01課題
大量の取引から不一致の原因を見つけるには時間がかかる
システムごとにデータ形式、処理時刻、取引番号の付け方が異なると、単純な一致条件だけでは取引を正しく対応付けられない場合があります。
担当者は複数の画面やファイルを確認し、手作業で金額や取引内容を比較します。
照合できない取引が蓄積すると、締め処理や報告業務に影響する可能性があります。
02解決策
取引データを自動照合し、例外だけを担当者へ提示
自動化システムが複数の取引・会計データを取得し、取引番号、金額、日付、口座情報などに基づいて照合します。
AIが表記の違いや処理時間のずれなども考慮し、同一取引の可能性が高いデータを関連付けます。
例えば、次のような流れを構築できます。
- 1取引データの取得
- 2データ形式の統一
- 3自動照合
- 4不一致・未処理取引の抽出
- 5担当者による確認
- 6結果の反映・記録
自動で確定する範囲と担当者による確認が必要な範囲を、金額やリスクに応じて設定できます。
03活用例
こんな業務に活用できます
- 決済データと口座取引の照合
- 取引システムと会計システムの照合
- 入出金データの自動照合
- 未処理・未照合取引の抽出
- 手数料・金額差異の検出
- 例外取引の原因分類
- 担当部署への確認依頼の自動化
- 照合結果・対応履歴のレポート作成
04期待される効果
例外確認に集中できる正確な照合業務へ
定型的な取引照合を自動化することで、担当者は不一致や高額取引など、判断が必要なケースへ集中できます。
照合条件と対応履歴を一元的に管理することで、締め処理の迅速化と業務の正確性向上にもつなげられます。
Robo Labは、AI、データ連携、業務自動化を活用し、金融機関の決済・勘定照合業務を支援します。