Tekoäly, ML ja RPA voivat vahvistaa BFSI-sektorin sovittelujärjestelmiä

Kun avoimet pankkipalvelut ja pikamaksut ovat yleistymässä, back-office-yritysten täsmäytysjärjestelmien on pysyttävä mukana. Tavanomaisesti tapahtumia käsiteltiin yleensä eräajona, ja maksujen käsitteleminen, tyhjentäminen ja maksaminen kesti tunteja, ellei päiviä. Nyt sovittelu- ja ratkaisusyklit on pakattu. Tämä asettaa valtavan paineen minkä tahansa laitoksen takapaikalle tukemaan useita päivänsisäisiä toimitusjaksoja ja sovittamaan tietoja lähes reaaliajassa.

Siksi rahoituslaitokset etsivät kokonaisratkaisuja yritystason automatisoiduista täsmäytysprosesseista, jotka voivat auttaa niitä skaalautumaan käsittelemään suuria transaktiotietoja, parantamaan nopeutta, hallitsemaan operatiivisia riskejä ja vastaamaan vaatimustenmukaisuuden tarpeisiin.

Mukaan Sathish N, apulaistuotepäällikkö, FSS. Tämän tekoäly ja koneoppiminen lupaavat tarjota. "Käyttämällä koneoppimista keskeisissä tietojen täsmäytyspisteissä, täsmäyttäjät voivat avata moninkertaisia ​​arvoja ajan, käyttökustannusten ja säännösten mukaisten seuraamusten välttämisessä", hän sanoi. haastattelu with Tekninen tarkkailijaja lisäsi, että edistyneet ML-algoritmit voivat parantaa prosessin tehokkuutta useissa täsmäytyskohdissa.

 Muokatut otteet: 

Kuinka täsmäytysjärjestelmien automatisointi auttaa parantamaan tapahtumien käsittelyä?

Kun digitaaliset maksut kasvavat räjähdysmäisesti, miljoonat maksutapahtumat vaihdetaan päivittäin useiden maksuekosysteemin osien välillä. Maksu- tai maksutapahtumien syklit vaihtelevat sidosryhmien ja käytettyjen sovellusten yhdistelmän mukaan, ja näiden useiden käsittelyjärjestelmien ylläpitämän kirjanpidon on oltava synkronoituna tapahtuman eri vaiheissa. Taloudellisen sulkeutumisprosessin tarkkuus on ratkaisevan tärkeää ekosysteemin taloudellisen eheyden ylläpitämiseksi, riskien vähentämiseksi ja asiakkaiden luottamuksen lisäämiseksi.

Edelleen avoimen pankkitoiminnan ja välittömät maksut Yritysten sovittelujärjestelmien, joista tulee yhä enemmän valtavirtaa, on pysyttävä mukana. Tavanomaisesti tapahtumia käsiteltiin yleensä eräajona, ja maksujen suorittaminen, tyhjentäminen ja maksaminen kesti tunteja, ellei päiviä. Nyt sovittelu- ja ratkaisusyklit on pakattu. Tämä asettaa valtavan paineen minkä tahansa laitoksen takapaikalle tukemaan useita päivänsisäisiä toimitusjaksoja ja sovittamaan tietoja lähes reaaliajassa. Nykyisiä manuaalisia tai puoliautomaattisia prosesseja ei yksinkertaisesti voida skaalata vastaamaan uusia liiketoiminnan tarpeita.

Yritystason automaattiset täsmäytysprosessit voivat auttaa rahoituslaitoksia ja suuryrityksiä käsittelemään suuria transaktiotietoja, parantamaan nopeutta, hallitsemaan operatiivisia riskejä ja vastaamaan vaatimustenmukaisuuden tarpeisiin.

Paranna tarkkuutta ja pienempi virheriski  

Yksi poikkeus voi johtaa merkittäviin tappioihin ja sovitteluryhmät käsittelevät päivittäin suuren määrän poikkeuksia. Sovittelu- ja sertifiointiprosessien automatisointi koko taloudellisen elinkaaren ajan vähentää virheiden riskiä.

Pienemmät poikkeukset ja alaskirjaukset

Automaattisten täsmäytysprosessien avulla kirjanpitoerot voidaan ennakoida ja korjata ennakoivasti ennen kuin asiakkaat edes rekisteröivät valituksen. Esimerkiksi asiakkaat olisivat voineet peruuttaa tapahtuman, mutta vastaavaa hyvitystä ei ehkä ole saatu teknisen häiriön tai järjestelmävirheen tai todellisen tapahtuneen petoksen vuoksi. Yksityiskohtaisten tarkastuspolkujen avulla tällaiset ristiriidat voidaan helposti tunnistaa, mikä antaa pankeille mahdollisuuden vähentää poikkeustutkimusten käsittelyaikaa 90%, optimoida riitojen käsittelykustannukset, mikä puolestaan ​​auttaa vähentämään riskejä

Vähennä vaatimustenmukaisuusriskiä

Parannetun tiedonhallinnan ja tarkastuspolkujen avulla rahoituslaitokset vähentävät vaatimustenmukaisuusriskiä ja varmistavat tarkastus- ja sääntelyvaatimusten noudattamisen.

Paranna tuottavuutta

Automatisoi aikaa vievät manuaaliset prosessit sovittelutoiminnoissa, säästää aikaa, jonka henkilöstö käyttää sovitteluprosesseihin, vapauttamalla resursseja keskittymään strategiseen lisäarvotyöhön, mukaan lukien riskien vähentäminen, ja operatiivisiin parannuksiin

Kuinka pankit voisivat käyttää tekoälyä ja ML: ää sovittelujärjestelmien haasteiden voittamiseen?

Yhä useampi kanava, instrumenttien monimutkaisuus ja toiminta, joka on hajautettu useille palveluntarjoajille, ja kuluttajien lisääntynyt tapahtumien tiheys lisäävät sovitteluprosessin monimutkaisuutta. Tekoälyllä ja koneoppimisella on merkittävä nousu sovitteluprosessin tehokkuudessa. Käyttämällä koneoppimista tärkeimmissä tietojen täsmäytyskohdissa, sovittelijat voivat saada aikaan useita kerrannaisia ​​ajallisesti, käyttökustannuksiltaan ja välttämällä lakisääteisiä seuraamuksia,

Edistyneet ML-algoritmit voivat parantaa prosessin tehokkuutta useissa täsmäytyskohdissa. Täsmäytysprosessi sisältää tyypillisesti tehtäviä, kuten maksuluokkien sisällyttämisen, tietojen poimimisen ja normalisoinnin standardoimattomista tiedostomuodoista, vastaavuussääntöjen määrittämisen ja merkintöjen kirjaamisen tilien selvittämistä varten.

Tavanomaiset järjestelmät luottavat staattiseen ennalta määritettyyn "sääntöpohjaiseen kehykseen" maksujen täsmäytykseen. Nämä työkalut voivat kuitenkin muuttua tehottomiksi lisäämällä uusia tietolähteitä tai jos tiettyyn täsmäytystiedostoon lisätään uusia merkintöjä, ne on tunnistettava manuaalisesti. Muiden sovitteluryhmien on luotava, testattava ja pantava täytäntöön uusia sääntöjä samalla kun tasapainotetaan nykyisiin sääntöihin kohdistuvia vaikutuksia, mikä pidentää sovittelusykliä. ML-tekniikkaa tukevien prosessien avulla järjestelmä "oppii" automaattisesti tietolähteet ja -mallit, analysoi sen todennäköisten vastaavuuksien varalta useissa tietojoukoissa, korostaa täsmäytyspoikkeuksia / ristiriitaisuuksia ja esittää toimintakelpoiset "tehtäväluettelot" -datan ongelmien ratkaisemiseksi.

Robottiprosessiautomaation käyttö voi automatisoida rutiininomaisia, manuaalisesti intensiivisiä tehtäviä. Annan teille esimerkin. Vielä nykyäänkin pankit, joilla on automaattiset täsmäytysprosessit, lähettävät omistautunutta henkilökuntaa hakemaan tiedostoja vaihtoportaalista tai riitojenhallintajärjestelmästä, lataamaan tiedostot ja asettamaan ne oikeaan paikkaan, jotta sovittelujärjestelmä voi toimia tietojen suhteen. Tällaiset tehtävät voidaan automatisoida bottien avulla maksimoimalla työntekijän ajan arvo.

Maksujen täsmäytyksistä on tullut äärimmäisen monimutkaisia, sillä siinä on useita maksuvaihtoehtoja, kanavia, tuoteprosessoreiden yhdistelmä eri maksutapoja varten kaikilla toimialoilla, ja sovittelun nopeuden ja tarkkuuden tarve on elintärkeää yrityksille. FSS Smart Recon tarjoaa tekoälypohjaisen ratkaisun täsmäytysten hallintaan kaikissa maksun työnkuluissa, ja siinä on sisäänrakennettu tuki monilähteisille, monitiedostoisille monille-monelle-sovittelumalleille. FSS Smart Reconin avulla asiakkaat voivat saavuttaa 40%: n parannuksen viheralueiden toteutuksen markkinoille saattamiselle, huomattavan 30%: n parannuksen sovitteluaikojaksoissa ja kokonaisuudessaan 25%: n vähemmän suoria kustannuksia verrattuna osittain automatisoituihin prosesseihin. FSS Smart Recon tuo lisäarvoa seuraavilla tavoilla:

• Yhtenäinen alusta nykyaikaisen, täysin verkkopohjaisen täsmäytysalustajärjestelmän tarjoamiseksi kattavien täsmäytysten käsittelemiseksi, joka sisältää tietojen tuonnin, muunnoksen ja rikastuksen, tietojen täsmäytyksen, poikkeusten hallinnan
• Laaja sovellus - Tukee kaikkia digitaalisten maksujen luokkia yhdellä järjestelmällä - pääkirjan täsmäytys Tally, pankkiautomaatin täsmäytys, korttien täsmäytys, verkkomaksut, lompakot, pikamaksut (IMPS ja UPI), NEFT, RTGS ja QR-koodimaksut - sisäänrakennetulla joustavuus uusien maksukanavien ja -järjestelmien nopeaan käyttöönottoon
• Ohjattu tietojenkäsittelytoiminto: Yksinkertaistaa sovitteluprosessin määrittelyä mallipohjaisen datankartoituskehyksen avulla. Tämä optimoi greenfield-toteutusten suoran lähetysajan 30 prosenttia
• Yksityiskohtainen tarkastusreitti: Tarjoaa yksityiskohtaisen kirjausketjun, joka auttaa käyttäjiä ymmärtämään tauon tai ottelun tapauksen perustelut ja käsittelemään sitä vastaavasti.
• Advanced Exception Tunnistaminen ja analyysi, joka antaa neuvoja oikea-aikaisiin toimiin ja seuraamiseen ups mahdollistamaan saman sulkemisen
• Tekoälypohjaiset ratkaisuprosessit, jotka hyödyntävät koneoppimista (ML), algoritmeja, FSS Smart Recon oppii jatkuvasti tiedostomalleja ja pystyy automaattisesti tunnistamaan uudet tietueet, jolloin henkilökunta voi ennustaa poikkeuksia ja suorittaa ratkaisutoimintoja ilman jatkuvaa tukea tai asiantuntijapalveluita.
• Riidanhallinta - Tuki riitojen ja takaisinperinnän elinkaarelle, jonka avulla pankit voivat vastata kiistoihin paljon lyhyemmässä ajassa - tehostamalla samalla asiakaspalvelua.
• Joustavat liiketoimintamallit: FSS tarjoaa Recon-palveluja lisensoituna ja SaaS-mallina, d tarjotakseen asiakkaille suuremman käyttöönoton joustavuuden, jolloin ei tarvita ennakkomaksuja ja

Mitkä ovat avainteknologian trendit, joita seuraat sovittelussa?

Maksujen nopea kehitys, markkinakilpailu ja tekniikan kehitys jatkavat sovitteluprosessien kehitystä ja nykyaikaistamista. Vauhdittamassa tekniikan suuntauksia ovat mm

• SaaS- ja pilvipohjaisten mallien entistä parempi käyttöönotto vastaamaan kasvavaa transaktiokuormitusta ja alentamaan kokonaiskustannuksia
• Blockchain on täydellinen valinta monimutkaiseen sovintoon ja se olisi seuraava erottuva sisällytys maailman johtaviin tuotteisiin
• Tekoälyn ja koneoppimisen tehostettu käyttö tekoälypohjaisiin algoritmeihin itsevalvottuihin ja itseoptimoiviin uudelleenprosesseihin
• Tietojen älykäs käyttö suunnittelemalla oikea tietokerros tai tietokerroksen järjestelmä suorituskyvyn, täsmäystarkkuuden, toimintojen ja petosten torjunnan parantamiseksi

Mitkä olisivat FSS: n tulevat painopistealueet?  

Seuraava iso lanseerauksemme on analytiikan ja tietojenkäsittelytietojen suhteen, nykyään runsaasti tietoja siirretään useimmissa suurissa organisaatioissa Data Lakeen tai varastoon, ja hyvin vähän on tehty näiden oivallusten hyödyntämiseksi vaikuttamaan asiakkaisiisi tai yritykseesi. Tuote on suunniteltu vastaamaan tähän erityiseen Big Data -mahdollisuuteen maksutilassa. Tuote on täydellinen persoonallisuusanalyysipaketti, johon sisältyy ennalta määriteltyjä oivalluksia liiketoiminta-alueittain, matriisi kasvaa jatkuvasti ja kartoittaa pian koko maksuekosysteemin. Tuote auttaa pankkeja tekemään dataan perustuvia liiketoimintapäätöksiä, parantamaan tuottavuutta ja liiketoiminnan tehokkuutta.

Lähde: https://techobserver.in/2020/10/05/ai-ml-and-rpa-can-strengthen-reconcilia-systems-for-bfsi-sector-sathish-n-fss/#new_tab?utm_source=rss&utm_medium = rss & utm_campaign = ai-ml-ja-rpa-voi-vahvistaa-sovintojärjestelmiä-bfsi-sektorille