يمكن للذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، وتقوية العمليات الروبوتية للعمليات تعزيز أنظمة المصالحة لقطاع BFSI

نظرًا لأن الخدمات المصرفية المفتوحة والمدفوعات الفورية أصبحت سائدة بشكل متزايد ، يجب أن تواكب أنظمة تسوية المؤسسات في المكاتب الخلفية. تقليديًا ، تتم معالجة المعاملات عادةً في وضع الدُفعات وتستغرق المدفوعات ساعات ، إن لم يكن أيامًا ، للمعالجة والتصفية والتسوية. الآن ، تم ضغط دورات المصالحة والتسوية. يضع هذا ضغوطًا هائلة على المكتب الخلفي لأي مؤسسة لدعم دورات التسوية اليومية المتعددة وتسوية البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا.

لهذا السبب تبحث المؤسسات المالية عن عمليات تسوية مؤتمتة على مستوى المؤسسة من البداية إلى النهاية يمكن أن تساعدها على التوسع للتعامل مع التدفق الكبير لبيانات المعاملات ، وتحسين السرعة ، وإدارة المخاطر التشغيلية ، وتلبية احتياجات الامتثال.

وفقًا ساتيش ن، نائب الرئيس التنفيذي للمنتجات ، FSS ، هذا ما يعد به الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. قال في بيان: "من خلال استخدام التعلم الآلي في نقاط تسوية البيانات الرئيسية ، يمكن للمصلحين إطلاق العنان لمضاعفات القيمة من حيث الوقت وتكلفة التشغيل وتجنب العقوبات التنظيمية" مقابلة مع مراقب التكنولوجيا، مضيفًا أن خوارزميات ML المتقدمة يمكنها تحسين كفاءة العملية عبر نقاط التسوية المتعددة.

 المقتطفات المحررة: 

كيف تساعد أتمتة أنظمة التسوية في تحسين كفاءة معالجة المعاملات؟

مع نمو المدفوعات الرقمية بشكل كبير ، يتم تبادل ملايين المعاملات يوميًا بين العديد من مكونات نظام الدفع. تختلف دورات تسوية المدفوعات أو المعاملات على أساس مزيج أصحاب المصلحة والتطبيقات المختلفة المستخدمة ، ويجب أن تكون السجلات المحاسبية التي تحتفظ بها أنظمة المعالجة المتعددة هذه متزامنة في مراحل مختلفة من المعاملة. تعد دقة عملية الإغلاق المالي أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على السلامة المالية للنظام البيئي ، وتخفيف المخاطر ، وتعزيز الثقة بين العملاء.

كذلك مع فتح المصرفية و مدفوعات فورية بعد أن أصبحت سائدة بشكل متزايد ، تحتاج أنظمة تسوية مؤسسات المكاتب الخلفية إلى مواكبة ذلك. تقليديًا ، تتم معالجة المعاملات عادةً في وضع الدُفعات وتستغرق المدفوعات ساعات ، إن لم يكن أيامًا ، للمعالجة والتصفية والتسوية. الآن ، تم ضغط دورات المصالحة والتسوية. يضع هذا ضغطًا هائلاً على المكتب الخلفي لأي مؤسسة لدعم دورات التسوية اليومية المتعددة وتسوية البيانات في الوقت الفعلي تقريبًا. لا يمكن للعمليات اليدوية أو شبه الآلية الحالية أن تتسع لتلائم احتياجات العمل الجديدة.

يمكن لعمليات التسوية المؤتمتة على مستوى المؤسسة الشاملة أن تساعد المؤسسات المالية والشركات على التوسع للتعامل مع التدفق الكبير لبيانات المعاملات ، وتحسين السرعة ، وإدارة المخاطر التشغيلية ، ومعالجة احتياجات الامتثال.

تحسين الدقة وتقليل مخاطر الخطأ  

يمكن أن يؤدي استثناء واحد إلى خسائر كبيرة وتتعامل فرق التسوية مع عدد كبير من الاستثناءات كل يوم ، ويقلل أتمتة عمليات التسوية وإصدار الشهادات طوال دورة حياة الإغلاق المالي بالكامل من مخاطر الأخطاء.

استثناءات وشطب أقل

باستخدام عمليات التسوية الآلية ، يمكن تحديد الفروق المحاسبية وتصحيحها بشكل استباقي قبل أن يقوم العملاء بتسجيل شكوى. على سبيل المثال ، كان بإمكان العملاء إلغاء معاملة ، ولكن ربما لم يتم استلام الائتمان المقابل بسبب خلل فني أو خطأ في النظام أو احتيال فعلي حدث. من خلال مسارات التدقيق التفصيلية ، يمكن تحديد مثل هذه التناقضات بسهولة ، مما يمكّن البنوك من تقليل وقت معالجة الاستثناءات بنسبة 90٪ ، وتحسين تكاليف معالجة النزاعات والتي بدورها تساعد في التخفيف من المخاطر

التخفيف من مخاطر الامتثال

مع تحسين إدارة البيانات ومسارات التدقيق ، تقلل المؤسسات المالية من مخاطر الامتثال وتضمن الامتثال لمراجعة الحسابات والمتطلبات التنظيمية.

تعزيز الإنتاجية

أتمتة العمليات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً في عمليات التسوية ، وتوفير الوقت الذي يقضيه الموظفون في عمليات التسوية ، وتحرير الموارد للتركيز على عمل القيمة المضافة الاستراتيجية بما في ذلك التخفيف من المخاطر ، والتحسينات التشغيلية

كيف يمكن للبنوك استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي للتغلب على التحديات في أنظمة المصالحة؟

يضيف عدد متزايد من القنوات وتعقيد الأدوات والنشاط المنتشر عبر موفري خدمات متعددين وزيادة تكرار المعاملات من قبل المستهلكين إلى تعقيد عملية التسوية. سيكون للذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي جانب إيجابي كبير في كفاءة عملية التسوية. من خلال استخدام التعلم الآلي في نقاط تسوية البيانات الرئيسية ، يمكن للمصلحين إطلاق العنان لمضاعفات القيمة من حيث الوقت وتكلفة التشغيل وتجنب العقوبات التنظيمية ،

يمكن لخوارزميات تعلم الآلة المتقدمة تحسين كفاءة العملية عبر نقاط التسوية المتعددة. تستلزم عملية التسوية عادةً مهام مثل إعداد فئات الدفع ، واستخراج وتطبيع البيانات من تنسيقات الملفات غير الموحدة ، وتحديد قواعد المطابقة ، وترحيل إدخالات لتسوية الحسابات.

تعتمد الأنظمة التقليدية على "إطار عمل قائم على القواعد" ثابت التكوين مسبقًا لتسوية المدفوعات. ومع ذلك ، يمكن أن تصبح هذه الأدوات غير فعالة أثناء إضافة مصادر بيانات جديدة أو إذا تم تقديم إدخالات جديدة في ملف تسوية معين ، فيجب تحديدها يدويًا. تحتاج فرق التسوية الإضافية إلى إنشاء واختبار وتنفيذ قواعد جديدة مع موازنة التأثير على القواعد الحالية التي تطيل وقت دورة التسوية. مع العمليات الممكّنة لتعلّم الآلة ، يتعرّف النظام تلقائيًا على مصادر البيانات وأنماطها ، ويحللها بحثًا عن التطابقات المحتملة عبر مجموعات بيانات متعددة ، ويسلط الضوء على استثناءات التسوية / عدم التطابق ، ويقدم قوائم "المهام" القابلة للتنفيذ لحل مشكلات البيانات.

يمكن أن يؤدي استخدام أتمتة العمليات الروبوتية إلى أتمتة المهام الروتينية والمكثفة يدويًا. اسمحوا لي أن أقدم لكم مثالا. حتى اليوم ، تقوم البنوك التي لديها عمليات تسوية آلية بنشر موظفين مخصصين لجلب الملفات من بوابة التبادل أو نظام إدارة المنازعات ، وتنزيل الملفات ووضعها في المكان المناسب لنظام التسوية للعمل على البيانات. يمكن أتمتة مثل هذه المهام باستخدام الروبوتات ، مما يزيد من قيمة وقت الموظف.

أصبحت تسويات الدفع معقدة للغاية ، مع وجود خيارات دفع متعددة ، وقنوات ، ومجموعة من معالجات المنتجات لطرق دفع مختلفة عبر خط الأعمال ، والحاجة إلى سرعة ودقة التسوية أمر بالغ الأهمية للشركات. تقدم FSS Smart Recon حلاً قائمًا على الذكاء الاصطناعي لإدارة التسوية عبر تدفقات عمل الدفع ، مع دعم مدمج لسيناريوهات التسوية متعددة المصادر ومتعددة الملفات. باستخدام FSS Smart Recon ، يمكن للعملاء تحقيق تحسن بنسبة 40٪ في الوقت المناسب لتسويق تطبيقات Greenfield ، وتحسين كبير بنسبة 30٪ في الدورات الزمنية للتسوية ، وتقليل إجمالي بنسبة 25٪ في التكاليف المباشرة مقارنة بالعمليات المؤتمتة جزئيًا ، تضيف FSS Smart Recon قيمة في الطرق التالية:

• نظام أساسي موحد لتوفير نظام أساسي حديث قائم على الويب بالكامل للتعامل مع التسوية الشاملة التي تتضمن استيراد البيانات وتحويلها وإثرائها ومطابقة البيانات وإدارة الاستثناءات
• تطبيق واسع - يدعم جميع فئات المدفوعات الرقمية باستخدام نظام واحد - حساب تسوية دفتر الأستاذ العام ، وتسوية أجهزة الصراف الآلي ، وتسوية البطاقات ، والمدفوعات عبر الإنترنت ، والمحافظ ، والمدفوعات الفورية (IMPS و UPI) ، و NEFT ، و RTGS ، ومدفوعات رمز الاستجابة السريعة - مع مدمج المرونة في تضمين قنوات وخطط الدفع الجديدة بسرعة
• معالج البيانات العالمي: يبسط إعداد عملية التسوية عبر إطار عمل لرسم خرائط البيانات القائم على القالب. يعمل هذا على تحسين وقت التشغيل المباشر لعمليات تنفيذ التأسيس بنسبة 30 في المائة
• مسار تدقيق مفصل: يوفر مسار تدقيق مفصل يساعد المستخدمين على فهم الأساس المنطقي وراء حالة الاستراحة أو المطابقة ومعالجتها وفقًا لذلك.
• تحديد الاستثناءات المتقدمة وتحليلها لتقديم المشورة للعمل في الوقت المناسب والمتابعة يو بي إس لتمكين إغلاق نفسه
• عمليات التسوية القائمة على الذكاء الاصطناعي التي تستفيد من التعلم الآلي (ML) ، والخوارزميات ، و FSS Smart Recon يتعلم باستمرار أنماط الملفات ويمكنه تحديد السجلات الجديدة تلقائيًا ، مما يمكّن الموظفين من التنبؤ بالاستثناءات وتنفيذ إجراءات الحل ، دون الحاجة إلى دعم مستمر أو خدمات احترافية
• إدارة المنازعات - دعم دورة حياة النزاع ورد المبالغ المدفوعة لتمكين البنوك من الرد على النزاعات في أطر زمنية أقصر بكثير - مما يعزز الكفاءة بالإضافة إلى خدمة العملاء.
• نماذج الأعمال المرنة: تقدم FSS خدمات Recon كنموذج مرخص ونموذج SaaS ، د لتوفير مرونة نشر أكبر للعملاء ، مما يلغي الحاجة إلى نفقات رأسمالية مقدمة و

ما هي اتجاهات التكنولوجيا الرئيسية التي تلاحظها في مساحة المصالحة؟

يستمر التطور السريع في المدفوعات ، والمنافسة في السوق ، والتقدم التكنولوجي في دفع عجلة التطور والتحديث في عمليات التسوية. تشمل اتجاهات التكنولوجيا التي تكتسب الزخم

• اعتماد أكبر ل SaaS والنماذج المستندة إلى السحابة لاستيعاب أعباء العمل المتزايدة للمعاملات وخفض التكلفة الإجمالية للملكية
• تعد Blockchain خيارًا مثاليًا للمصالحة المعقدة وستكون التضمين المميز التالي في المنتجات العالمية الرائدة
• الاستخدام المحسن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي القائمة على الذكاء الاصطناعي لعمليات إعادة الإشراف الذاتي والتحسين الذاتي
• الاستخدام الذكي للبيانات عن طريق تصميم طبقة البيانات الصحيحة أو نظام طبقة السجل لتحسين الأداء ودقة المطابقة والعمليات وضوابط الاحتيال

ما هي مجالات التركيز القادمة لخدمة FSS؟  

يدور إطلاقنا الكبير التالي حول التحليلات وعلوم البيانات ، ويتم دفع ثروة البيانات الموجودة اليوم في معظم المؤسسات الكبيرة إلى Data Lake أو مستودع ولا يتم فعل الكثير للاستفادة من هذه الأفكار لإحداث تأثير على عملائك أو عملك. تم تصميم المنتج لمعالجة هذه الفرصة المحددة للبيانات الضخمة في مساحة المدفوعات. المنتج عبارة عن مجموعة تحليلات كاملة قائمة على الشخصية تأتي مع رؤى محددة مسبقًا حسب مجالات منتجات الأعمال ، وتواصل المصفوفة النمو وستقوم قريبًا بتعيين نظام الدفع بالكامل. يساعد المنتج البنوك على اتخاذ قرارات أعمال تعتمد على البيانات ، وتعزيز الإنتاجية وكفاءة الأعمال.

المصدر: https://techobserver.in/2020/10/05/ai-ml-and-rpa-can-st Strengthen-reconciliation-systems-for-bfsi-sector-sathish-n-fss/#new_tab؟utm_source=rss&utm_medium = rss & utm_campaign = ai-ml-and-rpa- يمكن أن تعزز -أنظمة المصالحة مقابل قطاع bfsi