KI-gestützte Finanzdatenextraktion – Ein vollständiger Leitfaden

Laut Allied Market ResearchDer weltweite Datenextraktionsmarkt wird voraussichtlich von 2.14 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 auf 4.9 Milliarden US-Dollar im Jahr 2027 wachsen. Die Datenextraktion ist ein wesentlicher Bestandteil einer effektiven Datenverwaltungsstrategie. Als solche, KI-basierte Dokumentenverarbeitung wird für Finanzunternehmen, die ihre Prozesse zur Finanzdatenextraktion rationalisieren und der Konkurrenz einen Schritt voraus sein möchten, immer wertvoller.

Was ist Finanzdatenextraktion?

Beim Extrahieren von Finanzdaten werden sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Informationen aus Dokumenten abgerufen und gesammelt, die üblicherweise in der Finanzbranche verwendet werden. Zu diesen Dokumenten gehören:

• Einkünfte
• Kontoauszüge
• Steuerformulare
• Rechnungen
• Formulare für Kreditverträge.

Das Ziel besteht darin, die in diesen Dokumenten enthaltenen Informationen zu verstehen und es Unternehmen zu ermöglichen, sie für verschiedene Zwecke zu nutzen, beispielsweise zur Betrugserkennung, zur Durchführung von Finanzanalysen und Risikobewertungen, zur Budgetierung und Planung usw.

Wie funktioniert die Extraktion von Finanzdaten?

Es gibt zwei Ansätze zum Extrahieren von Daten aus Finanzdokumenten: die manuelle Methode und die automatisierte Methode.

Manuelle Extraktion von Finanzdaten

Das manuelle Extrahieren von Finanzdaten erfordert das Lesen, Extrahieren und Eingeben von Datenpunkten in Tabellenkalkulationen und Datenbanken – einen nach dem anderen. Diese Methode war lange Zeit die Standardmethode zum Extrahieren von Daten aus Finanzdokumenten.

Obwohl dieser Ansatz für eine kleine Menge an Finanzdokumenten geeignet ist, ist er im großen Maßstab ineffizient. zeigt an, dass Mitarbeiter ein Viertel ihrer Arbeitswoche mit sich wiederholenden Aufgaben wie dem Abrufen und Sammeln von Informationen aus Quittungen, Rechnungen, Kontoauszügen usw. verbringen können. Größere Institutionen wie Banken und Hedgefonds würden Hunderte von Dateneingabespezialisten benötigen, um ihren gesamten Papierkram manuell zu bearbeiten.

In einer anderen Studie kam BMC zu dem Schluss, dass eine manuelle Extraktion möglich ist bis zu 40 % ungenau. Folglich nimmt diese Methode nicht nur viel Zeit in Anspruch, sondern führt auch zu Fehlern, die andernfalls vermeidbar wären. Es besteht eindeutig Bedarf an einer effizienteren und genaueren Methode zur Extraktion von Finanzdaten.

KI-gestützte automatisierte Finanzdatenextraktion

KI-basierte Datenextraktion Im Finanzwesen geht es um die automatische Erfassung von Daten aus einer Vielzahl unstrukturierter Daten Finanzdokumente und deren Umwandlung in ein strukturiertes Format.

Der gesamte Prozess der Finanzdatenextraktion kann mit moderner Software zur Finanzdatenextraktion, die auf KI und Automatisierung basiert, effizient optimiert werden. Analysten müssen lediglich ein Dokument in die Software hochladen, eine Vorlage konfigurieren und das Tool extrahiert dann automatisch Daten und lädt sie in eine Zieldatenbank.

Herausforderungen der KI-basierten Dokumentendatenextraktion im Finanzwesen und wie man sie meistert

Finanzunternehmen wollen automatisieren Datenextraktion sollten einige gemeinsame Herausforderungen berücksichtigen. Anstatt sich entmutigen zu lassen, sind diese Herausforderungen eine Gelegenheit, die Leistungsfähigkeit von Software zur Finanzdatenextraktion voll auszuschöpfen:

• Die komplexen Altsysteme der Finanzinstitute sind nicht mit jeder KI-basierten Datenextraktionslösung kompatibel, die erforderlich ist erhebliche Investitionen in die IT-Infrastruktur. Durch die Investition in ein Tool zur Extraktion von Finanzdaten, das umfassende Datenverwaltungsfunktionen bietet, können Unternehmen dieses Problem angehen und ihre veraltete Dateninfrastruktur modernisieren.
• Finanzinstitute verarbeiten sensible Daten, einschließlich personenbezogener Daten, die präsentiert werden Datenschutz- und Sicherheitsbedenken. Es ist wichtig, KI-basierte Finanzdatenextraktionssysteme mit robusten Sicherheitsfunktionen wie Datenverschlüsselung auszuwählen.
• Datenquellen können fehlende, unvollständige oder inkonsistente Informationen enthalten, was dazu führen kann Ungenauigkeiten bei der Extraktion. Einige Softwareprogramme bieten jedoch spezielle Datenqualitätsfunktionen, um Daten vor der Extraktion zu bereinigen.
• Automatisierte Extraktionsprozesse kann menschliches Eingreifen erfordern zur Validierung extrahierter Daten, insbesondere bei Unsicherheiten oder Unklarheiten. Werkzeuge wie Astera Sie verfügen über automatische Prüfungen basierend auf benutzerdefinierten Bedingungen, die Benutzer benachrichtigen, wenn Fehler auftreten.

Warum KI-basierte Software zur Finanzdatenextraktion immer wichtiger wird

Wenn es um Finanzen geht, sind genaue Daten das A und O. Bei all den Regeln und Vorschriften können Fehler in der Finanzberichterstattung zu ernsthaften Problemen wie rechtlichen Problemen und sogar Rufschädigung führen. Auch Meldefehler können zu enormen finanziellen Verlusten führen.

So hilft KI-gestützte Software zur Finanzdatenextraktion Finanzunternehmen dabei, ihre datengesteuerten Initiativen und die betriebliche Effizienz zu verbessern:

• Höhere Genauigkeit: Automatisierte Werkzeuge sind sehr genau. Ihre Genauigkeit führt direkt zu zuverlässigeren Finanzprognosen und datengesteuerten Entscheidungen.
• Vorbeugende Korrektur: Tools zur Extraktion von Finanzdaten können Probleme mit der Datenqualität in Echtzeit erkennen. Die Überprüfung der Datensätze während des Prozesses ist 10 mal billiger als Fehler nachträglich zu beheben. Diese automatisierten Tools enthalten benutzerdefinierte Datenprüfungen, um alle Arten von Fehlern zu identifizieren.
• Verbesserte Effizienz: Wie funktioniert das Sparen bis zu 15-fache Bearbeitungszeit pro Dokument klingt wie? Genau so schnell ist eine leistungsstarke Software zur Finanzdatenextraktion im Vergleich zur manuellen Eingabe. Diese Effizienz wird durch eine Kombination aus intelligentem Informationsabruf, Automatisierung und KI erreicht.
• Gesteigerte produktivität: Wenn Unternehmen beim Papierkram Zeit sparen, stehen ihnen mehr Ressourcen für Arbeiten mit höherer Wertschöpfung zur Verfügung. Es steigert auch die Moral der Analysten und trägt dazu bei, die Vielfalt und den Umfang ihrer Arbeit zu erhöhen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Ein einzelnes Nichteinhaltungsereignis kann dazu führen 5.87 Millionen Dollar Verlust, zusätzlich zum Reputationsschaden. Als Nebenprodukt der verbesserten Genauigkeit bietet die verbesserte Einhaltung regulatorischer Standards sowohl finanzielle als auch nicht-monetäre Vorteile.

Auswahl der besten Software zur Finanzdatenextraktion für Ihr Unternehmen

Der Finanzsektor ist in hohem Maße auf genaue und aktuelle Daten angewiesen, um fundierte Entscheidungen zu treffen, Risiken zu verwalten und regulatorische Anforderungen einzuhalten. Daher ist es wichtig, die richtigen Tools und Lösungen zur Hand zu haben. Allerdings kann die Auswahl des richtigen Tools angesichts der Verfügbarkeit einer großen Menge an Software zur Finanzdatenextraktion schnell zu einem mühsamen Unterfangen werden. Der Schlüssel liegt darin, die Geschäftsanforderungen zu priorisieren und die beste Lösung zu finden. Hier sind einige Faktoren, die Finanzunternehmen berücksichtigen sollten:

1. Datum Format Kompatibilität: Stellen Sie sicher, dass die Software die Extraktion aus einer Vielzahl finanzbezogener Datenquellen wie Rechnungen, Steuerformularen und Gewinn- und Verlustrechnungen unterstützt.
2. Einfache Integration: Wählen Sie Software, die sich nahtlos in Ihre vorhandenen Legacy-Systeme, Datenbanken und Analyseplattformen integrieren lässt. Darüber hinaus sollte das Tool mit Finanzsystemen kompatibel sein, einschließlich Buchhaltungssoftware, Portfoliomanagementsystemen usw. Einige Tools bieten native Konnektivität zu Legacy-Systemen wie COBOL sowie die Möglichkeit, die extrahierten Daten in Daten zu integrieren Pipelines, die mit Cloud-Data-Warehouses verbunden sind.
3. Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Datenqualität und Zuverlässigkeit sind insbesondere im Finanzsektor nicht verhandelbar. Bewerten Sie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der von der Software erzeugten Ergebnisse. Suchen Sie nach Funktionen wie Datenvalidierung, Fehlerbehandlung und Qualitätssicherungsmechanismen, um die Integrität der extrahierten Finanzdaten sicherzustellen.
4. Anpassung und Flexibilität: Wählen Sie eine Software zur Extraktion von Finanzdaten, die Flexibilität und Anpassungsoptionen bietet, um Arbeitsabläufe an Ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Funktionen wie anpassbare Extraktionsregeln, Skriptfunktionen und API-Zugriff können die Flexibilität erhöhen. Softwarelösungen wie Astera bieten sowohl vorlagenbasierte als auch automatisierte Funktionen zur Extraktion von Finanzdaten.
5. Benutzerfreundlichkeit und Benutzeroberfläche: Berücksichtigen Sie die Benutzerfreundlichkeit und Benutzerfreundlichkeit der Benutzeroberfläche der Software sowie die Intuitivität ihres Workflow-Designs. No-Code-Tools verfügen über Funktionen wie Drag-and-Drop-Schnittstellen, visuelle Mapping-Tools und interaktive Dashboards, die die Extraktion von Finanzdaten zum Kinderspiel machen.
6. Ruf und Support des Anbieters: Recherchieren Sie den Ruf und die Erfolgsbilanz des Softwareanbieters im Bereich Datenextraktion. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Preise, Kundenbewertungen und die Verfügbarkeit von technischem Support und Schulungsressourcen, bevor Sie sich verpflichten.
7. Kosten und Lizenzierung: Bewerten Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich Vorabkosten, Lizenzgebühren, Wartungs- und Supportkosten. Ihre Bewertung sollte auch die Kosten für den Wechsel zu einem anderen Anbieter berücksichtigen, da es häufig vorkommt, dass Unternehmen Opfer einer Anbieterbindung werden.

KI-basierte Anwendungsfälle für die Extraktion von Finanzdaten in der Finanzbranche

Fakturierung

Ein entscheidender Bereich, in dem die KI-gestützte Extraktion von Finanzdaten wirklich glänzen kann, ist Rechnungsverarbeitung. Rechnungen können unglaublich komplizierte Dokumente sein, die mit einer Fülle von Informationen beladen sind, die verarbeitet werden müssen, wie z. B. Artikelbeschreibungen, Mengen, Preise, Steuern und mehr.

Das manuelle Extrahieren dieser Informationen kann schnell zu einem mühsamen und fehleranfälligen Prozess werden. KI-gestützte Lösungen zur Finanzdatenextraktion können jedoch automatisch die relevanten Schlüssel-Wert-Paare aus Rechnungen extrahieren und so eine nahtlose und effiziente Verarbeitung ermöglichen.

 Buchhaltung

Die Buchhaltung ist ein weiterer Bereich, in dem die KI-gestützte Extraktion von Finanzdaten ein echter Wendepunkt sein kann. Im Buchhaltungsprozess müssen Jahresabschlüsse und andere Dokumente geprüft werden, um relevante Datenpunkte wie Einnahmen, Ausgaben und Vermögenswerte zu identifizieren.

Mit der beispiellosen Präzision und Geschwindigkeit automatisierter Software zur Extraktion von Finanzdaten können Geschäftsanwender nahtlos wichtige Informationen aus verschiedenen Dokumenten extrahieren, darunter Quittungen, Gutschriften, Einzahlungsbelege usw., und so die Buchhaltungsvorgänge revolutionieren.

Steuerberichterstattung

Software zur Extraktion von Finanzdaten ist in der Steuerberichterstattung von unschätzbarem Wert. Die Nachverfolgung von Belegen und die Zusammenstellung riesiger Mengen an Finanzdaten wie Einnahmen, Ausgaben und Vermögenswerte sowie deren Meldung an die Steuerbehörden ist eine gewaltige Herausforderung für Unternehmen.

KI-gestützte Software zur Finanzdatenextraktion vereinfacht den Datenabruf aus diesen Dokumenten. Benutzer haben die Flexibilität, nur die erforderlichen Datenpunkte zu extrahieren und in relevante Datenpipelines zu laden, wodurch der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Steuerberichterstattung minimiert wird.

Der vielversprechende Horizont der KI-basierten Finanzdatenextraktion

Die KI-basierte Finanzdatenextraktion ist der Weg in die Zukunft für Unternehmen der Finanzbranche. Der Ansatz bietet ein neues Maß an Anpassungsfähigkeit und Individualisierung und ist damit die ideale Möglichkeit für Unternehmen, die Prozesse zur Dokumentenverwaltung rationalisieren, die Datenqualität verbessern, Aufgaben auf höherer Ebene freigeben und wertvolle Ressourcen freisetzen möchten.

Die Vorteile liegen auf der Hand – von der Verbesserung der Kreditbearbeitung bis hin zur Rationalisierung der Rechnungsverarbeitung und darüber hinaus – die transformative Kraft dieser Technologie ist grenzenlos, insbesondere im Finanzbereich, wo die Datenqualität eine große Rolle spielt. Kurz gesagt: Die Zukunft der KI-basierten Finanzdatenextraktion im Finanzwesen sieht vielversprechend aus.

Vereinfachen Sie die Extraktion von Finanzdaten mit Astera

Asteraist die Lösung zur Extraktion unstrukturierter Daten  ist ein leistungsstarkes KI-basiertes Tool, das die komplexe Aufgabe der Datenextraktion aus einer Vielzahl von Finanzdokumenten vereinfacht. Mit der intuitiven Benutzeroberfläche ohne Code können Unternehmen ihre Datenextraktionsprozesse einfach automatisieren und die manuelle Dateneingabe überflüssig machen.

Von Rechnungen und Quittungen bis hin zu Finanzberichten und Steuerdokumenten kann es Daten aus jedem unstrukturierten Dokument genau erfassen und in ein strukturiertes Format konvertieren. Dies führt zu weniger Fehlern und erhöhter Genauigkeit, was zu einer besseren Entscheidungsfindung führt.

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