La columna vertebral invisible de la banca: una inmersión profunda en el emparejamiento y la conciliación

El año pasado celebré dos décadas de inmersión en TI, específicamente dentro del sector de Servicios Financieros. Durante este período he sido testigo de transformaciones notables en la banca y la tecnología. El surgimiento de las empresas Fintech y su orientación al cliente
Este enfoque, junto con importantes avances en la ingeniería de software, como las metodologías ágiles, los microservicios y la computación en la nube, han remodelado el panorama. Sin embargo, curiosamente, las operaciones administrativas de muchas empresas de servicios financieros se han mantenido
relativamente estático a lo largo de estos años, todavía lidiando con codificación manual, tareas repetitivas y gran dependencia de Excel.

Un proceso particularmente manual pero automatizable en el sector de servicios financieros es emparejamiento y reconciliación. Este proceso surge de diversas formas, es decir, al identificar y abordar discrepancias (que normalmente ocurren debido a problemas
o brechas con las integraciones) en integraciones maestro-esclavo hasta corregir o eliminar duplicados y actualizaciones semiautomáticas de sistemas operativos con datos de fuentes externas.

A pesar de la disponibilidad de software sofisticado (por ejemplo, FIS IntelliMatch, Calypso Confirmation Matching, Misys CMS, Temenos T24 Confirmation Matching…​) para tareas de conciliación específicas, como pagos y confirmaciones comerciales.
(a menudo basado en mensajes SWIFT), el La mayoría de las tareas de emparejamiento a menudo dependen de soluciones personalizadas o manuales., incluido Excel o incluso métodos en papel. Muy a menudo, la automatización tampoco es pertinente, ya que la coincidencia suele implicar acciones únicas.
como campañas de marketing, limpieza de datos, alineación con socios…​

Comprender una mejor conciliación requiere diseccionando sus componentes, Es decir,

• Se inicia con Recopilar y transformar conjuntos de datos dispares para poder compararlos.. Consiste en recuperar 2 conjuntos de datos, que pueden entregarse en diferentes formatos, diferentes estructuras, diferentes alcances y con diferentes nombres.
  o enumeraciones. Los datos deben transformarse para que sean comparables y cargarlos en la misma herramienta (por ejemplo, una base de datos o Excel), para que puedan compararse fácilmente.

• El siguiente paso es definir un algoritmo de coincidencia preciso. Esta puede ser una clave única simple, pero también puede ser una combinación de múltiples atributos (clave compuesta), una regla jerárquica (es decir, coincidir primero con la clave 1, si no hay coincidencia, intentar con la clave 2...) o
  una regla difusa (si la clave del conjunto de datos 1 se parece a la clave del conjunto de datos 2, es una coincidencia). Definir este algoritmo de coincidencia puede ser muy complejo, pero es crucial para poder automatizar la coincidencia y alcanzar una buena calidad de salida.

• Una vez definido el algoritmo de coincidencia, ingresamos el fase de comparación. Para conjuntos de datos pequeños, esto se puede hacer de forma bastante sencilla, pero para conjuntos de datos muy grandes, puede necesitar todo tipo de optimizaciones de rendimiento (como índices, segmentación,
  paralelismo…​) para poder ejecutar la comparación en un tiempo razonable.

• Finalmente, Las discrepancias identificadas deben traducirse en resultados viables., como informes, comunicaciones a colegas o terceros o acciones correctivas (por ejemplo, generación de archivos, mensajes o declaraciones SQL para corregir las diferencias).

Las complejidades del emparejamiento en los servicios financieros son diversas. exploremos algunos casos de uso típicos en el panorama de los servicios financieros:

• La mayoría de los bancos tienen un Archivo maestro de valores, que describe todos los valores que están en posición o pueden negociarse en el banco. Este archivo debe integrarse con muchas aplicaciones, pero también debe alimentarse de múltiples fuentes de datos, como
  Telekurs, Reuters, Bloomberg, Moody's... Esto significa que un valor debe tener una coincidencia única. Desafortunadamente, no existe un identificador único que describa todos los valores. Los instrumentos que cotizan en bolsa tienen un código ISIN acordado comúnmente, pero los productos privados y OTC
  como por ejemplo la mayoría de los derivados normalmente no lo hacen. Por lo tanto, los bancos han inventado identificadores internos, utilizan códigos ISIN falsos (que normalmente comienzan con una "X") o utilizan claves compuestas para identificar de forma única el instrumento (por ejemplo, para un derivado, esto puede ser una combinación de
  ticker del valor subyacente, precio de ejercicio, tipo de opción y fecha de vencimiento).

• En banca minorista es evidentemente fundamental identificar y coincidir de forma única con una persona física específica. Sin embargo, incluso en un país desarrollado como Bélgica, es más fácil decirlo que hacerlo. Cada individuo en Bélgica tiene un Número de Registro Nacional,
  entonces esta parece la elección obvia para una clave coincidente. Lamentablemente, las leyes belgas restringen el uso de este número a casos de uso específicos. Además, este identificador no existe para los extranjeros y puede cambiar con el tiempo (por ejemplo, los residentes extranjeros reciben primero
  un número de Registro Nacional temporal que puede cambiar a uno definitivo, otro posterior o en caso de cambio de género el Número de Registro Nacional también cambiará). Otra opción es utilizar el número de cédula de identidad, pero esto también es diferente para los extranjeros.
  y cambiará cada 10 años. Por lo tanto, muchos bancos utilizan reglas más complejas, como una comparación basada en el nombre, el apellido y la fecha de nacimiento, pero obviamente esto también conlleva todo tipo de problemas, como duplicados, diferencias ortográficas y errores en los nombres.
  uso de caracteres especiales en los nombres…​

• Un problema muy similar es coincidir con una empresa o más específicamente una tienda. En Bélgica, cada empresa tiene un número de empresa, que es similar al número de IVA (sin el prefijo "BE"), pero también es muy nacional y se puede utilizar 1 número de IVA.
  tener múltiples ubicaciones (por ejemplo, múltiples tiendas). Existe un concepto de “número de sucursal” (“vestigingsnummer” en holandés), pero este concepto no es muy conocido y rara vez se utiliza. De manera similar existe el código LEI (Identificador de Entidad Legal) que es un código
  de una combinación de 20 letras y códigos, que identifica de forma única a una empresa a nivel mundial. Lamentablemente, sólo las grandes empresas han solicitado un código LEI, por lo que para las empresas más pequeñas esta no es realmente una opción.
  Nuevamente, a menudo se realizan coincidencias más complejas, como una combinación de número de IVA, código postal y número de casa, pero obviamente esto está lejos de ser ideal. En la búsqueda de un identificador único y comúnmente conocido, el ID de Google se utiliza cada vez más, pero
  La dependencia de una empresa comercial también puede suponer un gran riesgo operativo.

• Otro caso interesante es el cotejo de una autorización y el mensaje de compensación en un pago con tarjeta VISA. Normalmente, un identificador único debería coincidir con ambos mensajes, pero debido a todo tipo de casos de excepción (por ejemplo, autorizaciones fuera de línea o
  autorizaciones incrementales), esto no siempre será correcto. Por lo tanto, se requiere una regla más compleja, que considere varios identificadores, pero también otros criterios coincidentes como ID del adquirente, ID del comerciante, ID del terminal, PAN (número de tarjeta), marca de tiempo y/o monto.
  Este tipo de coincidencia se aplica también a otros casos de uso de pagos, como p.e. hacer coincidir la finalización de una autorización previa con su autorización previa anterior o un reembolso con una compra anterior.

• Un caso de uso financiero que concierne a casi cualquier negocio es cotejo de facturas y pagos. Cuando una empresa emite una factura, debe poder ver cuándo se puede considerar pagada. Esto es importante para la contabilidad, pero también
  para ver si se deben enviar recordatorios de facturas impagas.
  Para hacer coincidir de forma única el pago con la factura, en Bélgica normalmente se utiliza un comentario estructurado en la instrucción de pago. Este código único con dígito de control proporciona una referencia coincidente única. Desafortunadamente, los clientes a menudo olvidan poner el formato estructurado.
  comentar o utilizar uno incorrecto (por ejemplo, copiar y pegar de una factura anterior). Esto significa que una empresa necesita tener una regla de coincidencia alternativa en caso de que el comentario no estructurado falte o sea incorrecto. Normalmente una combinación de importe de pago, fecha de pago, IBAN de la contraparte
  y/o el nombre de la contraparte pueden ofrecer una forma alternativa de cotejar esas facturas.

Como puede ver, hacer coincidir no es nada fácil, pero comprender los pasos básicos puede ayudar a lograr mejores coincidencias. Mientras tanto, a pesar de sus limitaciones, Excel sigue siendo una poderosa herramienta para la comparación (manual). Por lo tanto un recordatorio rápido para todos los que quieran
hacer coincidencias en Excel:

• Uso BUSCARV para realizar coincidencias. Sin embargo, BUSCARV tiene ciertas limitaciones, como el hecho de que da un error si no hay ninguna coincidencia y que sólo se puede buscar en la primera columna. Una alternativa poderosa es utilizar BUSCARX, cual
  no tiene estas limitaciones.

• Si necesitas un clave de búsqueda compuesta, agregue una columna en su conjunto de datos de búsqueda, con la clave de búsqueda compuesta (es decir, concatene los diferentes atributos, con, por ejemplo, "#" como separador) y luego use BUSCARV/BUSCARXL para buscar en esta nueva columna.

• Cosas puntos de atención cuando se utiliza BUSCARV:

  • No olvide agregar "falso" como último argumento de la función BUSCARV para garantizar una coincidencia exacta.

  • Asegúrese de que los formatos de datos sean los mismos. Por ejemplo, un número “123” y el texto “123” no coincidirán, por lo que es importante convertirlos primero al mismo formato. Idem para identificadores que comienzan con 0 a la izquierda. A menudo Excel los convierte en números, eliminando así
    los 0 iniciales y no resulta en una coincidencia.

  • No utilice conjuntos de datos de más de 100.000 filas en Excel. Los conjuntos de datos más grandes son problemáticos para el rendimiento y la estabilidad de Excel.
    También puede ser interesante poner el modo de cálculo en “Manual” si está trabajando con BUSCARV en conjuntos de datos grandes; de lo contrario, Excel volverá a calcular todas las BUSCARV cada vez que realice un cambio menor en los datos.

  • BUSCARV tiene el número de columna a devolver como tercer argumento. Este número no se adapta dinámicamente al agregar o eliminar columnas, así que recuerde adaptarse al agregar o eliminar columnas.

  • Si solo desea una coincidencia, puede usar la fórmula “=IF(ISERROR(BUSCARV( , ,1,falso),”NO COINCIDIR”,”COINCIDIR”)”

Estos trucos pueden ayudar a acelera tus coincidencias manuales, pero obviamente la automatización real siempre es mejor.

El emparejamiento en los servicios financieros es una desafío multifacético, pero comprender sus pasos fundamentales es clave para mejorar los resultados. Si bien herramientas como Excel ofrecen soluciones temporales, el futuro está en la automatización inteligente, que puede
agilizar estos procesos. Para aquellos que buscan profundizar en las complejidades o la automatización de las coincidencias, aprovechar herramientas y plataformas avanzadas, incluidas soluciones impulsadas por IA como ChatGPT, puede proporcionar conocimientos y soluciones prácticas.

Mira todos mis blogs en https://bankloch.blogspot.com/

• Distribución de relaciones públicas y contenido potenciado por SEO. Consiga amplificado hoy.
• PlatoData.Network Vertical Generativo Ai. Empodérate. Accede Aquí.
• PlatoAiStream. Inteligencia Web3. Conocimiento amplificado. Accede Aquí.
• PlatoESG. Carbón, tecnología limpia, Energía, Ambiente, Solar, Gestión de residuos. Accede Aquí.
• PlatoSalud. Inteligencia en Biotecnología y Ensayos Clínicos. Accede Aquí.
• Fuente: https://www.finextra.com/blogposting/25297/the-unseen-backbone-of-banking-a-deep-dive-into-matching-and-reconciliation?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs