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Customer Story

Clearpoint Financial Services

Energent.aiでClearpoint Financialが4,004件の元帳例外を可視化した方法

当社の高額しきい値は、2年前に誰かが決めて以来、誰も手を入れていない数値でした。Energent.aiによって、私たちは実際の統計的根拠を得ることができました。$1,176の算出根拠を監査人に正確に示せますし、何も作り直すことなく四半期ごとに再計算できます。
Rachel Torres, 照合アナリスト at Clearpoint Financial Services
Industry
金融サービス
Market
United States
Use case
銀行照合の例外トリアージ
Clearpoint Financial Services

Clearpoint Financial Servicesは、毎月数万件に及ぶカード取引とACH取引を処理しています。Rachel Torresは会計とリスクの交差点に立ち、計上済みの借方が承認済み金額と一致しているか、清算時の残高チェックが通っているか、重複請求が紛れ込んでいないかを確認しています。同チームは、例外定義の管理や監査対応の説明責任を含め、照合ライフサイクル全体を社内で担っています。

旧来のしきい値と手作業のフィルタ処理では50,000件のレコードに対応できなかった

チームの照合ワークフローは、ダウンロードした銀行エクスポート、ピボットテーブル、そして前任アナリストから引き継いだハードコードのフィルタしきい値に依存していました。4つの異なる例外カテゴリごとに、データを別々に手作業で通す必要がありました。高額判定のカットオフは2年前に設定された固定金額で、統計的な裏付けも更新の仕組みもありませんでした。認証リスクの結合処理は、この件数ではうまく動きませんでした。元帳の不一致チェックでは、口座残高が不足しているにもかかわらず清算された借方取引を特定する必要がありました。重複検出には、スプレッドシートでは大規模処理で信頼性高く実行できない行単位の重複排除ロジックが求められました。さらに問題を深刻化させていたのは、取引タイムスタンプの87%超に時刻情報がなく、すべて00:00にデフォルトされていたため、営業時間外の不正分析が完全に妨げられていたことです。内部監査レビューがこの圧力を正式なものにしました。委員会は固定金額のしきい値を統計的に不適切だと指摘し、すべての例外カテゴリについて文書化された導出根拠を求めました。

Energent.aiが統計的な照合エンジンになった

Torresは50,000件のレコードを含むCSVをEnergent.aiに直接アップロードしました。1回のセッションで、エージェントは次の処理を実行しました。

データパイプラインは不要。BIツールの設定も不要。システム間の受け渡しも不要でした。

単なる見やすいレポートではなく、しきい値の導出そのものを実現

Ledger exception dashboard

4,004件の例外を1回のセッションで切り分け、優先順位付けし、文書化

「元帳の不一致件数は、この規模でこれまで一度もきれいに切り分けられなかったものでした。今では、私たちが説明責任を果たせる数値がありますし、数式に手を入れずに次の四半期にも再実行できるプロセスがあります。」 — Rachel Torres, Reconciliation Analyst at Clearpoint Financial Services

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