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Maschinelles Lernen zur Abstimmung von Finanztransaktionen

Veröffentlicht am 15.01.2019
Autor: Dr. Andreas Alin

Abstimmung der Transaktionen: Warum ist das nötig?

Genaue, integre Daten entscheiden über den Geschäftserfolg. In großen Finanzinstituten ist die Bereitstellung von Daten mit hoher Integrität wegen der Vielzahl der Quellsysteme und der Schnittstellen zu externen Parteien eine hochkomplexe Aufgabe. Noch schwieriger wird es, wenn das Institut global agiert und die operative Kontrolle mehreren Standorten obliegt. Der Aufwand, den der Abgleich der verteilten Daten und ihre korrekte Darstellung in der Finanzbuchhaltung erfordert, ist gewaltig, trägt aber letztlich dazu bei, die Kosten zu senken und Risiken im Griff zu behalten.

Kontenabgleich und -überleitung in Finanzinstituten

Transaktionen zwischen externen und internen Konten werden in der Regel auf beiden Seiten aufgezeichnet. Dies betrifft beispielsweise die Vorgänge, die der Monatsauszug einer Depotbank ausweist. Mit dem Abgleich der Aufzeichnungen stellt das Finanzinstitut sicher, dass die internen Kontodatensätze mit den externen Informationen übereinstimmen, und kann akkurate, zuverlässige Finanzinformationen liefern. Dies stärkt die interne Kontrollfunktion und hilft bei der Abwehr von Betrugsversuchen und anderen Regelverstößen. Abgleichsysteme dienen dazu, Differenzen zwischen Datenbeständen zu erklären, die sich etwa aus abweichenden Berichtszeitpunkten (asynchrone Momentaufnahmen der internen und externen Transaktionen) oder Unterschieden im Berichtsformat (Saldi statt Einzeltransaktionen) ergeben. Ermittlung und Klärung solcher Differenzen lassen sich für alle Ressorts durch maschinelles Lernen (ML) automatisieren. Gegenüber der manuellen Bearbeitung sinkt der Personal- und Zeitaufwand damit beträchtlich.

ML-Anwendung Ezops Curie

Ezops Curie ist eine mit künstlicher Intelligenz (KI) arbeitende Systemkomponente zur Unterstützung aller Abgleichaufgaben, die bei der operativen Steuerung von Finanztransaktionen anfallen, darunter Datenmigration und Referenzdatenabgleich. Finanzinstitute können damit Transaktionen und Positionen in Derivaten, Wertpapieren oder Geldmitteln zuverlässig abstimmen. Mit historischen Daten werden die ML-Algorithmen in Curie unter anderem darauf trainiert, große Transaktionsvolumina mit hoher STP-Rate abzuarbeiten. Anhand der gelernten Muster werden die Ursachen technischer Differenzen klassifiziert und jeweils eine Lösung zum Ausgleich vorgeschlagen. Dabei orientiert sich Curie am vom Nutzer vorgegebenen Konfidenzniveau. Hat Curie die Ursache einer Differenz mit einer Zuverlässigkeit oberhalb des Konfidenzniveaus vorhergesagt, bereinigt es sie automatisch. Die manuelle Konfiguration der Abgleichregeln entfällt. Gegenüber Systemen ohne KI-Komponente, in denen die Regeln händisch gesetzt werden müssen, sinken die Kosten. Differenzen lassen sich schneller klären, operative Abteilungen werden entlastet, das Betriebsrisiko verringert sich.

Bild 1: Tagesaktuelle Klassifikationsübersicht

Funktioniert das auch in meinem Unternehmen?

Zur Lösung der genannten Probleme eignet sich maschinelles Lernen in der Regel sehr gut. In den meisten Systemen wird eine hohe Genauigkeit und Zuverlässigkeit erreicht. Um den Nutzen in Ihrem speziellen Anwendungsfall und für Ihre Daten zu konkretisieren, bieten wir einen Machbarkeitsnachweis (Proof of Concept, PoC) an. Ein PoC dauert zwei bis vier Wochen, der Zeitaufwand Ihres mitwirkenden Personals ist minimal. Zum Nachweis der Machbarkeit genügen uns einfache CSV-Dateien, die Sie uns zusenden. Gerne vereinbaren wir auch eine Onlinedemo mit unserem Systempartner Ezops in New Jersey (USA).

Oft gefragt: Ist Ezops Curie mit unserem Abgleichsystem kompatibel?

Ezops Curie lässt sich mit gängigen Abgleichsystemen wie SmartStream, IntelliMatch, Broadridge und Ezops Aro verbinden (Bild 2). Ezops Aro ist eine nutzerfreundliche Datensteuerungslösung der nächsten Generation mit integriertem Datenabgleich, Workflow zur Behandlung von Ausnahmen sowie Management-Reporting.

Weitere Fragen beantworten wir gerne per E-Mail.

Bild 2: Die ML-Anwendung Ezops Curie lässt sich über Standardschnittstellen mit gängigen Abgleichsystemen verbinden

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