은행 추출은 은행 명세서 또는 기타 재무 문서에서 추출한 데이터입니다.
은행 추출을 사용하면 조직은 다양한 재무 문서에서 계정 세부 정보, 거래 내역 및 재무 상태와 같은 중요한 정보를 쉽고 빠르게 추출할 수 있습니다. 이는 고객 프로필 확인, 온보딩 프로세스 간소화, 대출 및 모기지 승인, 차용자 위험 평가 등을 용이하게 합니다.
과거에는 은행 추출을 수동으로 얻었지만 대부분의 회사는 이 지루한 프로세스를 자동화하기 위해 소프트웨어에 의존하고 있습니다.
은행 추출은 다양한 재무 문서에서 얻을 수 있으며 가장 일반적인 것 중 일부는 다음과 같습니다.
- 은행 명세서: 은행 명세서는 은행 추출의 가장 일반적인 소스입니다. 고객의 계좌 거래 및 잔액에 대한 자세한 정보를 제공하는 은행에서 발행하는 공식 문서입니다. 은행 추출 소프트웨어를 사용하여 은행 명세서에서 계좌 세부 정보, 거래 내역 및 재무 상태와 같은 관련 정보를 추출할 수 있습니다.
- 신용 보고서: 개인의 신용 점수, 미결제 대출 및 지불 내역을 포함하여 개인의 신용 기록에 대한 정보를 제공하는 신용 보고서에서 재무 데이터를 추출할 수도 있습니다. 은행 추출 소프트웨어를 사용하여 이 정보를 추출하고 대출 승인 및 위험 평가에 사용할 수 있습니다.
- 세금 환급: 은행 추출 소프트웨어를 사용하여 고객 온보딩 및 대출 승인을 위한 세금 환급에서 소득 및 고용 세부 정보를 추출할 수 있습니다.
- 급여 문서: 이 문서는 직원의 급여 및 공제에 대한 정보를 제공합니다. 은행 인출 소프트웨어는 이 정보를 사용하여 고객의 고용 및 소득 상태를 확인할 수 있습니다.
- 기타 재무 문서: 송장, 영수증, 청구서 및 기타 소득 증빙 문서와 같은 기타 재무 문서도 다양한 목적으로 추출 및 저장할 수 있는 재무 정보 소스로 사용할 수 있습니다.
은행 명세서와 은행 추출의 차이점
은행 명세서와 은행 추출은 관련이 있지만 서로 다른 두 가지입니다.
은행 명세서는 은행에서 발행하는 공식 문서로 고객의 계좌 거래 및 잔액에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 일반적으로 입금 및 출금 거래, 계좌 잔액, 수수료 또는 요금과 같은 정보가 포함됩니다. 은행 명세서는 일반적으로 월별 또는 분기별로 발행되며 고객이 계정 활동을 추적하고 모든 거래가 정확한지 확인하는 데 사용됩니다.
반면에 은행 추출은 은행 명세서뿐만 아니라 종종 은행 추출 소프트웨어를 사용하는 다른 재무 문서에서 추출되는 관련 데이터 집합입니다. 이 소프트웨어는 은행 명세서 및 기타 재무 문서를 스캔하고 고객의 계좌 세부 정보, 거래 내역 및 재무 상태와 같은 관련 정보를 추출합니다. 이러한 데이터는 조직이 고객 온보딩, 대출 승인 및 위험 평가와 같은 다양한 목적을 위해 정보를 보다 쉽게 분석하고 사용할 수 있도록 구조화된 형식으로 구성 및 표시됩니다.
모든 유형의 비즈니스는 은행 명세서에서 재무 데이터를 추출하는 과정에서 점점 더 많은 이점을 얻고 있습니다. 은행 추출 데이터는 재무 분석, 조정 및 전략 계획과 같은 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다. 예를 들어 소매업체와 전자상거래 기업은 은행 추출물을 사용하여 판매를 추적하고 추세를 식별할 수 있으며, 금융 기관은 이를 사용하여 사기 거래를 탐지할 수 있습니다. 또한 은행 및 금융 업계의 기업은 계좌 잔액 및 거래에 대한 실시간 정보를 제공함으로써 은행 추출물을 사용하여 고객 서비스를 개선할 수 있습니다. 은행 추출물을 많이 사용하는 특정 사업 부문은 다음과 같습니다.
- 은행: 은행 부문은 아마도 은행 추출 소프트웨어의 가장 큰 사용자일 것입니다. 은행은 은행 추출 소프트웨어를 사용하여 고객 애플리케이션을 효율적으로 처리 및 분석하고, 재무 정보를 확인하고, 고객 온보딩 및 대출 승인에 대한 정보에 입각한 결정을 내립니다.
- 금융: 투자 은행, 헤지 펀드 및 사모펀드 회사와 같은 금융 기관은 은행 추출물을 사용하여 잠재적인 투자의 재무 건전성을 평가하고 정보에 입각한 결정을 내립니다.
- 보험: 보험 회사는 은행 추출물을 사용하여 고객 보험의 위험을 평가하고 보험료를 계산합니다.
- 대출: 소액 금융 회사 및 전당포와 같은 대출 기관은 은행 추출물을 사용하여 잠재적 대출자의 신용도를 평가하고 정보에 입각한 대출 결정을 내립니다.
- 전자 상거래: 전자 상거래 회사는 은행 추출물을 사용하여 고객의 신용도를 평가하고 사기를 감지 및 방지합니다.
- 신용 조사 기관: 신용 조사 기관은 은행 추출물을 사용하여 신용 점수를 계산하고 금융 기관, 집주인 및 고용주에게 신용 정보를 제공합니다.
- 정부: 정부 기관은 은행 추출물을 사용하여 사기를 감지하고 세금을 평가하며 규제 요구 사항을 준수합니다.
- 회계 및 감사 회사: 재무제표를 조정하고, 사기를 감지하고, 회계 표준을 준수하는지 확인하기 위해 은행 추출물을 사용합니다.
- 의료: 의료 서비스 제공자와 보험 회사는 은행 추출물을 사용하여 보험 적용 범위를 확인하고 청구를 처리합니다.
- 부동산: 부동산 중개업자와 모기지 대출 기관은 잠재적인 구매자의 신용도를 평가하고 정보에 입각한 부동산 구매 결정을 내리기 위해 은행 추출물을 사용합니다.
은행 추출은 재무 데이터를 수집하고 분석하는 능률적이고 효율적인 방법을 제공하기 때문에 비즈니스의 다양한 활동에 중요합니다. 이 데이터를 사용하여 고객 행동에 대한 귀중한 통찰력을 얻고 잠재적인 사기를 식별하고 전반적인 운영 효율성을 개선할 수 있습니다.
또한 재무 문서에서 데이터를 추출하는 프로세스를 자동화하면 오류를 줄이고 시간과 리소스를 절약하여 기업이 보다 전략적인 작업에 집중할 수 있습니다. 또한 추출된 데이터에 대한 고급 분석을 사용하여 기업은 고객을 더 잘 이해하고 새로운 비즈니스 기회를 식별하며 보다 효과적인 마케팅 및 영업 전략을 개발할 수 있습니다.
은행 추출물의 특정 최종 용도는 다음과 같습니다.
- 고객 온보딩: 은행 추출 소프트웨어를 사용하여 은행 명세서 및 기타 재무 문서에서 계정 세부 정보, 거래 내역 및 재무 상태와 같은 관련 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 통해 고객 프로필을 확인하고 온보딩 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
- 대출 승인: 은행 명세서 및 기타 재무 문서에서 추출한 데이터를 사용하여 고객의 신용도를 평가하고 정보에 입각한 대출 승인 결정을 내릴 수 있습니다.
- 위험 평가: 은행 추출물은 고객 거래의 패턴과 추세를 식별함으로써 금융 기관이 잠재적 위험을 식별하고 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 규정 준수: 재무 문서에서 데이터를 추출하면 규제 요구 사항 및 자금 세탁 방지(AML)를 준수하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 사기 탐지: 은행 추출은 비정상적인 거래 또는 고객의 정상적인 행동에서 벗어나는 활동 패턴을 식별하여 사기 활동을 탐지하는 데 사용할 수 있습니다.
- 신용 점수: 은행 추출은 고객의 거래 내역 및 계정 잔액을 분석하여 신용 점수를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.
- 비즈니스 인텔리전스: 은행 추출은 추출된 데이터를 사용하여 조직이 전략적 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 패턴, 추세 및 주요 메트릭을 식별함으로써 통찰력을 얻고 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용됩니다.
- 마케팅: 은행 추출물은 고객 세그먼트를 식별하고 마케팅 캠페인을 대상으로 지정하며 이러한 캠페인의 효과를 측정하는 데 사용할 수 있습니다.
- 고객 서비스: 재무 문서에서 데이터를 추출함으로써 은행 추출은 고객의 요구 사항, 선호도 및 행동을 식별하여 고객 서비스를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.
은행 추출 자동화는 재무 데이터 관리 프로세스를 크게 간소화할 수 있습니다.
은행 명세서에서 정보 추출을 자동화함으로써 개인과 기업은 시간을 절약하고 수동 데이터 입력에서 발생할 수 있는 오류를 줄일 수 있습니다. 이는 추적할 거래가 많은 사람이나 여러 은행 계좌를 모니터링해야 하는 사람에게 특히 유용할 수 있습니다.
은행 추출 자동화의 또 다른 이점은 재무 보고서를 빠르고 쉽게 생성할 수 있다는 것입니다. 이는 비용을 추적하고 송장을 생성하거나 계정을 조정해야 하는 비즈니스에 유용할 수 있습니다. 또한 정확한 최신 재무 정보에 액세스함으로써 개인과 기업은 재무에 대해 더 많은 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
소프트웨어 도구는 광학 문자 인식(OCR) 기술, 기계 학습 알고리즘 및 자연어 처리(NLP) 기술의 조합을 사용하여 은행 추출을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다.
기계 학습 알고리즘은 디지털화된 금융 문서의 내용을 분석하고 패턴 인식 기술을 사용하여 계좌 번호, 거래 금액 및 날짜, 기타 관련 정보와 같은 특정 데이터 포인트를 찾습니다. 알고리즘은 또한 데이터의 맥락을 이해하고 보다 맥락적으로 관련된 정보를 추출하도록 훈련될 수 있습니다. 관련 데이터가 추출되면 기계 학습 알고리즘은 미리 정의된 규칙과 표준을 사용하여 데이터를 검증하여 추출된 데이터가 정확하고 완전하다는 것을 확인할 수 있습니다. 이 프로세스는 자동화될 수 있으며 재무 문서에서 데이터 추출의 속도, 정확성 및 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
많은 은행 추출 도구에는 검증을 위한 알고리즘도 있습니다. 소프트웨어는 사전 정의된 규칙 및 표준을 사용하여 추출된 데이터의 유효성을 검사하여 추출된 데이터가 정확하고 완전한지 확인합니다.
추출 및 유효성 검사 프로세스 후 많은 은행 추출 소프트웨어는 보고서를 생성하거나 추가 분석 및 의사 결정에 사용할 수 있는 특정 형식으로 데이터를 내보낼 수 있습니다.
금융 서비스 업계의 기업들은 AI 및 자동화의 잠재적 이점을 인식했으며, 은행 업계는 2024년까지 다음과 같이 자동화 솔루션에 가장 많이 지출할 것으로 예상됩니다. 신고 IDC에 의해. 또한 재무 리더의 약 80%가 이미 일종의 자동화를 구현했거나 구현할 계획입니다. 가트너 보고서. 은행 추출 자동화는 개인화된 서비스를 통해 수익을 늘리고, 효율성 향상과 오류 감소를 통해 비용을 낮추고, 향상된 데이터 처리 및 분석을 통해 새로운 기회를 드러낼 수 있습니다.
금융 부문에서 은행 추출 자동화의 사용 증가는 다음과 같은 몇 가지 이점에 의해 주도됩니다.
- 효율성: 자동화된 은행 추출 소프트웨어는 대량의 금융 데이터를 빠르고 정확하게 처리할 수 있으므로 수동 데이터 입력 및 분석의 필요성이 줄어듭니다. 이를 통해 조직의 시간과 리소스를 절약하고 고객 온보딩 프로세스 및 대출 승인 속도를 높일 수 있습니다.
- 정확도: 은행 추출 소프트웨어는 금융 문서에서 주요 데이터 포인트를 식별, 추출 및 검증할 수 있는 내장 알고리즘을 통해 매우 정확하도록 설계되었습니다. 이는 오류를 줄이고 추출된 데이터의 무결성을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 규정 준수: 은행 추출 소프트웨어는 금융 데이터를 추출 및 분석하여 의심스러운 활동을 감지함으로써 규제 요구 사항 및 자금 세탁 방지(AML) 준수를 지원할 수 있습니다.
- 비용 효율성: 은행 출금 소프트웨어를 사용하면 수작업의 필요성을 줄일 수 있으므로 인건비를 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
- 확장성: 은행 추출 소프트웨어는 대량의 데이터를 처리할 수 있으므로 애플리케이션이 많은 조직을 위한 확장 가능한 솔루션입니다.
- 더 나은 의사 결정: 은행 추출 소프트웨어로 추출한 데이터는 고객 거래의 패턴과 추세를 식별하는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 금융 기관은 잠재적 위험을 식별 및 완화하고 대출 승인을 개선하며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
Nanonets는 은행 명세서에서 데이터를 추출하는 프로세스를 크게 개선할 수 있는 고급 OCR 도구입니다. 은행 명세서를 CSV, Excel 및 JSON과 같은 여러 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다. 이는 많은 양의 재무 데이터를 정기적으로 처리해야 하는 회사에 특히 유용할 수 있습니다.
Nanonets의 주요 기능 중 하나는 재무 문서 내의 텍스트, 데이터, 표, 그래프 및 기타 요소의 인식을 용이하게 하는 AI 기반 백엔드입니다. 이렇게 하면 원하는 형식으로 저장할 수 있는 관련 정보만 추출할 수 있습니다. 이 기능은 시간이 많이 걸리고 오류가 발생하기 쉬운 수동 데이터 입력의 필요성을 제거하므로 데이터 추출의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
Nanonets는 은행 명세서를 디지털 형식으로 변환할 때 다양한 이점을 제공합니다. 이 플랫폼의 주요 장점 중 하나는 유연성입니다. Nanonets의 딥 러닝 알고리즘은 손으로 쓴 텍스트, 여러 언어, 저해상도 이미지, 새 글꼴이나 필기체 글꼴이 있는 이미지 등 다양한 데이터 제약 조건을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 광범위한 은행 명세서를 디지털 형식으로 쉽게 변환할 수 있습니다.
Nanonets 사용의 또 다른 이점은 사용자 지정 가능성입니다. 이 플랫폼을 통해 조직은 독점 또는 사용자 지정 데이터를 사용하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 도움이 되는 OCR 모델을 교육할 수 있습니다. 은행마다 명세서 형식이 다를 수 있으므로 여러 은행에 계좌가 있는 조직에 특히 유용합니다.
Nanonets를 사용하여 조직은 새로운 데이터로 기존 모델을 쉽게 재교육할 수 있으므로 예측하지 못한 변화에 빠르게 적응할 수 있습니다. 이것은 변화하는 은행 문서 형식이나 새로운 데이터 캡처 요구 사항을 처리할 때 특히 유용할 수 있습니다.
Nanonets는 또한 비영어권 또는 여러 언어로 작업할 수 있어 국경을 넘어 일하는 다국적 사업자에게 이상적인 솔루션입니다. 또한 사용자 친화적인 인터페이스, 여러 문서의 일괄 처리 및 여러 회계 소프트웨어와의 원활한 양방향 통합을 통해 사용하기 쉽습니다.
결론
은행 추출은 조직이 소비자의 신용 프로필을 분석하는 데 중요한 정보를 제공하여 금융 부문에서 중요한 역할을 합니다. 자동화된 데이터 추출 소프트웨어를 통해 은행은 수동 데이터 입력과 관련된 오류 위험을 줄이면서 고객 계정 거래를 효율적으로 기록하고 평가할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 기업은 사기성 진술을 감지하고 회계 중 중복 거래를 제거할 수도 있습니다. 실제로 은행 추출 및 자동 데이터 추출 기술은 재무 데이터의 정확성과 무결성을 보장하는 데 필수적인 도구입니다.
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- 출처: https://nanonets.com/blog/what-is-a-bank-extract/
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