Automatiseerimise finantsteenustesse toomise väljakutse lahendamine

Finantsteenuste sektor on keeruline ja täis nišispetsialiseerumist. Ettevõtted on pidanud integreerima mitmesuguseid erinevaid tööriistu ja töövooge, et tulla toime sellise keerulise ja tundliku keskkonnaga, mis on seatud lugematute turunõuete taustal.

Kuigi iga tööriist ja töövoog annab konkreetsetel turgudel konkurentsieelise, alates suurenenud investeeringutasuvusest kuni uute klientide hankimiseni, muutub neid ühiselt raskeks hallata. Erinevate tarkvarasüsteemide ja protsesside vahele tekivad lüngad, andmed jäävad silodesse, käsitsi sekkumine ja sellega seotud inimlikud vead suurenevad ning ülesannete täitmine võtab kauem aega.

Selle väljakutsega toimetulemiseks pöörduvad ettevõtted automatiseerimise poole. Varaklasside, piirkondade ja funktsioonide intensiivne spetsialiseerumine koos toetumisega tehnilistele võlgadele kantud pärandsüsteemidele lükkab aga üleminekuid asjatult edasi.

Isegi kõige hoolikalt kavandatud automatiseerimisalgatused toovad sageli kaasa ebaoptimaalseid protsesse, mis sõltuvad suuresti käsitsi sisestamisest või ajutistest kiirparanduslahendustest. Ressursipuuduse, sisemiste arengupiirangute ja uute tarkvarasüsteemide juurutamise investeeringutasuvuse (ROI) puudumise tõttu on tõeline terviklik automatiseerimine jäänud paljude jaoks kättesaamatuks.

Pärandsüsteemide levimuse probleem

Pärandsüsteemide levimus on sundinud ettevõtteid looma eritellimusel loodud liideseid ja toetuma nende ühendamiseks mittevaldkonnaspetsiifilistele integratsioonidele. See kehtib eriti nende keskmiste ja tagavarafunktsioonide puhul, mis ei vastuta otseselt tulude teenimise eest. See on lähenemisviis, mis loob nii palju probleeme, kui see lahendab.

Enamik pärandsüsteeme kasutab kohandatud andmemudeleid ja skeeme, mida ei saa muuta, ning kõik integratsioonid on tavaliselt failipõhised, mis tähendab, et need ei ole programmilised ega API-põhised. Lisaks on olemasolevate aruandluse ja töövoogude värskendamiseks või muutmiseks vajalike sügavate nõuetekohaste teadmiste tõttu suurem toetumine IT-meeskondadele, nagu ka sõltuvus tarnijatest uute aruannete ja andmevoogude loomisel.

Nende erinevate paindumatuste kokkupõrke tulemuseks on finantsteenuste ettevõtted, mis jäävad ummikusse paljude aegunud süsteemidega ja sõltuvad tehnikute asjatundlikkusest.

Andmete automatiseerimise platvormidel on võti

Andmete automatiseerimise platvormid on kujunenud seni kõige kaalukamaks lahenduseks pärandsüsteemidega seotud integratsiooniprobleemide lahendamiseks.

Teised valikud, nagu Robotic Process Automation (RPA) või sisseostetavad lahendused, aitavad lahendada pärandsüsteemi probleeme, suurendades võimsust, programmeerides roboteid ülesandeid täitma inimese asemel või andes integratsioonitoiminguid tegema rohkem tegelikke inimesi.

Kuid lihtsalt võimsuse suurendamine ei lahenda põhiprobleeme. Selle asemel migreeritakse protsessid lihtsalt teisele lahendusele, et neid saaks teostada samamoodi nagu varem. Ainult, loodetakse, kiiremini.

Teise võimalusena kujundab andmetes juurdunud lähenemisviis protsessid optimaalseks ja toimib ühise raamistiku kaudu, mis ühendab süsteemid ilma täiendavat võimsust – inimest või robotit – nõudmata. Lisaks saavad töötajad oma töökoormuse ümber paigutada suurema väärtusega ettevõtmistele.

Kuigi finantsteenuste ettevõtted saavad automatiseerimisel ära kasutada mitmeid kasulikke tulemusi, paistavad silma kolm.

Andmete automatiseerimise kolm peamist tulemust

Koostalitlusvõime

Süsteemi koostalitlusvõime on iga finantsteenuste ettevõtte põhieesmärk. Seal, kus see on saavutatud, saab järjepidevaid ja kriitilisi andmeid sujuvalt teisaldada esi-, kesk- ja tagakontori protsesside vahel viisil, millele pärandsüsteemid ei saa kunagi sobida.

Juhtivad platvormid toetavad veelgi sügavamat koostalitlusvõimet, võttes arvesse pärandsüsteeme ja võimaldades finantsteenuste ettevõtetel luua, koostada või ühendada oma andmeskeeme. See tähendab, et ettevõtted saavad luua konkreetsete protsesside või andmetüüpide jaoks skeeme, mis vastavad kõigis süsteemiväljavõtetes või aruannetes standardskeemidele.

Kui andmed on normaliseeritud, saab neid hõlpsasti edasi anda allavoolusüsteemidesse.

EUC heastamine

EUC-d (lõppkasutajaarvutid) kujutavad endast ettevõtetele märkimisväärset kontrolliriski, kuna nendega seotud vead lähevad tööstusele igal aastal maksma miljoneid dollareid.

Kuid EUC-d toovad manuaalsete protsesside lahendamisel turule paindlikkust ja kiiret aega, seega on need jätkuvalt levinud. Siin võimaldavad juhtivad andmeautomaatika platvormid mõlemast maailmast parimat, ettevõtted parandavad olemasolevaid EUC-sid, migreerides need platvormile, kus kogu äriloogika dokumenteeritakse, auditeeritakse ja versioonikontrollitakse.

Teatud platvormide teisendusmootorid pakuvad sellist paindlikkust, et kõiki Exceli ja makropõhiseid funktsioone saab migreerida keskkondadesse, millega kasutajad kiiresti kohanevad, arvestades sarnasust neile tuttavate arvutustabelipõhiste funktsioonidega.

Manuaalsete protsesside teisendamine STP-ks (otsene töötlemine)

Manuaalsete protsesside konverteerimine STP-ks on finantsteenuste automatiseerimise suurendamiseks ülioluline. Sellegipoolest takistavad manuaalsetest protsessidest loobumist mitmed tegurid, nagu kliendi- ja vastaspoolespetsiifilised päringud või vormingud, pärandsüsteemi suutmatus standardvorminguid vastu võtta või luua ning andmete poolstruktureeritud või struktureerimata vastuvõtmine.

Sellistel juhtudel on STP tootmiseks vaja paindlikke ja intelligentseid automatiseerimistööriistu. Näiteks kui raamatupidamissüsteem või portfellihaldussüsteem nõuab andmeid väliselt osapoolelt kindlas vormingus, näiteks txt-failina, kuid vastaspoole andmed saadetakse PDF-vormingus, viivad andmeautomaatika platvormid teisendamise lõpule automaatselt.

Kui operatsioonide kasutaja pidi andmed uude txt-faili käsitsi sisestama, viiakse protsess üle STP-voogu, mis säästab oluliselt aega ja välistab inimlikud vead.

Õige andmete automatiseerimise platvormi valimine

Nagu iga tehnoloogia puhul, ei ole kõik andmete automatiseerimise platvormid võrdsed. See, et ettevõte on jõudnud ümberkujundamise teekonnal nii kaugele, et mõista, et ta on investeerinud lahendusse, mis kriitilistes valdkondades ei toimi, on uskumatult masendav kogemus.

Rakendatav andmelahendus peaks olema varaklassi, süsteemi ja andmeallika agnostiline, et tagada maksimaalne paindlikkus ja välistada vajadus käsitsi sekkumise või lisalahendustesse investeerimise järele.

See peaks suutma vastu võtta andmeid mis tahes vormingus, alates SWIFT-sõnumitest ja päevalõpu Exceli ja CSV-pakettaruandlusest kuni alternatiivsete dokumentideni, nagu kapitalikõned, PDF-vormingus laenuteatised või isegi mittedigitaalsed vormingud. Pealegi peaks see suutma
looma andmed mis tahes vormingus.

Kanalid on samuti olulised. Teie platvorm peaks suutma andmeid vastu võtta kõigi kanalite ja kirjesüsteemide kaudu, nagu IBOR, ABOR või dokumendihoidlad, ning edastada andmeid mis tahes kanalisse, alates regulatiivsetest kaubandus- ja dokumendihoidlatest kuni sisemiste andmejärvedeni või ladudeni.

Lõpuks peab teie platvorm arvestama pärandsüsteemide ja protsesside eripäradega ning käsitlema mugavalt keerulisi andmeid ja süsteemi töövooge.

Lõppude arvamus

Kuni finantsteenustes kasutatavaid pärandsüsteeme pole moderniseeritud, on ettevõtetel raskusi reaalajas ja failipõhiste integratsioonide loomisega.

Kui see võitlus püsib, pole ettevõtetel muud võimalust kui tugineda süsteemide ja protsesside ühendamiseks stop-gap-lahendustele, nagu EUC-d ja käsitsi protsessid. Pärandsüsteemid on aga sageli põhiprotsessidesse nii juurdunud, et nende täielik eemaldamine ei ole teostatav, mistõttu on ülioluline, et ettevõtted valiksid neid kohandavaid andme- ja töötlemislahendusi.

Õige andmelahendus mitte ainult ei paranda pärandsüsteemi jõudlust, vaid parandab ka süsteemisisest andmete kvaliteeti. See kogub andmeid täpselt pärandsüsteemidest ja protsessidest ning annab kindlustunde, et ärireegleid säilitatakse ja valideeritakse, edastades samal ajal andmeid struktuuris või sageduses, mida järgnevad kirjesüsteemid aktsepteerivad. 

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoAiStream. Web3 andmete luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• Tuleviku rahapaja Adryenn Ashley. Juurdepääs siia.
• Ostke ja müüge IPO-eelsete ettevõtete aktsiaid koos PREIPO®-ga. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.finextra.com/blogposting/24184/solving-the-challenge-of-bringing-automation-into-financial-services?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs