Een eerbetoon aan Holger Wandt: leer over High Precision Matching (HPM) en de voordelen
ervan, o.a. hoe het false positives vermindert en de klantervaring verbetert.
In 2020 verloren we met Holger Wandt een geliefde collega en een van de grondleggers van Human Inference's principes voor natuurlijke taalverwerking. Er is niemand die zo gepassioneerd en overtuigend sprak over het belang van High Precision Matching (HPM) als hij.
Holger stond erom bekend een bevlogen kennisdeler te zijn. Daarom herschreven we een van zijn populairste en laatste blogs over zijn favoriete onderwerp. We hopen hiermee niet alleen te inspireren, maar ook Holgers nalatenschap te eren.
Financiële organisaties hebben te maken met een steeds complexer wordende regelgeving. Klantenscreening is dan ook cruciaal om te voldoen aan wet- en regelgeving en risico's te beperken. Veel aanbieders van klantenscreeningsystemen beloven geautomatiseerde CDD-processen. Het regelmatig screenen van klanten om verdachte of gesanctioneerde personen en organisaties op te sporen, is namelijk cruciaal voor risicobeheer.
Maar de echte uitdaging ligt vooral in de kwaliteit van het screeningproces. Dit moet (kosten)efficiënt zijn en een betere ervaring voor klanten opleveren, en tegelijk operationele voordelen bieden. Dat kan alleen als je de gegevens die je matcht ‘begrijpt’.
High Precision Matching (HPM) biedt een oplossing. Deze methode combineert probabilistische en deterministische technieken voor het beste resultaat en gebruikt fuzzy logic en kennis van namen, conventies, culturen en meer. Dit maak het een goede methode voor een geavanceerd screeningsproces.
Enkele belangrijke eisen op een rij:
Het moet mogelijk zijn om te matchen met allerlei externe en interne lijsten, zelfs als ze namen bevatten die niet in het Latijnse schrift staan, bijvoorbeeld Arabisch, Mandarijn-Chinees en Hebreeuws.
High Precision Matching levert betrouwbare resultaten dankzij sterke transliteratiecapaciteiten. Bovendien voegt het alle resultaten van het matchen met alle lijsten samen in één overzicht.
In veel lijsten zijn gegevens vaak foutief gespeld, onvolledig of verkeerd gerangschikt, bijvoorbeeld Xao Yin Pin <--> Pin Yin Xao. Ook worden er aliassen, bijnamen en zelfs verschillende datumnotaties gebruikt. Daarom is een beloofde matching-score van 100% vaak niet realistisch.
High Precision Matching genereert een nauwkeurigheidsscore die past bij de kwaliteit van de vergeleken records, zonder de daadwerkelijke match te missen.
Als de matching tool matches genereert die eigenlijk geen matches zijn, zijn er veel handmatige handelingen nodig om deze false positives te controleren.
Met High Precision Matching is het aantal false positives in de praktijk tot wel 90% verminderd. Hierdoor wordt het echte risico niet over het hoofd gezien, waardoor er geen valse negatieven ontstaan.
Is nauwkeurig matchen ook essentieel voor jouw organisatie?
Met High Precision Matching via onze Master Data Management oplossing, bespaar je tijd en geld en voorkom je risico’s. Onze experts staan klaar om vragen te beantwoorden en te zorgen voor een optimale screening.
Worstel je met het beheren van de enorme hoeveelheid gegevens die jouw organisatie verzamelt? Met de alsmaar strenger wordende regelgeving is het goed beheren van je data belangrijker dan ooit. Gelukkig is er een softwareoplossing die hierbij ondersteunt: Master Data Management (MDM).
Neem contact met ons op voor een kort kennismakingsgesprek over hoe MDM jouw organisatie helpt om succesvol te zijn. Zonder verdere verplichtingen, maar met waardevol advies.