Обогащенные и структурированные данные: что это на самом деле значит?

Когда речь идёт о ISO 20022, постоянно встречаются два термина: «Обогащённые данные» и «Структурированные данные». Давайте рассмотрим, что они означают, каковы их преимущества и почему они важны.

Данные лежат в основе любого современного бизнеса. Однако одних необработанных данных недостаточно. Это как иметь огромную библиотеку без каталога — у вас может быть ценная информация, но без организации становится сложно извлечь значимые инсайты.

Обогащённые данные выходят за рамки базовых деталей. Это данные, которые были дополнены дополнительным контекстом и ценностью. Хотя люди могут интуитивно интерпретировать контекст, компьютерам необходима структура, чтобы избежать недоразумений и ошибок. Здесь на помощь приходят структурированные данные.

Структурированные данные предоставляют основу для организации информации — когда конкретные фрагменты информации предоставляются в заранее определённом формате (отдельных полях), которые легко понимаются и обработаны компьютерами. Структура помогает избежать неоднозначности и несогласованности в данных, а также позволяет машинам интерпретировать контекст и ценность каждой информации. Таким образом, хотя обогащённые данные и структурированные данные — это отдельные вещи, максимальная ценность достигается только тогда, когда они предоставляются вместе. ISO 20022 позволяет обмениваться более богатыми данными в структурированном формате.

Используя обогащённые и структурированные данные, компании могут построить более точную и полную картину своих бизнес-операций и клиентов.

Речь идёт не только о комплаенсе и технической совместимости, но и о гораздо большем.

1. Структурированное имя и почтовый адрес позволяют однозначно определить вовлечённых сторон. Это может значительно помочь в KYC и точной проверке санкций, чтобы не только выявить наказанных лиц в платеже, но и снизить количество ложных срабатываний, генерируемых фильтрационной системой (см. случай 3).

2. Структурированная информация о переводах позволяет передавать в платежных сообщениях такие данные, как номера счетов, номера заказов и другие ссылки на то, за что совершается платеж. Он предоставляет системам планирования ресурсов предприятия (ERP) возможность получать и обрабатывать более насыщенные данные о денежных переводах, что может привести к автоматизированной сверке и улучшить управление денежными потоками.

    3. Идентификатор юридического лица (LEI) обеспечивает большую прозрачность платежей, позволяя четко идентифицировать конкретных участников, что может способствовать улучшению процедуры "Знай своего клиента" (KYC), автоматизированной проверке на соответствие санкциям и сверке данных.

4. Коды целей дают представление о причинах платежей, и при регулярном использовании они могут приносить множество преимуществ, таких как выявление ключевых тенденций для клиентов и, соответственно, способство разработки инновационных сервисов, предотвращения мошенничества и приоритетизации платежей при обработке. Например, Банк Англии планирует использовать код цели для выявления и приоритетизации критически важных платежей, таких как покупка недвижимости.

    5. Использование нескольких идентификаторов платежей позволяет каждой стороне указывать свои уникальные ссылки для идентификации платежа, что улучшает процесс сверки.

    6. Платежи конечным должникам и кредиторам, также известные как OBO – «от имени» – предоставляют информацию о реальной конечной стороне, которая производит платеж или получает средства.

Все эти данные вместе могут предоставить компаниям подробную информацию для анализа отправленных и полученных платежей. Это может привести к более эффективному принятию решений не только по улучшению выявления и предотвращению мошенничества, но и к улучшению клиентского опыта и оптимизации внутренних процессов.

Давайте рассмотрим несколько вариантов использования:

Поиск и подача заявления на некоторые государственные льготы может быть довольно сложным, и ежегодно миллионы долларов остаются невостребованными. CBA обнаружила, что с помощью целевых кодов они могут точно идентифицировать своих студентов-клиентов и тем самым помогать им получать доступ к упущенным им льготам. Такой индивидуальный подход сделал банковский опыт для каждого студента более персонализированным и актуальным.

Многие крупные розничные корпорации сталкиваются с трудностями, связанными с необходимостью вручную сверять счета-фактуры от различных поставщиков, каждый из которых имеет свой уникальный формат данных, что приводит к увеличению затрат и может негативно сказаться на их прибыли. Банки могут предоставлять корпорациям услуги, которые сопоставляют потоки входящих платежей с данными счетов-фактур, предоставленными ERP-системой клиента, что обеспечивает автоматическую сверку и точную отчетность. Это возможно только потому, что нужные данные находятся в нужном поле.

Выплаты часто задерживаются из-за ложных совпадений с именами плательщиков или получателей (ложные срабатывания), что приводит к недовольству клиентов, возможным потерям доходов и увеличением расходов для банков из-за ручных расследований.

Мохаммед Али и Мария Чавес — известные на международном уровне имена, которые также фигурируют в санкционных списках. Из-за этого имени может быть вызвана проверка на соответствие санкциям при осуществлении платежей. Однако, в качестве вымышленного примера, Мохаммед Али из Лондона, родившийся в 1997 году , или Мария Чавес из Нью-Йорка, родившаяся в 1980 году, отличаются от Мохаммеда Али из Египта, родившегося в 1965 году , или Марии Чавес из Мексики, родившейся в 1967 году, которые могут быть включены в список OFAC.

Включая дополнительные данные, такие как адреса, дата рождения и другие характеристики, системы скрининга могут предоставлять более точные оповещения, экономия финансовых учреждений на расходах на скрининг и расследование и, что важно, улучшая клиентский опыт.