O ciclo de processamento de dados é crucial para a operação de bancos, formando a espinha dorsal de seus numerosos serviços. É usado para lidar com o volume maciço e a variedade de dados gerados diariamente, garantindo precisão, eficiência e segurança. Veja como o ciclo (entrada, processamento, saída, armazenamento) é exibido em um contexto bancário:
1. Entrada: *
Dados do cliente: Isso inclui detalhes pessoais (nome, endereço, informações de contato), informações da conta (números de conta, saldos, histórico de transações), pedidos de empréstimo, pedidos de cartão de crédito etc. Esses dados vêm de várias fontes-aplicativos, caixas eletrônicos, plataformas bancárias on-line, sistemas de ramificação e integrações de terceiros.
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Dados da transação: Isso abrange todas as transações financeiras-depósitos, saques, transferências, pagamentos, pagamentos de empréstimos, cálculos de juros etc. Esses dados fluem constantemente de vários canais, como caixas eletrônicos, sistemas de ponto de venda, bancos on-line, aplicativos móveis e terminais.
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Dados do mercado: Os bancos também precisam processar dados de mercado para decisões de investimento, avaliação de riscos e atividades de negociação. Isso inclui preços das ações, taxas de juros, taxas de câmbio e indicadores econômicos de vários provedores de dados financeiros.
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Dados regulatórios: A conformidade com vários regulamentos requer dados de processamento relacionados ao KYC (conheça seu cliente), AML (lavagem de dinheiro) e outros requisitos legais e regulamentares.
2. Processamento: *
Processamento da transação: Isso envolve validar, autorizar e registrar todas as transações. Inclui os saldos da conta, a aplicação de taxas, a atualização dos saldos da conta e a geração de registros de transações. Isso geralmente envolve algoritmos complexos e processamento em tempo real para confirmação imediata.
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Manutenção da conta: Atualizar informações do cliente, abrir e fechar contas, gerenciar o acesso à conta e aplicar os cálculos de juros fazem parte da manutenção da conta.
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Pontuação de crédito e avaliação de risco: Os bancos utilizam algoritmos sofisticados para analisar os dados do cliente e avaliar a credibilidade para aplicações de empréstimos. Isso envolve processar vastos conjuntos de dados para prever a probabilidade de inadimplência de empréstimos.
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Relatórios e análise: Os dados processados são usados para gerar vários relatórios, incluindo declarações de conta, resumos financeiros, avaliações de risco, relatórios de conformidade regulatória e análises de tendências de mercado.
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Detecção de fraude: Os bancos empregam algoritmos avançados de análise e aprendizado de máquina para processar dados e identificar possíveis atividades fraudulentas, como transações não autorizadas ou tentativas de lavagem de dinheiro.
3. Saída: * Declaração de conta: Resumos periódicos de transações e saldos enviados aos clientes.
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Recebimentos de transação: Confirmação de transações fornecidas aos clientes nos caixas eletrônicos, plataformas on -line ou em filiais.
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Relatórios para gerenciamento: Relatórios financeiros, avaliações de risco, indicadores de desempenho e outras saídas analíticas para uso interno.
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registros regulatórios: Relatórios submetidos a órgãos regulatórios em conformidade com os requisitos legais.
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Respostas de atendimento ao cliente: Informações fornecidas aos clientes através de vários canais, como telefone, email ou bate -papo on -line.
4. Armazenamento: * bancos de dados
: Os bancos usam bancos de dados grandes e seguros (geralmente distribuídos em vários locais para redundância e recuperação de desastres) para armazenar todos os dados gerados e processados. Esses dados são organizados de acordo com vários critérios, permitindo recuperação e análise eficientes.
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Arquivos: Os dados históricos são arquivados para trilhas de auditoria, conformidade regulatória e análise futura. Isso envolve políticas seguras de armazenamento e retenção de dados.
Todo o ciclo de processamento de dados em um banco é altamente automatizado e depende fortemente de tecnologias avançadas, como bancos de dados, data warehousing, ferramentas de inteligência de negócios e, cada vez mais, inteligência artificial e aprendizado de máquina para garantir a operação eficiente e segura de toda a instituição bancária. As medidas de segurança ao longo do ciclo são fundamentais para proteger informações confidenciais do cliente e financeiro.
