对交易生命周期感兴趣？
从证券订单放置在数字渠道中的那一刻起，订单要采用几个操作，这些操作取决于您交易的资产...
本文将介绍证券进入数字渠道后的操作。
结算和清算完成后，买方或卖方应有收到证券或现金。但这并不是交易生命周期的结束，尤其是对于买方而言，因为他们现在持有证券，其相应的经纪人和托管人需要管理证券的持续经济、风险和合规性。这是结算后阶段，以下是此阶段的关键活动。
在本文中，我们将介绍对账、报告和商业智能。
对账
由于交易过程的复杂性，交易数据会通过网络发送到不同的系统和代理。这最终导致来自银行不同系统的交易数据可能不同。因此，需要在银行系统之间进行交易数据对账。
最常见的对账过程是在客户报表系统与账户余额和交易的源系统之间进行的。
客户对账单是银行发送给客户的重要信息。声明中信息的准确性受金管局等市场监管机构的监管。银行必须确保对账单上的信息完全正确。然而，不正确的客户对账单事件时有发生，例如包含来自其他客户信息的对账单。这些事件给银行带来了严重的声誉和财务风险，需要在不正确的信息到达银行客户之前进行管理。
为了消除客户对账单中的错误信息，需要一个端到端的对账流程。端到端意味着从生成的对账单中提取数据（而不是从客户端对账单生成系统中的数据）。通常，这些是 PDF 文件，然后根据各种源系统核对数据。
< Figure 1: End-to-End Reconciliation of Bank Statement >
挑战在于数据提取过程，因为 PDF 文件上的信息是非结构化的，将这种非结构化信息转换为结构化信息很容易出错。解决方案之一是纬泓的 COMPASS Statement Reconciliation Engine。该解决方案为客户端对账单提供了灵活的定义，因此数据提取过程可以防错，而不是容易出错。
< Figure 2: JSON file extracted from Client Statement >
除了比较不同来源的数据外，在对账过程中还有几个额外的考虑因素，例如：
对账过程的顺序
对账过程的频率
数据差异的容忍度
数据核对的时间窗口
数据安全和隐私考虑
对账报告和仪表板
数据更正和错误处理
报告和商业智能
除了定期生成的静态报告之外，现在的技术还将报告功能扩展到实时，动态分析和数据仪表板，这通常称为商业智能。它是对数据仓库中的数据进行实时分析以获得商业洞察的过程。这样，用户就可以指定数据需求的标准，并且可以即时生成报告或分析。
在交易过程中，报告可以分为5类。
管理 – 用于评估业绩和风险水平
监管机构 – 用于履行业务特许经营权和风险监控
运营部 – 日常业务运营
客户 – 用于客户服务、销售和营销
交易代理 – 用于操作风险和效率管理
监管报告通常是静态的并定期生成。其余的可以是静态的，或使用商业智能动态的报告。
报告生成的核心支持是财务数据仓库。它作为其他下游系统的报告和操作的主数据源。它不仅包含最新数据，还包含历史数据。这些财务数据来自不同的来源，例如交易系统、客户信息系统、后台系统等。这个过程被称为ETL（提取，转换，加载），在大规模数据传输中，这是一个相当复杂的过程。
< Figure 3: ETL Process >
在 ETL 过程中，选择来自不同来源和不同格式的数据并将其保存（提取）到暂存区，该暂存区可以是硬盘驱动器或数据库中的文件夹。通常，可以选择基于目标数据源的日期和其他标准。暂存区是在将数据加载到数据仓库之前准备数据的工作区。
暂存区的数据会经过几个过程（转换），例如：
清理 – 验证数据并拒绝验证失败的数据
转换 – 将数据转换为可接受的格式，例如，代码库转换（EBCDIC 转换为 ASCII）、精度转换（整数转换为十进制）。
分类 – 将数据分类为不同的类别。该过程可能涉及查找参考数据或外部数据。
修补 – 填补缺失数据的值，例如数值数据项的默认值或数据处理日期。
转换过程完成后，数据被重新排列，并加载到数据仓库 (加载) 中的目标表中。
今天的挑战之一是决定数据更新级别的 ETL 频率。如今，企业要求报告中提供接近实时甚至实时的信息。然而，实现这些要求需要复杂的数据和技术分析与设计。
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