L'IA, le ML et la RPA peuvent renforcer les systèmes de réconciliation pour le secteur BFSI

La banque ouverte et les paiements instantanés devenant de plus en plus courants, les systèmes de rapprochement des entreprises de back-office doivent suivre le rythme. Par convention, les transactions étaient généralement traitées par lots et les paiements prenaient des heures, voire des jours, à traiter, compenser et régler. Désormais, les cycles de rapprochement et de règlement ont été compressés. Cela met une pression énorme sur le back-office de toute institution pour prendre en charge plusieurs cycles de règlement intrajournalier et rapprocher les données en temps quasi réel.

C'est pourquoi les institutions financières recherchent des processus de rapprochement automatisés de bout en bout au niveau de l'entreprise qui peuvent les aider à évoluer pour gérer un afflux important de données de transaction, améliorer la vitesse, gérer le risque opérationnel et répondre aux besoins de conformité.

Selon Satish N, Chief Product Officer adjoint, FSS, c'est ce que promettent l'IA et l'apprentissage automatique. "En utilisant l'apprentissage automatique aux points clés de rapprochement des données, les réconciliateurs peuvent débloquer des multiples de valeur en termes de temps, de coût d'exploitation et d'évitement des pénalités réglementaires", a-t-il déclaré dans un communiqué. interview comprenant Observateur technique, ajoutant que les algorithmes avancés de ML peuvent améliorer l'efficacité des processus sur plusieurs points de rapprochement.

 Extraits édités: 

Comment l'automatisation des systèmes de rapprochement contribue à améliorer l'efficacité du traitement des transactions?

Avec une croissance exponentielle des paiements numériques, des millions de transactions sont échangées quotidiennement entre plusieurs composants de l'écosystème de paiement. Les cycles de paiement ou de règlement des transactions varient en fonction de la combinaison des parties prenantes et des différentes applications utilisées et les enregistrements comptables tenus par ces multiples systèmes de traitement doivent être synchronisés à différentes étapes de la transaction. La précision du processus de clôture financière est essentielle pour maintenir l'intégrité financière de l'écosystème, atténuer les risques et favoriser la confiance entre les clients.

De plus avec l'open banking et paiements instantanés devenant de plus en plus courants, les systèmes de réconciliation d'entreprise de back-office doivent suivre le rythme. En règle générale, les transactions étaient généralement traitées par lots et les paiements prenaient des heures, voire des jours, à traiter, compenser et régler. Désormais, les cycles de rapprochement et de règlement ont été compressés. Cela met une pression énorme sur le back-office de toute institution pour prendre en charge plusieurs cycles de règlement intrajournalier et réconcilier les données en temps quasi réel. Les processus manuels ou semi-automatisés actuels ne peuvent tout simplement pas s'adapter aux nouveaux besoins de l'entreprise.

Les processus de rapprochement automatisés de bout en bout au niveau de l'entreprise peuvent aider les institutions financières et les entreprises à évoluer pour gérer un afflux massif de données de transaction, améliorer la vitesse, gérer le risque opérationnel et répondre aux besoins de conformité.

Améliorez la précision et réduisez le risque d'erreur  

Une seule exception peut entraîner des pertes importantes et les équipes de réconciliation gèrent un grand nombre d'exceptions chaque jour. L'automatisation des processus de réconciliation et de certification tout au long du cycle de vie de la clôture financière réduit le risque d'erreurs.

Baisse des exceptions et radiations

Grâce aux processus de rapprochement automatisés, les écarts comptables peuvent être identifiés et corrigés de manière proactive avant même que les clients n'enregistrent une plainte. Par exemple, les clients pourraient avoir annulé une transaction, mais le crédit correspondant peut ne pas avoir été reçu en raison d'un problème technique ou d'une erreur système ou d'une fraude réelle qui s'est produite. Grâce à des pistes d'audit détaillées, ces écarts peuvent être facilement identifiés, ce qui permet aux banques de réduire de 90% le temps de traitement des enquêtes sur les exceptions, d'optimiser les coûts de traitement des litiges, ce qui contribue à atténuer les risques

Atténuer le risque de conformité

Grâce à l'amélioration de la gestion des données et des pistes d'audit, les institutions financières réduisent le risque de conformité et garantissent la conformité aux exigences d'audit et réglementaires.

Améliorer la productivité

Automatisez les processus manuels chronophages dans les opérations de rapprochement, économisez du temps que le personnel consacre aux processus de rapprochement, libérant des ressources pour se concentrer sur le travail à valeur ajoutée stratégique, y compris l'atténuation des risques et les améliorations opérationnelles

Comment l'IA et le ML pourraient être utilisés par les banques pour surmonter les défis des systèmes de réconciliation?

Le nombre croissant de canaux, la complexité des instruments et l'activité répartie entre plusieurs fournisseurs de services et l'augmentation de la fréquence des transactions par les consommateurs ajoutent à la complexité du processus de rapprochement. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique auront un avantage considérable sur l'efficacité du processus de réconciliation. En utilisant l'apprentissage automatique aux points de rapprochement des données clés, les réconciliateurs peuvent débloquer des multiples de valeur en termes de temps, de coût d'exploitation et d'éviter les pénalités réglementaires,

Les algorithmes avancés de ML peuvent améliorer l'efficacité des processus sur plusieurs points de rapprochement. Le processus de rapprochement implique généralement des tâches telles que l'intégration des classes de paiement, l'extraction et la normalisation des données à partir de formats de fichiers non standardisés, la définition des règles de correspondance et la validation des écritures pour le règlement des comptes.

Les systèmes conventionnels reposent sur un «cadre basé sur des règles» préconfiguré statique pour le rapprochement des paiements. Cependant, ces outils peuvent devenir inefficaces lors de l'ajout de nouvelles sources de données ou si de nouvelles entrées sont introduites dans un fichier de rapprochement particulier, celles-ci doivent être identifiées manuellement. D'autres équipes de réconciliation doivent créer, tester et mettre en œuvre de nouvelles règles tout en équilibrant l'impact sur les règles existantes, ce qui prolonge la durée du cycle de réconciliation. Avec les processus compatibles ML, le système «apprend» automatiquement les sources de données et les modèles, les analyse pour les correspondances probables entre plusieurs ensembles de données, met en évidence les exceptions / non-concordances de réconciliation et présente des listes de choses à faire pour résoudre les problèmes de données.

L'utilisation de l'automatisation des processus robotiques peut automatiser les tâches routinières intensives manuellement. Laisse moi te donner un exemple. Même aujourd'hui, les banques dotées de processus de réconciliation automatisés déploient du personnel dédié pour récupérer les fichiers à partir d'un portail d'échange ou d'un système de gestion des litiges, télécharger les fichiers et les placer au bon endroit pour que le système de réconciliation agisse sur les données. Ces tâches peuvent être automatisées à l'aide de robots, maximisant ainsi la valeur du temps des employés.

Les rapprochements de paiement sont devenus extrêmement complexes, avec de multiples options de paiement, canaux, combinaison de processeurs de produits pour différents modes de paiement dans tous les secteurs d'activité et le besoin de rapidité et de précision du rapprochement est crucial pour les entreprises. FSS Smart Recon propose une solution basée sur l'IA pour la gestion de la réconciliation dans les flux de travail de paiement, avec prise en charge intégrée des scénarios de réconciliation plusieurs à plusieurs multi-sources et multi-fichiers. Avec FSS Smart Recon, les clients peuvent obtenir une amélioration de 40% du temps de mise sur le marché pour les implémentations nouvelles, une amélioration considérable de 30% des cycles de réconciliation et une réduction globale de 25% des coûts directs par rapport aux processus partiellement automatisés. FSS Smart Recon ajoute de la valeur dans les moyens suivants:

• Une plate-forme unifiée pour fournir un système de plate-forme de réconciliation moderne et entièrement basé sur le Web pour gérer la réconciliation de bout en bout qui intègre l'importation, la transformation et l'enrichissement des données, la correspondance des données, la gestion des exceptions
• Large application - Prend en charge toutes les classes de paiements numériques à l'aide d'un seul système - Tally de rapprochement du grand livre, rapprochement des guichets automatiques, rapprochement des cartes, paiements en ligne, portefeuilles, paiements instantanés (IMPS et UPI), paiements NEFT, RTGS et QR Code - avec intégré flexibilité pour intégrer rapidement de nouveaux canaux et systèmes de paiement
• Universal Data Wizard: simplifie la configuration du processus de réconciliation via un cadre de mappage de données basé sur un modèle. Cela optimise de 30% le temps de mise en service pour les implémentations nouvelles.
• Piste d'audit détaillée: fournit une piste d'audit détaillée qui aide les utilisateurs à comprendre la justification d'un cas d'interruption ou de correspondance et à y remédier en conséquence.
• Identification et analyse avancées des exceptions pour conseiller une action rapide et suivre UPS pour permettre la fermeture du même
• Processus de règlement basés sur l'intelligence artificielle tirant parti de l'apprentissage automatique (ML), des algorithmes, FSS Smart Recon apprend en permanence les modèles de fichiers et peut identifier automatiquement les nouveaux enregistrements, permettant au personnel de prévoir les exceptions et d'effectuer des actions de résolution, sans avoir besoin d'un support constant ou de services professionnels.
• Gestion des litiges - Prise en charge du cycle de vie des litiges et de la rétrofacturation permettant aux banques de répondre aux litiges dans des délais beaucoup plus courts, améliorant ainsi l'efficacité et le service client.
• Modèles commerciaux flexibles: FSS propose des services Recon sous forme de licence et de modèle SaaS, pour offrir une plus grande flexibilité de déploiement aux clients, éliminant ainsi le besoin de dépenses d'investissement initiales et

Quelles sont les principales tendances technologiques que vous observez dans l'espace de réconciliation?

L'évolution rapide des paiements, la concurrence sur le marché et les progrès technologiques continuent de stimuler l'évolution et la modernisation des processus de rapprochement. Les tendances technologiques qui prennent de l'ampleur comprennent

• Une plus grande adoption des modèles SaaS et basés sur le cloud pour répondre aux charges de travail de transaction croissantes et réduire le coût total de possession
• La blockchain est un choix parfait pour une réconciliation complexe et serait la prochaine inclusion différenciante dans les principaux produits mondiaux
• Utilisation améliorée des algorithmes basés sur l'IA et l'apprentissage automatique pour les processus de reconnaissance auto-supervisés et auto-optimisés
• Utilisation intelligente des données en concevant la bonne couche de données ou le bon système de couche d'enregistrement pour améliorer les performances, la précision de la correspondance, les opérations et les contrôles de fraude

Quels seraient les prochains domaines d'intervention du FSS?  

Notre prochain grand lancement concerne l'analyse et la science des données, la richesse des données d'aujourd'hui dans la plupart des grandes organisations est poussée vers un Data Lake ou un entrepôt et très peu est fait pour tirer parti de ces informations afin d'avoir un impact sur vos clients ou votre entreprise. Le produit est conçu pour répondre à cette opportunité spécifique de Big Data dans l'espace des paiements. Le produit est une suite analytique complète basée sur la personne qui comprend des informations prédéfinies par domaines de produits commerciaux, la matrice ne cesse de croître et cartographiera bientôt l'ensemble de l'écosystème de paiement. Le produit aide les banques à prendre des décisions commerciales basées sur les données, à améliorer la productivité et l'efficacité commerciale.

Source: 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-et-rpa-peut-renforcer-les-systèmes-de-réconciliation-pour-le-secteur-bfsi