Der Datenverarbeitungszyklus ist für den Betrieb von Banken von entscheidender Bedeutung und bildet das Rückgrat ihrer zahlreichen Dienstleistungen. Es wird verwendet, um das massive Volumen und die Vielfalt der täglich generierten Daten zu bewältigen, um Genauigkeit, Effizienz und Sicherheit zu gewährleisten. Hier erfahren Sie, wie sich der Zyklus (Eingabe, Verarbeitung, Ausgabe, Speicher) in einem Bankkontext abspielt:
1. Eingabe:
* Kundendaten: Dies umfasst persönliche Daten (Name, Adresse, Kontaktinformationen), Kontoinformationen (Kontonummern, Guthaben, Transaktionsgeschichte), Kreditanträge, Kreditkartenanträge usw. Diese Daten stammen aus verschiedenen Quellen-Anwendungen, Geldautomaten, Online-Banking-Plattformen, Zweigsysteme und Integrationen von Drittanbietern.
* Transaktionsdaten: Dies umfasst alle Finanztransaktionen-Einlagen, Abhebungen, Übertragungen, Zahlungen, Darlehensrückzahlungen, Zinsberechnungen usw. Diese Daten strömen ständig aus verschiedenen Kanälen wie Geldautomaten, Sale-Systemen, Online-Banking, mobilen Apps und Teller-Terminals.
* Marktdaten: Banken müssen auch Marktdaten für Investitionsentscheidungen, Risikobewertung und Handelsaktivitäten verarbeiten. Dies umfasst Aktienkurse, Zinssätze, Wechselkurse und Wirtschaftsindikatoren verschiedener Finanzdatenanbieter.
* Regulierungsdaten: Die Einhaltung verschiedener Vorschriften erfordert die Verarbeitungsdaten im Zusammenhang mit KYC (wissen Sie Ihren Kunden), AML (Anti-Geldwäsche) und andere rechtliche und regulatorische Anforderungen.
2. Verarbeitung:
* Transaktionsverarbeitung: Dies beinhaltet die Validierung, Autorisierung und Aufzeichnung jeder Transaktion. Es umfasst das Girokonto -Guthaben, die Anwendung von Gebühren, das Aktualisieren von Kontosträgern und das Generieren von Transaktionsunterlagen. Dies beinhaltet häufig komplexe Algorithmen und Echtzeitverarbeitung zur sofortigen Bestätigung.
* Kontowartung: Aktualisierung von Kundeninformationen, Öffnungskonten, Verwalten von Kontozugriff und Anwendung von Zinsberechnungen sind Teil der Kontowartung.
* Kreditbewertung und Risikobewertung: Banken verwenden ausgefeilte Algorithmen, um Kundendaten zu analysieren und die Kreditwürdigkeit für Kreditanträge zu bewerten. Dies beinhaltet die Verarbeitung großer Datensätze, um die Wahrscheinlichkeit von Kreditausfällen zu vorherigen.
* Berichterstattung und Analyse: Die verarbeiteten Daten werden verwendet, um verschiedene Berichte zu generieren, einschließlich Kontoaussagen, finanziellen Zusammenfassungen, Risikobewertungen, Berichten über behördliche Einhaltung und Markttrendanalysen.
* Betrugserkennung: Banken setzen fortschrittliche Algorithmen für Analysen und maschinelles Lernen ein, um Daten zu verarbeiten und potenzielle betrügerische Aktivitäten wie nicht autorisierte Transaktionen oder Geldwäscheversuche zu identifizieren.
3. Ausgabe:
* Kontoaussagen: Periodische Zusammenfassungen von Transaktionen und Guthaben, die an Kunden gesendet werden.
* Transaktionsbelege: Bestätigung von Transaktionen, die Kunden an Geldautomaten, Online -Plattformen oder in Filialen zur Verfügung gestellt werden.
* Berichte für das Management: Finanzberichte, Risikobewertungen, Leistungsindikatoren und andere analytische Ergebnisse für die interne Verwendung.
* Regulatorische Anmeldungen: Berichte, die den Aufsichtsbehörden gemäß den gesetzlichen Anforderungen eingereicht wurden.
* Kundendienst Antworten: Informationen, die Kunden über verschiedene Kanäle wie Telefon, E -Mail oder Online -Chat zur Verfügung gestellt werden.
4. Speicherung:
* Datenbanken: Banken verwenden große, sichere Datenbanken (häufig an mehreren Standorten für Redundanz und Katastrophenwiederherstellung verteilt), um alle generierten und verarbeiteten Daten zu speichern. Diese Daten werden nach verschiedenen Kriterien organisiert, die ein effizientes Abrufen und Analysen ermöglichen.
* Archive: Historische Daten werden für Prüfungswege, die Einhaltung der Regulierung und die zukünftige Analyse archiviert. Dies beinhaltet sichere Speicher- und Datenbetriebsrichtlinien außerhalb des Standorts.
Der gesamte Datenverarbeitungszyklus in einer Bank ist stark automatisiert und stützt sich stark auf fortschrittliche Technologien wie Datenbanken, Data Warehousing, Business Intelligence Tools und zunehmend künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen, um den effizienten und sicheren Betrieb der gesamten Bankeninstitut zu gewährleisten. Sicherheitsmaßnahmen im gesamten Zyklus sind von größter Bedeutung, um sensible Kunden- und Finanzinformationen zu schützen.
