बैंकिंग की अनदेखी रीढ़: मिलान और सुलह में एक गहरा गोता

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Last year I celebrated two decades of immersion in IT, specifically within the Financial Services sector. During this period I have been a witness to remarkable transformations in banking and technology. The emergence of Fintech companies and their customer-centric
approach, along with significant advancements in software engineering like Agile methodologies, microservices, and cloud computing, have reshaped the landscape. Yet, intriguingly, the back-office operations of many financial service companies have remained
relatively static over these years, still grappling with मैन्युअल एन्कोडिंग, दोहराए जाने वाले कार्य और एक्सेल पर भारी निर्भरता.

वित्तीय सेवा क्षेत्र में एक विशेष रूप से मैन्युअल और फिर भी स्वचालित प्रक्रिया है मिलान और सामंजस्य. This process arises in various forms, i.e. from identifying and addressing discrepancies (typically occurring due to issues
or gaps with the integrations) in master-slave integrations to correcting or removing duplicates and semi-automated updates of operational systems with data from external sources.

की उपलब्धता के बावजूद परिष्कृत सॉफ्टवेयर (e.g. FIS IntelliMatch, Calypso Confirmation Matching, Misys CMS, Temenos T24 Confirmation Matching…) for specific reconciliation tasks, such as payment and trade confirmation matching
(often based on SWIFT messages), the अधिकांश मिलान कार्य अक्सर कस्टम या मैन्युअल समाधानों पर निर्भर होते हैं, including Excel or even paper-based methods. Very often automation is also not pertinent, as matching is often involved in one-time actions
like marketing campaigns, data clean-ups, alignment with partners…

बेहतर सामंजस्य को समझने की आवश्यकता है इसके घटकों का विच्छेदन करना, अर्थात्

यह शुरू होता है तुलनीयता के लिए अलग-अलग डेटा सेट एकत्र करना और बदलना. This consists of recuperating 2 data sets, which can be delivered in different formats, different structures, different scopes and with different names
or enumerations. The data needs to be transformed to make them comparable and loaded into the same tool (e.g. a database or Excel), so that they can be easily compared.
अगला कदम a को परिभाषित करना है सटीक मिलान एल्गोरिथ्म. This can be a simple unique key, but it can also a combination of multiple attributes (composite key), a hierarchical rule (i.e. match first on key 1, if no match try on key 2…) or
a fuzzy rule (if key of data set 1 resembles key of data set 2 it is a match). Defining this matching algorithm can be very complex, but it is crucial in the ability to automate the matching and reach a good output quality.
एक बार मिलान एल्गोरिदम परिभाषित हो जाने पर, हम दर्ज करते हैं तुलना चरण. For small data sets, this can be done quite simple, but for very large data sets, it can necessitate all kinds of performance optimizations (like indices, segmentation,
parallelism…) in order to execute the comparison in a reasonable time.
अंत में, पहचानी गई विसंगतियों को कार्रवाई योग्य आउटपुट में तब्दील किया जाना चाहिए, जैसे कि रिपोर्ट, सहकर्मियों या तीसरे पक्षों को संचार या सुधारात्मक कार्रवाइयां (उदाहरण के लिए मतभेदों को ठीक करने के लिए फ़ाइलों, संदेशों या SQL कथनों का निर्माण)।

वित्तीय सेवाओं में मिलान की जटिलताएँ विविध हैं। आइए जानें कुछ विशिष्ट उपयोग के मामले वित्तीय सेवा परिदृश्य में:

अधिकांश बैंकों के पास है प्रतिभूति मास्टर फ़ाइल, describing all securities which are in position or can be traded at the bank. This file needs to be integrated with a lot of applications, but also needs to be fed by multiple data sources, like
Telekurs, Reuters, Bloomberg, Moody’s… This means a security needs to be uniquely matched. Unfortunately, there is not 1 unique identifier describing all securities. Publicly traded instruments have a commonly agreed ISIN code, but private and OTC products
like e.g. most derivatives usually do not. Banks have therefore invented internal identifiers, use fake ISIN codes (typically starting with an “X”) or use composite keys to uniquely identify the instrument (e.g. for a derivative this can be combination of
ticker of underlying security, strike price, option type and expiration date).
रिटेल बैंकिंग में यह स्पष्ट रूप से आवश्यक है किसी विशिष्ट भौतिक व्यक्ति को विशिष्ट रूप से पहचानना और उसका मिलान करना. However even in a developed country like Belgium, this is easier said than done. Every individual in Belgium has a National Register Number,
so this seems the obvious choice for a matching key. Unfortunately, Belgian laws restrict the usage of this number to specific use cases. Additionally this identifier is not existing for foreigners and can change over time (e.g. foreign residents receive first
a temporary National Register number which can change to a definitive, other one later or in case of gender change the National Register Number will change as well). Another option is to use the identity card number, but this is also different for foreigners
and will change every 10 years. Many banks therefore use more complex rules, like a matching based on first name, last name and birth date, but obviously this comes also with all kinds of issues, like duplicates, spelling differences and errors in the names,
use of special characters in the names…
बिल्कुल ऐसी ही समस्या है किसी कंपनी या विशेष रूप से किसी स्टोर से मेल खाना. In Belgium, each company has a company number, which is similar to the VAT number (without the “BE” prefix), but this is again very national and 1 VAT number can
have multiple locations (e.g. multiple stores). There exists a concept of a “branch number” (“vestigingsnummer” in Dutch), but this concept is not very well known and rarely used. Similar there exists the LEI code (Legal Entity Identifier) which is a code
of a combination of 20 letters and codes, which uniquely identifies a company worldwide. Unfortunately, only large companies have requested a LEI code, so for smaller companies this is not really an option.
Again more complex matchings are often done, like a combination of VAT number, postal code and house number, but obviously this is far from being ideal. In search for a unique and commonly known identifier, the Google ID becomes also more and more in use, but
the dependency with a commercial company might also poses a big operational risk.
एक और दिलचस्प मामला है वीज़ा कार्ड भुगतान में प्राधिकरण और समाशोधन संदेश का मिलान. Normally a unique identifier should match both messages, but due to all kinds of exception cases (e.g. offline authorizations or
incremental authorizations), this will not always be correct. Therefore a more complex rule is required, looking at several identifiers, but also to other matching criteria like acquirer ID, merchant ID, terminal ID, PAN (card number), timestamp and/or amount.
इस प्रकार का मिलान अन्य भुगतान उपयोग के मामलों पर भी लागू होता है, जैसे कि पूर्व-प्राधिकरण पूर्णता का उसके पूर्ववर्ती पूर्व-प्राधिकरण के साथ मिलान करना या पूर्व खरीद के साथ धनवापसी का मिलान करना।
एक वित्तीय उपयोग का मामला जो लगभग किसी भी व्यवसाय से संबंधित है चालान और भुगतान मिलान. When a company issues an invoice, it needs to be able to see when the invoice can be considered as paid. This is important for the accounting, but also
to see if reminders for unpaid invoices should be sent out.
To uniquely match the payment with the invoice, in Belgium typically a structured comment is used in the payment instruction. This unique code with check digit provides a unique matching reference. Unfortunately, customers often forget to put the structured
comment or use the wrong one (e.g. copy/paste of a previous invoice). This means a company needs to have a fallback matching rule in case the unstructured comment is missing or wrong. Typically a combination of payment amount, payment date, IBAN of counterparty
and/or name of counterparty can give an alternative way to match those invoices.

जैसा कि आप देख सकते हैं, मिलान करना बहुत आसान नहीं है, लेकिन बुनियादी चरणों को समझने से बेहतर मिलान में मदद मिल सकती है। इस बीच, अपनी सीमाओं के बावजूद, एक्सेल (मैन्युअल) मिलान के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बना हुआ है। इसलिए ए quick reminder for everyone who wants
to do matching in Excel:

उपयोग मिलान करने के लिए VLOOKUP. हालाँकि VLOOKUP की कुछ सीमाएँ हैं, जैसे तथ्य यह है कि यदि कोई मिलान नहीं है तो यह एक त्रुटि देता है और आप केवल पहले कॉलम पर ही खोज सकते हैं। एक सशक्त विकल्प का उपयोग करना है एक्स लुकअप, जो
does not have these limitations.
अगर आपको एक की जरूरत है समग्र खोज कुंजी, समग्र खोज कुंजी के साथ अपने खोज डेटा सेट में एक कॉलम जोड़ें (यानी अलग-अलग विशेषताओं को एक विभाजक के रूप में "#" के साथ जोड़ें) और फिर इस नए कॉलम पर खोज करने के लिए VLOOKUP/XLOOKUP का उपयोग करें।
कुछ ध्यान बिंदु VLOOKUP का उपयोग करते समय:
- सटीक मिलान सुनिश्चित करने के लिए VLOOKUP फ़ंक्शन के अंतिम तर्क के रूप में "गलत" जोड़ना न भूलें।
- Ensure that data formats are the same. E.g. a number “123” and the text “123” will not match, so it is important to convert them to the same format first. Idem for identifiers starting with leading 0’s. Often Excel will convert those to numbers, thus removing
  the leading 0’s and not resulting in a match.
- एक्सेल में 100.000 से अधिक पंक्तियों के डेटा सेट का उपयोग न करें। एक्सेल के प्रदर्शन और स्थिरता के लिए बड़े डेटा सेट समस्याग्रस्त हैं।
  यदि आप बड़े डेटा सेट पर VLOOKUP के साथ काम कर रहे हैं तो गणना मोड को "मैनुअल" में रखना भी दिलचस्प हो सकता है, अन्यथा हर बार जब आप डेटा में मामूली बदलाव करते हैं तो एक्सेल सभी VLOOKUPs की पुनर्गणना करेगा।
- VLOOKUP के पास तीसरे तर्क के रूप में लौटने के लिए कॉलम नंबर है। कॉलम जोड़ते या हटाते समय यह संख्या गतिशील रूप से अनुकूलित नहीं होती है, इसलिए कॉलम जोड़ते या हटाते समय अनुकूलित करना याद रखें।
- यदि आप केवल मिलान चाहते हैं, तो आप सूत्र "=IF(ISERROR(VLOOKUP( , ,1,झूठा),''कोई मिलान नहीं'',''मैच'')''

ये तरकीबें मदद कर सकती हैं अपने मैन्युअल मिलान में तेजी लाएं, लेकिन जाहिर तौर पर वास्तविक स्वचालन हमेशा बेहतर होता है।

वित्तीय सेवाओं में मिलान एक है बहुआयामी चुनौती, but understanding its fundamental steps is key to improving outcomes. While tools like Excel offer temporary solutions, the future lies in intelligent automation, which can significantly
streamline these processes. For those seeking to delve deeper into matching complexities or automation, leveraging advanced tools and platforms, including AI-driven solutions like ChatGPT, can provide both insights and practical solutions.

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