Ada banyak jenis laporan keuangan yang harus dilakukan pencatatan agar dapat mengetahui kondisi perusahaan. Layanan keuangan harus diatur secara ketat karena merupakan inti dari perusahaan sebagai dasar pengambilan keputusan. Salah satu faktor yang harus diperhatikan adalah financial data quality.
Pengertian Financial Data Quality
Dalam membuat laporan keuangan, ada standar yang harus dipatuhi dan diatur secara ketat sesuai aturan yang berlaku. Memantau data keuangan penting untuk dilakukan secara terus-menerus dan melaporkannya kepada otoritas yang berwenang.
Terlebih lagi untuk perusahaan besar di mana mereka menangani data yang banyak, maka diperlukan integritas dan akurasi yang tinggi pada setiap data. Tujuan agar dapat meminimalkan resiko yang ada. Manajemen risiko sangat dipengaruhi dengan kualitas data.
Jika data yang tersedia tidak lengkap, maka laporan keuangan yang sudah dibuat perlu dipertanyakan apakah ada penyalahgunaan atau tidak. Kualitas data sangat mempengaruhi kredibilitas dari suatu laporan perusahaan. Di sinilah pentingnya untuk memastikan kualitas data tersebut.
Layanan keuangan sangat peka jika terjadi satu kesalahan data saja maka akan berpengaruh terhadap perhitungan data lainnya termasuk total keseluruhan. Jika terjadi, maka membutuhkan waktu lebih lama untuk mencari tahu letak kesalahan dari data tersebut dan tentu saja tidak mudah untuk diperbaiki dalam sekejap.
Pada dasarnya pengertian financial data quality adalah jaminan akan kualitas data keuangan yang ada dalam laporan financial. Dalam hal ini mencakup akurasi, validitas, ketepatan nominal angka, keterangan penggunaan dana, integritas data, dan lain sebagainya.
Pentingnya Financial Data Quality
Kualitas data dalam laporan keuangan dapat menunjukkan apakah data yang tersedia layak digunakan atau tidak. Selain itu, dalam mengecek kualitas data juga perlu diketahui dimensi kelengkapan, tingkat akurasi, dan ketepatan waktu. Data yang terintegrasi memiliki peran penting untuk entitas organisasi perusahaan.
Ketika terjadi kesalahan dalam penulisan data pelanggan atau hilangnya data tersebut, maka seiring berjalannya waktu perusahaan bisa kehilangan integritas. Contohnya seperti perubahan nomor telepon atau alamat pelanggan yang tidak segera diperbarui.
Terkait masalah kualitas data dalam layanan keuangan memiliki dampak langsung terhadap interaksi, transaksi, dan pengalaman pelanggan. Jika ada data pelanggan yang hilang, maka kesempatan untuk mendapatkan income dari pelanggan tersebut juga menjadi hilang.
Selain itu, kualitas data juga penting untuk jenis laporan analitik dan perkiraan. Kualitas data keuangan yang buruk bisa menyebabkan keputusan yang diambil oleh pimpinan pun menjadi buruk dan perencanaan strategisnya lemah. Alhasil pengeluaran pun lebih tinggi dan potensi kehilangan pelanggan semakin naik.
Pemanfaatan Teknologi AI Untuk Financial Data Quality
Teknologi AI atau Artificial Intelligence dapat dimanfaatkan untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi layanan keuangan. Karena untuk membuat laporan keuangan yang bagus maka diperlukan data berkualitas tinggi. Karena data tersebut yang nantinya akan digunakan untuk melatih pembelajaran mesin.
Model membutuhkan data yang berkualitas agar dapat memberikan input yang terpercaya. Faktanya, financial data quality adalah salah satu hambatan utama dalam penerapan teknologi AI untuk laporan keuangan. Pada akhirnya ekuitas brand pun menjadi rusak karena data yang kurang valid dan berkualitas.
AI atau Artificial Intelligence merupakan teknologi simulasi kecerdasan manusia yang diaplikasikan pada mesin pembelajaran. AI berkaitan erat dengan data dan algoritma. Sehingga kelayakan dan kualitas data yang bagus menjadi kunci utama agar kecerdasan buatan yang dibuat bisa menghasilkan teknologi canggih.
Bagaimana Layanan Keuangan Dapat Meningkatkan Data?
Mungkin ini menjadi pertanyaan banyak orang tentang bagaimana cara financial quality data agar dapat ditingkatkan. Untuk mencapai tahapan ini tentu membutuhkan program yang komprehensif.
Layanan tersebut mencakup budaya berbasis data, kesadaran akan masalah kualitas yang paling umum, kecerdasan data untuk pemahaman yang lebih dalam, serta pemberdayaan berbasis teknologi. Semua unsur tersebut turut berkontribusi dalam meningkatkan kualitas data khususnya untuk laporan keuangan.
Kualitas data yang mumpuni menjadi fondasi tata kelola dalam memberikan pandangan berkualitas untuk konteks bisnis. Berikut ini hal-hal yang mungkin bisa dilakukan oleh pengelola data, di antaranya:
- Pengelola data dapat mengidentifikasi dan memprioritaskan masalah kualitas
- Pengguna bisnis dapat menguji skenario bagaimana-jika
- Ilmuwan data dan analis bisnis dapat melakukan analisa data dengan lebih akurat
Dengan adanya pemantauan kualitas data, maka layanan keuangan memiliki kontrol yang lebih baik dalam mendukung proses analitik dan operasional. Kualitas data yang terpercaya dapat melatih model pembelajaran mesin sehingga mendorong keputusan strategis untuk keseluruhan organisasi atau perusahaan.
Cara Mendukung Financial Data Quality
Kualitas data prediktif yang berkelanjutan dapat menyederhanakan laporan keuangan untuk memberikan hasil terpercaya secara real time. Berikut ini cara mendukung financial data quality yang bisa Anda lakukan, di antaranya:
1. Terus Memantau Devisa
Bisnis yang bergerak secara global atau internasional artinya melakukan transaksi valuta asing dengan konversi mata uang yang terus berfluktuasi. Memantau kualitas data nilai tukar mata uang asing sangatlah penting meskipun itu melelahkan. Karena menuntut harus memperhatikan ratusan korelasi, deteksi anomali, dan duplikat.
Dengan melakukan prediksi terhadap kualitas data prediktif, maka beberapa hal berikut ini dapat diperiksa, di antaranya:
- Pelacakan pasangan mata uang
- Deteksi duplikat untuk pasangan mata uang
- Deteksi anomali
- Korelasi otomatis dan analisis hubungan
- Histogram dan analisis segmentasi
- Evolusi skema
2. Melacak Posisi Intraday
Organisasi perusahaan melakukan pelacakan untuk memproses data dalam jumlah banyak pada pada posisi intraday. Melacak posisi tersebut menjadi tugas yang menantang khususnya untuk mencari korelasi yang benar agar tidak ada duplikat dari perusahaan manapun.
Saat perusahaan tidak memperdagangkan atau menyesuaikan posisinya pada hari itu, maka catatan yang hilang tidak boleh menimbulkan notifikasi palsu. Kualitas data prediktif dapat menawarkan outlier real-time dan deteksi duplikat serta hanya memberikan jalur data kualitas tertinggi.
Kualitas data yang dimaksud adalah untuk melacak hal berikut:
- Pembuatan profil data pemosisian intraday
- Analisis korelasi
- Deteksi duplikat
- Segmentasi
- Deteksi outlier
- Penambangan pola
3. Mengelola Risiko Kredit Pinjaman Bank
Pengajuan dan pemberian pinjaman menjadi aktivitas keuangan yang signifikan bagi bank dan tentu saja disertai dengan resikonya sendiri. Pihak bank harus waspada selama proses penjaminan dan persetujuan pinjaman untuk memvalidasi data pada setiap tahap dalam rangka meminimalkan resiko.
Komponen kualitas data yang diperlukan seperti profil, duplikat, pencilan, serta aturan yang dapat dilatih untuk melakukan validasi secara real time. Berikut ini hal-hal yang termasuk di dalamnya:
- Validasi skor kredit
- Validasi SSN
- Pinjaman untuk menilai penilaian
- Pemeriksaan suku bunga
- Pencegahan duplikasi aplikasi pinjaman
- Pengecekan kisaran jumlah pinjaman
- Validasi kelengkapan pinjaman
Financial data quality dapat mencakup hampir untuk semua sektor karena setiap bisnis membutuhkan data keuangan yang akurat.
Pada dasarnya, financial data quality adalah untuk menjamin keakuratan suatu data mengingat laporan keuangan memiliki peran krusial bagi perusahaan. Penting bagi organisasi maupun pihak yang berwenang untuk menjamin kualitas dari data yang akan menjadi dasar pembuatan laporan keuangan perusahaan.
Untuk menjaga kualitas data yang akan dijadikan dasar pembuatan laporan, ada baiknya jika semua data finansial terpusat pada satu sumber saja. Mofin, sebagai sebuah software pengolah data finance, bisa menjadi solusinya. Tidak perlu lagi mengurus data dari berbagai sumber dan pastinya akan menghemat banyak waktu juga lebih efisien.
Anda dapat menghubungi kami untuk penjelasan lebih lanjut atau bisa melakukan demo request melalui tombol yang tersedia di bawah ini.