Obogaćeni podaci i strukturirani podaci: O čemu se zapravo radi?

Kada govorimo o ISO 20022, dosledno se pojavljuju dva pojma: „Obogaćeni podaci“ i „Strukturirani podaci“. Hajde da istražimo šta oni znače, njihove prednosti i zašto su važne.

Podaci leže u srcu svakog modernog poslovanja. Međutim, sami sirovi podaci nisu dovoljni. To je kao da imate ogromnu biblioteku bez kataloga - možda imate dragocene informacije, ali bez organizacije postaje izazovno izvući značajne uvide.

Obogaćeni podaci prevazilaze osnovne detalje. To su podaci koji su poboljšani dodatnim kontekstom i vrednošću. Dok ljudi mogu intuitivno tumačiti kontekst, računarima je potrebna struktura kako bi se izbegli nesporazumi i greške. Ovde stupaju u igru strukturirani podaci.

Strukturirani podaci pružaju okvir za organizovanje informacija – kada su određeni delovi informacija obezbeđeni u unapred definisanom formatu (pojedinačna polja) koji se lako mogu razumeti i obraditi od strane računara. Struktura pomaže da se izbegne dvosmislenost i nedoslednost u podacima i omogućava mašinama da tumače kontekst i vrednost svake informacije. Stoga, iako su obogaćeni podaci i strukturirani podaci odvojene stvari, maksimalna vrednost se ostvaruje tek kada se daju zajedno. ISO 20022 omogućava razmenu bogatijih podataka u strukturiranom formatu.

Koristeći obogaćene i strukturirane podatke, kompanije mogu izgraditi precizniju i potpuniju sliku o svojim poslovnim operacijama i klijentima.

Ne govori se samo o usklađenosti i tehničkoj interoperabilnosti, već mnogo više od toga.

    1. Strukturirano ime i poštanska adresa pružaju način da se nedvosmisleno identifikuju uključene strane. Ovo može u velikoj meri pomoći u KIC-u i tačnom pregledu sankcija kako bi se ne samo identifikovale sankcionisane strane u plaćanju, već i smanjio broj lažnih pozitivnih rezultata generisanih sistemom filtriranja (vidi slučaj upotrebe 3).

    2. Informacije o strukturiranim do znacima omogućavaju da se informacije kao što su brojevi faktura, brojevi naloga i druge reference koje se odnose na to za šta se vrši plaćanje proslede unutar poruka o plaćanju. Može da obezbedi sistemima za planiranje resursa preduzeća (ERP) mogućnost primanja i obrade bogatijih podataka o doznacima što može dovesti do automatizovanog usaglašavanja i poboljšanja upravljanja novčanim tokovima.

    3. Identifikator pravnog lica (LEI) pruža veću transparentnost u plaćanjima kako bi se jasno identifikovali određeni uključeni subjekti koji mogu pomoći u poboljšanom KIC-u, automatizovanom pregledu sankcija i usklađivanju.

    4. Namjenski kodovi pružaju uvid u razlog plaćanja i kada se dosledno koriste, mogu doneti višestruke koristi kao što su identifikacija ključnih trendova kupaca i samim tim omogućavanje razvoja inovativnih usluga, sprečavanje prevare i određivanje prioriteta plaćanja za obradu. Kao primer, Engleska banka planira da koristi namjenski kod za identifikaciju i davanje prioriteta vremenski kritičnim plaćanjima, poput kupovine imovine.

    5. Višestruki identifikatori plaćanja omogućavaju svakoj strani da uključi svoje jedinstvene reference kako bi identifikovala plaćanje što poboljšava proces usklađivanja.

6. Krajnji dužnici i poverioci takođe poznati kao OBO – "u ime" – plaćanja pružaju informacije o pravoj krajnjoj strani koja plaća ili prima fond.

Svi podaci zajedno mogu pružiti preduzećima detaljne informacije za analizu njihovih poslata i primljena plaćanja. To može dovesti do boljeg donošenja odluka ne samo radi poboljšanog otkrivanja i prevencije prevare, već i poboljšanog korisničkog iskustva i optimizacije internih procesa.

Hajde da istražimo neke slučajeve upotrebe:

Pronalaženje i podnošenje zahteva za neke vladine beneficije može biti prilično složeno, što dovodi do toga da milioni dolara ostanu neostvareni svake godine. CBA je otkrila da pomoću namjenskih kodova mogu tačno identifikovati svoje studentske klijente i tako im pomoći da pristupe pogodnostima koje im nedostaju. Ovaj prilagođeni pristup učinio je bankarsko iskustvo za svakog studenta personalizovanijim i relevantnijim.

Mnoge velike maloprodajne korporacije bore se sa ručnim usklađivanjem faktura od različitih dobavljača, svaki sa svojim jedinstvenim formatom podataka, što dovodi do povećanih troškova koji mogu uticati na njihovu krajnju liniju. Banke su u mogućnosti da pruže usluge korporacijama koje podudaraju feedove dolaznih plaćanja sa detaljima fakture koje pruža klijentov ERP motor, što daje automatsko usklađivanje i tačno izveštavanje. To je moguće samo zato što su pravi podaci u pravom polju.

Plaćanja se često odlažu zbog lažnih pogodaka na imena platitelja ili primaoca plaćanja (lažno pozitivni rezultati), što dovodi do nezadovoljstva kupaca, mogućeg gubitka prihoda i povećanih troškova za banke zbog ručnih istraga.

Mohamed Ali i Marija Čavez su međunarodno uobičajena imena koja se takođe pojavljuju na listama sankcija. Provera sankcija za plaćanje može biti upozorena zbog ovog imena. Međutim, kao izmišljeni primer, Mohammed Ali iz Londona rođen 1997. godine ili Marija Čavez iz Njujorka, rođena 1980. godine razlikuje se od Mohameda Alija iz Egipta rođenog 1965. godine ili Marije Čavez iz Meksika, rođene 1967. godine koja može biti na listi OFAC-a.

Uključivanjem dodatnih podataka kao što su adrese, datum rođenja i drugi atributi, sistemi skrininga mogu pružiti tačnija upozorenja, štedeći finansijske institucije na troškovima skrininga i istraga i što je najvažnije poboljšavajući korisničko iskustvo.