এআই, এমএল এবং আরপিএ বিএফএসআই খাতের জন্য পুনর্মিলন সিস্টেমকে শক্তিশালী করতে পারে

উন্মুক্ত ব্যাঙ্কিং এবং তাত্ক্ষণিক অর্থপ্রদানগুলি ক্রমবর্ধমান মূলধারায় পরিণত হওয়ার সাথে সাথে, ব্যাক-অফিস এন্টারপ্রাইজ পুনর্মিলন ব্যবস্থাগুলিকে গতি বজায় রাখতে হবে। প্রচলিতভাবে, লেনদেনগুলি সাধারণত একটি ব্যাচ মোডে প্রক্রিয়া করা হত এবং অর্থপ্রদানগুলি প্রক্রিয়া করতে, পরিষ্কার করতে এবং নিষ্পত্তি করতে কয়েক ঘন্টা সময় নেয়, যদি দিন না হয়। এখন, পুনর্মিলন এবং মীমাংসা চক্র সংকুচিত হয়েছে। এটি যেকোন প্রতিষ্ঠানের ব্যাক অফিসের উপর প্রচন্ড চাপ সৃষ্টি করে যাতে একাধিক ইন্ট্রাডে সেটেলমেন্ট চক্রকে সমর্থন করা যায় এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইমে ডেটা পুনর্মিলন করা হয়।

এই কারণেই আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি এন্ড-টু-এন্ড এন্টারপ্রাইজ লেভেলের স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন প্রক্রিয়াগুলি খুঁজছে যা তাদের লেনদেনের ডেটার বৃহৎ প্রবাহ পরিচালনা করতে, গতি উন্নত করতে, অপারেশনাল ঝুঁকি পরিচালনা করতে এবং সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সমাধান করতে সাহায্য করতে পারে।

অনুসারে সতীশ এন, ডেপুটি চিফ প্রোডাক্ট অফিসার, এফএসএস এটিই AI এবং মেশিন লার্নিং প্রদান করার প্রতিশ্রুতি দেয়৷ "প্রধান ডেটা পুনর্মিলন পয়েন্টগুলিতে মেশিন লার্নিং নিযুক্ত করার মাধ্যমে, পুনর্মিলনকারীরা সময়ের পরিপ্রেক্ষিতে, অপারেটিং খরচ এবং নিয়ন্ত্রক জরিমানা এড়াতে মূল্যের গুণিতকগুলি আনলক করতে পারে," তিনি বলেছিলেন সাক্ষাত্কার সঙ্গে প্রযুক্তি পর্যবেক্ষক, যোগ করে যে উন্নত ML অ্যালগরিদম একাধিক পুনর্মিলন পয়েন্ট জুড়ে প্রক্রিয়া দক্ষতা উন্নত করতে পারে।

 সম্পাদিত অংশ: 

কিভাবে স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন ব্যবস্থা প্রক্রিয়াকরণ লেনদেনের দক্ষতা উন্নত করতে সাহায্য করে?

ডিজিটাল পেমেন্ট দ্রুতগতিতে বৃদ্ধির সাথে, একাধিক পেমেন্ট ইকোসিস্টেম উপাদানগুলির মধ্যে প্রতিদিন লক্ষ লক্ষ লেনদেন বিনিময় হয়। অর্থপ্রদান বা লেনদেন নিষ্পত্তির চক্রগুলি স্টেকহোল্ডার এবং বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের সংমিশ্রণের ভিত্তিতে পরিবর্তিত হয় যেগুলি ব্যবহার করা হয় এবং এই একাধিক প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেম দ্বারা রক্ষণাবেক্ষণ করা অ্যাকাউন্টিং রেকর্ডগুলি লেনদেনের বিভিন্ন পর্যায়ে সিঙ্ক হওয়া প্রয়োজন৷ আর্থিক বন্ধ প্রক্রিয়ার নির্ভুলতা বাস্তুতন্ত্রের আর্থিক অখণ্ডতা বজায় রাখতে, ঝুঁকি কমাতে এবং গ্রাহকদের মধ্যে আস্থা বৃদ্ধির জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

আরও খোলা ব্যাংকিং এবং তাত্ক্ষণিক অর্থ প্রদান ক্রমবর্ধমান মূলধারায় পরিণত হচ্ছে, ব্যাক-অফিস এন্টারপ্রাইজ পুনর্মিলন ব্যবস্থাকে গতিশীল রাখতে হবে। প্রচলিতভাবে, লেনদেনগুলি সাধারণত একটি ব্যাচ মোডে প্রক্রিয়া করা হত এবং অর্থপ্রদানগুলি প্রক্রিয়া, পরিষ্কার এবং নিষ্পত্তি করতে কয়েক ঘন্টা সময় নেয়, যদি দিন না হয়। এখন, পুনর্মিলন এবং মীমাংসা চক্র সংকুচিত হয়েছে। এটি যেকোন প্রতিষ্ঠানের ব্যাক অফিসের উপর প্রচন্ড চাপ সৃষ্টি করে যাতে একাধিক ইন্ট্রাডে সেটেলমেন্ট চক্রকে সমর্থন করা যায় এবং কাছাকাছি রিয়েল-টাইমে ডেটা পুনর্মিলন করা হয়। বর্তমান ম্যানুয়াল বা আধা-স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলি কেবল নতুন ব্যবসার প্রয়োজন মিটমাট করার জন্য স্কেল করতে পারে না।

এন্ড-টু-এন্ড এন্টারপ্রাইজ স্তরের স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন প্রক্রিয়াগুলি আর্থিক প্রতিষ্ঠান এবং কর্পোরেট স্কেলগুলিকে লেনদেনের ডেটার বিশাল প্রবাহ পরিচালনা করতে, গতি উন্নত করতে, অপারেশনাল ঝুঁকি পরিচালনা করতে এবং সম্মতির প্রয়োজনীয়তাগুলিকে সমাধান করতে সহায়তা করতে পারে।

সঠিকতা উন্নত করুন এবং ত্রুটির কম ঝুঁকি  

একটি একক ব্যতিক্রম উল্লেখযোগ্য ক্ষতির কারণ হতে পারে এবং পুনর্মিলন দলগুলি প্রতিদিন প্রচুর সংখ্যক ব্যতিক্রম পরিচালনা করে সমগ্র আর্থিক ঘনিষ্ঠ জীবনচক্র জুড়ে স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন এবং শংসাপত্র প্রক্রিয়াগুলি, ত্রুটির ঝুঁকি হ্রাস করে৷

নিম্ন ব্যতিক্রম এবং লিখিত বন্ধ

স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার সাহায্যে গ্রাহকরা অভিযোগ নথিভুক্ত করার আগে অ্যাকাউন্টিং অসঙ্গতিগুলি সক্রিয়ভাবে চিহ্নিত এবং সংশোধন করা যেতে পারে। উদাহরণ স্বরূপ, গ্রাহকরা একটি লেনদেন বাতিল করতে পারতেন, কিন্তু সংশ্লিষ্ট ক্রেডিটটি প্রযুক্তিগত ত্রুটি বা সিস্টেমের ত্রুটি বা প্রকৃত জালিয়াতির কারণে প্রাপ্ত নাও হতে পারে। বিস্তারিত অডিট ট্রেলগুলির মাধ্যমে এই ধরনের অসঙ্গতিগুলি সহজেই চিহ্নিত করা যেতে পারে, ব্যাঙ্কগুলিকে ব্যতিক্রম তদন্ত পরিচালনার সময় 90% কমাতে সক্ষম করে, বিরোধ পরিচালনার খরচ অপ্টিমাইজ করে যা ঝুঁকি প্রশমনে সহায়তা করে

কমপ্লায়েন্স রিস্ক প্রশমিত করুন

উন্নত ডেটা ম্যানেজমেন্ট এবং অডিট ট্রেলগুলির সাথে, আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলি কমপ্লায়েন্স ঝুঁকি কমায় এবং নিরীক্ষা এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তাগুলির সাথে সম্মতি নিশ্চিত করে।

উত্পাদনশীলতা বৃদ্ধি করুন

পুনর্মিলন ক্রিয়াকলাপে স্বয়ংক্রিয় সময় ব্যয়কারী ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলি, পুনর্মিলন প্রক্রিয়াগুলিতে কর্মীদের ব্যয় করা সময় সাশ্রয় করে, ঝুঁকি প্রশমন সহ কৌশলগত যুক্ত মূল্যের কাজের উপর ফোকাস করার জন্য সংস্থানগুলিকে মুক্ত করে এবং অপারেশনাল উন্নতি করে

পুনর্মিলন ব্যবস্থার চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে ব্যাঙ্কগুলি কীভাবে AI এবং ML ব্যবহার করতে পারে?

চ্যানেলের ক্রমবর্ধমান সংখ্যা, উপকরণ জটিলতা, এবং কার্যকলাপ একাধিক পরিষেবা প্রদানকারী জুড়ে ছড়িয়ে পড়ে এবং ভোক্তাদের দ্বারা লেনদেনের ফ্রিকোয়েন্সি বৃদ্ধি পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার জটিলতা বাড়ায়। এআই এবং মেশিন লার্নিং পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার দক্ষতার উপর একটি উল্লেখযোগ্য উত্থান ঘটাবে। মূল ডেটা পুনর্মিলন পয়েন্টগুলিতে মেশিন লার্নিং নিযুক্ত করার মাধ্যমে, পুনর্মিলনকারীরা সময়ের পরিপ্রেক্ষিতে, অপারেটিং খরচ এবং নিয়ন্ত্রক জরিমানা এড়াতে মূল্যের গুণিতকগুলি আনলক করতে পারে,

উন্নত ML অ্যালগরিদম একাধিক পুনর্মিলন পয়েন্ট জুড়ে প্রক্রিয়া দক্ষতা উন্নত করতে পারে। পুনর্মিলন প্রক্রিয়ায় সাধারণত অনবোর্ডিং পেমেন্ট ক্লাস, নন-স্ট্যান্ডার্ডাইজড ফাইল ফরম্যাট থেকে ডেটা বের করা এবং স্বাভাবিককরণ, ম্যাচিং নিয়ম সংজ্ঞায়িত করা এবং অ্যাকাউন্ট নিষ্পত্তির জন্য এন্ট্রি পোস্ট করার মতো কাজগুলি অন্তর্ভুক্ত করে।

প্রথাগত সিস্টেমগুলি পেমেন্ট পুনর্মিলনের জন্য একটি স্থির পূর্ব-কনফিগার করা "নিয়ম-ভিত্তিক কাঠামোর" উপর নির্ভর করে। যাইহোক, নতুন ডেটা উত্স যোগ করার সময় এই সরঞ্জামগুলি অকার্যকর হয়ে উঠতে পারে বা যদি একটি নির্দিষ্ট পুনর্মিলন ফাইলে নতুন এন্ট্রি চালু করা হয়, তবে এগুলিকে ম্যানুয়ালি চিহ্নিত করতে হবে। আরও পুনর্মিলন দলগুলিকে নতুন নিয়ম তৈরি, পরীক্ষা এবং প্রয়োগ করতে হবে যেখানে বিদ্যমান নিয়মগুলির উপর প্রভাবের ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে যা পুনর্মিলন চক্রের সময়কে দীর্ঘায়িত করে। এমএল-সক্ষম প্রক্রিয়াগুলির সাথে, সিস্টেমটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে ডেটা উত্স এবং প্যাটার্নগুলি "শিখে", একাধিক ডেটা সেট জুড়ে সম্ভাব্য মিলগুলির জন্য এটি বিশ্লেষণ করে, পুনর্মিলন ব্যতিক্রমগুলি / অমিলগুলিকে হাইলাইট করে এবং ডেটা সমস্যাগুলি সমাধানের জন্য "করতে হবে" তালিকা উপস্থাপন করে৷

রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন ব্যবহার রুটিন, ম্যানুয়ালি নিবিড় কাজগুলিকে স্বয়ংক্রিয় করতে পারে। আমাকে যদি আপনি একটি উদাহরণ দিতে। এমনকি আজও স্বয়ংক্রিয় পুনর্মিলন প্রক্রিয়া সহ ব্যাঙ্কগুলি একটি ইন্টারচেঞ্জ পোর্টাল বা একটি বিরোধ ব্যবস্থাপনা সিস্টেম থেকে ফাইলগুলি আনার জন্য নিবেদিত কর্মীদের মোতায়েন করে, ফাইলগুলি ডাউনলোড করে এবং ডেটাতে কাজ করার জন্য পুনর্মিলন ব্যবস্থার জন্য সঠিক অবস্থানে রাখে। এই ধরনের কাজগুলি বট ব্যবহার করে স্বয়ংক্রিয় হতে পারে, কর্মচারীদের সময়ের মূল্য সর্বাধিক করে।

একাধিক অর্থপ্রদানের বিকল্প, চ্যানেল, ব্যবসার লাইন জুড়ে বিভিন্ন অর্থপ্রদানের পদ্ধতির জন্য পণ্য প্রসেসরের সংমিশ্রণ সহ পেমেন্ট রিকনসিলিয়েশনগুলি অত্যন্ত জটিল হয়ে উঠেছে এবং ব্যবসার জন্য দ্রুততার এবং যথার্থতার প্রয়োজন। এফএসএস স্মার্ট রিকন পেমেন্ট ওয়ার্কফ্লো জুড়ে পুনর্মিলন পরিচালনার জন্য একটি এআই-ভিত্তিক সমাধান অফার করে, মাল্টি-সোর্স, মাল্টি-ফাইল বহু-থেকে-অনেক পুনর্মিলন পরিস্থিতিগুলির জন্য সমর্থনে অন্তর্নির্মিত। FSS স্মার্ট রিকনের মাধ্যমে গ্রাহকরা গ্রিনফিল্ড বাস্তবায়নের জন্য বাজারে 40% উন্নতি করতে পারেন, পুনর্মিলন সময় চক্রে একটি বড় 30% উন্নতি করতে পারেন এবং আংশিক স্বয়ংক্রিয় প্রক্রিয়াগুলির তুলনায় সরাসরি খরচে সামগ্রিকভাবে 25% হ্রাস পেতে পারেন নিম্নলিখিত উপায়:

• এন্ড-টু-এন্ড পুনর্মিলন পরিচালনা করার জন্য একটি আধুনিক, সম্পূর্ণ ওয়েব-ভিত্তিক পুনর্মিলন প্ল্যাটফর্ম সিস্টেম প্রদানের জন্য একটি ইউনিফাইড প্ল্যাটফর্ম যা ডেটা আমদানি, রূপান্তর এবং সমৃদ্ধকরণ, ডেটা ম্যাচিং, ব্যতিক্রম ব্যবস্থাপনা অন্তর্ভুক্ত করে।
• বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশন - একটি একক সিস্টেম ব্যবহার করে সমস্ত শ্রেণীর ডিজিটাল অর্থপ্রদান সমর্থন করে - সাধারণ লেজার রিকনসিলিয়েশন ট্যালি, এটিএম পুনর্মিলন, কার্ড রিকনসিলিয়েশন, অনলাইন পেমেন্ট, ওয়ালেট, ইনস্ট্যান্ট পেমেন্টস (IMPS এবং UPI), NEFT, RTGS এবং QR কোড পেমেন্ট - বিল্ট-ইন সহ নতুন পেমেন্ট চ্যানেল এবং স্কিমগুলি দ্রুত অনবোর্ডে নমনীয়তা
• ইউনিভার্সাল ডেটা উইজার্ড: একটি টেমপ্লেট-ভিত্তিক ডেটা-ম্যাপিং ফ্রেমওয়ার্কের মাধ্যমে পুনর্মিলন প্রক্রিয়ার সেট-আপকে সহজ করে। এটি গ্রিনফিল্ড বাস্তবায়নের জন্য লাইভ টাইম 30 শতাংশ অপ্টিমাইজ করে
• বিশদ অডিট ট্রেইল: একটি বিশদ অডিট ট্রেইল প্রদান করে ব্যবহারকারীদের একটি বিরতি বা ম্যাচ কেসের পিছনে যুক্তি বুঝতে এবং সেই অনুযায়ী এটিকে সমাধান করতে সহায়তা করে৷
• সময়মত পদক্ষেপ এবং অনুসরণের পরামর্শ দেওয়ার জন্য উন্নত ব্যতিক্রম সনাক্তকরণ এবং বিশ্লেষণ আপগুলি একই বন্ধ সক্ষম করতে
• এআই-ভিত্তিক সেটেলমেন্ট প্রসেস লিভারেজিং মেশিন লার্নিং (এমএল), অ্যালগরিদম, এফএসএস স্মার্ট রিকন ক্রমাগত ফাইল প্যাটার্ন শেখে এবং স্বয়ংক্রিয়ভাবে নতুন রেকর্ড শনাক্ত করতে পারে, স্টাফদের ব্যতিক্রমের পূর্বাভাস দিতে এবং রেজোলিউশন অ্যাকশন সম্পাদন করতে সক্ষম করে, ধ্রুবক সমর্থন বা পেশাদার পরিষেবার প্রয়োজন ছাড়াই।
• বিরোধ ব্যবস্থাপনা - বিরোধ এবং চার্জব্যাক লাইফসাইকেলের জন্য সহায়তা যা ব্যাঙ্কগুলিকে অনেক কম সময়ের ফ্রেমে বিরোধের উত্তর দিতে সক্ষম করে - দক্ষতার পাশাপাশি গ্রাহক পরিষেবা বৃদ্ধি করে৷
• নমনীয় ব্যবসায়িক মডেল: FSS একটি লাইসেন্সপ্রাপ্ত এবং একটি SaaS মডেল হিসাবে Recon পরিষেবাগুলি অফার করে, d গ্রাহকদের আরও বেশি স্থাপনার নমনীয়তা প্রদান করতে, অগ্রিম মূলধন ব্যয়ের প্রয়োজনীয়তা দূর করে এবং

আপনি পুনর্মিলন স্থানে কী কী প্রযুক্তির প্রবণতা লক্ষ্য করছেন?

দ্রুত অর্থপ্রদানের বিবর্তন, বাজার প্রতিযোগিতা, এবং প্রযুক্তির অগ্রগতি ড্রাইভ বিবর্তন এবং পুনর্মিলন প্রক্রিয়াগুলির আধুনিকীকরণ অব্যাহত রাখে। প্রযুক্তির প্রবণতা যা গতি পাচ্ছে তার মধ্যে রয়েছে

• ক্রমবর্ধমান লেনদেনের কাজের চাপ মিটমাট করার জন্য এবং মালিকানার মোট খরচ কমাতে SaaS এবং ক্লাউড-ভিত্তিক মডেলগুলির বৃহত্তর গ্রহণ
• ব্লকচেইন হল জটিল পুনর্মিলনের জন্য একটি নিখুঁত পছন্দ এবং এটি হবে বৈশ্বিক নেতৃস্থানীয় পণ্যগুলিতে পরবর্তী পার্থক্যকারী অন্তর্ভুক্তি
• স্ব-তত্ত্বাবধানে এবং স্ব-অনুকূল রিকন প্রক্রিয়াগুলির জন্য এআই এবং মেশিন লার্নিং এআই-ভিত্তিক অ্যালগরিদমের উন্নত ব্যবহার
• পারফরম্যান্স, মিলের নির্ভুলতা, ক্রিয়াকলাপ এবং জালিয়াতি নিয়ন্ত্রণ উন্নত করতে সঠিক ডেটা স্তর বা রেকর্ড স্তরের সিস্টেম ডিজাইন করে ডেটার স্মার্ট ব্যবহার

FSS এর জন্য আসন্ন ফোকাস এলাকা কি হবে?  

আমাদের পরবর্তী বড় লঞ্চ হল অ্যানালিটিক্স এবং ডেটা সায়েন্সের আশেপাশে, বর্তমানে বেশিরভাগ বড় প্রতিষ্ঠানে ডেটার সম্পদকে ডেটা লেক বা একটি গুদামে ঠেলে দেওয়া হয় এবং আপনার গ্রাহকদের বা ব্যবসার উপর প্রভাব ফেলতে এই অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে কাজে লাগানোর জন্য খুব কমই করা হচ্ছে৷ পণ্যটি পেমেন্ট স্পেসে এই নির্দিষ্ট বিগ ডেটা সুযোগকে মোকাবেলা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। পণ্যটি একটি সম্পূর্ণ ব্যক্তি-ভিত্তিক অ্যানালিটিক্স স্যুট যা ব্যবসায়িক পণ্যের ক্ষেত্রগুলির দ্বারা পূর্বনির্ধারিত অন্তর্দৃষ্টি সহ আসে, ম্যাট্রিক্স ক্রমাগত বৃদ্ধি পায় এবং শীঘ্রই সমগ্র অর্থপ্রদানের ইকোসিস্টেমকে ম্যাপ করবে৷ পণ্যটি ব্যাংকগুলিকে ডেটা-চালিত ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে, উত্পাদনশীলতা এবং ব্যবসায়িক দক্ষতা বাড়াতে সহায়তা করে।

সূত্র: https://techobserver.in/2020/10/05/ai-ml-and-rpa-can-strengthen-reconciliation-systems-for-bfsi-sector-sathish-n-fss/#new_tab?utm_source=rss&utm_medium =rss&utm_campaign=ai-ml-and-rpa-can-sstrongthen-reconciliation-systems-for-bfsi-সেক্টর