Tehisintellekt, ML ja RPA võivad tugevdada BFSI sektori lepitussüsteeme

Kuna avatud pangandus ja kiirmaksed muutuvad üha enam peavooluks, peavad ettevõtte back-office kooskõlastussüsteemid sammu pidama. Tavaliselt töödeldi tehinguid tavaliselt pakkrežiimis ja maksete töötlemiseks, arveldamiseks ja arveldamiseks kulus tunde, kui mitte päevi. Nüüd on lepitus- ja arveldustsüklid kokku surutud. See avaldab tohutut survet iga asutuse tagakontorile, et toetada mitut päevasisest arveldustsüklit ja võrrelda andmeid peaaegu reaalajas.

Seetõttu otsivad finantsinstitutsioonid ettevõtte tasandil automatiseeritud lepitusprotsesse, mis aitavad neil suuremahuliste tehingeandmetega hakkama saada, kiirust parandada, operatsiooniriski maandada ja nõuetele vastavuse vajadusi lahendada.

Järgi Sathish N, FSS tootejuhi asetäitja, seda lubavad tehisintellekt ja masinõpe pakkuda. "Kasutades peamistes andmete vastavusseviimise punktides masinõpet, saavad kooskõlastajad avada mitmekordse väärtuse aja, tegevuskulude ja regulatiivsete karistuste vältimise osas," ütles ta intervjuu koos Tehnika vaatleja, lisades, et täiustatud ML-i algoritmid võivad protsesside tõhusust parandada mitme lepituspunkti vahel.

 Redigeeritud väljavõtted: 

Kuidas aitab lepitus süsteemide automatiseerimine parandada tehingute töötlemise tõhusust?

Digitaalsete maksete hüppelise kasvu korral vahetatakse iga päev miljoneid tehinguid mitme makseökosüsteemi komponendi vahel. Maksete või tehingute arveldamise tsüklid varieeruvad sõltuvalt sidusrühmade ja erinevate kasutatavate rakenduste kombinatsioonist ning nende mitme töötlussüsteemi peetavad raamatupidamisdokumendid peavad olema tehingu erinevates etappides sünkroonis. Finantssulgemisprotsessi täpsus on ökosüsteemi rahalise terviklikkuse säilitamiseks, riski maandamiseks ja klientide usalduse suurendamiseks ülioluline.

Edasi avatud panganduse ja kohesed maksed üha enam muutuvad peavooluks, peavad back-office ettevõtete lepitamissüsteemid sammu pidama. Tavaliselt töödeldi tehinguid tavaliselt pakettrežiimis ja maksete töötlemiseks, arveldamiseks ja arveldamiseks kulus tunde, kui mitte päevi. Nüüd on lepitus- ja arveldustsüklid tihendatud. See avaldab tohutut survet mis tahes asutuse tagakontorile, et toetada mitut päevasisest arveldustsüklit ja ühitada andmeid peaaegu reaalajas. Praeguseid käsitsi või poolautomaatseid protsesse ei saa lihtsalt kohandada uute ärivajadustega.

Ettevõtte tasemel automatiseeritud lepitusprotsessid aitavad finantseerimisasutustel ja ettevõtetel suurte tehingute andmete sissevooluga hakkama saada, kiirust parandada, operatsiooniriski maandada ja nõuetele vastavuse vajadusi lahendada.

Parandage täpsust ja vähendage vigade ohtu  

Üksik erand võib tuua kaasa märkimisväärseid kahjusid ja lepitusrühmad tegelevad iga päev suure hulga eranditega. Lepitus- ja sertifitseerimisprotsesside automatiseerimine kogu finantslähedase olelusringi vältel vähendab vigade riski.

Väiksemad erandid ja mahakandmised

Automatiseeritud lepitusprotsesside abil saab raamatupidamislikud erinevused ennetavalt tuvastada ja parandada enne, kui kliendid kaebuse isegi registreerivad. Näiteks oleksid kliendid võinud tehingu tühistada, kuid vastavat krediiti ei pruugitud tehnilise tõrke, süsteemivea või toimunud pettuse tõttu kätte saada. Üksikasjalike kontrolljälgede abil saab selliseid lahknevusi hõlpsasti tuvastada, võimaldades pankadel vähendada erandite uurimise aega 90%, optimeerida vaidluste lahendamise kulusid, mis omakorda aitab kaasa riskide maandamisele

Vastavusriski maandamine

Täiustatud andmehalduse ja auditijälgede abil vähendavad finantsasutused nõuetele vastavuse riski ja tagavad vastavuse auditi ja regulatiivsetele nõuetele.

Suurendage tootlikkust

Automatiseerige lepitusoperatsioonides aeganõudvad manuaalprotsessid, säästate personali kulutatud aega lepitusprotsessidele, vabastades ressursse strateegilisele lisaväärtusele keskenduvale tööle keskendumiseks, sealhulgas riskide maandamiseks ja operatiivseks täiustamiseks

Kuidas saaksid pangad kasutada tehisintellekti ja ML-i lepitamissüsteemide väljakutsetest ülesaamiseks?

Järjest suurem kanalite arv, instrumentide keerukus ja tegevus, mis on jaotatud mitme teenusepakkuja vahel, ning tarbijate suurenenud tehingute sagedus lisavad lepitusprotsessi keerukust. Tehisintellektil ja masinõppel on lepitusprotsessi tõhususes märkimisväärne tõus. Kasutades masinõpet andmete ühitamise võtmepunktides, saavad lepitajad avada väärtuse mitmekordse aja, tegevuskulude ja regulatiivsete karistuste vältimise,

Täpsemad ML-algoritmid võivad protsessi tõhusust parandada mitme lepituspunkti vahel. Lepitusprotsess hõlmab tavaliselt selliseid ülesandeid nagu makseklasside lisamine, andmete väljavõtmine ja normaliseerimine mittestandardsetest failivormingutest, sobitusreeglite määratlemine ja kontode arveldamiseks kirjete postitamine.

Tavapärased süsteemid toetuvad maksete lepitamisel staatilisele eelkonfigureeritud reeglipõhisele raamistikule. Need tööriistad võivad uute andmeallikate lisamise ajal muutuda ebaefektiivseks või kui konkreetsesse lepitusfaili lisatakse uusi kirjeid, tuleb need käsitsi tuvastada. Edasised lepitusrühmad peavad looma, katsetama ja rakendama uusi reegleid, tasakaalustades samal ajal mõju olemasolevatele eeskirjadele, mis pikendab lepitustsükli aega. ML-toega protsesside abil õpib süsteem automaatselt andmeallikaid ja -mustreid, analüüsib neid mitme andmekogumi tõenäoliste vastete osas, tõstab esile lepituserandid / mittevastavused ja esitab andmeprobleemide lahendamiseks toimimisnimekirjad.

Robotprotsesside automatiseerimise kasutamine võib automatiseerida rutiinseid, käsitsi intensiivseid ülesandeid. Lubage mul tuua teile näide. Isegi praegu kasutavad automatiseeritud kooskõlastusprotsessidega pangad spetsiaalseid töötajaid, kes toovad faile vahetusportaalist või vaidluste haldussüsteemist, laadivad failid alla ja paigutavad need õigesse kohta, et kooskõlastussüsteem saaks andmete alusel tegutseda. Selliseid ülesandeid saab automatiseerida robotite abil, maksimeerides töötaja aja väärtust.

Maksete lepitamine on muutunud ülimalt keerukaks, kuna on mitu maksevõimalust, kanalit, tooteprotsessorite kombineerimine eri makseviiside jaoks kogu tegevusvaldkonnas ning vajadus kiiruse ja täpsuse järele on ettevõtete jaoks ülioluline. FSS Smart Recon pakub tehisintellektipõhist lahendust maksete töövoogude lepitamise haldamiseks koos sisseehitatud toega mitme allika ja mitme failiga leppimise stsenaariumide jaoks. FSS Smart Reconi abil saavad kliendid saavutada haljasalade rakenduste turule jõudmise aja paranemise 40% võrra, märkimisväärse 30% paranemise lepitusaja tsüklites ja otseste kulude kokkuvõttes 25% vähenemise võrreldes osaliselt automatiseeritud protsessidega. FSS Smart Recon lisab väärtust järgmistel viisidel:

• Ühtne platvorm tänapäevase, täielikult veebipõhise lepitusplatvormi süsteemi pakkumiseks otsast lõpuni lepitamiseks, mis hõlmab andmete importimist, teisendamist ja rikastamist, andmete sobitamist, erandite haldamist
• Lai rakendus - toetab kõiki digitaalsete maksete klasse, kasutades ühte süsteemi - pearaamatute lepitamine, sularahaautomaatide lepitamine, kaartide lepitamine, veebimaksed, rahakotid, kiirmaksed (IMPS ja UPI), NEFT, RTGS ja QR-koodiga maksed - sisseehitatud paindlikkus uute maksekanalite ja -skeemide kiireks kasutamiseks
• Universal Data Wizard: lihtsustab lepitusprotsessi seadistamist mallipõhise andmete kaardistamise raamistiku abil. See optimeerib haljasvälja juurutamise algusaega 30 protsenti
• Üksikasjalik kontrolljälg: annab üksikasjaliku kontrolljälje, mis aitab kasutajatel mõista puhkuse või mängu juhtumi põhjendust ja seda vastavalt lahendada.
• Täiustatud erand Tuvastamine ja analüüs õigeaegse tegutsemise ja järgimise nõustamiseks ups et võimaldada selle sulgemist
• Tehisintellektipõhised arveldusprotsessid Masinõppe (ML), algoritmide, FSS Smart Reconi võimendamine õpib pidevalt failimustreid ja suudab automaatselt tuvastada uusi kirjeid, võimaldades personalil erandeid ennustada ja lahendustoiminguid teha, ilma et oleks vaja pidevat tuge või professionaalseid teenuseid.
• Vaidluste haldamine - tugi vaidluste ja tagasimaksete elutsükli jaoks, mis võimaldab pankadel vaidlustele reageerida palju lühema aja jooksul - suurendades nii tõhusust kui ka klienditeenindust.
• Paindlikud ärimudelid: FSS pakub Reconi teenuseid litsentsitud ja SaaS-mudelina, d et pakkuda klientidele suuremat paindlikkust, välistades vajaduse avansiliste kapitalikulude järele ja

Milliseid peamisi tehnoloogiatrende jälgite lepitusruumis?

Maksete kiire areng, turukonkurents ja tehnoloogia areng jätkavad lepitusprotsesside arengut ja ajakohastamist. Hoogu koguvad tehnoloogiatrendid hõlmavad järgmist

• SaaS-i ja pilvepõhiste mudelite suurem kasutuselevõtt, et tulla toime kasvava tehingukoormusega ja vähendada kogu omamiskulusid
• Blockchain on ideaalne valik keerukaks leppimiseks ja oleks järgmine eristav kaasamine globaalsetes juhtivates toodetes
• Tehisintellekti ja masinõppe tõhustatud kasutamine tehisintellektipõhiste algoritmide enesekontrollitud ja ennast optimeerivate ümbersuunamisprotsesside jaoks
• Andmete arukas kasutamine, kavandades õige andmekihi või registrikihi süsteemi, et parandada jõudlust, sobitamise täpsust, toiminguid ja pettuste kontrolli

Millised oleksid FSSi eelseisvad fookusvaldkonnad?  

Meie järgmine suur käivitamine on seotud analüüsi ja andmeteadusega, enamikus suurtes organisatsioonides on tänapäeval suur hulk andmeid lükatud Data Lake'i või lattu ja nende teadmiste ärakasutamiseks teie klientidele või ettevõttele mõju avaldamiseks tehakse väga vähe. Toode on loodud selle konkreetse Big Data võimalusega maksete ruumis tegelemiseks. Toode on terviklik isikupõhine analüüsikomplekt, mis sisaldab eelnevalt määratletud teadmisi äritoodete valdkondade kaupa, maatriks kasvab ja kaardistab peagi kogu makseökosüsteemi. Toode aitab pankadel langetada andmepõhiseid äriotsuseid, suurendada tootlikkust ja efektiivsust.

Allikas: https://techobserver.in/2020/10/05/ai-ml-and-rpa-can-strengthen-reconciation-systems-for-bfsi-sector-sathish-n-fss/#new_tab?utm_source=rss&utm_medium = rss & utm_campaign = ai-ml-ja-rpa-saavad tugevdada lepitamissüsteeme bfsi-sektori jaoks