Kundens utfordring
De fleste dokumentene følger den ideelle behandlingsprosessen for arkivering, der dokumenter og kunder identifiseres gjennom direkte sammenligning av relevante indikatorer. Utfordringen oppstår med den gjenværende mengden, der Banca Transilvania sto overfor to forskjellige typer situasjoner:
Manglende, feilaktige eller usikre identifikatorer
I noen tilfeller manglet én eller flere identifikatorer knyttet til et dokument, eller de var feilaktige eller tvetydige. Etter oppkjøp av andre bankinstitusjoner ble dokumentene deres innlemmet i systemet – dokumenter som var opprettet etter andre mønstre, men som likevel måtte integreres i den eksisterende arkiveringsprosessen. Som følge av dette ble det umulig å med sikkerhet etablere hierarkiske sammenhenger mellom dokumenter, samt å knytte dokumenter til kunder basert på nøyaktig samsvar mellom identifikatorer.
Desynkronisering i arkiveringsprosessen
Det kunne oppstå synkroniseringsfeil i alle faser av arkiveringsarbeidsflyten – fra forberedelse, utsendelse og transport til behandling – herunder situasjoner der enkelte dokumenter ankom arkivet før de ble registrert i bankens interne registre. Alle disse tilfellene måtte identifiseres raskt og nøyaktig for å muliggjøre automatisk normalisering av en så stor andel av de uarkiverte dokumentene som mulig.
Essensys tilnærming
Opprette identitetssett for kunder
Vi kartla de individuelle variasjonene i dataene for hver enkelt kunde, og identifiserte og tok høyde for alle mulige scenarier, slik at en enkelt kunde kunne gjenkjennes på tvers av flere identiteter, nøyaktig slik de fremkom i bankens registre eller i arkivet.
Opprette identitetssett for dokumenter
Vi brukte samme fremgangsmåte på dokumentene og tok tak i tilfeller med feil formatering og feilaktige datooppføringer.
Knytte dokumenter til kunder
Data fra bankens interne registre ble sammenlignet med opplysninger fra fysisk arkiverte dokumenter ved hjelp av algoritmer for fuzzy-sammenligning, med konfigurerbare poengverdier, vektinger og terskelverdier, noe som resulterte i en rangert liste over potensielle treff.
Viktige funksjoner
Automatiserte behandlingsalgoritmer gjør manuell håndtering av kildedata overflødig.
Identitetssett opprettes for hver enkelt klient, og tar hensyn til variasjoner i data fra virkeligheten: omvendt rekkefølge på for- og etternavn, manglende eller tilstedeværende bindestreker, manglende fornavn, navneendringer, manglende eller feil ID-nummer, inkonsekvente diakritiske tegn, ekstra eller manglende mellomrom og inkonsekvent tegnsetting (f.eks. “SRL” vs. “S.R.L.”).
En kunde kan identifiseres ved hjelp av en hvilken som helst av sine tilknyttede identiteter, slik de fremgår av bankens registre eller i arkivet.
Et sett med dokumenter behandles alltid ut fra kundens primære identitet, selv om kunden har flere tilknyttede identiteter.
To-trinns tilknytninger muliggjør en mer presis identifisering av klienter.
Hindrer at dokumenter feilaktig tilordnes til feil kunder ved behandling av usikre eller tvetydige data.
Identitetssett for dokumenter opprettes på grunnlag av dokumentnummer og dato, og tar høyde for formateringsfeil og feilaktige kalenderdatoer.
Sammenligner data fra bankens interne registre med opplysninger fra fysisk arkiverte dokumenter, og genererer en rangert liste over potensielle treff, sortert etter synkende treffpoeng.
Identifiserer både dokumenter som er mottatt av arkivet med feilaktige opplysninger, og dokumenter som allerede er arkivert, men som ennå ikke er registrert i de interne registrene på grunn av usikre opplysninger.
Prosjektets innvirkning
- 90% dokumenter utenfor det ideelle strømningsområdet, justeres automatisk
- Betydelig reduksjon i behovet for manuell gjennomgang og identifikasjon,
- Raske, skalerbare resultater – batch- og inkrementell behandling av store datamengder, uten behov for rutinemessig manuell inngripen.
Vitnesbyrd
Essensys viste en god forståelse av datakompleksiteten og de spesifikke utfordringene knyttet til arkiveringsprosessen vår, samt høy teknisk kompetanse gjennom hele prosjektet. Løsningen de utviklet automatiserte normaliseringen av data for dokumenter som ikke kunne matches ved hjelp av eksakt matching, noe som reduserte behovet for manuell verifisering betydelig og muliggjorde effektiv behandling av store datamengder, samtidig som våre krav til sikkerhet og styring ble fullt ut oppfylt. Essensys viste seg å være en pålitelig partner, i stand til å levere en løsning skreddersydd for et prosjekt av betydelig kompleksitet.
Visedirektør for fysisk og elektronisk dokumenthåndtering,
Banca Transilvania
Konklusjon
En bank som er opprettet gjennom sammenslåing av flere finansinstitusjoner, arver ikke bare kunder, men også mange års dokumenter med inkonsekvente identifikatorer: navn stavet på forskjellige måter, manglende ID-numre og datamønstre som varierer fra oppkjøp til oppkjøp.
For Banca Transilvania førte denne situasjonen til at en lovpålagt prosess – den fysiske arkiveringen av dokumenter – ble et kostbart manuelt arbeid.
Ved hjelp av identitetsavklaring og algoritmer for fuzzy-sammenligning automatiserte Essensys datanormaliseringen – en oppgave som ikke kunne løses ved hjelp av eksakt sammenligning alene – og muliggjorde dermed automatisk avstemming av over 90% dokumenter utenfor den ideelle arkiveringsprosessen.