Πώς καταγράφονται και επεξεργάζονται τα δεδομένα από τις τράπεζες;

Οι τράπεζες καταγράφουν και επεξεργάζονται δεδομένα μέσω ενός σύνθετου συστήματος που περιλαμβάνει διάφορες μεθόδους και τεχνολογίες. Εδώ είναι μια κατανομή:

Καταγραφή δεδομένων:

* Συστήματα επεξεργασίας συναλλαγών (TPS): Αυτή είναι η καρδιά της σύλληψης δεδομένων. Κάθε συναλλαγή-αναλήψεις ATM, αγορές χρεωστικών καρτών, ηλεκτρονικές μεταφορές, καταθέσεις, πληρωμές δανείων κ.λπ.-καταγράφεται σε πραγματικό χρόνο από το TPS. Αυτό το σύστημα χρησιμοποιεί διάφορες μεθόδους:

* Αυτοματοποιημένες ταμειακές μηχανές (ΑΤΜ): Λεπτομέρειες κάρτας, καρφίτσες και ποσά συναλλαγών.

* Συστήματα σημείου πώλησης (POS): Λεπτομέρειες κάρτας εγγραφής, ποσά αγοράς και πληροφορίες εμπόρου για συναλλαγές χρεωστικών και πιστωτικών καρτών.

* Συστήματα ηλεκτρονικών τραπεζών: Τα διαπιστευτήρια σύνδεσης σύνδεσης, τα στοιχεία συναλλαγών και οι πληροφορίες λογαριασμού που εισάγονται από τους πελάτες.

* Συστήματα υποκαταστημάτων: Τα δεδομένα εισροών εισροών με μη αυτόματο τρόπο ή μέσω εξειδικευμένων συστημάτων για καταθέσεις, αποσύρσεις και άλλες συναλλαγές χωρίς συνταγή.

* Βασικά τραπεζικά συστήματα: Αυτό το κεντρικό σύστημα ενσωματώνει δεδομένα από όλες τις άλλες πηγές.

* Συστήματα διαχείρισης σχέσεων πελατών (CRM): Συλλέξτε πληροφορίες πελατών από διάφορες πηγές, συμπεριλαμβανομένων εφαρμογών, αλληλεπιδράσεων με αντιπροσώπους εξυπηρέτησης πελατών και εκστρατείες μάρκετινγκ. Αυτά τα δεδομένα περιλαμβάνουν προσωπικά στοιχεία, στοιχεία επικοινωνίας, ιστορικό λογαριασμού και αρχεία αλληλεπίδρασης.

* Παροχές δεδομένων τρίτου μέρους: Οι τράπεζες μπορούν να λάβουν στοιχεία από πιστωτικά γραφεία (πιστωτικές βαθμολογίες και ιστορία), υπηρεσίες ανίχνευσης απάτης και εταιρείες αναλύσεων μάρκετινγκ για να εμπλουτίσουν τα προφίλ των πελατών τους και να διαχειριστούν τον κίνδυνο.

* Εσωτερικά συστήματα: Διάφορα εσωτερικά συστήματα δημιουργούν δεδομένα, συμπεριλαμβανομένων των συστημάτων προέλευσης δανείων, των συστημάτων διαχείρισης κινδύνων και των συστημάτων συμμόρφωσης.

Επεξεργασία δεδομένων:

* Επικύρωση και καθαρισμός δεδομένων: Τα ακατέργαστα δεδομένα ελέγχονται για ακρίβεια, συνέπεια και πληρότητα. Τα σφάλματα διορθώνονται ή επισημαίνονται.

* Μετασχηματισμός δεδομένων: Τα δεδομένα μετατρέπονται σε τυποποιημένη μορφή κατάλληλα για ανάλυση και αποθήκευση. Αυτό μπορεί να περιλαμβάνει τη μετατροπή των τύπων δεδομένων, τη συγκέντρωση δεδομένων ή τη δημιουργία νέων μεταβλητών.

* Αποθήκευση δεδομένων: Τα επεξεργασμένα δεδομένα αποθηκεύονται σε βάσεις δεδομένων, αποθήκες δεδομένων και λίμνες δεδομένων. Αυτά μπορεί να είναι επί τόπου ή στο σύννεφο και χρησιμοποιούν διάφορες τεχνολογίες όπως σχεσιακές βάσεις δεδομένων (SQL), βάσεις δεδομένων NOSQL και λύσεις αποθήκευσης cloud. Η ασφάλεια των δεδομένων και ο έλεγχος πρόσβασης είναι κρίσιμες πτυχές αυτής της διαδικασίας.

* Ανάλυση και αναφορά δεδομένων: Οι τράπεζες χρησιμοποιούν αναλύσεις δεδομένων για να δημιουργήσουν αναφορές, να προσδιορίσουν τις τάσεις, να αξιολογήσουν τον κίνδυνο, να εξατομικεύσουν τις υπηρεσίες, να ανιχνεύσουν απάτες και να λαμβάνουν επιχειρηματικές αποφάσεις. Αυτό περιλαμβάνει περιγραφικά, προβλεπτικά και συντακτικά αναλυτικά στοιχεία. Τα εργαλεία που χρησιμοποιούνται περιλαμβάνουν λογισμικό επιχειρηματικής ευφυΐας (BI), στατιστικά πακέτα και αλγόριθμους μηχανικής μάθησης.

* Ρυθμιστική αναφορά: Οι τράπεζες υπόκεινται σε εκτεταμένους κανονισμούς, απαιτώντας από αυτούς να δημιουργούν και να υποβάλλουν εκθέσεις σε ρυθμιστικούς φορείς. Η επεξεργασία δεδομένων διαδραματίζει κρίσιμο ρόλο στην εξασφάλιση της συμμόρφωσης.

Τεχνολογία που χρησιμοποιείται:

* Βάσεις δεδομένων: Σχεσιακές βάσεις δεδομένων (Oracle, SQL Server, MySQL), NOSQL βάσεις δεδομένων (MongoDB, Cassandra)

* αποθήκες δεδομένων &λίμνες δεδομένων: Snowflake, Amazon S3, Azure Data Lake Storage

* Big Data Technologies: Hadoop, Spark

* cloud computing: AWS, Azure, Google Cloud

* Εργαλεία Business Intelligence (BI): Tableau, Power BI, Qlik Sense

* Μηχανική μάθηση (ML) &Τεχνητή νοημοσύνη (AI): Χρησιμοποιείται για ανίχνευση απάτης, αξιολόγηση κινδύνου και κατάτμηση των πελατών.

Η όλη διαδικασία διέπεται από αυστηρά πρωτόκολλα ασφαλείας, απαιτήσεις συμμόρφωσης (όπως GDPR, CCPA κ.λπ.) και διαδικασίες εσωτερικού ελέγχου για τη διατήρηση της ακεραιότητας των δεδομένων και την προστασία ευαίσθητων πληροφοριών πελατών. Η κλίμακα επεξεργασίας δεδομένων σε μεγάλες τράπεζες είναι τεράστια, απαιτώντας σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους και εξειδικευμένη εμπειρογνωμοσύνη.