هوش مصنوعی، ML و RPA می توانند سیستم های آشتی را برای بخش BFSI تقویت کنند

با تبدیل شدن روزافزون به جریان اصلی بانکداری باز و پرداخت های فوری، سیستم های تطبیق سازمانی پشتیبان باید سرعت خود را حفظ کنند. به طور معمول، تراکنش‌ها معمولاً به صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند و پرداخت‌ها ساعت‌ها، اگر نه روزها، پردازش، تسویه و تسویه به طول می‌انجامد. اکنون، چرخه های آشتی و تسویه حساب فشرده شده است. این فشار زیادی را بر دفتر پشتیبان هر مؤسسه‌ای وارد می‌کند تا از چرخه‌های تسویه روزانه متعدد پشتیبانی کند و داده‌ها را در زمان واقعی تطبیق دهد.

به همین دلیل است که موسسات مالی به دنبال فرآیندهای تطبیق خودکار سطح سازمانی سرتاسری هستند که می‌تواند به آنها کمک کند تا حجم زیادی از داده‌های تراکنش را مدیریت کنند، سرعت را بهبود بخشند، ریسک عملیاتی را مدیریت کنند و نیازهای انطباق را برطرف کنند.

مطابق با ساتیش ن، معاون مدیر تولید FSS، این همان چیزی است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین قول ارائه می دهند. او در یک گزارش گفت: «با استفاده از یادگیری ماشین در نقاط تطبیق داده‌های کلیدی، تطبیق‌دهنده‌ها می‌توانند چندین برابر ارزش را از نظر زمان، هزینه عملیاتی و اجتناب از مجازات‌های نظارتی باز کنند.» مصاحبه با Tech Observer، اضافه کرد که الگوریتم های پیشرفته ML می توانند کارایی فرآیند را در نقاط تطبیق چندگانه بهبود بخشند.

 گزیده های ویرایش شده: 

چگونه خودکارسازی سیستم های تطبیق به بهبود کارایی پردازش تراکنش ها کمک می کند؟

با رشد تصاعدی پرداخت‌های دیجیتال، روزانه میلیون‌ها تراکنش بین چندین مؤلفه اکوسیستم پرداخت رد و بدل می‌شود. چرخه های پرداخت یا تسویه تراکنش بر اساس ترکیب ذینفعان و برنامه های کاربردی متفاوتی که استفاده می شود و سوابق حسابداری نگهداری شده توسط این سیستم های پردازش چندگانه باید در مراحل مختلف تراکنش همگام باشند. دقت فرآیند بسته مالی برای حفظ یکپارچگی مالی اکوسیستم، کاهش ریسک و تقویت اعتماد در بین مشتریان بسیار مهم است.

در ادامه با بانکداری باز و پرداخت فوری به طور فزاینده ای تبدیل به جریان اصلی می شوند، سیستم های آشتی سازمانی پشتیبان باید سرعت خود را حفظ کنند. به طور معمول، تراکنش‌ها معمولاً به صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند و پرداخت‌ها ساعت‌ها، اگر نه روزها، پردازش، تسویه و تسویه به طول می‌انجامد. اکنون، چرخه های آشتی و تسویه حساب فشرده شده است. این فشار زیادی را بر دفتر پشتیبان هر مؤسسه‌ای وارد می‌کند تا از چرخه‌های تسویه روزانه متعدد پشتیبانی کند و داده‌ها را در زمان واقعی تطبیق دهد. فرآیندهای دستی یا نیمه خودکار فعلی به سادگی نمی توانند برای پاسخگویی به نیازهای تجاری جدید مقیاس شوند.

فرآیندهای تطبیق خودکار سطح سازمانی سرتاسر می‌تواند به مؤسسات مالی و شرکت‌ها کمک کند تا حجم زیادی از داده‌های تراکنش را مدیریت کنند، سرعت را بهبود بخشند، ریسک عملیاتی را مدیریت کنند و نیازهای انطباق را برطرف کنند.

بهبود دقت و کاهش خطر خطا  

یک استثنا می تواند منجر به زیان های قابل توجهی شود و تیم های مصالحه هر روز تعداد زیادی استثناء را مدیریت می کنند. فرآیندهای تطبیق و صدور گواهینامه خودکار در کل چرخه عمر بسته مالی، خطر خطا را کاهش می دهد.

استثنائات کمتر و رد کردن

با فرآیندهای تطبیق خودکار، مغایرت های حسابداری را می توان پیش از ثبت شکایت از سوی مشتریان، به طور فعال شناسایی و اصلاح کرد. به عنوان مثال، مشتریان می توانستند یک تراکنش را لغو کنند، اما ممکن است اعتبار مربوطه به دلیل نقص فنی یا یک خطای سیستم یا تقلب واقعی که رخ داده است، دریافت نشده باشد. با مسیرهای حسابرسی دقیق، چنین اختلافاتی را می توان به راحتی شناسایی کرد و بانک ها را قادر می سازد تا زمان رسیدگی به موارد استثنا را تا 90% کاهش دهند، هزینه های رسیدگی به اختلاف را بهینه کنند که به نوبه خود به کاهش ریسک کمک می کند.

کاهش خطر انطباق

با بهبود مدیریت داده ها و مسیرهای حسابرسی، موسسات مالی خطر انطباق را کاهش داده و از انطباق با الزامات حسابرسی و نظارتی اطمینان حاصل می کنند.

افزایش بهره وری

فرآیندهای دستی وقت‌گیر در عملیات آشتی را خودکار کنید، در زمانی که کارکنان صرف فرآیندهای آشتی می‌کنند، صرفه‌جویی می‌کند، منابع را برای تمرکز بر ارزش افزوده استراتژیک از جمله کاهش ریسک و بهبودهای عملیاتی آزاد می‌کند.

چگونه AI و ML می توانند توسط بانک ها برای غلبه بر چالش های موجود در سیستم های آشتی استفاده شوند؟

تعداد فزاینده ای از کانال ها، پیچیدگی ابزار، و فعالیت در سراسر ارائه دهندگان خدمات متعدد و افزایش فرکانس تراکنش توسط مصرف کنندگان به پیچیدگی فرآیند تطبیق می افزاید. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی تاثیر مثبتی در کارایی فرآیند آشتی خواهند داشت. با استفاده از یادگیری ماشین در نقاط تطبیق داده‌های کلیدی، تطبیق‌کنندگان می‌توانند چندین برابر ارزش را از نظر زمان، هزینه عملیاتی و اجتناب از مجازات‌های نظارتی باز کنند.

الگوریتم‌های پیشرفته ML می‌توانند کارایی فرآیند را در نقاط تطبیق چندگانه بهبود بخشند. فرآیند تطبیق معمولاً مستلزم وظایفی مانند ورود به کلاس‌های پرداخت، استخراج و عادی‌سازی داده‌ها از قالب‌های فایل غیراستاندارد، تعریف قوانین تطبیق و ارسال ورودی‌ها برای تسویه حساب‌ها است.

سیستم‌های مرسوم برای تطبیق پرداخت‌ها به یک «چارچوب مبتنی بر قانون» از پیش پیکربندی شده ثابت و ثابت تکیه می‌کنند. با این حال، این ابزارها می توانند در هنگام افزودن منابع داده جدید ناکارآمد شوند یا اگر ورودی های جدیدی در یک فایل آشتی خاص معرفی شوند، باید به صورت دستی شناسایی شوند. تیم‌های آشتی بیشتر باید قوانین جدید را ایجاد، آزمایش و اجرا کنند و در عین حال تأثیر را بر قوانین موجود متعادل کنند که زمان چرخه آشتی را طولانی‌تر می‌کند. با فرآیندهای فعال‌شده با ML، سیستم به‌طور خودکار منابع و الگوهای داده‌ها را «یاد می‌گیرد»، آن‌ها را برای مطابقت‌های احتمالی در مجموعه‌های داده‌های متعدد تجزیه و تحلیل می‌کند، استثناها / عدم تطابق‌های آشتی را برجسته می‌کند، و فهرست‌های «کارها» قابل اجرا را برای حل مشکلات داده ارائه می‌کند.

استفاده از اتوماسیون فرآیند رباتیک می تواند کارهای روزمره و فشرده را به صورت دستی خودکار کند. بگذارید برای شما مثالی بزنم. حتی امروزه بانک‌هایی با فرآیندهای تطبیق خودکار، پرسنل اختصاصی را برای واکشی فایل‌ها از یک پورتال تبادل یا یک سیستم مدیریت اختلاف، دانلود فایل‌ها و قرار دادن آن‌ها در مکان مناسب برای سیستم تطبیق داده‌ها، مستقر می‌کنند. چنین وظایفی را می توان با استفاده از ربات ها خودکار کرد و ارزش زمان کارمند را به حداکثر رساند.

تطبیق‌های پرداخت بسیار پیچیده شده‌اند، با گزینه‌های پرداخت متعدد، کانال‌ها، ترکیبی از پردازنده‌های محصول برای روش‌های پرداخت مختلف در سراسر مشاغل و نیاز به سرعت و دقت تطبیق برای کسب‌وکارها بسیار مهم است. FSS Smart Recon یک راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی برای مدیریت تطبیق در سراسر گردش کار پرداخت، با پشتیبانی داخلی برای سناریوهای تطبیق چند منبع و چند فایل ارائه می دهد. با FSS Smart Recon مشتریان می‌توانند به 40% بهبود در زمان به بازار برای پیاده‌سازی‌های Greenfield، بهبود قابل توجه 30% در چرخه‌های زمانی تطبیق، و 25% کاهش کلی هزینه‌های مستقیم در مقایسه با فرآیندهای نیمه خودکار FSS Smart Recon به ارزش افزوده دست یابند. راه های زیر:

• یک پلت فرم یکپارچه برای ارائه یک سیستم پلت فرم تطبیق مدرن و کاملاً مبتنی بر وب برای رسیدگی به تطبیق انتها به انتها که شامل واردات، تبدیل و غنی سازی داده ها، تطبیق داده ها، مدیریت استثنا می شود.
• برنامه گسترده – پشتیبانی از تمام کلاس‌های پرداخت دیجیتال با استفاده از یک سیستم واحد – حساب تطبیق دفتر کل، تطبیق ATM، تطبیق کارت، پرداخت‌های آنلاین، کیف پول، پرداخت‌های فوری (IMPS و UPI)، NEFT، RTGS و پرداخت‌های کد QR – با داخلی انعطاف پذیری برای اجرای سریع کانال ها و طرح های پرداخت جدید
• جادوگر داده جهانی: راه اندازی فرآیند تطبیق را از طریق یک چارچوب نقشه برداری داده مبتنی بر الگو ساده می کند. این زمان اجرای سبز را تا 30 درصد بهینه می کند
• دنباله حسابرسی تفصیلی: یک دنباله حسابرسی دقیق را ارائه می دهد که به کاربران کمک می کند تا منطق پشت یک پرونده شکست یا مسابقه را درک کنند و بر اساس آن به آن رسیدگی کنند.
• شناسایی و تجزیه و تحلیل استثنایی پیشرفته برای توصیه به اقدام و پیگیری به موقع یو پی اس برای فعال کردن بسته شدن همان
• فرآیندهای تسویه مبتنی بر هوش مصنوعی با استفاده از یادگیری ماشینی (ML)، الگوریتم‌ها، FSS Smart Recon به طور مداوم الگوهای فایل‌ها را یاد می‌گیرد و می‌تواند به طور خودکار رکوردهای جدید را شناسایی کند و به کارکنان امکان می‌دهد بدون نیاز به پشتیبانی مداوم یا خدمات حرفه‌ای، استثنائات را پیش‌بینی کنند و اقدامات حل را انجام دهند.
• مدیریت اختلاف - پشتیبانی از چرخه عمر اختلاف و بازپرداخت وجه که بانک ها را قادر می سازد به اختلافات در بازه های زمانی بسیار کوتاه تر پاسخ دهند - کارایی و همچنین خدمات مشتری را افزایش می دهد.
• مدل‌های تجاری انعطاف‌پذیر: FSS خدمات Recon را به‌عنوان یک مدل دارای مجوز و یک مدل SaaS ارائه می‌کند تا انعطاف‌پذیری بیشتری را برای استقرار به مشتریان ارائه دهد و نیاز به هزینه‌های سرمایه اولیه را از بین ببرد و

روندهای کلیدی فناوری که در فضای آشتی مشاهده می کنید چیست؟

تکامل سریع پرداخت‌ها، رقابت در بازار، و پیشرفت‌های فناوری، به تکامل و نوسازی فرآیندهای آشتی ادامه می‌دهد. روندهای فناوری که در حال افزایش است عبارتند از

• پذیرش بیشتر SaaS و مدل های مبتنی بر ابر برای تطبیق با حجم کاری تراکنش های رو به رشد و کاهش هزینه کل مالکیت
• بلاک چین یک انتخاب عالی برای آشتی پیچیده است و می تواند شامل متمایزکننده بعدی در محصولات پیشرو جهانی باشد.
• استفاده پیشرفته از هوش مصنوعی و الگوریتم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی یادگیری ماشینی برای فرآیندهای بازیابی با نظارت و خود بهینه‌سازی
• استفاده هوشمندانه از داده ها با طراحی لایه داده مناسب یا سیستم لایه رکورد برای بهبود عملکرد، دقت تطبیق، عملیات و کنترل های تقلب

مناطق تمرکز آینده برای FSS چه خواهد بود؟  

راه‌اندازی بزرگ بعدی ما حول محور تجزیه و تحلیل و علم داده است، امروزه در بیشتر سازمان‌های بزرگ، حجم زیادی از داده‌ها به یک Data Lake یا یک انبار منتقل می‌شود و کار بسیار کمی برای استفاده از این بینش‌ها برای تأثیرگذاری بر مشتریان یا کسب‌وکار شما انجام می‌شود. این محصول برای رسیدگی به این فرصت داده بزرگ در فضای پرداخت طراحی شده است. این محصول یک مجموعه کامل تجزیه و تحلیل مبتنی بر شخصیت است که دارای بینش های از پیش تعریف شده بر اساس حوزه های محصول تجاری است، ماتریس همچنان در حال رشد است و به زودی کل اکوسیستم پرداخت را ترسیم می کند. این محصول به بانک ها کمک می کند تا تصمیمات تجاری مبتنی بر داده اتخاذ کنند، بهره وری و کارایی کسب و کار را افزایش دهند.

منبع: 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