আর্থিক পরিষেবাগুলিতে অটোমেশন আনার চ্যালেঞ্জ সমাধান করা

আর্থিক পরিষেবা খাতটি জটিল এবং বিশেষ বিশেষত্বে ভরা। অগণিত বাজারের প্রয়োজনীয়তার পটভূমিতে সেট করা এমন একটি জটিল এবং সংবেদনশীল পরিবেশের সাথে মোকাবিলা করার জন্য কোম্পানিগুলিকে বিভিন্ন ধরণের সরঞ্জাম এবং কর্মপ্রবাহকে একীভূত করতে হয়েছে।

যদিও প্রতিটি টুল এবং ওয়ার্কফ্লো নির্দিষ্ট বাজারে একটি প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা প্রদান করে, বিনিয়োগের বর্ধিত রিটার্ন থেকে নতুন ক্লায়েন্টদের অধিগ্রহণ পর্যন্ত, সম্মিলিতভাবে তাদের পরিচালনা করা কঠিন হয়ে পড়ে। বিভিন্ন সফ্টওয়্যার সিস্টেম এবং প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে ফাঁক তৈরি হয়, ডেটা সাইলোড হয়ে যায়, ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ এবং সংশ্লিষ্ট মানব ত্রুটি স্পাইক হয় এবং কাজগুলি সম্পূর্ণ হতে বেশি সময় নেয়।

এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য, সংস্থাগুলি অটোমেশনের দিকে ঝুঁকছে। যাইহোক, সম্পদ শ্রেণী, অঞ্চল এবং ফাংশন জুড়ে তীব্র বিশেষীকরণ, প্রযুক্তিগত ঋণ-আক্রান্ত লিগ্যাসি সিস্টেমের উপর নির্ভরতার সাথে অযথাই ট্রানজিশন বিলম্বিত করছে।

এমনকি সবচেয়ে যত্ন সহকারে পরিকল্পিত অটোমেশন উদ্যোগগুলি প্রায়শই সাব-অনুকূল প্রক্রিয়ায় পরিণত হয় যা ম্যানুয়াল এন্ট্রি বা অস্থায়ী দ্রুত-সমাধানের উপর খুব বেশি নির্ভর করে। সম্পদের অভাব, অভ্যন্তরীণ উন্নয়ন সীমাবদ্ধতা, এবং নতুন সফ্টওয়্যার সিস্টেম বাস্তবায়নের জন্য বিনিয়োগের উপর সুস্পষ্ট রিটার্ন (ROI) এর অনুপস্থিতির কারণে, সত্য, সামগ্রিক অটোমেশন অনেকের নাগালের বাইরে থেকে গেছে।

উত্তরাধিকার ব্যবস্থার প্রচলনের সমস্যা

লিগ্যাসি সিস্টেমের ব্যাপকতা কোম্পানিগুলিকে বেসপোক ইন্টারফেস তৈরি করতে বাধ্য করেছে এবং সেগুলিকে একত্রে বুনতে অ-শিল্প-নির্দিষ্ট একীকরণের উপর নির্ভর করে। এটি বিশেষ করে মধ্যম এবং ব্যাক-অফিস ফাংশনগুলির ক্ষেত্রে যা সরাসরি রাজস্ব তৈরির জন্য দায়ী নয়। এটি এমন একটি পদ্ধতি যা এটি সমাধান করে যত সমস্যা তৈরি করে।

বেশিরভাগ লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি কাস্টম ডেটা মডেল এবং স্কিমা ব্যবহার করে যা পরিবর্তন করা যায় না এবং যেকোন ইন্টিগ্রেশনগুলি সাধারণত ফাইল-ভিত্তিক হয়, যার অর্থ তারা প্রোগ্রামেটিক বা API-চালিত নয়। তদ্ব্যতীত, বিদ্যমান রিপোর্টিং এবং কর্মপ্রবাহগুলি আপডেট বা সংশোধন করার জন্য প্রয়োজনীয় গভীর অধিকার জ্ঞানের কারণে, আইটি টিমের উপর নির্ভরতা তীব্র হয়েছে, যেমন নতুন প্রতিবেদন এবং ডেটা প্রবাহ তৈরিতে বিক্রেতাদের উপর নির্ভরতা।

এই বিভিন্ন অস্থিতিশীলতার সংঘর্ষের ফলাফল হল আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলি যেগুলি পুরানো সিস্টেমের অ্যারেতে আটকে আছে এবং প্রযুক্তিবিদদের দক্ষতার উপর নির্ভরশীল।

ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি কী ধরে রাখে

ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি লিগ্যাসি সিস্টেমগুলির দ্বারা সৃষ্ট একীকরণের চ্যালেঞ্জগুলির জন্য এখন পর্যন্ত সবচেয়ে আকর্ষণীয় সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে।

অন্যান্য বিকল্প, যেমন রোবোটিক প্রসেস অটোমেশন (RPA) বা আউটসোর্সড সলিউশন, ক্ষমতা বৃদ্ধির মাধ্যমে উত্তরাধিকার সিস্টেমের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে, হয় প্রোগ্রামিং বট দ্বারা একজন মানুষের জায়গায় কাজগুলি সম্পূর্ণ করার জন্য বা ইন্টিগ্রেশন ক্রিয়াকলাপগুলি সম্পাদন করার জন্য আরও প্রকৃত মানুষকে দায়িত্ব দিয়ে।

যাইহোক, কেবল ক্ষমতা বৃদ্ধি অন্তর্নিহিত সমস্যাগুলি সমাধান করতে ব্যর্থ হয়। পরিবর্তে, প্রক্রিয়াগুলিকে অন্য সমাধানে স্থানান্তরিত করা হয় যাতে সেগুলি আগের মতোই সঞ্চালিত হয়। শুধুমাত্র, এটা আশা করা হয়, আরো দ্রুত.

বিকল্পভাবে, ডেটা রি-ইঞ্জিনিয়ারের মধ্যে নিহিত একটি পদ্ধতি সর্বোত্তম হয়ে ওঠার প্রক্রিয়া করে এবং একটি সাধারণ কাঠামোর মাধ্যমে কাজ করে যা কোনও অতিরিক্ত ক্ষমতা - মানব বা বট-এর প্রয়োজন ছাড়াই সিস্টেমগুলিকে একত্রিত করে। অধিকন্তু, কর্মচারীরা তখন তাদের কাজের চাপকে উচ্চ-মূল্যের প্রচেষ্টায় পুনরায় বরাদ্দ করতে পারে।

যদিও একাধিক উপকারী ফলাফল রয়েছে আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলি অটোমেশন অর্জনের মাধ্যমে লাভ করতে পারে, তিনটি আলাদা।

ডেটা অটোমেশন অর্জন থেকে তিনটি মূল ফলাফল

আন্তঃক্রিয়া

সিস্টেম ইন্টারঅপারেবিলিটি যেকোন আর্থিক পরিষেবা সংস্থার জন্য একটি মূল লক্ষ্য। যেখানে এটি সম্পন্ন করা হয়, সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সমালোচনামূলক ডেটা ফ্রন্ট, মিডল এবং ব্যাক-অফিস প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে এমনভাবে স্থানান্তরিত হতে পারে যে উত্তরাধিকার সিস্টেমগুলি কখনই মেলে না।

লিডিং প্ল্যাটফর্মগুলি লিগ্যাসি সিস্টেমগুলিকে সামঞ্জস্য করে এবং আর্থিক পরিষেবা সংস্থাগুলিকে তাদের নিজস্ব ডেটা স্কিমা তৈরি করতে, তৈরি করতে বা প্লাগ করার অনুমতি দিয়ে আরও গভীর আন্তঃকার্যযোগ্যতা সমর্থন করে। এর অর্থ হল কোম্পানিগুলি নির্দিষ্ট প্রসেস বা ডেটা প্রকারের জন্য স্কিমা তৈরি করতে পারে যা সমস্ত সিস্টেম এক্সট্রাক্টে ম্যাপ করে বা স্ট্যান্ডার্ড স্কিমাগুলিতে রিপোর্ট করে।

ডেটা স্বাভাবিক করার সাথে সাথে, এটি সহজেই ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমে প্রেরণ করা যেতে পারে।

EUC প্রতিকার

EUCs (শেষ-ব্যবহারকারী-কম্পিউটার) কোম্পানিগুলির জন্য একটি উল্লেখযোগ্য নিয়ন্ত্রণ ঝুঁকি তৈরি করে যার সাথে সংশ্লিষ্ট ত্রুটিগুলি শিল্পের বার্ষিক মিলিয়ন ডলার খরচ করে।

তবুও, ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলি মোকাবেলা করার সময় EUCগুলি বাজারে নমনীয়তা এবং দ্রুত সময় নিয়ে আসে, তাই তাদের অব্যাহত প্রচলন। এখানে, নেতৃস্থানীয় ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি উভয় জগতের সেরাকে সক্ষম করে, কোম্পানিগুলি বিদ্যমান EUCগুলিকে সেই প্ল্যাটফর্মে স্থানান্তরিত করে যেখানে সমস্ত ব্যবসার যুক্তি নথিভুক্ত, নিরীক্ষিত এবং সংস্করণ নিয়ন্ত্রিত হয়।

নির্দিষ্ট প্ল্যাটফর্মের মধ্যে ট্রান্সফরমেশন ইঞ্জিনগুলি এমন নমনীয়তা প্রদান করে যে সমস্ত এক্সেল এবং ম্যাক্রো-ভিত্তিক ফাংশনগুলিকে এমন পরিবেশে স্থানান্তরিত করা যেতে পারে যা ব্যবহারকারীরা দ্রুত মানিয়ে নেয়, স্প্রেডশীট-ভিত্তিক ফাংশনের সাথে তারা পরিচিত।

ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলিকে STP-তে রূপান্তর (স্ট্রেইট-থ্রু-প্রসেসিং)

আর্থিক পরিষেবা জুড়ে অটোমেশন বাড়ানোর জন্য ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলিকে STP-তে রূপান্তর করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ৷ তা সত্ত্বেও, ম্যানুয়াল প্রক্রিয়া থেকে দূরে স্থানান্তর বিভিন্ন কারণের দ্বারা বাধাগ্রস্ত হয়, যেমন ক্লায়েন্ট- এবং কাউন্টারপার্টি-নির্দিষ্ট অনুরোধ বা বিন্যাস, প্রমিত বিন্যাস গ্রহণ বা তৈরি করতে উত্তরাধিকার সিস্টেমের অক্ষমতা এবং ডেটার আধা-গঠিত বা অসংগঠিত প্রাপ্তি।

এই ধরনের ক্ষেত্রে, STP তৈরি করতে নমনীয় এবং বুদ্ধিমান অটোমেশন সরঞ্জাম প্রয়োজন। উদাহরণস্বরূপ, যদি একটি অ্যাকাউন্টিং সিস্টেম বা পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট সিস্টেমের জন্য একটি .txt ফাইলের মতো একটি নির্দিষ্ট বিন্যাসে একটি বহিরাগত প্রতিপক্ষ থেকে ডেটার প্রয়োজন হয়, কিন্তু কাউন্টারপার্টি ডেটা পিডিএফ হিসাবে পাঠানো হয়, ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্মগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে রূপান্তর সম্পূর্ণ করে৷

যেখানে একবার একটি অপারেশন ব্যবহারকারীকে ম্যানুয়ালি একটি নতুন .txt ফাইলে ডেটা কী করতে হয়েছিল, প্রক্রিয়াটি একটি STP প্রবাহে স্থানান্তরিত হয়, উল্লেখযোগ্য সময় বাঁচায় এবং মানব ত্রুটি দূর করে।

সঠিক ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্ম নির্বাচন করা

যেকোনো প্রযুক্তির মতো, সমস্ত ডেটা অটোমেশন প্ল্যাটফর্ম সমান নয়। একটি কোম্পানির জন্য একটি রূপান্তর যাত্রায় এতদূর আসা শুধুমাত্র এটি উপলব্ধি করার জন্য যে এটি এমন একটি সমাধানে বিনিয়োগ করেছে যা সমালোচনামূলক এলাকায় কাজ করে না একটি অবিশ্বাস্যভাবে হতাশাজনক অভিজ্ঞতা।

সর্বাধিক নমনীয়তার জন্য এবং অতিরিক্ত সমাধানগুলিতে ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ বা বিনিয়োগের প্রয়োজনীয়তা দূর করার জন্য আপনি যে ডেটা সলিউশনটি প্রয়োগ করবেন তা সম্পদ শ্রেণী, সিস্টেম এবং ডেটা উত্স অজ্ঞেয়বাদী হওয়া উচিত।

এটি SWIFT বার্তা এবং এক্সেল এবং CSV ব্যাচের রিপোর্টিং থেকে শুরু করে ক্যাপিটাল কল, পিডিএফ-এ লোন নোটিশ বা এমনকি নন-ডিজিটাল ফর্ম্যাটের মতো বিকল্প নথিতে ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। তদুপরি, এটি সক্ষম হওয়া উচিত
সৃষ্টি যে কোনো ফরম্যাটে ডেটা।

চ্যানেলগুলিও গুরুত্বপূর্ণ। আপনার প্ল্যাটফর্মটি সমস্ত চ্যানেল এবং রেকর্ডের সিস্টেমগুলির মাধ্যমে ডেটা গ্রহণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত, যেমন একটি IBOR, ABOR, বা নথি সংগ্রহস্থল, এবং নিয়ন্ত্রক বাণিজ্য এবং নথি সংগ্রহস্থল থেকে অভ্যন্তরীণ ডেটা লেক বা গুদাম পর্যন্ত যে কোনও চ্যানেলে ডেটা পুশ করতে পারে৷

শেষ অবধি, আপনার প্ল্যাটফর্মকে অবশ্যই লিগ্যাসি সিস্টেম এবং প্রক্রিয়াগুলির নির্দিষ্টতাগুলিকে মিটমাট করতে হবে এবং জটিল ডেটা এবং সিস্টেম ওয়ার্কফ্লোগুলিকে আরামদায়কভাবে পরিচালনা করতে হবে।

চূড়ান্ত চিন্তাধারা

যতক্ষণ না আর্থিক পরিষেবাগুলির মধ্যে ব্যবহৃত লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি আধুনিকীকরণ করা হয়, কোম্পানিগুলি রিয়েল-টাইম এবং নন-ফাইল-ভিত্তিক ইন্টিগ্রেশন তৈরি করতে লড়াই করবে।

যেখানে এই সংগ্রাম অব্যাহত থাকে, কোম্পানিগুলির কাছে সিস্টেম এবং প্রক্রিয়াগুলিকে সংযুক্ত করার জন্য EUC এবং ম্যানুয়াল প্রক্রিয়াগুলির মতো স্টপ-গ্যাপ সমাধানগুলির উপর নির্ভর করা ছাড়া খুব কম বিকল্প থাকে। যাইহোক, লিগ্যাসি সিস্টেমগুলি প্রায়শই মূল প্রক্রিয়াগুলিতে এতটাই নিবিষ্ট থাকে যে সেগুলিকে সম্পূর্ণভাবে অপসারণ করা সম্ভব নয়, এটিকে গুরুত্বপূর্ণ করে তোলে যে সংস্থাগুলি ডেটা এবং প্রক্রিয়া সমাধানগুলি বেছে নেয় যা তাদের মিটমাট করে।

সঠিক ডেটা সলিউশন শুধু লিগ্যাসি সিস্টেমের কার্যকারিতাই উন্নত করবে না, এটি ইন্ট্রা-সিস্টেম ডেটার গুণমানও উন্নত করবে। এটি লিগ্যাসি সিস্টেম এবং প্রক্রিয়াগুলি থেকে সঠিকভাবে ডেটা ক্যাপচার করবে এবং আস্থা প্রদান করবে যে একটি কাঠামো বা ক্যাডেন্সে ডেটা সরবরাহ করার সময় ব্যবসার নিয়মগুলি বজায় রাখা এবং যাচাই করা হয় যা রেকর্ডের ডাউনস্ট্রিম সিস্টেমগুলি গ্রহণ করতে পারে। 

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ডেটা ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• অ্যাড্রিয়েন অ্যাশলির সাথে ভবিষ্যত মিন্টিং। এখানে প্রবেশ করুন.
• PREIPO® এর সাথে PRE-IPO কোম্পানিতে শেয়ার কিনুন এবং বিক্রি করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.finextra.com/blogposting/24184/solving-the-challenge-of-bringing-automation-into-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs