Alle casesProductiesysteem
4,6 miljoen betalingen per periode, afgestemd met een matchpercentage van 99,25%.
Een wed- en gamingoperator stemde ongeveer 4,6 miljoen transacties per periode over meerdere betaalproviders grotendeels met de hand af. Een reconciliatie-engine met vijf rondes matcht nu 99,25% automatisch, en het financeteam komt niet meer aan routinematige afstemming.
- Klant
- Een wed- en gamingoperator
- Sector
- Gaming, financiële operatie
- Opdracht
- Productiesysteem
- Gemeten resultaat
- 99,25%matchpercentage, 4,6 mln transacties
99,25%matchpercentage, 4,6 mln transacties
Groeidoel
Betaalproviders en volume toevoegen zonder dat de afstemming achter de business aan loopt.
Operationele beperking
Elke provider leverde een eigen formaat, en handmatige matching was zowel een knelpunt als een beheersrisico.
Gemeten resultaat
99,25% van 4,6 miljoen transacties per periode automatisch gematcht.
Samenvatting
- Uitgangssituatie
- Afrekenbestanden en interne boekingen werden in spreadsheets gematcht. Kennis over het lezen van het bestand van elke provider zat bij een paar mensen.
- Wat SIEL bouwde
- AI zet elk providerbestand om naar één standaard transactierecord. Vijf deterministische rondes matchen daarna de records, elk voor een vastgelegd type match.
- Borging
- Elke match verwijst naar de bronregels en de regel die de match maakte. Elke openstaande post wordt aan een benoemde persoon toegewezen, en regels veranderen alleen via change management.
- Impact
- Routinematige afstemming draait zonder het financeteam. Uitzonderingen komen binnen met de al geprobeerde rondes en de velden die afwijken.
Het volledige verslag
01Meer providers, meer formaten
De operator voegde betaalmethoden toe om meer spelers in meer markten te bereiken. Elke provider betekende een extra afrekenbestand met een eigen opbouw, eigen referentievelden en een eigen ritme. Ongeveer 4,6 miljoen transacties per periode met de hand afstemmen liep achter de business aan. Omdat handmatige matching niet eenduidig vastlegde hoe elke post was behandeld, was het ook een beheersrisico.
02AI voor de invoer, regels voor de matching
De matchbeslissing hebben we bewust niet bij AI gelegd. De taak van AI is de invoer: het leest elk providerbestand, ook bij onregelmatige opbouw en rommelige referentievelden, en zet het om naar één standaardrecord. De matching gebeurt in vijf deterministische rondes. Elke ronde behandelt een vastgelegd type match, en wat die ronde niet kan matchen, gaat door naar de volgende. Elke regel is leesbaar, testbaar en uit te leggen aan een auditor. Wat na de vijfde ronde overblijft, is een uitzondering met een benoemde eigenaar.
03Wat finance nu heeft
De engine matcht 99,25% van ongeveer 4,6 miljoen transacties per periode. Het financeteam komt niet meer aan routinematige afstemming en werkt in plaats daarvan aan de uitzonderingen en aan de regels. Elke periode is te controleren van resultaat terug naar bronregels. Omdat invoer en matching gescheiden zijn, heeft een nieuwe betaalprovider een nieuwe invoerkoppeling nodig, geen nieuwe matchregels.
Bespreek uw operatie met onze engineers.
Beschrijf één proces en de systemen waarop het steunt. Een senior engineer reageert binnen twee werkdagen met een eerste beoordeling: wat we zouden bouwen, wat niet, en waarom.