Τα AI, ML και RPA μπορούν να ενισχύσουν τα συστήματα συμφιλίωσης για τον τομέα BFSI

Καθώς οι ανοιχτές τραπεζικές συναλλαγές και οι άμεσες πληρωμές γίνονται όλο και πιο επικρατούσες, τα συστήματα συμφιλίωσης επιχειρήσεων back-office πρέπει να συμβαδίζουν. Συμβατικά, οι συναλλαγές συνήθως επεξεργάζονταν σε ομαδική λειτουργία και οι πληρωμές χρειάστηκαν ώρες, αν όχι ημέρες, για να διεκπεραιωθούν, να εκκαθαριστούν και να διακανονιστούν. Τώρα, οι κύκλοι συμφιλίωσης και διακανονισμού έχουν συμπιεστεί. Αυτό ασκεί τεράστια πίεση στο back office οποιουδήποτε ιδρύματος να υποστηρίζει πολλαπλούς κύκλους διακανονισμού εντός της ημέρας και να εναρμονίζει τα δεδομένα σε σχεδόν πραγματικό χρόνο.

Αυτός είναι ο λόγος για τον οποίο τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα αναζητούν αυτοματοποιημένες διαδικασίες συμφωνίας από άκρο σε άκρο της επιχείρησης που μπορούν να τους βοηθήσουν να κλιμακωθούν για να χειριστούν μεγάλη εισροή δεδομένων συναλλαγών, να βελτιώσουν την ταχύτητα, να διαχειριστούν τον λειτουργικό κίνδυνο και να αντιμετωπίσουν τις ανάγκες συμμόρφωσης.

Σύμφωνα με Σάθις Ν, Αναπληρωτής Chief Product Officer, FSS αυτό υπόσχονται να προσφέρουν η AI και η Machine Learning. «Χρησιμοποιώντας τη μηχανική μάθηση σε βασικά σημεία συμφωνίας δεδομένων, οι συνεργάτες μπορούν να ξεκλειδώσουν πολλαπλάσια αξία όσον αφορά το χρόνο, το λειτουργικό κόστος και την αποφυγή ρυθμιστικών κυρώσεων», είπε σε μια συνέντευξη με Τεχνικός Παρατηρητής, προσθέτοντας ότι οι προηγμένοι αλγόριθμοι ML μπορούν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας σε πολλαπλά σημεία συμφωνίας.

 Επεξεργασμένα αποσπάσματα: 

Πώς η αυτοματοποίηση των συστημάτων συμφωνίας συμβάλλει στη βελτίωση της αποτελεσματικότητας της διεκπεραίωσης των συναλλαγών;

Με τις ψηφιακές πληρωμές να αυξάνονται εκθετικά, εκατομμύρια συναλλαγές ανταλλάσσονται καθημερινά μεταξύ πολλαπλών στοιχείων του οικοσυστήματος πληρωμών. Οι κύκλοι πληρωμής ή διακανονισμού συναλλαγών ποικίλλουν βάσει του συνδυασμού των ενδιαφερομένων και των διαφορετικών εφαρμογών που χρησιμοποιούνται και τα λογιστικά αρχεία που διατηρούνται από αυτά τα πολλαπλά συστήματα επεξεργασίας πρέπει να είναι συγχρονισμένα σε διαφορετικά στάδια της συναλλαγής. Η ακρίβεια της διαδικασίας χρηματοοικονομικού κλεισίματος είναι ζωτικής σημασίας για τη διατήρηση της οικονομικής ακεραιότητας του οικοσυστήματος, τον μετριασμό του κινδύνου και την ενίσχυση της εμπιστοσύνης μεταξύ των πελατών.

Περαιτέρω με ανοιχτή τραπεζική και άμεσες πληρωμές Τα συστήματα συμφιλίωσης επιχειρήσεων back-office πρέπει να συμβαδίζουν όλο και περισσότερο. Συμβατικά, οι συναλλαγές συνήθως επεξεργάζονταν σε ομαδική λειτουργία και οι πληρωμές χρειάστηκαν ώρες, αν όχι ημέρες, για να διεκπεραιωθούν, να εκκαθαριστούν και να διακανονιστούν. Τώρα, οι κύκλοι συμφιλίωσης και διακανονισμού έχουν συμπιεστεί. Αυτό ασκεί τεράστια πίεση στο back office οποιουδήποτε ιδρύματος να υποστηρίζει πολλαπλούς κύκλους διακανονισμού εντός της ημέρας και να εναρμονίζει τα δεδομένα σε σχεδόν πραγματικό χρόνο. Οι τρέχουσες μη αυτόματες ή ημι-αυτοματοποιημένες διαδικασίες απλά δεν μπορούν να κλιμακωθούν ώστε να ικανοποιήσουν τις νέες επιχειρηματικές ανάγκες.

Οι αυτοματοποιημένες διαδικασίες συμφωνίας σε επίπεδο επιχείρησης μπορούν να βοηθήσουν τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα και τις εταιρείες να διευθετήσουν τη μεγάλη εισροή δεδομένων συναλλαγών, να βελτιώσουν την ταχύτητα, να διαχειριστούν τον λειτουργικό κίνδυνο και να αντιμετωπίσουν τις ανάγκες συμμόρφωσης.

Βελτιώστε την ακρίβεια και μειώστε τον κίνδυνο σφάλματος  

Μία μόνο εξαίρεση μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές απώλειες και οι ομάδες συμφιλίωσης χειρίζονται καθημερινά μεγάλο αριθμό εξαιρέσεων.

Χαμηλότερες Εξαιρέσεις και Διαγραφές

Με τις διαδικασίες αυτοματοποιημένης συμφωνίας, οι λογιστικές αποκλίσεις μπορούν να εντοπιστούν προληπτικά και να διορθωθούν πριν καν οι πελάτες υποβάλουν ένα παράπονο. Για παράδειγμα, οι πελάτες θα μπορούσαν να έχουν ακυρώσει μια συναλλαγή, αλλά η αντίστοιχη πίστωση μπορεί να μην έχει λάβει λόγω τεχνικής βλάβης ή σφάλματος συστήματος ή πραγματικής απάτης που έχει συμβεί. Με λεπτομερείς διαδρομές ελέγχου, τέτοιες αποκλίσεις μπορούν εύκολα να εντοπιστούν, επιτρέποντας στις τράπεζες να μειώσουν τον χρόνο διεκπεραίωσης της έρευνας για εξαιρέσεις κατά 90%, βελτιστοποιώντας το κόστος διεκπεραίωσης διαφορών, το οποίο με τη σειρά του βοηθά στον μετριασμό του κινδύνου

Μετριάστε τον κίνδυνο συμμόρφωσης

Με βελτιωμένη διαχείριση δεδομένων και ελεγκτικές διαδρομές, τα χρηματοπιστωτικά ιδρύματα μειώνουν τον κίνδυνο συμμόρφωσης και διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τον έλεγχο και τις ρυθμιστικές απαιτήσεις.

Βελτιώστε την παραγωγικότητα

Αυτοματοποιήστε τις χρονοβόρες μη αυτόματες διαδικασίες στις λειτουργίες συμφιλίωσης, εξοικονομώντας χρόνο που αφιερώνει το προσωπικό στις διαδικασίες συμφιλίωσης, απελευθερώνοντας πόρους για να επικεντρωθεί σε στρατηγική δουλειά προστιθέμενης αξίας, συμπεριλαμβανομένου του μετριασμού του κινδύνου και λειτουργικές βελτιώσεις

Πώς το AI και το ML θα μπορούσαν να χρησιμοποιηθούν από τις τράπεζες για να ξεπεράσουν τις προκλήσεις στα συστήματα συμφιλίωσης;

Ο αυξανόμενος αριθμός καναλιών, η πολυπλοκότητα των οργάνων και η δραστηριότητα κατανέμονται σε πολλούς παρόχους υπηρεσιών και η αυξημένη συχνότητα συναλλαγών από τους καταναλωτές προσθέτει στην πολυπλοκότητα της διαδικασίας συμφωνίας. Η τεχνητή νοημοσύνη και η μηχανική μάθηση θα έχουν σημαντική θετική επίδραση στην αποτελεσματικότητα της διαδικασίας συμφιλίωσης. Χρησιμοποιώντας τη μηχανική μάθηση σε βασικά σημεία συμφωνίας δεδομένων, οι συνεργάτες μπορούν να ξεκλειδώσουν πολλαπλάσια αξία όσον αφορά το χρόνο, το κόστος λειτουργίας και την αποφυγή ρυθμιστικών κυρώσεων,

Οι προηγμένοι αλγόριθμοι ML μπορούν να βελτιώσουν την αποτελεσματικότητα της διαδικασίας σε πολλαπλά σημεία συμφωνίας. Η διαδικασία συμφωνίας συνήθως συνεπάγεται εργασίες όπως η ενσωμάτωση κατηγοριών πληρωμών, η εξαγωγή και η κανονικοποίηση δεδομένων από μη τυποποιημένες μορφές αρχείων, ο καθορισμός κανόνων αντιστοίχισης και η δημοσίευση εγγραφών για τον διακανονισμό λογαριασμών.

Τα συμβατικά συστήματα βασίζονται σε ένα στατικό προδιαμορφωμένο «πλαίσιο βασισμένο σε κανόνες» για τη συμφωνία πληρωμών. Ωστόσο, αυτά τα εργαλεία μπορεί να καταστούν αναποτελεσματικά κατά την προσθήκη νέων πηγών δεδομένων ή εάν εισαχθούν νέες καταχωρίσεις σε ένα συγκεκριμένο αρχείο συμφωνίας, αυτές πρέπει να προσδιορίζονται με μη αυτόματο τρόπο. Περαιτέρω ομάδες συμφιλίωσης πρέπει να δημιουργήσουν, να δοκιμάσουν και να εφαρμόσουν νέους κανόνες, εξισορροπώντας ταυτόχρονα τον αντίκτυπο στους υπάρχοντες κανόνες, γεγονός που παρατείνει το χρόνο του κύκλου συμφιλίωσης. Με διεργασίες με δυνατότητα ML, το σύστημα "μαθαίνει" αυτόματα τις πηγές και τα μοτίβα δεδομένων, τα αναλύει για πιθανές αντιστοιχίσεις σε πολλά σύνολα δεδομένων, επισημαίνει εξαιρέσεις / αναντιστοιχίες συμφωνίας και παρουσιάζει λίστες με δυνατότητα δράσης για την επίλυση προβλημάτων δεδομένων.

Η χρήση του Robotic Process Automation μπορεί να αυτοματοποιήσει καθημερινές, χειροκίνητες εντατικές εργασίες. Επιτρέψτε μου να σας δώσω ένα παράδειγμα. Ακόμη και σήμερα οι τράπεζες με αυτοματοποιημένες διαδικασίες συμφιλίωσης αναπτύσσουν εξειδικευμένο προσωπικό για την ανάκτηση αρχείων από μια πύλη ανταλλαγής ή ένα σύστημα διαχείρισης διαφορών, τη λήψη των αρχείων και την τοποθέτηση τους στη σωστή θέση ώστε το σύστημα συμφιλίωσης να ενεργεί με βάση τα δεδομένα. Τέτοιες εργασίες μπορούν να αυτοματοποιηθούν με τη χρήση ρομπότ, μεγιστοποιώντας την αξία του χρόνου των εργαζομένων.

Οι συμφωνίες πληρωμών έχουν γίνει εξαιρετικά περίπλοκες, με πολλαπλές επιλογές πληρωμής, κανάλια, συνδυασμό επεξεργαστών προϊόντων για διαφορετικές μεθόδους πληρωμής σε όλες τις επιχειρηματικές δραστηριότητες και η ανάγκη για ταχύτητα και ακρίβεια συμφωνίας είναι ζωτικής σημασίας για τις επιχειρήσεις. Το FSS Smart Recon προσφέρει μια λύση βασισμένη σε τεχνητή νοημοσύνη για διαχείριση συμφιλίωσης σε όλες τις ροές εργασίας πληρωμών, με ενσωματωμένη υποστήριξη για σενάρια συμφιλίωσης πολλών πηγών και πολλών αρχείων. Με το FSS Smart Recon, οι πελάτες μπορούν να επιτύχουν 40% βελτίωση στο χρόνο για την αγορά εφαρμογών Greenfield, μια σημαντική βελτίωση κατά 30% στους χρονικούς κύκλους συμφωνίας και μια συνολική μείωση κατά 25% στο άμεσο κόστος σε σύγκριση με μερικώς αυτοματοποιημένες διαδικασίες Το FSS Smart Recon προσθέτει αξία σε τους παρακάτω τρόπους:

• Μια ενοποιημένη πλατφόρμα για την παροχή ενός σύγχρονου, πλήρως διαδικτυακού συστήματος πλατφόρμας συμφιλίωσης για το χειρισμό της συμφιλίωσης από άκρο σε άκρο που ενσωματώνει εισαγωγή δεδομένων, μετασχηματισμό και εμπλουτισμό, αντιστοίχιση δεδομένων, διαχείριση εξαιρέσεων
• Ευρεία εφαρμογή – Υποστηρίζει όλες τις κατηγορίες ψηφιακών πληρωμών χρησιμοποιώντας ένα ενιαίο σύστημα – Πληρωμές γενικής λογιστικής συμφωνίας, συμφωνία ATM, συμφωνία καρτών, διαδικτυακές πληρωμές, πορτοφόλια, άμεσες πληρωμές (IMPS και UPI), NEFT, RTGS και πληρωμές με κώδικα QR — με ενσωματωμένο ευελιξία για γρήγορη ενσωμάτωση νέων καναλιών και συστημάτων πληρωμής
• Universal Data Wizard: Απλοποιεί τη ρύθμιση της διαδικασίας συμφωνίας μέσω ενός πλαισίου χαρτογράφησης δεδομένων που βασίζεται σε πρότυπο. Αυτό βελτιστοποιεί το χρόνο μετάδοσης για εφαρμογές greenfield κατά 30 τοις εκατό
• Λεπτομερής διαδρομή ελέγχου: Παρέχει μια λεπτομερή διαδρομή ελέγχου που βοηθά τους χρήστες να κατανοήσουν το σκεπτικό πίσω από μια υπόθεση διαλείμματος ή αγώνα και να το αντιμετωπίσουν ανάλογα.
• Προηγμένη Εξαίρεση Προσδιορισμός και ανάλυση για παροχή συμβουλών έγκαιρης δράσης και παρακολούθησης UPS για να καταστεί δυνατή το κλείσιμο του ίδιου
• Διαδικασίες διακανονισμού βάσει τεχνητής νοημοσύνης με αξιοποίηση της μηχανικής μάθησης (ML), αλγόριθμοι, FSS Smart Recon μαθαίνει συνεχώς μοτίβα αρχείων και μπορεί να εντοπίσει αυτόματα νέες εγγραφές, επιτρέποντας στο προσωπικό να προβλέπει εξαιρέσεις και να εκτελεί ενέργειες επίλυσης, χωρίς την ανάγκη συνεχούς υποστήριξης ή επαγγελματικών υπηρεσιών.
• Διαχείριση διαφορών – Υποστήριξη για τον κύκλο ζωής διαφορών και αντιστροφής χρέωσης που επιτρέπει στις τράπεζες να ανταποκρίνονται σε διαφορές σε πολύ μικρότερα χρονικά πλαίσια – βελτιώνοντας την αποτελεσματικότητα καθώς και την εξυπηρέτηση πελατών.
• Ευέλικτα επιχειρηματικά μοντέλα: Η FSS προσφέρει υπηρεσίες Recon ως μοντέλο με άδεια χρήσης και ως μοντέλο SaaS, για να παρέχει μεγαλύτερη ευελιξία ανάπτυξης στους πελάτες, εξαλείφοντας την ανάγκη για προκαταβολικές κεφαλαιουχικές δαπάνες και

Ποιες είναι οι βασικές τάσεις της τεχνολογίας που παρατηρείτε στον χώρο συμφιλίωσης;

Η ταχεία εξέλιξη των πληρωμών, ο ανταγωνισμός στην αγορά και οι εξελίξεις στην τεχνολογία συνεχίζουν να οδηγούν την εξέλιξη και τον εκσυγχρονισμό των διαδικασιών συμφιλίωσης. Οι τάσεις της τεχνολογίας που κερδίζουν δυναμική περιλαμβάνουν

• Μεγαλύτερη υιοθέτηση SaaS και μοντέλων που βασίζονται σε σύννεφο για την αντιμετώπιση του αυξανόμενου φόρτου εργασίας συναλλαγών και τη μείωση του συνολικού κόστους ιδιοκτησίας
• Το Blockchain είναι μια τέλεια επιλογή για σύνθετη συμφιλίωση και θα ήταν η επόμενη διαφοροποιημένη συμπερίληψη σε κορυφαία προϊόντα παγκοσμίως
• Βελτιωμένη χρήση αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη για αυτοεποπτευόμενες και αυτοβελτιστοποιούμενες διαδικασίες επανεξέτασης
• Έξυπνη χρήση δεδομένων σχεδιάζοντας το σωστό επίπεδο δεδομένων ή σύστημα επιπέδου εγγραφής για τη βελτίωση της απόδοσης, της ακρίβειας αντιστοίχισης , των λειτουργιών και των ελέγχων απάτης

Ποιοι θα είναι οι επερχόμενοι τομείς εστίασης για το FSS;  

Το επόμενο μεγάλο λανσάρισμά μας αφορά την ανάλυση και την επιστήμη δεδομένων, ο πλούτος των δεδομένων σήμερα στους περισσότερους μεγάλους οργανισμούς ωθείται σε μια λίμνη δεδομένων ή μια αποθήκη και πολύ λίγα γίνονται για να αξιοποιηθούν αυτές οι πληροφορίες για να επηρεάσουν τους πελάτες ή την επιχείρησή σας. Το προϊόν έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίζει αυτή τη συγκεκριμένη ευκαιρία Big Data στον χώρο πληρωμών. Το προϊόν είναι μια πλήρης σουίτα αναλυτικών στοιχείων που βασίζεται σε πρόσωπα, η οποία συνοδεύεται από προκαθορισμένες πληροφορίες ανά τομέα προϊόντων επιχειρήσεων, η μήτρα συνεχίζει να αυξάνεται και σύντομα θα χαρτογραφήσει ολόκληρο το οικοσύστημα πληρωμών. Το προϊόν βοηθά τις τράπεζες να λαμβάνουν επιχειρηματικές αποφάσεις βάσει δεδομένων, να βελτιώνουν την παραγωγικότητα και την επιχειρηματική αποδοτικότητα.

Πηγή: 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-strengthen-reconciliation-systems-for-bfsi-sector