| De gegevensverwerkingscyclus is cruciaal voor de werking van banken en vormt de ruggengraat van hun talrijke diensten. Het wordt gebruikt om het enorme volume en de verscheidenheid aan dagelijks gegenereerde gegevens te verwerken, waardoor nauwkeurigheid, efficiëntie en veiligheid worden gegarandeerd. Hier ziet u hoe de cyclus (invoer, verwerking, uitvoer, opslag) zich afspeelt in een bancaire context:
1. Invoer:
* Klantgegevens: Dit omvat persoonlijke gegevens (naam, adres, contactgegevens), rekeninginformatie (rekeningnummers, saldi, transactiegeschiedenis), leningaanvragen, creditcardaanvragen, enz. Deze gegevens zijn afkomstig van verschillende bronnen:applicaties, geldautomaten, platforms voor online bankieren, filiaalsystemen en integraties van derden.
* Transactiegegevens: Dit omvat alle financiële transacties – stortingen, opnames, overboekingen, betalingen, terugbetalingen van leningen, renteberekeningen, enz. Deze gegevens stromen voortdurend binnen vanuit verschillende kanalen, zoals geldautomaten, verkooppuntsystemen, online bankieren, mobiele apps en betaalterminals.
* Marktgegevens: Banken moeten ook marktgegevens verwerken voor investeringsbeslissingen, risicobeoordeling en handelsactiviteiten. Dit omvat aandelenkoersen, rentetarieven, wisselkoersen en economische indicatoren van verschillende financiële gegevensproviders.
* Regelgevingsgegevens: Naleving van verschillende regelgeving vereist de verwerking van gegevens met betrekking tot KYC (Know Your Customer), AML (Anti-Money Laundering) en andere wettelijke en regelgevende vereisten.
2. Verwerking:
* Transactieverwerking: Dit omvat het valideren, autoriseren en registreren van elke transactie. Het omvat het controleren van rekeningsaldi, het toepassen van kosten, het bijwerken van rekeningsaldi en het genereren van transactiegegevens. Vaak gaat het om complexe algoritmen en realtime verwerking voor onmiddellijke bevestiging.
* Accountonderhoud: Het bijwerken van klantgegevens, het openen en sluiten van rekeningen, het beheren van rekeningtoegang en het toepassen van renteberekeningen maken allemaal deel uit van het rekeningonderhoud.
* Kredietscore en risicobeoordeling: Banken gebruiken geavanceerde algoritmen om klantgegevens te analyseren en de kredietwaardigheid van leningaanvragen te beoordelen. Dit omvat het verwerken van enorme datasets om de waarschijnlijkheid van wanbetalingen op leningen te voorspellen.
* Rapportage en analyse: De verwerkte gegevens worden gebruikt om verschillende rapporten te genereren, waaronder rekeningafschriften, financiële samenvattingen, risicobeoordelingen, rapporten over naleving van de regelgeving en analyses van markttrends.
* Fraudedetectie: Banken maken gebruik van geavanceerde analyse- en machine learning-algoritmen om gegevens te verwerken en potentiële frauduleuze activiteiten, zoals ongeautoriseerde transacties of pogingen tot het witwassen van geld, te identificeren.
3. Uitvoer:
* Rekeningafschriften: Periodieke samenvattingen van transacties en saldi die naar klanten worden verzonden.
* Transactiebewijzen: Bevestiging van transacties aan klanten bij geldautomaten, online platforms of in filialen.
* Rapporten voor management: Financiële rapporten, risicobeoordelingen, prestatie-indicatoren en andere analytische resultaten voor intern gebruik.
* Regelgevende indieningen: Rapporten ingediend bij regelgevende instanties in overeenstemming met wettelijke vereisten.
* Reacties van de klantenservice: Informatie die aan klanten wordt verstrekt via verschillende kanalen, zoals telefoon, e-mail of online chat.
4. Opslag:
* Databases: Banken gebruiken grote, veilige databases (vaak verspreid over meerdere locaties voor redundantie en noodherstel) om alle gegenereerde en verwerkte gegevens op te slaan. Deze gegevens zijn georganiseerd volgens verschillende criteria, waardoor ze efficiënt kunnen worden opgehaald en geanalyseerd.
* Archieven: Historische gegevens worden gearchiveerd voor audittrails, naleving van regelgeving en toekomstige analyses. Dit omvat een beleid voor veilige externe opslag en gegevensbewaring.
De hele gegevensverwerkingscyclus in een bank is in hoge mate geautomatiseerd en leunt sterk op geavanceerde technologieën zoals databases, datawarehousing, business intelligence-tools en in toenemende mate kunstmatige intelligentie en machinaal leren om de efficiënte en veilige werking van de hele bankinstelling te garanderen. Beveiligingsmaatregelen gedurende de hele cyclus zijn van het grootste belang om gevoelige klant- en financiële informatie te beschermen. |
