Hogyan kerülhetjük el a leggyakoribb pénzügyi adatkezelési hibákat és problémákat?

A csalások és kibertámadások növekvő száma, amelyek visszafordíthatatlan adat-integritási problémákhoz vezetnek (és jelentős pénzügyi és reputációs károkat okoznak a vállalatok számára), mind inkább előtérbe helyezik a különböző fenyegetések ellen alkalmazott tudatosság és erős intézkedések szükségességét. Egy eset, amely jól illusztrálja ezt a problémát, történt egy ausztráliai befektetési céggel 2018 karácsonya előtt. Az egyik portfóliócége egy fizetést indított, miután egy hivatalos e-mail címről megkapta a beszállító számláját. Bár a banki adatok megváltoztak, semmi sem tűnt szokatlannak, mivel az e-mail nyelve változatlan maradt. Később derült ki, hogy egy ún. üzleti e-mail kompromittálás (BEC) támadás áldozatai lettek, amikor a csalók megtévesztették őket, hogy pénzt küldjenek (vagy bizalmas információkat adjanak meg). Ez a típusú támadás különösen az ausztráliai cégeknél terjedt el, mivel a helyi bankok nem rendelkeztek megfelelő eszközökkel annak ellenőrzésére, hogy az adott számla neve egyezik-e a banki adatokkal. Ha nagyobb figyelmet fordítottak volna a banki adatok pontosságának ellenőrzésére, elkerülhették volna ezt a problémát.

Nem rögzített tranzakciók
A nem megfelelően rögzített tranzakciók eltéréseket okozhatnak a pénzügyi nyilvántartások és a támogató dokumentumok között. Az ilyen típusú hibák elkerülése érdekében elengedhetetlen, hogy minden tranzakciót megfelelően rögzítsenek és dokumentáljanak. Például, egy étteremben eladott készpénzes tételt könnyen elfelejthetnek rögzíteni a napi forgalom közepette, különösen a zárás előtt. Ugyanígy, ha egy beszállítótól érkezik számla, de az nem kerül időben rögzítésre, ez problémákat okozhat.

Átvitel hibák
Az átvitel hibák akkor fordulnak elő, amikor a számadatokat helytelenül rögzítik, például egy számjegy felcserélésével. Ez jelentős eltéréseket okozhat a pénzügyi nyilvántartásokban. Például, ha egy készpénzes bejegyzésnél a helyes összeg 15,692 USD, de 15,629 USD-ként kerül rögzítésre, vagy egy számla összegét hibásan írják be. Míg ezek a hibák elméletben könnyen észlelhetők, a gyakorlatban, amikor több tranzakciót kell párhuzamosan feldolgozni, az ilyen hibák felfedezése sokkal bonyolultabbá válhat.

Duplikált kifizetések
A duplikált kifizetés akkor történik, amikor egy szervezet kétszer fizet ugyanannak a beszállítónak, esetleg hibás adatbevitel vagy a számlák rossz kezelésének következményeként. Ez akár milliókba kerülhet, ha nem észlelik időben. Például, ha a könyvelési csapat több számlát dolgoz fel, és ugyanazon számlát kétszer rögzítenek, az extra kifizetéseket eredményezhet.

Hibás osztályozás vagy helytelen tranzakciók rögzítése

Az egyeztetési hibák megelőzése
A pénzügyi adatkezelési hibák megelőzése érdekében a legfontosabb lépés a megfelelő belső ellenőrzési rendszerek kialakítása. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet minimalizálni az egyeztetési hibák előfordulását.

Pontos és jól dokumentált egyeztetési folyamatok
A jól dokumentált egyeztetési folyamat kulcsfontosságú a hibák megelőzésében. Az egyes szakaszok, felelős személyek és kívánt eredmények részletes leírása biztosítja, hogy mindenki tisztában legyen a feladataival, és segít az új alkalmazottak betanításában is. Az ilyen dokumentáció jogi szempontból is alapvető, mivel segít megfelelni a pénzügyi szabályozásoknak, és biztosítja, hogy a vállalat megfelelő adatkezelési eljárásokat alkalmazzon.

Rendszeres felülvizsgálat és frissítés
Az egyeztetési folyamatokat rendszeresen felül kell vizsgálni, hogy azok hatékonyak maradjanak. Előfordulhat, hogy az idők során a belső ellenőrzési rendszerek gyengülnek, így fontos, hogy a folyamatokat folyamatosan figyelemmel kísérjék és szükség esetén frissítsék.

Automatizált eszközök alkalmazása
Számos olyan szoftver és eszköz létezik, amelyek segíthetnek a pénzügyi egyeztetésben. Az automatizált rendszerek, mint például a Xero, lehetővé teszik a tranzakciók napi szintű ellenőrzését, és az automatikus egyeztetés révén minimalizálhatják a hibák előfordulását. Azonban fontos tisztában lenni azzal, hogy az automatizált rendszerek használata nem garantálja a teljes hibamentességet. A manuális ellenőrzések és a jól átgondolt egyeztetési eljárások elengedhetetlenek a pénzügyi integritás fenntartásához.

Az adatkezelési hibák elkerülése érdekében az alapvető követelmények között szerepel a pénzügyi nyilvántartások alapos és pontos kezelése, az alkalmazottak megfelelő képzése, valamint a modern technológiai megoldások kihasználása. Mindezek együttesen hozzájárulnak ahhoz, hogy a vállalatok elkerüljék a pénzügyi adatkezelési problémákat, és biztosítsák az adatvédelmet és a jogszabályoknak való megfelelést.

Hogyan végezzünk adatellenőrzést és anomáliák felderítést pénzügyi tranzakciós adatainkban mesterséges intelligenciával?

Először is, az adatok előnézetének megtekintése elengedhetetlen ahhoz, hogy megértsük, mit tartalmaznak, és hogy a leírtakhoz képest további részleteket nyújtsunk. A pénzügyi tranzakciós fájlok átvizsgálása segít megerősíteni a bemeneti adatokat, valamint lehetőséget ad a szokatlan értékek vagy hibák felfedezésére.

Miután áttekintettük az alapvető statisztikai elemzést, az egyik legfontosabb lépés a duplikált tranzakciók felismerése, különösen a tranzakció azonosító (Transaction ID) oszlopában. A mesterséges intelligencia képes azonosítani az ismétlődő bejegyzéseket, és ezáltal segít kiszűrni a redundanciákat, amelyek torzíthatják az adatokat. Az ilyen típusú hibák javítása elengedhetetlen az adatminőség fenntartásához, mivel ezek az ismétlődő bejegyzések a későbbi elemzéseknél nem kívánt torzulásokhoz vezethetnek.

A ChatGPT használata során figyelni kell arra, hogy bár az eszköz gyors válaszokat ad, a kapott eredményeket mindig ellenőrizzük. A mesterséges intelligencia rendszerek hajlamosak lehetnek téves információk generálására, amelyeket "hallucinációknak" neveznek. Ezért mindig szükséges az eredmények validálása, például egy Excel táblázatban végzett további ellenőrzésekkel. Ilyen például a pivot tábla használata, amely segít azonosítani a pontos duplikált tranzakciókat és a hibákat.

Amikor az adatok tisztítása folyamatában végzünk módosításokat, például eltávolítjuk a duplikált sorokat, fontos, hogy mindent alaposan ellenőrizzünk. Az adattisztítási műveletek után célszerű frissíteni az adatokat, például a tranzakció dátumát, ha az nem egyezik a kívánt időszakkal, például ha egy tranzakció dátuma 1900-ra van beállítva, miközben a tranzakciók 2020-ra vonatkoznak. Az ilyen típusú adathiányok korrigálása biztosítja, hogy az adatok megfeleljenek a valóságnak és az elemzéshez szükséges pontos információkat tartalmazzák.

Végül, bár az MI segítségével gyorsan és pontosan végezhetünk adatellenőrzést, mindig érdemes manuálisan is megvizsgálni a kritikus oszlopokat, mint például a termék azonosítót (Product_ID) és az értékesítési menedzsert (Sales_Manager). Ha ezekben az oszlopokban nincs rendellenesség, akkor a következő lépésben folytathatjuk a további elemzéseket.

Az MI által végzett automatikus adatellenőrzési és -tisztítási műveletek gyors és hatékony módot biztosítanak a pénzügyi tranzakciós adatok minőségének javítására, de a rendszeres felülvizsgálat és az eredmények manuális ellenőrzése kulcsfontosságú a végső megbízhatóság eléréséhez. A mesterséges intelligenciát soha nem szabad teljesen megbízni a pénzügyi döntésekhez, mivel a hibás adat vagy a nem megfelelően konfigurált algoritmusok komoly problémákhoz vezethetnek.