Gegevensregistratie:

* Transactieverwerkingssystemen (TPS): Dit is de kern van het vastleggen van gegevens. Elke transactie – opnames bij geldautomaten, aankopen met een pinpas, online overboekingen, stortingen, betalingen van leningen, enz. – wordt in realtime geregistreerd door de TPS. Dit systeem maakt gebruik van verschillende methoden:

* Geautomatiseerde geldautomaten (geldautomaten): Leg kaartgegevens, pincodes en transactiebedragen vast.

* Point of Sale (POS)-systemen: Registreer kaartgegevens, aankoopbedragen en handelaarsinformatie voor debet- en creditcardtransacties.

* Online banksystemen: Leg inloggegevens, transactiegegevens en accountinformatie vast die door klanten zijn ingevoerd.

* filiaalsystemen: Tellers voeren gegevens handmatig of via gespecialiseerde systemen in voor stortingen, opnames en andere over-the-counter-transacties.

* Kernbanksystemen: Dit centrale systeem integreert gegevens uit alle andere bronnen.

* Customer Relationship Management (CRM)-systemen: Verzamel klantinformatie uit verschillende bronnen, waaronder applicaties, interacties met klantenservicemedewerkers en marketingcampagnes. Deze gegevens omvatten persoonlijke gegevens, contactgegevens, accountgeschiedenis en interactierecords.

* Externe gegevensproviders: Banken kunnen gegevens verkrijgen van kredietbureaus (kredietscores en geschiedenis), fraudedetectiediensten en marketinganalysebedrijven om hun klantprofielen te verrijken en risico's te beheersen.

* Interne systemen: Verschillende interne systemen genereren gegevens, waaronder systemen voor het verstrekken van leningen, risicobeheersystemen en compliancesystemen.

Gegevensverwerking:

* Gegevensvalidatie en opschoning: Ruwe gegevens worden gecontroleerd op juistheid, consistentie en volledigheid. Fouten worden gecorrigeerd of gemarkeerd.

* Gegevenstransformatie: Gegevens worden omgezet in een gestandaardiseerd formaat dat geschikt is voor analyse en opslag. Dit kan gepaard gaan met het converteren van gegevenstypen, het aggregeren van gegevens of het maken van nieuwe variabelen.

* Gegevensopslag: Verwerkte gegevens worden opgeslagen in databases, datawarehouses en datameren. Deze kunnen zich op locatie of in de cloud bevinden en maken gebruik van verschillende technologieën, zoals relationele databases (SQL), NoSQL-databases en cloudopslagoplossingen. Gegevensbeveiliging en toegangscontrole zijn cruciale aspecten van dit proces.

* Gegevensanalyse en rapportage: Banken gebruiken data-analyse om rapporten te genereren, trends te identificeren, risico's te beoordelen, diensten te personaliseren, fraude op te sporen en zakelijke beslissingen te nemen. Dit omvat beschrijvende, voorspellende en prescriptieve analyses. De gebruikte tools zijn onder meer Business Intelligence (BI)-software, statistische pakketten en machine learning-algoritmen.

* Regelgevingsrapportage: Banken zijn onderworpen aan uitgebreide regelgeving, waardoor zij rapporten moeten genereren en indienen bij toezichthoudende instanties. Gegevensverwerking speelt een cruciale rol bij het garanderen van naleving.

Gebruikte technologie:

* Databases: Relationele databases (Oracle, SQL Server, MySQL), NoSQL-databases (MongoDB, Cassandra)

* Datawarehouses en datameren: Sneeuwvlok, Amazon S3, Azure Data Lake Storage

* Big Data-technologieën: Hadoop, Spark

* Cloudcomputing: AWS, Azure, Google Cloud

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

* Machine learning (ML) en kunstmatige intelligentie (AI): Gebruikt voor fraudedetectie, risicobeoordeling en klantsegmentatie.

Het hele proces wordt beheerst door strikte beveiligingsprotocollen, nalevingsvereisten (zoals AVG, CCPA, enz.) en interne controleprocedures om de gegevensintegriteit te behouden en gevoelige klantinformatie te beschermen. De omvang van de gegevensverwerking bij grote banken is enorm en vereist aanzienlijke computerhulpbronnen en gespecialiseerde expertise.