Das unsichtbare Rückgrat des Bankwesens: Ein tiefer Einblick in Matching und Reconciliation

Letztes Jahr feierte ich zwei Jahrzehnte Erfahrung in der IT, insbesondere im Finanzdienstleistungssektor. In dieser Zeit war ich Zeuge bemerkenswerter Veränderungen im Bankwesen und in der Technologie. Die Entstehung von Fintech-Unternehmen und deren Kundenorientierung
Dieser Ansatz hat zusammen mit bedeutenden Fortschritten in der Softwareentwicklung wie agilen Methoden, Microservices und Cloud Computing die Landschaft verändert. Dennoch ist es interessant, dass die Back-Office-Abläufe vieler Finanzdienstleistungsunternehmen bestehen geblieben sind
relativ statisch in diesen Jahren, immer noch mit Problemen zu kämpfen manuelle Codierung, sich wiederholende Aufgaben und starke Abhängigkeit von Excel.

Ein besonders manueller und dennoch automatisierbarer Prozess im Finanzdienstleistungsbereich ist Matching und Versöhnung. Dieser Prozess entsteht in verschiedenen Formen, z. B. durch die Identifizierung und Behebung von Unstimmigkeiten (die typischerweise aufgrund von Problemen auftreten).
oder Lücken bei den Integrationen) bei Master-Slave-Integrationen bis hin zur Korrektur oder Entfernung von Duplikaten und halbautomatischen Updates von Betriebssystemen mit Daten aus externen Quellen.

Trotz Verfügbarkeit von ausgefeilte Software (z. B. FIS IntelliMatch, Calypso Bestätigungs-Matching, Misys CMS, Temenos T24 Bestätigungs-Matching…​) für spezifische Abstimmungsaufgaben, wie z. B. Zahlungs- und Handelsbestätigungs-Matching
(häufig basierend auf SWIFT-Nachrichten), die Die meisten Matching-Aufgaben basieren häufig auf benutzerdefinierten oder manuellen Lösungen, einschließlich Excel oder sogar papierbasierter Methoden. Sehr oft ist auch eine Automatisierung nicht relevant, da es sich beim Matching häufig um einmalige Aktionen handelt
wie Marketingkampagnen, Datenbereinigung, Abstimmung mit Partnern…​

Um eine bessere Versöhnung zu verstehen, ist es erforderlich seine Bestandteile zerlegen, Ie

• Es beginnt mit Sammeln und Umwandeln der unterschiedlichen Datensätze zur Vergleichbarkeit. Dies besteht aus der Wiederherstellung von zwei Datensätzen, die in unterschiedlichen Formaten, unterschiedlichen Strukturen, unterschiedlichen Bereichen und mit unterschiedlichen Namen geliefert werden können
  oder Aufzählungen. Die Daten müssen transformiert werden, um sie vergleichbar zu machen, und in dasselbe Tool (z. B. eine Datenbank oder Excel) geladen werden, damit sie leicht verglichen werden können.

• Der nächste Schritt ist die Definition von a präziser Matching-Algorithmus. Dies kann ein einfacher eindeutiger Schlüssel sein, es kann aber auch eine Kombination aus mehreren Attributen (zusammengesetzter Schlüssel), eine hierarchische Regel (z. B. Übereinstimmung zuerst mit Schlüssel 1, wenn keine Übereinstimmung vorhanden ist, versuchen Sie es mit Schlüssel 2 …) oder
  eine Fuzzy-Regel (wenn der Schlüssel von Datensatz 1 dem Schlüssel von Datensatz 2 ähnelt, handelt es sich um eine Übereinstimmung). Die Definition dieses Matching-Algorithmus kann sehr komplex sein, ist aber entscheidend für die Fähigkeit, den Matching zu automatisieren und eine gute Ausgabequalität zu erreichen.

• Sobald der Matching-Algorithmus definiert ist, geben wir den ein Vergleichsphase. Bei kleinen Datensätzen kann dies ganz einfach durchgeführt werden, bei sehr großen Datensätzen kann es jedoch alle Arten von Leistungsoptimierungen erforderlich machen (wie Indizes, Segmentierung,
  Parallelität…​), um den Vergleich in angemessener Zeit durchzuführen.

• Schließlich Erkannte Diskrepanzen müssen in umsetzbare Ergebnisse umgesetzt werdenB. Berichte, Mitteilungen an Kollegen oder Dritte oder Korrekturmaßnahmen (z. B. Generierung von Dateien, Nachrichten oder SQL-Anweisungen zur Behebung der Unterschiede).

Die Komplexität des Matchings im Finanzdienstleistungsbereich ist vielfältig. Lassen Sie uns erkunden einige typische Anwendungsfälle in der Finanzdienstleistungslandschaft:

• Die meisten Banken haben eine Wertpapierstammdatei, der alle Wertpapiere beschreibt, die sich bei der Bank befinden oder gehandelt werden können. Diese Datei muss in viele Anwendungen integriert werden, muss aber auch von mehreren Datenquellen gespeist werden, z
  Telekurs, Reuters, Bloomberg, Moody's…​ Das bedeutet, dass ein Wertpapier eindeutig zugeordnet werden muss. Leider gibt es nicht eine eindeutige Kennung, die alle Wertpapiere beschreibt. Öffentlich gehandelte Instrumente haben einen gemeinsam vereinbarten ISIN-Code, private und OTC-Produkte hingegen
  wie z. B. die meisten Derivate normalerweise nicht. Banken haben daher interne Identifikatoren erfunden, verwenden gefälschte ISIN-Codes (normalerweise beginnend mit einem „X“) oder verwenden zusammengesetzte Schlüssel, um das Instrument eindeutig zu identifizieren (z. B. kann dies bei einem Derivat eine Kombination daraus sein).
  Ticker des zugrunde liegenden Wertpapiers, Ausübungspreis, Optionstyp und Ablaufdatum).

• Im Privatkundengeschäft ist dies natürlich unerlässlich eine bestimmte physische Person eindeutig identifizieren und zuordnen. Doch selbst in einem entwickelten Land wie Belgien ist dies leichter gesagt als getan. Jede Person in Belgien hat eine nationale Registernummer,
  Daher scheint dies die offensichtliche Wahl für einen passenden Schlüssel zu sein. Leider beschränken die belgischen Gesetze die Verwendung dieser Nummer auf bestimmte Anwendungsfälle. Darüber hinaus gibt es diese Kennung für Ausländer nicht und sie kann sich im Laufe der Zeit ändern (z. B. erhalten ausländische Einwohner zuerst).
  eine vorläufige nationale Registernummer, die sich später in eine endgültige ändern kann, oder im Falle einer Geschlechtsumwandlung ändert sich auch die nationale Registernummer). Eine weitere Möglichkeit ist die Verwendung der Personalausweisnummer, allerdings ist dies bei Ausländern ebenfalls anders
  und wird sich alle 10 Jahre ändern. Viele Banken verwenden daher komplexere Regeln, wie einen Abgleich basierend auf Vorname, Nachname und Geburtsdatum, aber natürlich bringt dies auch alle möglichen Probleme mit sich, wie Duplikate, Schreibunterschiede und Fehler in den Namen.
  Verwendung von Sonderzeichen in den Namen…​

• Ein sehr ähnliches Problem ist Passend zu einem Unternehmen oder genauer gesagt zu einem Geschäft. In Belgien hat jedes Unternehmen eine Firmennummer, die der Umsatzsteuer-Identifikationsnummer ähnelt (ohne das Präfix „BE“), aber auch diese ist sehr national und 1 Umsatzsteuer-Identifikationsnummer kann es geben
  mehrere Standorte haben (z. B. mehrere Geschäfte). Es gibt ein Konzept einer „Filialennummer“ („vestigingsnummer“ auf Niederländisch), aber dieses Konzept ist nicht sehr bekannt und wird selten verwendet. Ähnlich gibt es den LEI-Code (Legal Entity Identifier), bei dem es sich um einen Code handelt
  aus einer Kombination aus 20 Buchstaben und Codes, die ein Unternehmen weltweit eindeutig identifiziert. Leider haben nur große Unternehmen einen LEI-Code beantragt, sodass dies für kleinere Unternehmen nicht wirklich eine Option ist.
  Auch hier werden oft komplexere Zuordnungen durchgeführt, wie etwa eine Kombination aus Umsatzsteuer-Identifikationsnummer, Postleitzahl und Hausnummer, aber offensichtlich ist dies alles andere als ideal. Auf der Suche nach einer eindeutigen und allgemein bekannten Kennung wird aber auch immer häufiger die Google-ID verwendet
  Auch die Abhängigkeit von einem Handelsunternehmen kann ein großes Betriebsrisiko darstellen.

• Ein weiterer interessanter Fall ist der Abgleich einer Autorisierung und der Clearing-Nachricht bei einer VISA-Kartenzahlung. Normalerweise sollte ein eindeutiger Identifikator mit beiden Nachrichten übereinstimmen, aber aufgrund aller Arten von Ausnahmefällen (z. B. Offline-Autorisierungen o
  (bei inkrementellen Berechtigungen) ist dies nicht immer korrekt. Daher ist eine komplexere Regel erforderlich, die mehrere Identifikatoren, aber auch andere Übereinstimmungskriterien wie Acquirer-ID, Händler-ID, Terminal-ID, PAN (Kartennummer), Zeitstempel und/oder Betrag berücksichtigt.
  Diese Art des Abgleichs gilt auch für andere Zahlungsanwendungsfälle, wie z. B. den Abgleich einer abgeschlossenen Vorautorisierung mit der vorangegangenen Vorautorisierung oder einer Rückerstattung mit einem früheren Kauf.

• Ein finanzieller Anwendungsfall, der fast jedes Unternehmen betrifft, ist Rechnungs- und Zahlungsabgleich. Wenn ein Unternehmen eine Rechnung ausstellt, muss es erkennen können, wann die Rechnung als bezahlt gelten kann. Dies ist wichtig für die Buchhaltung, aber auch
  um zu sehen, ob Mahnungen für unbezahlte Rechnungen versendet werden sollen.
  Um die Zahlung eindeutig der Rechnung zuzuordnen, wird in Belgien typischerweise ein strukturierter Kommentar in der Zahlungsanweisung verwendet. Dieser einzigartige Code mit Prüfziffer bietet eine eindeutige passende Referenz. Leider vergessen Kunden oft, die Strukturierung vorzunehmen
  Geben Sie einen Kommentar ab oder verwenden Sie den falschen (z. B. Kopieren/Einfügen einer früheren Rechnung). Das bedeutet, dass ein Unternehmen über eine Ersatzregel für den Abgleich verfügen muss, falls der unstrukturierte Kommentar fehlt oder falsch ist. Typischerweise eine Kombination aus Zahlungsbetrag, Zahlungsdatum und IBAN der Gegenpartei
  und/oder der Name der Gegenpartei können eine alternative Möglichkeit bieten, diese Rechnungen abzugleichen.

Wie Sie sehen, ist das Matching alles andere als einfach, aber das Verständnis der grundlegenden Schritte kann zu besseren Matchings beitragen. In der Zwischenzeit bleibt Excel trotz seiner Einschränkungen ein leistungsstarkes Werkzeug für den (manuellen) Abgleich. Deshalb a kurze Erinnerung für alle, die wollen
um den Abgleich in Excel durchzuführen:

• Verwenden Sie die VLOOKUP, um den Abgleich durchzuführen. VLOOKUP weist jedoch bestimmte Einschränkungen auf, z. B. die Tatsache, dass es eine Fehlermeldung ausgibt, wenn es keine Übereinstimmung gibt, und dass Sie nur in der ersten Spalte suchen können. Eine leistungsstarke Alternative ist die Verwendung XLOOKUP, Die
  hat diese Einschränkungen nicht.

• Wenn du einen brauchst zusammengesetzter Suchschlüssel, fügen Sie Ihrem Suchdatensatz eine Spalte mit dem zusammengesetzten Suchschlüssel hinzu (dh verketten Sie die verschiedenen Attribute, z. B. mit „#“ als Trennzeichen) und verwenden Sie dann VLOOKUP/XLOOKUP, um in dieser neuen Spalte zu suchen.

• Manche Aufmerksamkeitspunkte bei Verwendung von SVERWEIS:

  • Vergessen Sie nicht, „false“ als letztes Argument der Funktion VLOOKUP hinzuzufügen, um eine genaue Übereinstimmung sicherzustellen.

  • Stellen Sie sicher, dass die Datenformate identisch sind. Beispielsweise stimmen eine Zahl „123“ und der Text „123“ nicht überein, daher ist es wichtig, sie zuerst in das gleiche Format zu konvertieren. Gleiches gilt für Bezeichner, die mit führenden Nullen beginnen. Oft wandelt Excel diese in Zahlen um und entfernt so
    die führenden Nullen und führt nicht zu einer Übereinstimmung.

  • Verwenden Sie in Excel keine Datensätze mit mehr als 100.000 Zeilen. Größere Datensätze sind problematisch für die Leistung und Stabilität von Excel.
    Es kann auch interessant sein, den Berechnungsmodus auf „Manuell“ zu stellen, wenn Sie mit VLOOKUP an großen Datensätzen arbeiten, da Excel sonst alle VLOOKUPs jedes Mal neu berechnet, wenn Sie eine geringfügige Änderung an den Daten vornehmen.

  • VLOOKUP hat die zurückzugebende Spaltennummer als drittes Argument. Diese Zahl wird beim Hinzufügen oder Entfernen von Spalten nicht dynamisch angepasst. Denken Sie also daran, sie beim Hinzufügen oder Entfernen von Spalten anzupassen.

  • Wenn Sie nur eine Übereinstimmung wünschen, können Sie die Formel „=IF(ISERROR(SVERWEIS( , ,1,false),“NO MATCH“,“MATCH“)“

Diese Tricks können dabei helfen Beschleunigen Sie Ihre manuellen Abgleiche, aber offensichtlich ist echte Automatisierung immer besser.

Matching im Finanzdienstleistungsbereich ist ein vielschichtige Herausforderung, aber das Verständnis seiner grundlegenden Schritte ist der Schlüssel zur Verbesserung der Ergebnisse. Während Tools wie Excel vorübergehende Lösungen bieten, liegt die Zukunft in der intelligenten Automatisierung, die dies erheblich kann
rationalisieren Sie diese Prozesse. Für diejenigen, die tiefer in die Matching-Komplexität oder Automatisierung eintauchen möchten, kann der Einsatz fortschrittlicher Tools und Plattformen, einschließlich KI-gesteuerter Lösungen wie ChatGPT, sowohl Einblicke als auch praktische Lösungen bieten.

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