Software zur Extraktion von Bankdaten ist eine Technologie, die automatisch Informationen aus Bankdokumenten wie Kontoauszügen oder Transaktionsaufzeichnungen abruft. Diese Software verwendet Methoden wie optische Zeichenerkennung (OCR), Algorithmen für maschinelles Lernen und Mustererkennung. Diese Methoden werden verwendet, um Daten genau zu extrahieren, zu verarbeiten und in ein strukturiertes Format zu konvertieren, das zur Analyse oder Integration in Finanzsysteme verwendet werden kann.

Der Markt für Datenextraktions-Software wurde auf fast 1,4 Milliarden USD im Jahr 2024 geschätzt und erreicht bis 2031 voraussichtlich fast 4 Milliarden USD. In diesem Leitfaden erfahren Sie, wie Software zur Extraktion von Bankdaten funktioniert, was sie leistet, welche Vorteile und Herausforderungen sie mit sich bringt und wie Sie die richtige Software für Ihr Unternehmen auswählen.

Worum geht es in diesem Artikel?

• Was macht Software zur Extraktion von Bankdaten?
  
• Wie funktioniert Software zur Extraktion von Bankdaten?
  
• Vorteile von Software zur Extraktion von Bankdaten
  
• Herausforderungen bei Software zur Extraktion von Bankdaten
  
• So wählen Sie eine Software zur Extraktion von Bankdaten aus
  

Was macht Software zur Extraktion von Bankdaten?

Software zur Extraktion von Bankdaten extrahiert Daten aus Bankdokumenten und wandelt sie in ein strukturiertes Format für die Analyse, Berichterstattung oder Integration in andere Finanzsysteme um. Durch die Automatisierung dieser Prozesse reduziert die Software die manuelle Dateneingabe, sodass Sie Zeit sparen und Anwenderfehler reduzieren. Das ist besonders nützlich in Branchen wie dem Bankwesen, dem Finanzwesen oder der Buchhaltung, in denen große Mengen an Finanzdaten eine schnelle Verarbeitung erfordern.

• Datenextraktion: Die Software identifiziert und extrahiert wichtige Datenelemente aus Kontoauszügen oder Transaktionsaufzeichnungen wie Transaktionsdaten, Beträge, Beschreibungen, Kontonummern und Salden.

• Datenkonvertierung: Nach der Extraktion werden die Daten in ein strukturiertes, standardisiertes Format konvertiert, das über verschiedene Plattformen oder Datenbanken hinweg verwendet werden kann. Dazu gehört das Organisieren der Daten in Tabellen, Listen oder anderen relationalen Strukturen.

• Validierungs- und Genauigkeitsprüfungen: Die Software überprüft, ob die extrahierten Daten korrekt und zuverlässig sind. Sie führt Validierungen durch, um die Daten auf Inkonsistenzen oder Fehler zu überprüfen, wie z. B. ungewöhnliche Transaktionsbeträge oder Unstimmigkeiten in Kontoständen.

• Integration: Sobald die Daten extrahiert und formatiert wurden, können sie in Finanzsysteme, Buchhaltungssoftware oder Business-Analytics-Tools integriert werden. So erreichen Unternehmen ausführlichere Analysen und genauere Finanzprognosen sowie eine bessere finanzielle Entscheidungsfindung.

Wie funktioniert Software zur Extraktion von Bankdaten?

Software zur Extraktion von Bankdaten extrahiert Datenelemente aus Dokumenten, um relevante Informationen zu identifizieren. So funktioniert das:

• Eingabe von Dokumenten: Der Prozess der Bankdatenextraktion beginnt mit der Eingabe von Bankdokumenten, die als PDFs, gescannte Bilder oder digitale Datenfeeds formatiert sein können.

  • Vorverarbeitung: Wenn es sich bei den Dokumenten um gescannte Bilder oder PDFs handelt, müssen sie vorverarbeitet werden, um die Bildqualität zu verbessern. Dieser Prozess kann Entzerrung, Bildrauschunterdrückung und Kontrastverbesserung umfassen, um den Text für den Extraktionsprozess besser lesbar zu machen.
    
  • Optische Zeichenerkennung (OCR): Wenn die Daten aus gescannten Dokumenten oder PDF-Dateien stammen, wandelt die OCR-Technologie den Text aus Bildern in maschinenlesbaren Text um. Fortschrittliche OCR-Systeme können verschiedene Schriftarten und Layouts erkennen und sogar Verzerrungen oder Unschärfen im Dokument korrigieren.
    

• Datenextraktion und -analyse: Die Software identifiziert und extrahiert bestimmte Datenelemente aus dem Text, indem sie Algorithmen für maschinelles Lernen und Mustererkennung verwendet, um Datenpunkte wie Termine, Transaktionsbeträge und Transaktionsbeschreibungen zu identifizieren. In fortschrittlicheren Systemen verbessern Algorithmen des maschinellen Lernens die Genauigkeit der Software im Laufe der Zeit, da sie aus Korrekturen und manuellen Eingriffen lernt.

• Datenvalidierung und -korrektur: Die Software führt Validierungsprüfungen für die extrahierten Daten durch, um die Genauigkeit sicherzustellen. Dazu können der Abgleich der Daten mit bekannten Mustern (z. B. Datumsformate), die Durchführung logischer Prüfungen (Sicherstellen des Saldos von Last- und Gutschriften) und der Abgleich mit externen Datenquellen gehören. Wenn Fehler erkannt werden, markiert das System diese möglicherweise zur manuellen Überprüfung oder versucht, automatische Korrekturen vorzunehmen.

• Datentransformation: Die Software konvertiert die extrahierten Daten in ein standardisiertes Format, das für die Speicherung, Analyse oder Integration in andere Systeme geeignet ist. Die Daten werden in Datenbanken oder Tabellenkalkulationen strukturiert und können je nach Nutzer- oder Anwendungsanforderungen codiert, getaggt und kategorisiert werden.

• Integration: Die strukturierten Daten werden in Finanzsysteme oder ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning) wie Buchhaltungssoftware oder Finanzanalysetools integriert. In diesem Schritt können Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) oder eine direkte Datenbankintegration verwendet werden, um die Daten in diese Systeme einzuspeisen.

Vorteile von Software zur Extraktion von Bankdaten

Software zur Extraktion von Bankdaten kann Unternehmen in vielerlei Hinsicht zugute kommen. Hier werden einige der gängigsten Vorteile genannt.

• Proaktives Finanzmanagement: Durch den Echtzeitzugriff auf bereinigte und strukturierte Finanzdaten können Unternehmen ihre Finanzen proaktiver verwalten und fortschrittlichere Analysetools nutzen, um Cashflowszenarien zu prognostizieren, Finanzabläufe zu verbessern und potenziellen Betrug oder finanzielle Instabilität zu erkennen.

• Bessere Geschäftsstrategien: Diese Software kann in umfassendere Business-Intelligence-Systeme integriert werden, um Finanzdaten über verschiedene Abteilungen hinweg zu synchronisieren, damit Unternehmen kohärentere Geschäftsstrategien entwickeln können. Beispielsweise kann die Integration extrahierter Finanzdaten in CRM-Systeme (Customer Relationship Management) Einblicke in das Zahlungsverhalten der Kundschaft liefern, was Unternehmen wiederum dabei helfen kann, ihre Vertriebsstrategien und Kundendienstinitiativen zu verbessern.

• Verbesserte Betriebsabläufe: Fortschrittliche Extraktionstools können Transaktionsschilderungen und Metadaten analysieren, um tiefere Einblicke in Ausgabenmuster, Anbieterbeziehungen und betriebliche Engpässe zu erhalten. Diese granularen Daten können Unternehmen dabei helfen, Budgetzuweisungen zu verfeinern, bessere Bedingungen mit Lieferanten auszuhandeln oder die Kosteneffizienz ihrer Betriebsabläufe zu verbessern.

• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Moderne Datenextraktionssoftware kann sich an neue regulatorische Anforderungen anpassen und Unternehmen dabei helfen, sich schnell an neue Finanzberichterstattungsstandards oder Compliancevorschriften anzupassen, ohne ihren Betrieb zu unterbrechen.

• Reduzierte manuelle Dateneingabe: Durch die automatisierte Datenextraktion und -verarbeitung werden Personalressourcen freigesetzt, die bisher mit der manuellen Datenverarbeitung befasst waren. Unternehmen können diese Fachkräfte auf höherwertige Aktivitäten wie strategische Planung, Kundenbindung und Innovation umleiten – zur Verbesserung der Arbeitskosten sowie zur Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung.

• Bessere Sicherheit und Betrugserkennung: Moderne Datenextraktionstools können Konsistenzprüfungen und Musteranalysen durchführen, um potenziell betrügerische Transaktionen oder Inkonsistenzen zu identifizieren, die auf Sicherheitsverletzungen hinweisen könnten. Dies trägt dazu bei, Unternehmen vor Finanzbetrug und Cyberbedrohungen zu schützen.

Herausforderungen bei Software zur Extraktion von Bankdaten

Unternehmen, die Software zur Extraktion von Bankdaten verwenden, können in den folgenden Bereichen auf Herausforderungen stoßen:

• Datenqualität: Die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Software-Ausgabe hängt stark von der Qualität der Eingabedaten ab. Eingaben von schlechter Qualität, wie z. B. Scans mit niedriger Auflösung oder Dokumente mit komplexen, inkonsistenten Formaten, können zu Fehlern bei der Extraktion führen. Banken und Finanzinstitute mit speziellen Auszugsformaten können den Extraktionsprozess weiter erschweren.

• Integration: Die Integration extrahierter Daten in vorhandene Finanzsysteme und Workflows kann schwierig und ressourcenintensiv sein. Unterschiede bei den Datenformaten, Inkonsistenzen in den Datenstandards zwischen Systemen und veraltete IT-Infrastruktur können Middleware-Lösungen oder die Entwicklung kundenspezifischer Integrationen erfordern, was kostspielig und zeitaufwendig sein kann.

• Skalierbarkeit: Mit zunehmendem Unternehmenswachstum nehmen auch das Volumen und die Vielfalt der Finanzdaten zu. Datenextraktionssoftware erfordert möglicherweise fortlaufende Anpassungen und Upgrades, um größere Datensätze effektiv zu verarbeiten, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

• Kosten: Die Anschaffung und Einrichtung einer Software zur Extraktion von Bankdaten kann hohe Kosten verursachen, insbesondere für erweiterte Systeme, die Technologien wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz (KI) verwenden. Laufende Wartungs-, Aktualisierungs- und Schulungsgebühren können erhebliche Betriebskosten verursachen.

• Schulung: Neue Software erfordert Personalschulungen und verursacht potenziell Widerstand gegen die Veränderung, wofür wiederum Zeit und Ressourcen aufgewendet werden müssen.

• Abhängigkeit: Die starke Abhängigkeit von einer bestimmten Software-Lösung kann dazu führen, dass Sie bei Updates, Wartung und Support von einem einzigen Anbieter abhängig sind. Dies kann Ihre Flexibilität und Verhandlungsfähigkeit einschränken und eventuell zu höheren Kosten und Schwierigkeiten beim Übergang zu anderen Systemen führen.

• Entwicklung: Software kann schnell veraltet sein und kontinuierliche Software-Updates und -Anpassungen erfordern regelmäßige Investitionen und Planung.

So wählen Sie eine Software zur Extraktion von Bankdaten aus

Bedenken Sie bei der Wahl der Software zur Extraktion von Bankdaten für Ihr Unternehmen Ihre Geschäftsziele, Betriebsstrategien und unmittelbaren Datenextraktionsanforderungen. Berücksichtigen Sie die folgenden Faktoren bei der Bewertung der verfügbaren Optionen:

• Genauigkeit und Zuverlässigkeit: Die Software sollte minimale Fehler im OCR-Prozess, eine genaue Analyse und Kategorisierung von Daten und eine zuverlässige Ausgabe bieten, auf die man sich bei finanziellen Entscheidungen verlassen kann.

• Skalierbarkeit: Die Software sollte skalierbar sein, um größere Datenmengen ohne wesentliche Leistungseinbußen zu bewältigen. Sie sollte in der Lage sein, mehr Dokumente zu verarbeiten und größere Datensätze zu verwalten, wenn das Unternehmen wächst.

• Integrationsfähigkeiten: Die Software sollte in Ihre bestehenden Finanzsysteme und Workflows integriert werden können, einschließlich ERP-Systeme, Buchhaltungssoftware und andere Business-Intelligence-Tools.

• Anpassungsfähigkeit: Die Software sollte an eine Vielzahl von Dokumentenformaten anpassbar und in der Lage sein, Daten aus verschiedenen Quellen zu extrahieren. Das Format von Finanzdokumenten kann sehr unterschiedlich sein, insbesondere zwischen verschiedenen Banken oder Ländern.

• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Die Software muss den einschlägigen Finanzvorschriften und Datenschutzgesetzen entsprechen, wie z. B. der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) der EU oder dem California Consumer Privacy Act (CCPA). Die Handhabung, Speicherung und Verarbeitung von Daten muss gesetzlichen Standards entsprechen.

• Sicherheitsfunktionen: Die Software sollte strenge Datensicherheitsprotokolle (z. B. Datenverschlüsselung, regelmäßige Sicherheitsaudits, branchenübliche Cybersicherheits-Frameworks) implementieren, um unbefugten Zugriff und Datenschutzverletzungen zu verhindern.

• Nutzerfreundliche Oberfläche: Die Software sollte intuitiv und einfach zu bedienen sein, mit minimalem Schulungsaufwand.

• Automatisierungs- und Anpassungsmöglichkeiten: Die Software sollte Automatisierungsfunktionen und Optionen zum Anpassen von Workflows, Datenfeldern und Ausgabeformaten enthalten.

• Support und Wartung: Die Software sollte zuverlässigen Kundensupport, Schulungsressourcen und regelmäßige Updates bieten, um die Funktionalität zu verbessern und Sicherheitsprobleme zu beheben.

• KI und maschinelles Lernen: Software, die KI und maschinelles Lernen nutzt, um ihren Extraktionsprozess kontinuierlich zu verbessern und sich an neue Dokumenttypen und -formate anzupassen, wird im Laufe der Zeit immer nützlicher.

• Wirtschaftlichkeit: Die Software sollte einen guten ROI bieten, der sowohl Vorlaufkosten als auch laufende Ausgaben für Wartung, Updates und Betrieb umfassen kann.

• Leistungskennzahlen und Berichte: Die Software sollte in der Lage sein, die eigene Leistung zu verfolgen (z. B. Genauigkeitsraten, Verarbeitungszeiten). Gute Software beinhaltet oft Analysetools, die Einblicke in die Leistung liefern.

Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie bei der Auswahl einer Software-Lösung für die Bankdatenextraktion vorgehen.

• Geschäftsanforderungen und -ziele definieren: Bestimmen Sie, welche Funktionen die Software zur Extraktion von Bankdaten Ihnen bieten muss. Berücksichtigen Sie das Datenvolumen, die Vielfalt der Dokumenttypen und die spezifischen Finanzprozesse, die diese Software verarbeiten muss. Legen Sie Ziele fest, bei deren Erreichung die Software Ihnen helfen kann.

• Anbieter und Lösungen recherchieren: Führen Sie gründliche Marktforschung durch, um potenzielle Anbieter zu identifizieren. Sehen Sie sich Bewertungen, Fallstudien und Erfahrungsberichte an, um die Zuverlässigkeit und Leistung eines Anbieters zu beurteilen. Berücksichtigen Sie den Ruf des Anbieters, die Langlebigkeit der Software auf dem Markt und ihre Supportkanäle sowie alle anderen oben aufgeführten Faktoren.

• Demos und Testversionen anfordern: Bevor Sie eine Entscheidung treffen, fordern Sie Demos und Testversionen der Software an, um sie auszuprobieren und ihre Benutzerfreundlichkeit, ihren Funktionsumfang und ihre Integrationsmöglichkeiten zu bewerten. So können Sie auch die Genauigkeit der Software anhand Ihrer Daten bewerten.

• Kosten-Nutzen-Analyse durchführen: Betrachten Sie die Gesamtbetriebskosten, einschließlich der Anschaffungskosten sowie der laufenden Kosten für Wartung, Updates und zusätzliche Dienste. Wägen Sie diese Kosten gegen den erwarteten Nutzen in Bezug auf Zeitersparnis, Genauigkeit, Compliance und andere strategische Vorteile ab.

• Nutzerfeedback anfordern: Holen Sie Input von den Teammitgliedern ein, die die Software verwenden werden. Deren Erkenntnisse bezüglich der Benutzerfreundlichkeit und Funktionalität können bei der endgültigen Entscheidung von unschätzbarem Wert sein.

• Konditionen aushandeln und anpassen: Sobald Sie sich für einen Anbieter entschieden haben, handeln Sie Konditionen aus, die Ihren Geschäftsanforderungen entsprechen. Besprechen Sie Anpassungsoptionen, um die Software an Ihre spezifischen Prozesse und Anforderungen anzupassen. Diese können das Einrichten von bestimmten Datenextraktionsparametern, benutzerdefinierten Ausgaben und Integrationsaspekten umfassen.

• Implementierung und Schulung planen: Entwickeln Sie einen detaillierten Plan für die Software-Implementierung, einschließlich Zeitvorgaben, Ressourcenzuweisung und Schulungsplänen für Nutzer/innen.

• Leistung überwachen und bewerten: Überwachen Sie nach der Implementierung kontinuierlich die Leistung der Software und die Erreichung Ihrer Geschäftsziele. Überprüfen Sie regelmäßig, ob die Software die erwarteten Standards in Bezug auf Datengenauigkeit, Effizienz und Compliance erfüllt. Nehmen Sie bei Bedarf Anpassungen vor oder leiten Sie Probleme an den Anbieter weiter.