Dutch 
English 
French 
Machine-leren voor continue training: Documentarchivering en verder
De term 'continuous training machine learning' wint steeds meer terrein. Deze krachtige technologie stuwt onze digitale wereld de toekomst in en heeft een grote invloed op de manier waarop bedrijven omgaan met hun meest kritieke bezit: informatie. In deze deep dive verkennen we de relatie tussen continuous training machine learning en het archiveren van belangrijke documenten - en onthullen we zowel de mogelijkheden als de potentiële valkuilen van dit geavanceerde proces. Wat is machine learning voor continue training? Voordat we ingaan op de relatie tussen continuous training machine learning (ML) en documentarchivering, moeten we eerst de basisprincipes begrijpen. Continuous training ML, vaak omschreven als een continu of incrementeel leerproces, stelt machine learning modellen in staat om zichzelf bij te werken en te vergroten naarmate nieuwe gegevens continu beschikbaar komen. Dit dynamische paradigma is vooral geschikt voor scenario's waar de gegevens volumineus zijn en onderhevig aan snelle en onvoorspelbare veranderingen. Door modellen opnieuw te trainen op de nieuwste gegevens, kunnen organisaties profiteren van een nauwkeurigere en actuelere weergave van de omgeving die het ML-model moet 'begrijpen'. Maar waarom is dit van vitaal belang binnen de context van documentarchivering? Het antwoord ligt in het vermogen van ML-modellen om patronen te identificeren en waardevolle inzichten te halen uit alle documenten en gegevens die voor hen liggen - en onze documenten zijn ons meest waardevolle bezit. ML in actie: Documenten classificeren Documentclassificatie - het sorteren van documenten in categorieën op basis van hun inhoud - is een cruciale use case voor ML. Voortdurende training in ML kan het documentclassificatieproces verfijnen met elk nieuw stukje data. Als documenten in een systeem worden gearchiveerd, dragen ze bij aan de voortdurende training van het systeem, waardoor het classificatieproces na verloop van tijd steeds nauwkeuriger wordt. Denk bijvoorbeeld aan een advocatenkantoor dat juridische brieven, jurisprudentie en correspondentie van cliënten moet categoriseren. Door ML-technieken voor continue training te implementeren, kan het systeem 'leren' van de unieke kenmerken van elk type document, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie continu worden verbeterd. ML in actie: Informatie-extractie Naast het classificeren van documenten blinkt ML ook uit in informatie-extractie, het proces waarbij specifieke gegevenspunten uit een document worden gehaald. Een financiële instelling moet klantinformatie uit verschillende formulieren en overeenkomsten halen. Continu getrainde ML-modellen kunnen de namen, adressen en andere relevante details van klanten identificeren en extraheren, waarbij ze zich aanpassen aan nieuwe documentformaten wanneer deze worden geïntroduceerd. Deze functionaliteit bespaart niet alleen tijd, maar zorgt ook voor een grotere nauwkeurigheid bij het extraheren van gegevens, omdat het ML-model in de loop van de tijd wordt verfijnd. Uitdagingen van ML in documentarchivering Ondanks de grote belofte van ML in documentarchivering, is het niet zonder uitdagingen. Eén zo'n obstakel is het waarborgen van de veiligheid en privacy van gearchiveerde data. Wanneer mensenlevens kunnen afhangen van de juistheid van verwerkte informatie in documenten, zoals in de medische sector, of wanneer persoonlijke gegevens worden gedeeld, zoals bij financiële dossiers, is het risico van privacyschending groot. Bovendien is er de zorg over 'over-reliance' op ML. Hoewel deze systemen zeer bedreven kunnen worden in hun taken, zijn ze flexibel. Fouten ontstaan wanneer documenten afwijken van verwachte patronen of wanneer modellen gegevens verkeerd interpreteren. Daarom is het essentieel om wijzigingen in het documentmodel of de datastructuur door te geven aan de afdeling kwaliteitscontrole of de partij die verantwoordelijk is voor het ML-systeem. Op deze manier kan de classificatie en extractie van documenten worden gecontroleerd op nauwkeurigheid. Veelvoorkomende documentfouten Laten we, voortbordurend op mogelijke fouten, eens kijken naar enkele van de meest voorkomende fouten bij het scannen en archiveren van klant-ID's. Met de opkomst van digitale identiteitsverificatie is het van cruciaal belang om de nauwkeurigheid van ID scans te garanderen. Fouten zoals onvolledige scans, slechte beeldresolutie of verkeerde uitlijning tijdens het scannen kunnen leiden tot onjuiste of onbruikbare gegevens. Wanneer deze fouten worden ingevoerd in een ML-systeem voor archivering of analyse, kunnen ze onnauwkeurigheden verspreiden en een rimpeleffect van problemen creëren in het hele archiveringsproces. Daarom moeten bedrijven kwaliteitscontrolemaatregelen toepassen in hun scan- en archiveringsworkflows. ML met menselijke tussenkomst Menselijke tussenkomst blijft vaak essentieel op het snijvlak van machine learning en archivering. Dit human-in-the-loop concept zorgt ervoor dat ML-modellen hun leercurves op het juiste traject houden. Materiedeskundigen kunnen een cruciale rol spelen bij het valideren van ML-uitvoer, het corrigeren van fouten en het geven van feedback die het model helpt nauwkeurigere voorspellingen te doen en beslissingen te nemen. Een andere overweging is de regelgeving. Compliance officers en juridische teams zijn de poortwachters die ervoor moeten zorgen dat documentarchiverings- en opvraagprocessen voldoen aan de laatste regelgeving. Voordelen van ML bij documentarchivering Hoewel de implementatie van deze systemen uitdagingen met zich meebrengt, zijn de voordelen aanzienlijk. ML-gestuurde documentarchivering stroomlijnt activiteiten, vermindert handmatig werk en verbetert de efficiëntie. Het stelt bedrijven in staat om de kracht van hun datarepositories te benutten op manieren die ooit onmogelijk waren en biedt inzichten en trends die sluimeren in ongestructureerde data. Bovendien zorgt de dynamiek van continue ML-training ervoor dat bedrijven zich kunnen aanpassen om nieuwe documenttypes en gegevensformaten te integreren zodra deze zich aandienen. Het verandert documentarchivering van een statische vereiste in een strategisch bedrijfsmiddel dat bedrijfsinformatie en innovatie voedt. De toekomst omarmen Continue training in machine learning biedt ongekende mogelijkheden op het gebied van documentarchivering en daarbuiten. Het belooft de manier te veranderen waarop we het verleden beheren en de toekomst vormgeven door de inzichten die we uit onze enorme documentcollecties halen. Maar met grote kracht komt ook grote verantwoordelijkheid. Organisaties die zich op dit terrein begeven, moeten voorzichtig te werk gaan, de voordelen van ML benutten en tegelijkertijd rekening houden met de valkuilen die het met zich mee kan brengen. Voor zowel IT-specialisten als juristen is een proactieve en weloverwogen aanpak de sleutel tot het ontsluiten van het volledige potentieel van machine learning in documentarchivering. Op die manier zullen ondernemingen hun interne processen optimaliseren. Ze zullen ook de weg bereiden voor een nieuw tijdperk van gedigitaliseerde, intelligente archivering die zich kan aanpassen en meegroeit met de bedrijven die ze bedient.
Het belang van het archiveren van bancaire communicatiedocumenten volgens de ECB
Naarmate de bancaire technologie voortschrijdt, moeten financiële instellingen gelijke tred houden met de voorschriften en eisen die worden gesteld door bestuursorganen, zoals de Europese Centrale Bank (ECB). Een van die vereisten is het permanent archiveren van communicatiedocumenten, wat een uitdaging vormt door de voortdurend evoluerende technologie. Docbyte bespreekt hoe bepaalde communicatiedocumenten van banken volgens de ECB permanent moeten worden gearchiveerd en waarom software voor archivering en langetermijnbewaring essentieel is voor de banksector. Bancaire communicatiedocumenten beheren met software Financiële instellingen kunnen aanzienlijk profiteren van het gebruik van geavanceerde software voor het verwerken van financiële documenten en oplossingen voor elektronische archivering om te voldoen aan de strenge eisen van de Europese Centrale Bank (ECB) voor het permanent archiveren van cruciale documenten. Deze technologieën bieden een gestroomlijnde aanpak voor het beheer van de verschillende documenten die de ECB verplicht stelt. Juridische akten en ondersteunende documentatie, die van cruciaal belang zijn bij juridische geschillen of audits, kunnen efficiënt digitaal worden verwerkt, geïndexeerd en opgeslagen, waardoor toegankelijkheid en naleving worden gewaarborgd. Software voor het verwerken van financiële documenten maakt het mogelijk om uitgebreide mastersets van eindproducten en depotkopieën van publicaties te maken, waardoor een gedetailleerde momentopname van de activiteiten van de bank op specifieke tijdstippen wordt verkregen. Bovendien vergemakkelijkt de software het beheer van archiefinventarissen, gidsen en schema's, waardoor goed onderhoud en toegankelijkheid gegarandeerd zijn. Elektronische archivering vormt een aanvulling op deze inspanningen en biedt een veilige en gecentraliseerde opslagplaats voor deze digitale documenten, volgens de richtlijnen van de ECB voor permanente archivering. Door deze technologieën te integreren, kunnen financiële instellingen voldoen aan de vereisten van de ECB en de efficiëntie, nauwkeurigheid en naleving van hun documentbeheerprocessen bevorderen. De voordelen van het werken met een financieel documentverwerkingssysteem gaan echter nog verder. Efficiënte onboarding en validatie van identiteiten zijn kritieke onderdelen van de financiële dienstverlening. Het kan betrekking hebben op de belangrijkste processen voor identiteitsverificatie bij het uitvoeren van KYC-procedures (Know Your Customer). Het omvat ook het delen van gegevens en geconsolideerde databases over beleggers, met het oog op een meer gestroomlijnde en veilige aanpak. Document Collection & Customer Onboarding Verzoeken om toegang van het publiek zijn een andere reden waarom permanente archivering essentieel is. Banken moeten klanten op verzoek informatie kunnen geven over hun rekeningen en transacties. Het permanent archiveren van deze documenten kan het proces vereenvoudigen. We zullen ons echter vooral richten op de documentprocessen van onboarding van identiteiten in financiële instellingen. Onboarding en validatie van identiteiten De onboarding en validatie van identiteiten in de financiële dienstverlening worden doorgaans uitgevoerd door dealers of agenten van de uitgever, afhankelijk van de uitgiftevorm. De verantwoordelijkheid voor het uitvoeren van KYC-procedures ligt bij de financiële dienstverlener, zoals een bank; hoewel uitbesteding aan derden is toegestaan, blijft de uiteindelijke verantwoordelijkheid bij de dienstverlener. Basisonderzoek naar de klant houdt in dat relevante gegevens over de identiteit van de klant worden vastgelegd en dat die informatie wordt geverifieerd. Het is belangrijk om op te merken dat de Europese Commissie momenteel de kyc-regels heroverweegt als onderdeel van haar Digital Finance-pakket, waarbij lessen worden getrokken uit de COVID-19 lockdown-ervaringen. Het delen van gegevens en geconsolideerde databases over beleggers Dealers/agenten spelen momenteel een cruciale rol in het aanbieden van KYC-diensten aan beleggers, en er is een visie om een "gecertificeerde database" te creëren die wordt gevoed door dealers via een onboarding- en KYC-procedure voor zowel beleggers als emittenten. Deze database zou verschillende uitgiftemechanismen kunnen stroomlijnen, zoals veilingen en syndicaties, waardoor de afhandeling van toegewezen orders soepeler verloopt en de klantkennis van de emittent wordt verbeterd. Emittenten erkennen de noodzaak om actuele gegevens over hun beleggers bij te houden, zowel met betrekking tot de biedingen van beleggers in een transactie als op doorlopende basis. Vaste klantenrelaties maken overbodige identificatieprocessen overbodig; routinematige updates en onderhoud zijn echter noodzakelijk, vooral als reactie op wijzigingen in identificerende elementen zoals adres of wettelijke naam. Het proces voor het verifiëren van de identiteit van klanten is in overeenstemming met de EU-richtlijn tegen witwassen en voldoet aan de nationale voorschriften. De specifieke methoden en documenten zijn onder andere Voor natuurlijke personen - Controle van nationale identiteitskaarten - Controle van paspoorten, verblijfsvergunningen, gekwalificeerde e-ID's, enz. - Naam - Adres - Geboorteplaats en -datum - Nationaliteit Voor Bedrijven - Het opvragen van een certificaat van openbare registratie, zoals een handelsregister of partnerschapsovereenkomst - Het identificeren van partners - Het verifiëren van gekwalificeerde e-ID's en andere relevante documenten - Bedrijfsgegevens - Handelsnaam - Rechtsvorm - Nummer handelsregister - Het adres van de maatschappelijke zetel of hoofdkantoor - Namen van het vertegenwoordigend orgaan of de wettelijke vertegenwoordiger Zoals gezegd is de dealer of de agent van de emittent verantwoordelijk voor het opslaan en bijhouden van klantgegevens. Met de verwerking van financiële documenten kunt u dus de repetitieve taken verminderen die uw klanten moeten uitvoeren bij het verstrekken van gevoelige gegevens. Bovendien bespaart u, omdat de AI verzamelt, ook tijd van uw medewerkers. In de praktijk ontvangen je klanten een verzoek om een vereist document te uploaden. Vervolgens wordt dit document automatisch ingelezen en gekoppeld aan de betreffende klantcase. Anonimisering voor GDPR Met anonimiseringstools kunnen gegevens uit verzamelde documenten worden gelezen terwijl afbeeldingen die persoonlijke informatie zouden kunnen onthullen, zoals ID-hoofdfoto's, worden zwartgemaakt of vervaagd. Deze tools bieden onmiddellijke, realtime bescherming en zorgen ervoor dat gegevens niet worden geopend of gekopieerd terwijl ze in uw map wachten. Toegangscontrole is ook nodig om te voldoen aan de GDPR-beperkingen. Investor passporting is één oplossing om ervoor te zorgen dat gebruikersgegevens beveiligd zijn. Het gaat om het veilig delen van gegevens tussen verschillende bedrijven en regelgevende instanties. Het geeft oplossingen van derden dus wel toegang tot gebruikersgegevens, maar ze moeten ook voldoen aan de regelgeving voor gegevensbescherming. Het creëert harmonie in de financiële dienstverleningssector en staat het delen van gegevens toe zonder de privacy van gebruikers in gevaar te brengen. Hoe de verwerking van financiële documenten het bankieren makkelijker maakt Financiële instellingen maken steeds vaker gebruik van online documentverwerking en elektronische archivering om hun activiteiten te stroomlijnen en de efficiëntie te verhogen. De voordelen van het omarmen van deze technologieën zijn enorm, van het elimineren van papieren processen tot substantiële kostenbesparingen en omzetstijgingen. Laten we eens kijken naar de belangrijkste voordelen en praktische toepassingen voor financiële dienstverleners. 1. Papierloze efficiëntie Met online documentverwerking kunnen financiële instellingen afscheid nemen van omslachtige, op papier gebaseerde workflows, zowel extern als intern. De overgang naar digitale platforms maakt naadloze documentverwerking mogelijk, waardoor het risico op fouten afneemt en de algehele operationele efficiëntie verbetert. 2. Behoud van digitale handtekeningen en zegels De integratie van de