tài chính