Software voor het extraheren van bankgegevens is een soort technologie die automatisch informatie haalt uit bankdocumenten zoals bankafschriften of transactieregisters. Deze software maakt gebruik van methoden zoals optische tekenherkenning (OCR), machine learning-algoritmen en patroonherkenning. Deze methoden worden gebruikt om gegevens nauwkeurig te extraheren, te verwerken en om te zetten in een gestructureerd formaat dat kan worden gebruikt voor analyse of integratie in financiële systemen.

De markt voor gegevensextractiesoftware werd in 2024 geschat op bijna 1,4 miljard dollar en zal volgens tegen 2031 naar verwachting bijna 4 miljard dollar bereiken. In deze gids wordt besproken hoe software voor het extraheren van bankgegevens werkt, wat deze doet, wat de voordelen en uitdagingen zijn en hoe je de juiste software voor je bedrijf kunt kiezen.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat doet software voor het extraheren van bankgegevens?
  
• Hoe werkt software voor het extraheren van bankgegevens?
  
• Voordelen van software voor het extraheren van bankgegevens
  
• Uitdagingen met software voor het extraheren van bankgegevens
  
• Hoe kies je software voor het extraheren van bankgegevens?
  

Wat doet software voor het extraheren van bankgegevens?

Software voor het uitlezen van bankgegevens haalt informatie uit bankdocumenten en zet die om in een gestructureerd formaat voor analyse, rapportage of integratie in andere financiële systemen. Door deze processen te automatiseren, vermindert de software handmatige gegevensinvoer, wat tijd bespaart en menselijke fouten vermindert. Dit is vooral handig in sectoren zoals het bankwezen, de financiële sector of boekhouding, waar grote hoeveelheden financiële gegevens snel moeten worden verwerkt.

• Gegevensuitwisseling: De software identificeert en haalt belangrijke gegevens uit bankafschriften of transactieregisters, zoals transactiedata, bedragen, beschrijvingen, rekeningnummers en saldi.

• Gegevensconversie: Na extractie zet het de gegevens om in een gestructureerd, gestandaardiseerd formaat dat op verschillende platforms of in verschillende databases kan worden gebruikt. Hierbij worden de gegevens georganiseerd in tabellen, lijsten of andere relationele structuren.

• Validatie en nauwkeurigheidscontroles: De software controleert of de geëxtraheerde gegevens nauwkeurig en betrouwbaar zijn. Het voert validaties uit om te controleren op inconsistenties of fouten, zoals ongebruikelijke transactiebedragen of discrepanties in rekeningsaldi.

• Integratie: Zodra de gegevens zijn gehaald en opgemaakt, kunnen ze worden geïntegreerd in financiële systemen, boekhoudsoftware of tools voor bedrijfsanalyse. Hierdoor kunnen bedrijven diepere analyses uitvoeren, nauwkeurigere financiële prognoses maken en betere financiële beslissingen nemen.

Hoe werkt software voor het extraheren van bankgegevens?

Software voor het extraheren van bankgegevens haalt stukjes info uit documenten om relevante info te vinden. Zo werkt het.

• Documentinvoer: Het proces van het uitlezen van bankgegevens begint met het invoeren van bankdocumenten, die bijvoorbeeld pdf's, gescande afbeeldingen of digitale gegevensfeeds kunnen zijn.

  • Voorbewerking: Als de documenten gescande afbeeldingen of pdf's zijn, moeten ze eerst worden bewerkt om de beeldkwaliteit te verbeteren. Dit kan bijvoorbeeld het rechtzetten van afbeeldingen, ruisonderdrukking en contrastverbetering zijn, zodat de tekst beter leesbaar wordt voor het extraheren.
    
  • Optische tekenherkenning (OCR): Als de gegevens afkomstig zijn van gescande documenten of pdf's, zet OCR-technologie de tekst in afbeeldingen om in machineleesbare tekst. Geavanceerde OCR-systemen kunnen verschillende lettertypen en lay-outs herkennen en zelfs vervormingen of wazigheid in het document corrigeren.
    

• Gegevensextractie en parsing: De software identificeert en haalt specifieke stukjes data uit de tekst, met behulp van machine learning-algoritmen en patroonherkenning om gegevenspunten zoals datums, transactiebedragen en transactieomschrijvingen te identificeren. In meer geavanceerde systemen verbeteren machine learning-algoritmen de nauwkeurigheid van de software in de loop van de tijd, door te leren van correcties en handmatige ingrepen.

• Gegevensvalidatie en -correctie: De software voert validatiecontroles uit op de geëxtraheerde gegevens om de nauwkeurigheid te garanderen. Dit kan onder meer bestaan uit het controleren van de gegevens aan de hand van bekende patronen (zoals datumformaten), het uitvoeren van logische controles (om ervoor te zorgen dat debet- en creditbedragen in evenwicht zijn) en het vergelijken met externe gegevensbronnen. Als er fouten worden gedetecteerd, kan het systeem deze markeren voor handmatige controle of automatische correcties uitvoeren.

• Gegevensomzetting: De software zet de geëxtraheerde gegevens om in een gestandaardiseerd formaat dat geschikt is voor opslag, analyse of integratie met andere systemen. De gegevens worden gestructureerd in databases of spreadsheets en kunnen worden gecodeerd, getagd en gecategoriseerd op basis van de behoeften van de gebruiker of de toepassing.

• Integratie: De gestructureerde gegevens worden geïntegreerd in financiële systemen of ERP-systemen (Enterprise Resource Planning), zoals boekhoudsoftware of financiële analysetools. Bij deze stap kunnen API's (Application Programming Interfaces) of directe database-integratie worden gebruikt om de gegevens in deze systemen in te voeren.

Voordelen van software voor het extraheren van bankgegevens

Software voor het extraheren van bankgegevens kan bedrijven op verschillende manieren helpen. Hier zijn een paar van de meest voorkomende voordelen.

• Proactief financieel beheer: Met realtime toegang tot opgeschoonde en gestructureerde financiële gegevens kunnen bedrijven hun financiën proactiever beheren en geavanceerdere analysetools gebruiken om cashflowscenario's te voorspellen, financiële activiteiten te verbeteren en mogelijke fraude of financiële instabiliteit op te sporen.

• Betere bedrijfsstrategieën: Deze software kan worden geïntegreerd met bredere business intelligence-systemen, waardoor financiële gegevens tussen verschillende afdelingen worden gesynchroniseerd en bedrijven kunnen helpen om meer samenhangende bedrijfsstrategieën te ontwikkelen. Door bijvoorbeeld geëxtraheerde financiële gegevens te integreren met customer relationship management (CRM)-systemen, kan inzicht worden verkregen in het betalingsgedrag van klanten, wat bedrijven kan helpen om hun verkoopstrategieën en klantenservice-initiatieven te verbeteren.

• Verbeterde bedrijfsvoering: Geavanceerde extractietools kunnen transactiegegevens en metadata analyseren om dieper inzicht te geven in bestedingspatronen, relaties met leveranciers en operationele knelpunten. Deze gedetailleerde gegevens kunnen bedrijven helpen hun budgettoewijzingen te verfijnen, betere voorwaarden te bedingen bij leveranciers of de kostenefficiëntie van hun bedrijfsvoering te verbeteren.

• Naleving van regelgeving: Moderne software voor gegevensextractie kan zich aanpassen aan nieuwe regelgeving en bedrijven helpen om snel in te spelen op nieuwe financiële rapportagestandaarden of compliancevereisten zonder hun activiteiten te verstoren.

• Minder handmatige gegevensinvoer: Door gegevens automatisch te extraheren en te verwerken, hebben mensen die voorheen handmatig met gegevens bezig waren, meer tijd voor andere dingen. Bedrijven kunnen deze mensen inzetten voor belangrijkere taken, zoals strategische planning, klantcontact en innovatie. Dit zorgt voor lagere personeelskosten en meer tevreden en loyale medewerkers.

• Betere beveiliging en fraudedetectie: Geavanceerde tools voor gegevensextractie kunnen consistentiecontroles en patroonanalyses uitvoeren om mogelijk frauduleuze transacties of inconsistenties te identificeren die kunnen wijzen op beveiligingsinbreuken. Dit helpt bedrijven te beschermen tegen financiële fraude en cyberdreigingen.

Uitdagingen met software voor het extraheren van bankgegevens

Bedrijven die software voor het extraheren van bankgegevens gebruiken, kunnen tegen de volgende problemen aanlopen:

• Datakwaliteit: Hoe goed en betrouwbaar de software werkt, hangt echt af van de kwaliteit van de gegevens die erin worden gestopt. Als die gegevens niet goed zijn, zoals scans met een lage resolutie of documenten met ingewikkelde, niet-standaard formaten, kan dat fouten geven bij het uitlezen. Banken en financiële instellingen met aparte formaten voor hun afschriften kunnen het uitleesproces nog ingewikkelder maken.

• Integratie: Het integreren van geëxtraheerde gegevens in bestaande financiële systemen en workflows kan lastig zijn en veel middelen vergen. Verschillen in gegevensformaten, inconsistenties in gegevensstandaarden tussen systemen en verouderde IT-infrastructuur kunnen middleware-oplossingen of aangepaste integratieontwikkeling vereisen om dit te verhelpen, wat duur en tijdrovend kan zijn.

• Schaalbaarheid: Naarmate bedrijven groeien, nemen de omvang en verscheidenheid van hun financiële gegevens toe. Software voor gegevensextractie moet mogelijk voortdurend worden aangepast en geüpgraded om grotere datasets effectief te kunnen verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.

• Kosten: Het aanschaffen en installeren van software voor het extraheren van bankgegevens kan best duur zijn, vooral voor geavanceerde systemen die gebruikmaken van technologieën zoals machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Doorlopend onderhoud, updates en opleidingskosten kunnen flinke operationele kosten met zich meebrengen.

• Training: Nieuwe software brengt training van personeel met zich mee en kan weerstand tegen verandering oproepen, wat tijd en middelen kost om op te lossen.

• Afhankelijkheid: Als je heel erg op een bepaalde softwareoplossing vertrouwt, kan dat betekenen dat je voor updates, onderhoud en ondersteuning afhankelijk bent van één leverancier. Dit kan je flexibiliteit en onderhandelingspositie beperken, wat kan leiden tot hogere kosten en problemen bij het overstappen naar andere systemen als dat nodig is.

• Evolutie: Software kan snel verouderd raken en voor continue software-updates en aanpassingen zijn regelmatige investeringen en planning nodig.

Hoe kies je software voor het extraheren van bankgegevens?

Als je software voor het extraheren van bankgegevens voor je bedrijf zoekt, kijk dan eerst naar je bedrijfsdoelen, hoe je werkt en wat je nu nodig hebt op dat gebied. Denk aan deze dingen als je kijkt naar wat er allemaal is:

• Nauwkeurigheid en betrouwbaarheid: De software moet zo min mogelijk fouten maken bij het OCR-proces, gegevens nauwkeurig analyseren en categoriseren, en betrouwbare output leveren waarop je kunt vertrouwen bij het nemen van financiële beslissingen.

• Schaalbaarheid: De software moet kunnen opschalen om grotere hoeveelheden gegevens te verwerken zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties. Het moet in staat zijn om een groter aantal documenten te verwerken en grotere datasets te beheren naarmate het bedrijf groeit.

• Integratiemogelijkheden: De software moet kunnen worden geïntegreerd met je bestaande financiële systemen en workflows, waaronder ERP-systemen, boekhoudsoftware en andere business intelligence-tools.

• Aanpasbaarheid: De software moet geschikt zijn voor verschillende documentformaten en gegevens uit diverse bronnen kunnen extraheren. Financiële documenten kunnen qua formaat sterk verschillen, vooral tussen verschillende banken of landen.

• Naleving van regelgeving: De software moet voldoen aan relevante financiële regelgeving en wetgeving op het gebied van gegevensbescherming, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG) van de EU en de California Consumer Privacy Act (CCPA). De omgang met, opslag en verwerking van gegevens moeten voldoen aan wettelijke normen.

• Beveiligingsfuncties: De software moet strenge protocollen voor gegevensbeveiliging hebben (bijvoorbeeld gegevensversleuteling, regelmatige beveiligingsaudits, cybersecuritykaders volgens de industrienorm) om ongeoorloofde toegang en datalekken te voorkomen.

• Gebruiksvriendelijke interface: De software moet intuïtief en makkelijk te gebruiken zijn, met zo min mogelijk training.

• Automatiserings- en aanpassingsopties: De software moet automatiseringsfuncties en opties bevatten om workflows, gegevensvelden en uitvoerformaten aan te passen.

• Ondersteuning en onderhoud: De software moet goede klantenservice, trainingsmateriaal en regelmatige updates bieden om de functionaliteit te verbeteren en beveiligingsproblemen op te lossen.

• AI en machine learning: Software die AI en machine learning gebruikt om het extractieproces steeds beter te maken en zich aan te passen aan nieuwe documenttypes en -formaten, wordt na verloop van tijd steeds handiger.

• Kosteneffectiviteit: De software moet een goed rendement opleveren, waarbij zowel de initiële kosten als de doorlopende kosten voor onderhoud, updates en gebruik worden meegerekend.

• Prestatiestatistieken en rapportage: De software moet zijn eigen prestaties kunnen bijhouden (bijvoorbeeld nauwkeurigheidspercentages, verwerkingstijden). Goede software heeft vaak analytische tools die inzicht geven in de prestaties.

Hieronder volgt een aanpak voor het kiezen van een softwareoplossing voor het extraheren van bankgegevens.

• Bepaal je zakelijke behoeften en doelen: Bedenk wat je nodig hebt van de software voor het uitlezen van bankgegevens. Denk aan de hoeveelheid gegevens, de verschillende soorten documenten en de specifieke financiële processen die deze software moet kunnen doen. Stel doelen vast die je met behulp van de software kunt bereiken.

• Onderzoek leveranciers en oplossingen: Doe grondig marktonderzoek om potentiële leveranciers te vinden. Bekijk beoordelingen, casestudy's en getuigenissen om de betrouwbaarheid en prestaties van een leverancier te beoordelen. Kijk naar de reputatie van de leverancier, hoe lang de software al op de markt is, de ondersteuningskanalen en alle andere factoren die hierboven zijn genoemd.

• Vraag demo's en proefversies aan: Vraag voordat je een beslissing neemt demo's en proefversies van de software aan om deze in actie te zien en de gebruiksvriendelijkheid, functies en integratiemogelijkheden te evalueren. Dit is ook een kans om de nauwkeurigheid van de software met je gegevens te beoordelen.

• Kijk naar de kosten versus baten: Controleer de totale kosten, inclusief de startkosten en de doorlopende kosten voor onderhoud, updates en extra diensten. Vergelijk deze kosten met de verwachte voordelen qua tijdwinst, nauwkeurigheid, compliance en andere strategische voordelen.

• Vraag gebruikers om feedback: Verzamel input van de teamleden die de software gaan gebruiken. Hun inzichten over gebruiksvriendelijkheid en functionaliteit kunnen van onschatbare waarde zijn bij het nemen van een definitieve beslissing.

• Onderhandel over voorwaarden en pas aan: Als je een leverancier hebt gekozen, onderhandel dan over voorwaarden die bij je bedrijf passen. Bespreek aanpassingsopties om de software af te stemmen op je specifieke processen en eisen. Denk hierbij aan het instellen van bepaalde parameters voor het extraheren van gegevens, aangepaste outputs en integratiespecificaties.

• Plan de implementatie en training: Maak een gedetailleerd plan voor de implementatie van de software, inclusief tijdschema's, toewijzing van middelen en trainingsschema's voor gebruikers.

• Monitor en evalueer prestaties: Monitor na de implementatie continu de prestaties van de software en de realisatie van je bedrijfsdoelstellingen. Controleer regelmatig of de software voldoet aan de verwachte normen voor gegevensnauwkeurigheid, efficiëntie en compliance. Wees bereid om indien nodig aanpassingen door te voeren of problemen door te geven aan de leverancier.