從證券訂單放置在數字渠道中的那一刻起，訂單要采用幾個操作，這些操作取決於您交易的資產...
本文將介紹證券進入數字渠道後的操作。
結算和清算完成後，買方或賣方應有收到證券或現金。但這並不是交易生命周期的結束，尤其是對於買方而言，因為他們現在持有證券，其相應的經紀人和托管人需要管理證券的持續經濟、風險和合規性。這是結算後階段，以下是此階段的關鍵活動。
在本文中，我們將介紹對賬、報告和商業智能。
對賬
由於交易過程的復雜性，交易數據會通過網絡發送到不同的系統和代理。這最終導致來自銀行不同系統的交易數據可能不同。因此，需要在銀行系統之間進行交易數據對賬。
最常見的對賬過程是在客戶報表系統與賬戶余額和交易的源系統之間進行的。
客戶對賬單是銀行發送給客戶的重要信息。聲明中信息的準確性受金管局等市場監管機構的監管。銀行必須確保對賬單上的信息完全正確。然而，不正確的客戶對賬單事件時有發生，例如包含來自其他客戶信息的對賬單。這些事件給銀行帶來了嚴重的聲譽和財務風險，需要在不正確的信息到達銀行客戶之前進行管理。
為了消除客戶對賬單中的錯誤信息，需要一個端到端的對賬流程。端到端意味著從生成的對賬單中提取數據（而不是從客戶端對賬單生成系統中的數據）。通常，這些是 PDF 文件，然後根據各種源系統核對數據。
< Figure 1: End-to-End Reconciliation of Bank Statement >
挑戰在於數據提取過程，因為 PDF 文件上的信息是非結構化的，將這種非結構化信息轉換為結構化信息很容易出錯。解決方案之一是緯泓的 COMPASS Statement Reconciliation Engine。該解決方案為客戶端對賬單提供了靈活的定義，因此數據提取過程可以防錯，而不是容易出錯。
< Figure 2: JSON file extracted from Client Statement >
除了比較不同來源的數據外，在對賬過程中還有幾個額外的考慮因素，例如：
對賬過程的順序
對賬過程的頻率
數據差異的容忍度
數據核對的時間窗口
數據安全和隱私考慮
對賬報告和儀表板
數據更正和錯誤處理
報告和商業智能
除了定期生成的靜態報告之外，現在的技術還將報告功能擴展到實時，動態分析和數據儀表板，這通常稱為商業智能。它是對數據倉庫中的數據進行實時分析以獲得商業洞察的過程。這樣，用戶就可以指定數據需求的標準，並且可以即時生成報告或分析。
在交易過程中，報告可以分為5類。
管理 – 用於評估業績和風險水平
監管機構 – 用於履行業務特許經營權和風險監控
運營部 – 日常業務運營
客戶 – 用於客戶服務、銷售和營銷
交易代理 – 用於操作風險和效率管理
監管報告通常是靜態的並定期生成。其余的可以是靜態的，或使用商業智能動態的報告。
報告生成的核心支持是財務數據倉庫。它作為其他下遊系統的報告和操作的主數據源。它不僅包含最新數據，還包含歷史數據。這些財務數據來自不同的來源，例如交易系統、客戶信息系統、後臺系統等。這個過程被稱為ETL（提取，轉換，加載），在大規模數據傳輸中，這是一個相當復雜的過程。
< Figure 3: ETL Process >
在 ETL 過程中，選擇來自不同來源和不同格式的數據並將其保存（提取）到暫存區，該暫存區可以是硬盤驅動器或數據庫中的文件夾。通常，可以選擇基於目標數據源的日期和其他標準。暫存區是在將數據加載到數據倉庫之前準備數據的工作區。
暫存區的數據會經過幾個過程（轉換），例如：
清理 – 驗證數據並拒絕驗證失敗的數據
轉換 – 將數據轉換為可接受的格式，例如，代碼庫轉換（EBCDIC 轉換為 ASCII）、精度轉換（整數轉換為十進製）。
分類 – 將數據分類為不同的類別。該過程可能涉及查找參考數據或外部數據。
修補 – 填補缺失數據的值，例如數值數據項的默認值或數據處理日期。
轉換過程完成後，數據被重新排列，並加載到數據倉庫 (加載) 中的目標表中。
今天的挑戰之一是決定數據更新級別的 ETL 頻率。如今，企業要求報告中提供接近實時甚至實時的信息。然而，實現這些要求需要復雜的數據和技術分析與設計。
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