銀行抽出物は、銀行取引明細書またはその他の財務文書から抽出されたデータです。
銀行抽出物を使用すると、組織はさまざまな財務文書から、口座の詳細、取引履歴、財務状況などの重要な情報をすばやく簡単に抽出できます。 これにより、顧客プロファイルの検証、オンボーディング プロセスの合理化、ローンや住宅ローンの承認、借り手のリスクの評価などが容易になります。
過去には銀行の抽出物は手動で取得されていましたが、ほとんどの企業はソフトウェアを使用してこの面倒なプロセスを自動化しています。
銀行の抜粋は、さまざまな財務書類から取得できます。最も一般的なものには次のものがあります。
- 銀行取引明細書: 銀行取引明細書は、銀行抽出物の最も一般的な情報源です。 これらは、銀行が発行する、顧客の口座取引と残高に関する詳細な情報を提供する公式文書です。 銀行抽出ソフトウェアを使用して、銀行取引明細書から口座の詳細、取引履歴、財務状況などの関連情報を抽出できます。
- 信用報告書: 財務データは、個人の信用履歴に関する情報を提供する信用報告書から抽出することもできます。これには、信用スコア、未払いのローン、および支払い履歴が含まれます。 銀行抽出ソフトウェアを使用してこの情報を抽出し、ローンの承認とリスク評価に使用できます。
- 納税申告書: 銀行抽出ソフトウェアを使用して、納税申告書から収入と雇用の詳細を抽出し、顧客のオンボーディングとローンの承認を得ることができます。
- 給与書類: これらの書類は、従業員の給与と控除に関する情報を提供します。 銀行抽出ソフトウェアは、この情報を使用して、顧客の雇用と収入の状況を確認できます。
- その他の財務書類: 請求書、領収書、請求書、その他の収入証明書などのその他の財務書類も、さまざまな目的で抽出および保存できる財務情報のソースとして使用できます。
銀行取引明細書と銀行抽出物の違い
銀行取引明細書と銀行抽出物は、関連性はありますが、XNUMX つの異なるものです。
銀行取引明細書は、銀行が発行する公式文書であり、顧客の口座取引と残高に関する詳細な情報を提供します。 通常、入出金取引、口座残高、手数料などの情報が含まれます。 銀行取引明細書は通常、毎月または四半期ごとに発行され、顧客が口座の活動を追跡し、すべての取引が正確であることを確認するために使用されます。
一方、銀行抽出物は、銀行取引明細書だけでなく、多くの場合銀行抽出ソフトウェアを使用して他の財務文書からも抽出される関連データのセットです。 このソフトウェアは、銀行取引明細書やその他の財務書類をスキャンし、口座の詳細、取引履歴、顧客の財務状況などの関連情報を引き出します。 これらのデータは整理され、構造化された形式で表示されるため、組織は顧客のオンボーディング、ローンの承認、リスク評価など、さまざまな目的で情報を分析して使用することが容易になります。
あらゆる種類の企業が、銀行取引明細書から財務データを抽出するプロセスからますます恩恵を受けています。 銀行抽出データは、財務分析、調整、戦略計画など、さまざまな目的に使用できます。 たとえば、小売業者や電子商取引企業は銀行抽出物を使用して売上を追跡し、傾向を特定できますが、金融機関はそれを使用して不正な取引を検出できます。 さらに、銀行および金融業界の企業は、銀行抽出物を使用して、口座残高と取引に関するリアルタイムの情報を提供することにより、顧客サービスを向上させることができます。 銀行抽出物を大部分使用する特定の事業部門には、
- 銀行: 銀行部門は、おそらく銀行抽出ソフトウェアの最大のユーザーです。銀行は銀行抽出ソフトウェアを使用して、顧客のアプリケーションを効率的に処理および分析し、財務情報を検証し、顧客のオンボーディングとローンの承認について十分な情報に基づいた意思決定を行います。
- 金融: 投資銀行、ヘッジ ファンド、プライベート エクイティ会社などの金融機関は、銀行の抽出物を使用して潜在的な投資の財務健全性を評価し、十分な情報に基づいた意思決定を行います。
- 保険: 保険会社は銀行抽出物を使用して、顧客に保険をかけるリスクを評価し、保険料を計算します。
- 融資: マイクロファイナンス会社や質屋などの融資機関は、銀行の抽出物を使用して、潜在的な借り手の信用力を評価し、情報に基づいた融資の決定を下します。
- 電子商取引: 電子商取引企業は、顧客の信用力を評価し、詐欺を検出して防止するために銀行抽出物を使用します。
- 信用調査機関: 信用調査機関は、銀行抽出物を使用して信用スコアを計算し、信用情報を金融機関、家主、および雇用者に提供します。
- 政府: 政府機関は、銀行の抽出物を使用して、詐欺の検出、税金の評価、および規制要件への準拠を行います。
- 会計および監査会社: 銀行の抜粋を使用して、財務諸表の照合、不正の検出、および会計基準への準拠の確認を行います。
- ヘルスケア: ヘルスケア提供者と保険会社は、銀行抽出物を使用して保険適用範囲を確認し、請求を処理します。
- 不動産: 不動産業者や住宅ローンの貸し手は、銀行の抽出物を使用して潜在的な買い手の信用力を評価し、不動産の購入について十分な情報に基づいた意思決定を行います。
銀行の抽出物は、財務データを収集および分析するための合理化された効率的な方法を提供するため、ビジネスのさまざまな活動にとって重要です。 このデータを使用して、顧客の行動に関する貴重な洞察を得たり、潜在的な不正行為を特定したり、全体的な運用効率を改善したりできます。
さらに、財務書類からデータを抽出するプロセスを自動化することで、エラーを減らし、時間とリソースを節約できるため、企業はより戦略的なタスクに集中できます。 さらに、抽出されたデータに対して高度な分析を使用することで、企業は顧客をよりよく理解し、新しいビジネス チャンスを特定し、より効果的なマーケティングおよび販売戦略を策定できます。
銀行抽出物の特定の最終用途は次のとおりです。
- 顧客のオンボーディング: 銀行抽出ソフトウェアを使用して、銀行取引明細書やその他の財務書類から口座の詳細、取引履歴、財務状況などの関連情報を抽出できます。これを使用して、顧客プロファイルを確認し、オンボーディング プロセスを合理化できます。
- ローンの承認: 銀行取引明細書やその他の財務書類から抽出されたデータを使用して、顧客の信用力を評価し、ローンの承認について十分な情報に基づいた意思決定を行うことができます。
- リスク評価: 銀行の抽出物は、顧客取引のパターンと傾向を特定することにより、金融機関が潜在的なリスクを特定して軽減するのに役立ちます。
- コンプライアンス: 金融文書からのデータの抽出は、規制要件およびアンチマネーロンダリング (AML) へのコンプライアンスに役立ちます。
- 不正行為の検出: 銀行の抽出物を使用して、顧客の通常の行動から逸脱した異常なトランザクションまたは活動のパターンを特定することにより、不正行為を検出できます。
- クレジット スコアリング: 銀行の抜粋を使用して、顧客の取引履歴と口座残高を分析することにより、クレジット スコアを計算できます。
- ビジネス インテリジェンス: 銀行の抽出物は、抽出されたデータを使用して、組織が戦略的な意思決定を行うのに役立つパターン、傾向、および主要な指標を特定することにより、洞察を得て、データ主導の意思決定を行うために使用されます。
- マーケティング: 銀行の抽出物を使用して、顧客セグメントを特定し、マーケティング キャンペーンの対象を絞り、これらのキャンペーンの効果を測定できます。
- 顧客サービス: 金融文書からデータを抽出することにより、銀行の抽出物を使用して、顧客のニーズ、好み、および行動を特定することにより、顧客サービスを向上させることができます。
銀行抽出の自動化により、財務データの管理プロセスを大幅に合理化できます。
銀行取引明細書からの情報の抽出を自動化することで、個人や企業は時間を節約し、手作業によるデータ入力で発生するエラーを減らすことができます。 これは、追跡するトランザクションが多数ある場合や、複数の銀行口座を監視する必要がある場合に特に役立ちます。
銀行抽出自動化のもう XNUMX つの利点は、財務レポートをすばやく簡単に作成できることです。 これは、経費を追跡したり、請求書を作成したり、アカウントを調整したりする必要がある企業に役立ちます。 さらに、正確で最新の財務情報にアクセスできることで、個人や企業は財務についてより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
ソフトウェア ツールは、光学式文字認識 (OCR) 技術、機械学習アルゴリズム、および自然言語処理 (NLP) 技術を組み合わせて使用することで、銀行からの抽出を支援できます。
機械学習アルゴリズムは、デジタル化された財務書類の内容を分析し、パターン認識技術を使用して、口座番号、取引金額と日付、およびその他の関連情報などの特定のデータ ポイントを見つけます。 アルゴリズムをトレーニングして、データのコンテキストを理解し、よりコンテキストに関連する情報を抽出することもできます。 関連データが抽出されると、機械学習アルゴリズムは、事前定義されたルールと基準を使用してデータを検証し、抽出されたデータが正確かつ完全であることを確認できます。 このプロセスは自動化でき、財務文書からのデータ抽出の速度、精度、および効率を向上させるのに役立ちます。
多くの銀行抽出ツールには、検証用のアルゴリズムも組み込まれています。 ソフトウェアは、抽出されたデータが正確かつ完全であることを確認するために、事前定義されたルールと基準を使用して抽出されたデータを検証します。
抽出および検証プロセスの後、多くの銀行抽出ソフトウェアはレポートを生成したり、さらなる分析や意思決定に使用できる特定の形式でデータをエクスポートしたりできます。
金融サービス業界の企業は、AI と自動化の潜在的な利点を認識しており、銀行業界は 2024 年までに自動化ソリューションへの支出額がトップになると予想されています。 報告 IDCによる。 さらに、約 80% の財務リーダーの大多数が、すでに何らかの自動化を実装しているか、実装を計画しています。 ガートナーのレポート. 銀行抽出の自動化は、パーソナライズされたサービスを通じて収益を増加させ、効率の向上とエラーの削減を通じてコストを削減し、強化されたデータ処理と分析を通じて新しい機会を明らかにすることができます。
金融部門での銀行抽出自動化の使用の増加は、次のようないくつかの利点によって推進されています。
- 効率性: 自動化された銀行抽出ソフトウェアは、大量の財務データを迅速かつ正確に処理できるため、手動でのデータ入力と分析の必要性が軽減されます。 これにより、組織は時間とリソースを節約でき、顧客のオンボーディング プロセスとローンの承認を迅速化できます。
- 精度: 銀行抽出ソフトウェアは、金融文書から重要なデータ ポイントを識別、抽出、検証できるアルゴリズムが組み込まれているため、非常に正確になるように設計されています。 これにより、エラーを減らし、抽出されたデータの整合性を確保できます。
- コンプライアンス: 銀行抽出ソフトウェアは、金融データを抽出および分析して疑わしい活動を検出することにより、規制要件およびアンチマネーロンダリング (AML) への準拠を支援できます。
- 費用対効果: 銀行抽出ソフトウェアを使用すると、手作業の必要性が減るため、人件費が削減され、運用効率が向上します。
- スケーラビリティ: 銀行抽出ソフトウェアは大量のデータを処理できるため、大量のアプリケーションを持つ組織にとってスケーラブルなソリューションになります。
- より良い意思決定: 銀行抽出ソフトウェアによって抽出されたデータを使用して、顧客取引のパターンと傾向を特定できます。これにより、金融機関は潜在的なリスクを特定して軽減し、ローンの承認を改善し、データ主導の意思決定を行うことができます。
Nanonets は、銀行取引明細書からデータを抽出するプロセスを大幅に改善できる高度な OCR ツールです。 銀行取引明細書を CSV、Excel、JSON などの複数の形式に簡単に変換できます。 これは、大量の財務データを定期的に処理する必要がある企業にとって特に便利です。
Nanonets の主要な機能の XNUMX つは、金融文書内のテキスト、データ、表、グラフ、およびその他の要素の認識を容易にする AI を活用したバックエンドです。 これにより、必要な形式で保存できる関連情報のみを抽出できます。 この機能により、時間がかかり、エラーが発生しやすい手作業によるデータ入力が不要になるため、データ抽出の効率と精度が大幅に向上します。
Nanonets は、銀行取引明細書をデジタル形式に変換することに関して、幅広い利点を提供します。 このプラットフォームの主な利点の XNUMX つは、その柔軟性です。 Nanonets の深層学習アルゴリズムは、手書きのテキスト、複数の言語、低解像度の画像、新しいフォントまたは筆記体のフォントを含む画像など、さまざまなデータ制約を処理できます。 これにより、組織はさまざまな銀行取引明細書をデジタル形式に簡単に変換できます。
Nanonets を使用するもう XNUMX つの利点は、そのカスタマイズ性です。 このプラットフォームにより、組織は独自のデータまたはカスタム データを使用して OCR モデルをトレーニングできるため、特定のビジネス要件を満たすことができます。 これは、複数の銀行に口座を持っている組織にとって特に便利です。各銀行は異なるステートメント形式を持っている可能性があるからです。
Nanonets を使用すると、組織は既存のモデルを新しいデータで簡単に再トレーニングできるため、予期しない変化に迅速に適応できます。 これは、銀行のドキュメント形式の変更や新しいデータ取得要件に対処する場合に特に役立ちます。
Nanonets は英語以外の言語や複数の言語にも対応しているため、国境を越えて業務を行う多国籍事業者にとって理想的なソリューションとなっています。 さらに、ユーザーフレンドリーなインターフェース、複数のドキュメントのバッチ処理、複数の会計ソフトウェアとのシームレスな双方向統合を備えているため、使いやすくなっています。
取り除く
銀行の抜粋は、金融部門で重要な役割を果たし、組織が消費者の信用プロファイルを分析するための重要な情報を提供します。 自動化されたデータ抽出ソフトウェアにより、銀行は手動データ入力に伴うエラーのリスクを軽減しながら、顧客口座取引を効率的に記録および評価できます。 この技術を使用することで、企業は不正な明細書を検出し、会計時の重複取引を排除することもできます。 実際、銀行抽出と自動データ抽出テクノロジーは、財務データの正確性と完全性を確保するための重要なツールです。
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