AI, ML og RPA kan styrke afstemningssystemer til BFSI-sektoren

Med åbne banktjenester og øjeblikkelige betalinger, der i stigende grad bliver mainstream, skal backoffice-virksomhedsafstemningssystemer holde trit. Traditionelt blev transaktioner typisk behandlet i en batch-tilstand, og betalinger tog timer, hvis ikke dage, at behandle, slette og afvikle. Nu er afstemnings- og afviklingscyklusser blevet komprimeret. Dette lægger et enormt pres på enhver institutions backoffice for at understøtte flere intradag-afregningscyklusser og afstemme data i næsten realtid.

Det er grunden til, at finansielle institutioner leder efter automatiserede afstemningsprocesser på ende-til-ende-virksomhedsniveau, der kan hjælpe dem med at skalere til at håndtere stor tilstrømning af transaktionsdata, forbedre hastigheden, styre operationelle risici og imødekomme overholdelsesbehov.

Ifølge Sathish N, Vice Chief Product Officer, FSS dette er, hvad AI og Machine Learning lover at levere. "Ved at anvende maskinlæring på vigtige dataafstemningspunkter kan afstemninger frigøre multipler af værdi i form af tid, driftsomkostninger og undgå regulatoriske sanktioner," sagde han i en Interview med Teknisk observatør, og tilføjer, at avancerede ML-algoritmer kan forbedre proceseffektiviteten på tværs af flere afstemningspunkter.

 Redigerede uddrag: 

Hvordan hjælper automatisering af afstemningssystemer med at forbedre effektiviteten af ​​behandlingen af ​​transaktioner?

Med digitale betalinger, der vokser eksponentielt, udveksles millioner af transaktioner dagligt mellem flere betalingsøkosystembestanddele. Betalings- eller transaktionsafviklingscyklusserne varierer baseret på kombinationen af ​​interessenter og forskellige applikationer, der bruges, og regnskabsregistreringer, der vedligeholdes af disse flere behandlingssystemer, skal være synkroniseret på forskellige stadier af transaktionen. Nøjagtigheden af ​​den finansielle afslutningsproces er afgørende for at opretholde økosystemets finansielle integritet, mindske risikoen og fremme tilliden blandt kunderne.

Yderligere med åben bank og øjeblikkelige betalinger i stigende grad bliver mainstream, skal backoffice-virksomhedsafstemningssystemer holde trit. Traditionelt blev transaktioner typisk behandlet i en batch-tilstand, og betalinger tog timer, hvis ikke dage, at behandle, slette og afvikle. Nu er afstemnings- og afviklingscyklusser blevet komprimeret. Dette lægger et enormt pres på enhver institutions backoffice for at understøtte flere intradag-afregningscyklusser og afstemme data i næsten realtid. Nuværende manuelle eller semi-automatiserede processer kan simpelthen ikke skaleres til at imødekomme nye forretningsbehov.

Automatiserede afstemningsprocesser på ende-til-ende-virksomhedsniveau kan hjælpe finansielle institutioner og virksomheder med at skalere til at håndtere stor tilstrømning af transaktionsdata, forbedre hastigheden, styre operationelle risici og imødekomme overholdelsesbehov.

Forbedre nøjagtigheden og lavere risiko for fejl  

En enkelt undtagelse kan resultere i betydelige tab, og afstemningsteams håndterer et stort antal undtagelser hver dag. Automatisering af afstemnings- og certificeringsprocesser gennem hele den økonomiske afslutnings livscyklus reducerer risikoen for fejl.

Lavere undtagelser og afskrivninger

Med automatiserede afstemningsprocesser kan regnskabsmæssige uoverensstemmelser proaktivt identificeres og korrigeres, før kunder overhovedet registrerer en klage. Som et eksempel kunne kunderne have annulleret en transaktion, men den tilsvarende kredit er muligvis ikke modtaget på grund af en teknisk fejl eller en systemfejl eller en faktisk opstået svindel. Med detaljerede revisionsspor kan sådanne uoverensstemmelser let identificeres, hvilket gør det muligt for banker at reducere håndteringstiden for undtagelsesundersøgelser med 90 %, optimere omkostningerne ved tvisthåndtering, hvilket igen hjælper med risikoreduktion

Reducer overholdelsesrisiko

Med forbedret datastyring og revisionsspor reducerer finansielle institutioner overholdelsesrisikoen og sikrer overholdelse af revisions- og lovkrav.

Forbedre produktiviteten

Automatiser tidskrævende manuelle processer i afstemningsoperationer, sparer tid, personalet bruger på afstemningsprocesser, frigør ressourcer til at fokusere på strategisk merværdiarbejde, herunder risikobegrænsning og operationelle forbedringer

Hvordan kunne AI og ML bruges af banker til at overvinde udfordringerne i afstemningssystemer?

Et voksende antal kanaler, instrumentkompleksitet og aktivitet fordelt på flere tjenesteudbydere og øget transaktionsfrekvens hos forbrugerne bidrager til kompleksiteten af ​​afstemningsprocessen. AI og Machine Learning vil have en betydelig fordel med hensyn til effektiviteten af ​​afstemningsprocessen. Ved at anvende maskinlæring på vigtige dataafstemningspunkter kan afstemninger frigøre multipler af værdi i form af tid, driftsomkostninger og undgå regulatoriske sanktioner,

Avancerede ML-algoritmer kan forbedre proceseffektiviteten på tværs af flere afstemningspunkter. Afstemningsprocessen indebærer typisk opgaver såsom onboarding af betalingsklasser, udtræk og normalisering af data fra ikke-standardiserede filformater, definering af matchningsregler og bogføring af poster til afregning af konti.

Konventionelle systemer er afhængige af en statisk prækonfigureret "regelbaseret ramme" til betalingsafstemning. Disse værktøjer kan dog blive ineffektive, mens der tilføjes nye datakilder, eller hvis nye poster introduceres i en bestemt afstemningsfil, skal disse identificeres manuelt. Yderligere afstemningsteams skal oprette, teste og implementere nye regler, mens de afbalancerer indvirkningen på eksisterende regler, hvilket forlænger afstemningscyklustiden. Med ML-aktiverede processer "lærer" systemet automatisk datakilderne og mønstrene, analyserer dem for sandsynlige match på tværs af flere datasæt, fremhæver afstemningsundtagelser/mismatches og præsenterer handlingsrettede "to-do"-lister for at løse dataproblemer.

Brugen af ​​Robotic Process Automation kan automatisere rutinemæssige, manuelt intensive opgaver. Lad mig give dig et eksempel. Selv i dag indsætter banker med automatiserede afstemningsprocesser dedikeret personale til at hente filer fra en udvekslingsportal eller et tvisthåndteringssystem, downloade filerne og placere dem det rigtige sted, så afstemningssystemet kan reagere på dataene. Sådanne opgaver kan automatiseres ved brug af bots, hvilket maksimerer værdien af ​​medarbejdernes tid.

Betalingsafstemninger er blevet overordentlig komplekse, med flere betalingsmuligheder, kanaler, kombination af produktprocessorer til forskellige betalingsmetoder på tværs af branche og behovet for hastighed og nøjagtighed af afstemning er afgørende for virksomheder. FSS Smart Recon tilbyder en AI-baseret løsning til afstemningsstyring på tværs af betalingsarbejdsgange med indbygget understøttelse af mange-til-mange afstemningsscenarier med flere kilder. Med FSS Smart Recon kan kunder opnå en 40 % forbedring i time to market for greenfield-implementeringer, en betydelig forbedring på 30 % i afstemningstidscyklusser og en samlet reduktion på 25 % i direkte omkostninger sammenlignet med delvist automatiserede processer FSS Smart Recon tilføjer værdi i følgende måder:

• En samlet platform til at levere et moderne, fuldt webbaseret afstemningsplatformsystem til at håndtere ende-til-ende-afstemning, som inkorporerer dataimport, transformation og berigelse, datamatching, undtagelseshåndtering
• Bred applikation – Understøtter alle klasser af digitale betalinger ved hjælp af et enkelt system – Hovedbogsafstemning, ATM-afstemning, kortafstemning, onlinebetalinger, tegnebøger, øjeblikkelige betalinger (IMPS og UPI), NEFT, RTGS og QR-kodebetalinger – med indbygget fleksibilitet til hurtigt at ombord på nye betalingskanaler og ordninger
• Universal Data Wizard: Forenkler opsætningen af ​​afstemningsprocessen via en skabelonbaseret data-mapping-ramme. Dette optimerer live-tiden for greenfield-implementeringer med 30 procent
• Detaljeret revisionsspor: Giver et detaljeret revisionsspor, der hjælper brugerne med at forstå rationalet bag en pause eller match-sag og adressere den i overensstemmelse hermed.
• Avanceret undtagelsesidentifikation og analyse for at rådgive rettidig handling og følge UPS for at muliggøre lukning af samme
• AI-baserede afviklingsprocesser, der udnytter Machine Learning (ML), algoritmer, FSS Smart Recon lærer konstant filmønstre og kan automatisk identificere nye poster, hvilket gør det muligt for personalet at forudsige undtagelser og udføre løsningshandlinger uden behov for konstant support eller professionelle tjenester.
• Dispute Management – ​​Understøttelse af tvister og tilbageførslers livscyklus, der gør det muligt for banker at reagere på tvister inden for meget kortere tidsrammer – hvilket øger effektiviteten såvel som kundeservicen.
• Fleksible forretningsmodeller: FSS tilbyder Recon-tjenester som en licenseret og en SaaS-model, d for at give kunderne større implementeringsfleksibilitet, hvilket eliminerer behovet for forudgående kapitaludgifter og

Hvad er de vigtigste teknologiske tendenser, du observerer i forsoningsområdet?

Hurtig betalingsudvikling, markedskonkurrence og teknologiske fremskridt driver fortsat udvikling og modernisering af afstemningsprocesser. Teknologitendenser, der tager fart, er bl.a

• Større anvendelse af SaaS og cloud-baserede modeller for at imødekomme voksende transaktionsarbejdsbelastninger og for at sænke de samlede ejeromkostninger
• Blockchain er et perfekt valg til kompleks afstemning og ville være den næste differentierende inklusion i globale førende produkter
• Forbedret brug af AI og Machine Learning AI-baserede algoritmer til selvovervågede og selvoptimerende rekognosceringsprocesser
• Smart brug af data ved at designe det rigtige datalag eller system af registreringslag til at forbedre ydeevne, præcision af matchning, operationer og svindelkontrol

Hvad ville være de kommende fokusområder for FSS?  

Vores næste store lancering er omkring analytics og datavidenskab, den rigdom af data i dag i de fleste store organisationer skubbes til en Data Lake eller et lager, og der bliver gjort meget lidt for at udnytte denne indsigt til at få indflydelse på dine kunder eller forretning. Produktet er designet til at adressere denne specifikke Big Data-mulighed i betalingsområdet. Produktet er en komplet personbaseret analysepakke, der kommer med foruddefinerede indsigter efter forretningsproduktområder, matrixen bliver ved med at vokse og vil snart kortlægge hele betalingsøkosystemet. Produktet hjælper banker med at træffe datadrevne forretningsbeslutninger, øge produktiviteten og forretningseffektiviteten.

Kilde: 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-og-rpa-kan-styrke-afstemningssystemer-for-bfsi-sektoren