Le défi du client
La plupart des documents suivent le processus idéal d'archivage, qui permet d'identifier les documents et les clients grâce à une comparaison directe des indicateurs pertinents. La difficulté réside dans le volume restant, où Banca Transilvania a été confrontée à deux types de situations bien distincts :
Identifiants manquants, incorrects ou incertains
Dans certains cas, un ou plusieurs identifiants associés à un document étaient manquants, erronés ou ambigus. À la suite de l'acquisition d'autres établissements bancaires, leurs documents ont été intégrés au système ; il s'agissait de documents créés selon des modèles différents, mais qui devaient néanmoins être intégrés au flux d'archivage existant. En conséquence, il est devenu impossible d'établir avec certitude des associations hiérarchiques entre les documents, ni de relier ces derniers aux clients sur la base d'une correspondance exacte des identifiants.
Désynchronisation dans le flux d'archivage
Des désynchronisations pouvaient survenir à toutes les étapes du processus d’archivage (préparation, envoi, transport et traitement), notamment lorsque certains documents parvenaient aux archives avant d’apparaître dans les registres internes de la banque. Il fallait identifier rapidement et avec précision tous ces cas afin de permettre la normalisation automatique d’une part aussi importante que possible des documents non archivés.
L'approche d'Essensys
Création d'ensembles d'identités pour les clients
Nous avons cartographié les variations propres aux données de chaque client, en identifiant et en traitant tous les scénarios possibles, afin qu'un même client puisse être reconnu à travers plusieurs identités, exactement tel qu'il figurait dans les registres de la banque ou dans les archives.
Création d'ensembles d'identités pour les documents
Nous avons appliqué la même approche aux documents, en corrigeant les problèmes de mise en page et les erreurs dans la saisie des dates.
Mise en correspondance des documents avec les clients
Les données issues des registres internes de la banque ont été comparées à celles issues de documents archivés physiquement à l'aide d'algorithmes de correspondance floue, avec des scores, des pondérations et des seuils configurables, ce qui a permis d'établir une liste classée des correspondances potentielles.
Caractéristiques principales
Les algorithmes de traitement automatisé permettent d'éviter toute manipulation manuelle des données sources.
Les ensembles d’identités sont constitués pour chaque client, en tenant compte des variations observées dans les données réelles : prénom et nom inversés, présence ou absence de traits d’union, prénom manquant, changements de nom, numéros d’identification manquants ou erronés, signes diacritiques incohérents, espaces superflus ou manquants, et ponctuation incohérente (par exemple, “ SRL ” vs “ S.R.L. ”).
Un client peut être identifié grâce à l'une quelconque de ses identités associées, telles qu'elles figurent dans les registres de la banque ou dans les archives.
Un ensemble de documents est toujours traité dans le cadre de l'identité principale d'un client, même lorsque ce dernier dispose de plusieurs identités associées.
Les associations en deux étapes permettent une identification plus précise des clients.
Empêche que des documents ne soient attribués par erreur à des clients incorrects lors du traitement de données incertaines ou ambiguës.
Les ensembles d'identification des documents sont constitués à partir du numéro et de la date des documents, en tenant compte des erreurs de formatage et des dates calendaires erronées.
Ce processus compare les données issues des registres internes de la banque à celles issues de documents archivés physiquement, générant ainsi une liste classée des correspondances potentielles, ordonnée par score de correspondance décroissant.
Identifie à la fois les documents parvenus aux archives avec des données erronées et ceux qui ont déjà été archivés mais qui n'ont pas encore été référencés dans les registres internes en raison de données incertaines.
Impact du projet
- 90% de documents en dehors du débit idéal, réconcilié automatiquement
- Réduction significative du recours à la vérification manuelle et l'identification,
- Des résultats rapides et évolutifs – traitement par lots et traitement incrémental pour les grands volumes de données, sans nécessiter d'intervention manuelle régulière.
Témoignage
Essensys a fait preuve d'une excellente compréhension de la complexité des données et des défis spécifiques liés à notre processus d'archivage, ainsi que d'un haut niveau d'expertise technique tout au long du projet. La solution qu’ils ont développée a automatisé la normalisation des données pour les documents qui ne pouvaient pas être mis en correspondance par appariement exact, réduisant ainsi considérablement le besoin de vérification manuelle et permettant un traitement efficace de volumes importants de données, tout en respectant pleinement nos exigences en matière de sécurité et de gouvernance. Essensys s’est révélé être un partenaire fiable, capable de fournir une solution sur mesure pour un projet d’une complexité considérable.
Directeur adjoint, Gestion des documents papier et électroniques,
Banca Transilvania
Conclusion
Une banque issue de la fusion de plusieurs établissements financiers hérite non seulement de clients, mais aussi d’années de documents contenant des identifiants incohérents : des noms orthographiés différemment, des numéros d’identification manquants et des formats de données qui varient d’une acquisition à l’autre.
Pour Banca Transilvania, cette situation a transformé une procédure imposée par la loi, à savoir l'archivage physique des documents, en une tâche manuelle coûteuse.
Grâce à des algorithmes de résolution d'identité et de correspondance approximative, Essensys a automatisé le processus de normalisation des données que la correspondance exacte seule ne permettait pas de résoudre, permettant ainsi le rapprochement automatique de plus de 90% de documents en dehors du processus d'archivage idéal.