Az AI, az ML és az RPA megerősítheti az egyeztetési rendszereket a BFSI szektorban

Mivel a nyílt banki szolgáltatások és az azonnali fizetések egyre inkább általánossá válnak, a back-office vállalati egyeztető rendszereknek lépést kell tartaniuk. Hagyományosan a tranzakciókat általában kötegelt módban dolgozták fel, és a kifizetések feldolgozása, elszámolása és kiegyenlítése órákat, ha nem napokat vett igénybe. Most az egyeztetési és elszámolási ciklusokat tömörítették. Ez óriási nyomást gyakorol bármely intézmény háttérirodájára, hogy több napon belüli elszámolási ciklust támogasson és közel valós időben egyeztethessen adatokat.

Éppen ezért a pénzintézetek olyan végpontok közötti, vállalati szintű automatizált egyeztetési folyamatokat keresnek, amelyek segíthetik őket a tranzakciós adatok nagy beáramlásának kezelésében, a sebesség növelésében, a működési kockázatok kezelésében és a megfelelőségi igények kielégítésében.

Szerint Sathish N, termékvezérigazgató-helyettes, FSS, ezt ígérik az AI és a gépi tanulás. „A kulcsfontosságú adategyeztetési pontokon a gépi tanulás alkalmazásával az egyeztetők az idő, a működési költség és a szabályozói szankciók elkerülése miatti érték többszörösét nyithatják meg” – mondta egy közleményben. interjú val vel Tech Observer, hozzátéve, hogy a fejlett ML-algoritmusok javíthatják a folyamatok hatékonyságát több egyeztetési ponton.

 Szerkesztett szemelvények: 

Hogyan segíti az egyeztető rendszerek automatizálása a tranzakciók feldolgozásának hatékonyságát?

A digitális fizetések exponenciális növekedésével naponta több millió tranzakciót cserélnek a fizetési ökoszisztéma több összetevője között. A fizetési vagy tranzakciós kiegyenlítési ciklusok az érdekelt felek és a különböző használt alkalmazások kombinációjától függően változnak, és az ezen több feldolgozórendszer által vezetett számviteli nyilvántartásoknak szinkronban kell lenniük a tranzakció különböző szakaszaiban. A pénzügyi zárási folyamat pontossága kulcsfontosságú az ökoszisztéma pénzügyi integritásának megőrzéséhez, a kockázatok mérsékléséhez és az ügyfelek közötti bizalom erősítéséhez.

Tovább nyílt banki és azonnali fizetések Az egyre inkább általánossá váló back-office vállalati egyeztető rendszereknek lépést kell tartaniuk. Hagyományosan a tranzakciókat általában kötegelt módban dolgozták fel, és a kifizetések feldolgozása, elszámolása és kiegyenlítése órákat, ha nem napokat vett igénybe. Most az egyeztetési és elszámolási ciklusokat tömörítették. Ez óriási nyomást gyakorol bármely intézmény háttérirodájára, hogy több napon belüli elszámolási ciklust támogasson és közel valós időben egyeztethessen adatokat. A jelenlegi manuális vagy félautomata folyamatok egyszerűen nem skálázhatók az új üzleti igények kielégítésére.

A végpontok közötti, vállalati szintű automatizált egyeztetési folyamatok segíthetnek a pénzügyi intézményeknek és a vállalatoknak a tranzakciós adatok nagy beáramlásának kezeléséhez, a sebesség növeléséhez, a működési kockázatok kezeléséhez és a megfelelőségi igények kielégítéséhez.

Növeli a pontosságot és csökkenti a hibakockázatot  

Egyetlen kivétel jelentős veszteségeket okozhat, és az egyeztető csoportok naponta nagyszámú kivételt kezelnek. Az egyeztetési és tanúsítási folyamatok automatizálása a teljes pénzügyi zárás életciklusa során csökkenti a hibák kockázatát.

Alacsonyabb kivételek és leírások

Az automatizált egyeztetési folyamatokkal a számviteli eltérések proaktívan azonosíthatók és kijavíthatók, még azelőtt, hogy az ügyfelek akár panaszt is regisztrálnának. Például az ügyfelek lemondhattak volna egy tranzakciót, de előfordulhat, hogy technikai hiba, rendszerhiba vagy tényleges csalás miatt nem kapták meg a megfelelő jóváírást. A részletes ellenőrzési nyomvonalak segítségével az ilyen eltérések könnyen azonosíthatók, lehetővé téve a bankok számára, hogy 90%-kal csökkentsék a kivételek kivizsgálásának kezelési idejét, optimalizálják a vitakezelési költségeket, ami viszont segíti a kockázatcsökkentést.

Csökkentse a megfelelési kockázatot

A továbbfejlesztett adatkezeléssel és ellenőrzési nyomvonalakkal a pénzintézetek csökkentik a megfelelési kockázatot, és biztosítják az ellenőrzési és szabályozási követelményeknek való megfelelést.

Fokozza a termelékenységet

Automatizálja az időigényes manuális folyamatokat az egyeztetési műveletekben, időt takarít meg a személyzetnek az egyeztetési folyamatokra fordítva, így erőforrásokat szabadít fel a stratégiai hozzáadott értékkel kapcsolatos munkára összpontosítva, beleértve a kockázatcsökkentést és a működési fejlesztéseket.

Hogyan használhatnák a bankok az AI-t és az ML-t az egyeztetési rendszerek kihívásainak leküzdésére?

A csatornák növekvő száma, az eszközök bonyolultsága és a több szolgáltatóra kiterjedő tevékenység, valamint a fogyasztók növekvő tranzakciós gyakorisága tovább bonyolítja az egyeztetési folyamatot. A mesterséges intelligencia és a gépi tanulás jelentős mértékben javítja az egyeztetési folyamat hatékonyságát. A kulcsfontosságú adategyeztetési pontokon gépi tanulást alkalmazva az egyeztetők az idő, a működési költség és a szabályozói szankciók elkerülése mellett az érték többszörösét nyithatják meg,

A fejlett ML algoritmusok javíthatják a folyamatok hatékonyságát több egyeztetési ponton keresztül. Az egyeztetési folyamat jellemzően olyan feladatokat foglal magában, mint a fizetési osztályok bevezetése, a nem szabványos fájlformátumokból származó adatok kinyerése és normalizálása, az egyeztetési szabályok meghatározása és a számlák kiegyenlítéséhez szükséges bejegyzések feladása.

A hagyományos rendszerek statikus, előre konfigurált „szabályalapú keretrendszerre” támaszkodnak a fizetések egyeztetéséhez. Ezek az eszközök azonban hatástalanná válhatnak új adatforrások hozzáadásakor, vagy ha új bejegyzések kerülnek be egy adott egyeztetési fájlba, ezeket manuálisan kell azonosítani. További egyeztető csoportoknak új szabályokat kell létrehozniuk, tesztelniük és végrehajtaniuk, miközben egyensúlyba kell hozniuk a meglévő szabályokra gyakorolt ​​hatást, ami meghosszabbítja az egyeztetési ciklus idejét. Az ML-kompatibilis folyamatokkal a rendszer automatikusan „megtanulja” az adatforrásokat és mintákat, elemzi azokat több adathalmaz valószínű egyezése szempontjából, kiemeli az egyeztetési kivételeket / eltéréseket, és végrehajtható „teendő” listákat mutat be az adatproblémák megoldására.

A Robotic Process Automation használatával a rutin, manuálisan intenzív feladatok automatizálhatók. Hadd mondjak egy példát. Az automatizált egyeztetési folyamatokkal rendelkező bankok még ma is külön személyzetet küldenek be, hogy lekérjék a fájlokat egy csereportálról vagy egy vitakezelő rendszerről, letöltsék a fájlokat, és a megfelelő helyre helyezzék el őket, hogy az egyeztető rendszer cselekedni tudjon az adatokon. Az ilyen feladatok robotok használatával automatizálhatók, maximalizálva az alkalmazotti idő értékét.

A fizetési egyeztetések rendkívül összetettekké váltak, számos fizetési lehetőséggel, csatornával, termékfeldolgozók kombinációjával a különböző fizetési módokhoz az egyes üzletágakban, és az egyeztetés gyorsasága és pontossága döntő fontosságú a vállalkozások számára. Az FSS Smart Recon mesterséges intelligencia-alapú megoldást kínál a fizetési munkafolyamatok közötti egyeztetés kezeléséhez, beépített támogatással a több forrásból, több fájlból sok a sokhoz egyeztetési forgatókönyvekhez. Az FSS Smart Recon segítségével az ügyfelek 40%-kal javulhatnak a zöldmezős megvalósítások piacra kerülési idejében, jelentős mértékben 30%-kal javulhatnak az egyeztetési időciklusok, és összességében 25%-kal csökkennek a közvetlen költségek a részben automatizált folyamatokhoz képest. Az FSS Smart Recon hozzáadott értéket jelent a következő módokon:

• Egységes platform egy modern, teljesen webalapú egyeztetési platformrendszer biztosítására a végpontok közötti egyeztetés kezelésére, amely magában foglalja az adatimportálást, -átalakítást és -gazdagítást, adategyeztetést, kivételkezelést
• Széleskörű alkalmazás – Támogatja a digitális fizetések minden kategóriáját egyetlen rendszeren keresztül – Főkönyvi egyeztetés, ATM-egyeztetés, kártyaegyeztetés, online fizetés, pénztárcák, azonnali fizetés (IMPS és UPI), NEFT, RTGS és QR-kódos fizetés – beépített rendszerrel rugalmasság az új fizetési csatornák és rendszerek gyors bevezetéséhez
• Univerzális adatvarázsló: Leegyszerűsíti az egyeztetési folyamat beállítását egy sablonalapú adatleképezési keretrendszeren keresztül. Ez 30 százalékkal optimalizálja a zöldmezős megvalósítások éles idejét
• Részletes ellenőrzési nyomvonal: Részletes ellenőrzési nyomvonalat biztosít, amely segít a felhasználóknak megérteni a szünet vagy mérkőzés mögött meghúzódó indokokat, és ennek megfelelően kezelni.
• Speciális kivételek azonosítása és elemzése az időben történő cselekvéshez és a követéshez ups hogy lehetővé tegye bezárását ugyanaz
• AI-alapú elszámolási folyamatok kihasználva a gépi tanulást (ML), az algoritmusokat, az FSS Smart Recon folyamatosan tanulja a fájlmintákat, és automatikusan azonosítani tudja az új rekordokat, lehetővé téve a személyzet számára a kivételek előrejelzését és a megoldási műveletek végrehajtását anélkül, hogy állandó támogatásra vagy professzionális szolgáltatásokra lenne szüksége.
• Vitakezelés – A viták és a visszaterhelések életciklusának támogatása, amely lehetővé teszi a bankok számára, hogy sokkal rövidebb időn belül válaszoljanak a vitákra – javítva a hatékonyságot és az ügyfélszolgálatot.
• Rugalmas üzleti modellek: Az FSS licencelt és SaaS-modellként kínálja a Recon szolgáltatásokat, hogy nagyobb rugalmasságot biztosítson a telepítéshez az ügyfelek számára, kiküszöbölve az előzetes beruházási és

Milyen kulcsfontosságú technológiai trendeket figyel meg a megbékélési térben?

A fizetések gyors fejlődése, a piaci verseny és a technológiai fejlődés továbbra is ösztönzi az egyeztetési folyamatok fejlődését és modernizációját. A fellendülő technológiai trendek közé tartozik

• A SaaS és a felhő alapú modellek szélesebb körű alkalmazása a növekvő tranzakciós munkaterhelés és a teljes birtoklási költség csökkentése érdekében
• A blokklánc tökéletes választás a komplex egyeztetéshez, és ez lenne a következő megkülönböztető szerep a globális vezető termékekben
• Az AI és a Machine Learning AI-alapú algoritmusok továbbfejlesztett használata az önfelügyelt és önoptimalizáló felújító folyamatokhoz
• Az adatok intelligens felhasználása a megfelelő adatréteg vagy rekordréteg-rendszer megtervezésével a teljesítmény, az egyeztetés pontossága, a műveletek és a csalásellenőrzés javítása érdekében

Melyek lennének az FSS közelgő fókuszterületei?  

Következő nagy bevezetésünk az analitika és az adattudomány köré épül, ma a legtöbb nagy szervezetben a rengeteg adat egy Data Lake-be vagy egy raktárba kerül, és nagyon keveset teszünk annak érdekében, hogy ezeket az ismereteket hasznosítsuk, hogy hatást gyakoroljanak ügyfeleire vagy vállalkozásaira. A terméket úgy tervezték, hogy kezelje ezt a speciális Big Data lehetőséget a fizetési területen. A termék egy teljes, személyre szabott elemzőcsomag, amely előre meghatározott betekintést nyújt az üzleti termékterületek szerint, a mátrix folyamatosan növekszik, és hamarosan feltérképezi a teljes fizetési ökoszisztémát. A termék segíti a bankokat adatvezérelt üzleti döntések meghozatalában, növeli a termelékenységet és az üzleti hatékonyságot.

Forrás: 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