AI, ML y RPA pueden fortalecer los sistemas de reconciliación para el sector BFSI

Con la banca abierta y los pagos instantáneos cada vez más comunes, los sistemas de conciliación empresarial de back-office deben seguir el ritmo. De manera convencional, las transacciones generalmente se procesaban en un modo por lotes y los pagos tomaban horas, si no días, para procesar, compensar y liquidar. Ahora, los ciclos de conciliación y liquidación se han comprimido. Esto ejerce una enorme presión sobre el back office de cualquier institución para admitir múltiples ciclos de liquidación intradía y conciliar datos casi en tiempo real.

Es por eso que las instituciones financieras buscan procesos de conciliación automatizados de nivel empresarial de extremo a extremo que puedan ayudarlos a escalar para manejar una gran afluencia de datos de transacciones, mejorar la velocidad, administrar el riesgo operativo y abordar las necesidades de cumplimiento.

Según la Sathish norte, director adjunto de productos, FSS, esto es lo que la IA y el aprendizaje automático prometen ofrecer. “Al emplear el aprendizaje automático en puntos clave de reconciliación de datos, los reconciliadores pueden desbloquear múltiplos de valor en términos de tiempo, costos operativos y evitar sanciones regulatorias”, dijo en un comunicado. entrevista Observador tecnológico, agregando que los algoritmos de ML avanzados pueden mejorar la eficiencia del proceso en múltiples puntos de conciliación.

 Extractos editados: 

¿Cómo la automatización de los sistemas de conciliación ayuda a mejorar la eficiencia del procesamiento de transacciones?

Con el crecimiento exponencial de los pagos digitales, diariamente se intercambian millones de transacciones entre múltiples componentes del ecosistema de pago. Los ciclos de pago o liquidación de transacciones varían según la combinación de las partes interesadas y las diferentes aplicaciones que se utilizan y los registros contables mantenidos por estos sistemas de procesamiento múltiples deben estar sincronizados en las diferentes etapas de la transacción. La precisión del proceso de cierre financiero es crucial para mantener la integridad financiera del ecosistema, mitigar el riesgo y fomentar la confianza entre los clientes.

Además con banca abierta y pagos instantáneos Los sistemas de conciliación empresarial de back-office se están volviendo cada vez más habituales y deben mantener el ritmo. De manera convencional, las transacciones generalmente se procesaban en un modo por lotes y los pagos tomaban horas, si no días, para procesar, compensar y liquidar. Ahora, los ciclos de conciliación y liquidación se han comprimido. Esto ejerce una tremenda presión sobre el back office de cualquier institución para soportar múltiples ciclos de liquidación intradía y conciliar datos casi en tiempo real. Los procesos manuales o semiautomáticos actuales simplemente no pueden escalar para adaptarse a las nuevas necesidades comerciales.

Los procesos de conciliación automatizados de nivel empresarial de extremo a extremo pueden ayudar a las instituciones financieras y corporaciones a escalar para manejar una gran afluencia de datos de transacciones, mejorar la velocidad, administrar el riesgo operativo y abordar las necesidades de cumplimiento.

Mejore la precisión y reduzca el riesgo de error  

Una sola excepción puede resultar en pérdidas significativas y los equipos de conciliación manejan una gran cantidad de excepciones todos los días. Automatizar los procesos de conciliación y certificación durante todo el ciclo de vida del cierre financiero reduce el riesgo de errores.

Menores excepciones y cancelaciones

Con procesos de conciliación automatizados, las discrepancias contables pueden identificarse y corregirse de manera proactiva antes de que los clientes registren una queja. Por ejemplo, los clientes podrían haber cancelado una transacción, pero es posible que no se haya recibido el crédito correspondiente debido a una falla técnica o un error del sistema o un fraude real que ha ocurrido. Con pistas de auditoría detalladas, tales discrepancias se pueden identificar fácilmente, lo que permite a los bancos reducir el tiempo de manejo de la investigación de excepciones en un 90%, optimizar los costos de manejo de disputas, lo que a su vez ayuda a mitigar los riesgos

Mitigar el riesgo de cumplimiento

Con una mejor gestión de datos y pistas de auditoría, las instituciones financieras reducen el riesgo de cumplimiento y garantizan el cumplimiento de los requisitos de auditoría y reglamentarios.

Mejorar la productividad

Automatice los procesos manuales que consumen mucho tiempo en las operaciones de conciliación, ahorra tiempo que el personal dedica a los procesos de conciliación, liberando recursos para centrarse en el trabajo de valor agregado estratégico, incluida la mitigación de riesgos y las mejoras operativas

¿Cómo podrían los bancos utilizar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para superar los desafíos en los sistemas de conciliación?

Un número creciente de canales, complejidad de instrumentos y actividad repartidos entre múltiples proveedores de servicios y una mayor frecuencia de transacciones por parte de los consumidores se suma a la complejidad del proceso de conciliación. La IA y el aprendizaje automático tendrán una ventaja significativa en la eficiencia del proceso de reconciliación. Al emplear el aprendizaje automático en puntos clave de conciliación de datos, los conciliadores pueden desbloquear múltiples valores en términos de tiempo, costo operativo y evitar sanciones regulatorias.

Los algoritmos de aprendizaje automático avanzados pueden mejorar la eficiencia del proceso en múltiples puntos de conciliación. El proceso de conciliación generalmente implica tareas como incorporar clases de pago, extraer y normalizar datos de formatos de archivo no estandarizados, definir reglas de coincidencia y registrar entradas para liquidar cuentas.

Los sistemas convencionales se basan en un "marco basado en reglas" estático preconfigurado para la conciliación de pagos. Sin embargo, estas herramientas pueden volverse ineficaces al agregar nuevas fuentes de datos o si se introducen nuevas entradas en un archivo de conciliación particular, estas deben identificarse manualmente. Los equipos de reconciliación adicionales necesitan crear, probar e implementar nuevas reglas mientras equilibran el impacto en las reglas existentes que prolongan el ciclo de reconciliación. Con los procesos habilitados para ML, el sistema "aprende" automáticamente las fuentes y patrones de datos, los analiza en busca de posibles coincidencias en múltiples conjuntos de datos, resalta las excepciones / discrepancias de conciliación y presenta listas de "tareas pendientes" procesables para resolver problemas de datos.

El uso de Robotic Process Automation puede automatizar tareas rutinarias intensivas manualmente. Dejame darte un ejemplo. Incluso hoy en día, los bancos con procesos de conciliación automatizados despliegan personal dedicado para buscar archivos de un portal de intercambio o un sistema de gestión de disputas, descargar los archivos y colocarlos en la ubicación correcta para que el sistema de conciliación actúe sobre los datos. Estas tareas pueden automatizarse mediante el uso de bots, maximizando el valor del tiempo de los empleados.

Las conciliaciones de pagos se han vuelto extremadamente complejas, con múltiples opciones de pago, canales, combinación de procesadores de productos para diferentes métodos de pago en todas las líneas de negocio y la necesidad de velocidad y precisión de conciliación es crucial para las empresas. FSS Smart Recon ofrece una solución basada en inteligencia artificial para la gestión de conciliaciones en los flujos de trabajo de pago, con soporte integrado para escenarios de conciliación de múltiples fuentes y archivos múltiples. Con FSS Smart Recon, los clientes pueden lograr una mejora del 40% en el tiempo de comercialización para implementaciones greenfield, una mejora considerable del 30% en los ciclos de tiempo de conciliación y una reducción general del 25% en los costos directos en comparación con los procesos parcialmente automatizados FSS Smart Recon agrega valor las siguientes formas:

• Una plataforma unificada para proporcionar un sistema de plataforma de conciliación moderno y totalmente basado en la web para manejar la conciliación de un extremo a otro que incorpora importación, transformación y enriquecimiento de datos, comparación de datos y gestión de excepciones.
• Amplia aplicación: admite todas las clases de pagos digitales utilizando un solo sistema: registro de conciliación del libro mayor general, conciliación de cajeros automáticos, conciliación de tarjeta, pagos en línea, billeteras, pagos instantáneos (IMPS y UPI), NEFT, RTGS y pagos con código QR, con flexibilidad para incorporar rápidamente nuevos canales y esquemas de pago
• Asistente de datos universal: simplifica la configuración del proceso de conciliación mediante un marco de mapeo de datos basado en plantillas. Esto optimiza el tiempo de puesta en marcha para las implementaciones nuevas en un 30 por ciento.
• Seguimiento de auditoría detallado: proporciona un seguimiento de auditoría detallado que ayuda a los usuarios a comprender el fundamento de un caso de ruptura o coincidencia y abordarlo en consecuencia.
• Identificación y análisis avanzados de excepciones para recomendar acciones oportunas y seguimiento UPS para permitir el cierre de la misma
• Procesos de liquidación basados ​​en IA Aprovechando el aprendizaje automático (ML), los algoritmos, FSS Smart Recon aprende continuamente patrones de archivos y puede identificar automáticamente nuevos registros, lo que permite al personal predecir excepciones y realizar acciones de resolución, sin la necesidad de soporte constante o servicios profesionales.
• Gestión de disputas: soporte para el ciclo de vida de disputas y contracargos que permite a los bancos responder a disputas en plazos mucho más cortos, lo que mejora la eficiencia y el servicio al cliente.
• Modelos de negocio flexibles: FSS ofrece servicios Recon como un modelo con licencia y SaaS, d para proporcionar una mayor flexibilidad de implementación a los clientes, eliminando la necesidad de gastos de capital iniciales y

¿Cuáles son las tendencias tecnológicas clave que está observando en el espacio de la reconciliación?

La rápida evolución de los pagos, la competencia del mercado y los avances tecnológicos continúan impulsando la evolución y la modernización de los procesos de conciliación. Las tendencias tecnológicas que están ganando impulso incluyen

• Mayor adopción de SaaS y modelos basados ​​en la nube para adaptarse a las crecientes cargas de trabajo de transacciones y reducir el costo total de propiedad.
• Blockchain es una opción perfecta para conciliaciones complejas y sería la próxima inclusión diferenciadora en productos líderes mundiales
• Uso mejorado de IA y algoritmos basados ​​en IA de aprendizaje automático para procesos de reconocimiento auto-supervisados ​​y auto-optimizados
• Uso inteligente de datos mediante el diseño de la capa de datos correcta o el sistema de capa de registro para mejorar el rendimiento, la precisión de las coincidencias, las operaciones y los controles de fraude.

¿Cuáles serían las próximas áreas de enfoque para FSS?  

Nuestro próximo gran lanzamiento es en torno a la analítica y la ciencia de datos, la gran cantidad de datos de hoy en la mayoría de las grandes organizaciones se envía a un lago de datos o un almacén y se está haciendo muy poco para aprovechar estos conocimientos y generar un impacto en sus clientes o negocios. El producto está diseñado para abordar esta oportunidad específica de Big Data en el espacio de pagos. El producto es un conjunto completo de análisis basado en personas que viene con información predefinida por áreas de productos comerciales, la matriz sigue creciendo y pronto mapeará todo el ecosistema de pagos. El producto ayuda a los bancos a tomar decisiones empresariales basadas en datos, mejorar la productividad y la eficiencia empresarial.

Fuente: 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-y-rpa-pueden-fortalecer-los-sistemas-de-reconciliación-para-bfsi-sector