AI, ML dan RPA Dapat Memperkuat Sistem Rekonsiliasi Sektor BFSI

Dengan perbankan terbuka dan pembayaran instan yang semakin menjadi arus utama, sistem rekonsiliasi perusahaan kantor belakang perlu mengimbangi. Biasanya, transaksi biasanya diproses dalam mode batch dan pembayaran membutuhkan waktu berjam-jam, jika tidak berhari-hari, untuk diproses, dibersihkan, dan diselesaikan. Sekarang, siklus rekonsiliasi dan penyelesaian telah dikompresi. Hal ini memberikan tekanan yang sangat besar pada back office institusi mana pun untuk mendukung beberapa siklus penyelesaian dalam satu hari dan merekonsiliasi data hampir secara real-time.

Itulah sebabnya lembaga keuangan mencari proses rekonsiliasi otomatis tingkat perusahaan ujung ke ujung yang dapat membantu mereka menangani masuknya data transaksi dalam jumlah besar, meningkatkan kecepatan, mengelola risiko operasional, dan memenuhi kebutuhan kepatuhan.

Menurut Sathish No, Deputy Chief Product Officer, FSS, inilah yang dijanjikan AI dan Machine Learning. “Dengan menggunakan pembelajaran mesin pada titik rekonsiliasi data utama, rekonsiliasi dapat membuka banyak nilai dalam hal waktu, biaya operasi, dan menghindari hukuman peraturan,” katanya dalam sebuah wawancara dengan Pengamat Teknologi, menambahkan bahwa algoritme ML lanjutan dapat meningkatkan efisiensi proses di beberapa titik rekonsiliasi.

 Kutipan yang Diedit: 

Bagaimana mengotomatiskan sistem rekonsiliasi membantu meningkatkan efisiensi pemrosesan transaksi?

Dengan pembayaran digital yang tumbuh secara eksponensial, jutaan transaksi dipertukarkan setiap hari antara beberapa konstituen ekosistem pembayaran. Siklus pembayaran atau penyelesaian transaksi bervariasi berdasarkan kombinasi pemangku kepentingan dan aplikasi berbeda yang digunakan dan catatan akuntansi yang disimpan oleh beberapa sistem pemrosesan ini perlu disinkronkan pada berbagai tahap transaksi. Keakuratan proses financial close sangat penting untuk menjaga integritas keuangan ekosistem, mengurangi risiko, dan menumbuhkan kepercayaan di antara pelanggan.

Selanjutnya dengan perbankan terbuka dan pembayaran instan semakin menjadi arus utama, sistem rekonsiliasi perusahaan back-office perlu mengimbangi. Biasanya, transaksi biasanya diproses dalam mode batch dan pembayaran membutuhkan waktu berjam-jam, jika tidak berhari-hari, untuk diproses, dibersihkan, dan diselesaikan. Sekarang, siklus rekonsiliasi dan penyelesaian telah dikompresi. Hal ini memberikan tekanan yang sangat besar pada back office institusi mana pun untuk mendukung beberapa siklus penyelesaian dalam satu hari dan merekonsiliasi data hampir secara real-time. Proses manual atau semi-otomatis saat ini tidak dapat diskalakan untuk mengakomodasi kebutuhan bisnis baru.

Proses rekonsiliasi otomatis tingkat perusahaan end-to-end dapat membantu lembaga keuangan dan perusahaan berskala untuk menangani masuknya data transaksi yang besar, meningkatkan kecepatan, mengelola risiko operasional, dan memenuhi kebutuhan kepatuhan.

Tingkatkan Akurasi dan Turunkan Risiko Kesalahan  

Satu pengecualian dapat mengakibatkan kerugian yang signifikan dan tim rekonsiliasi menangani sejumlah besar pengecualian setiap hari. Mengotomatiskan proses rekonsiliasi dan sertifikasi di seluruh siklus keuangan tutup, mengurangi risiko kesalahan.

Pengecualian dan Penghapusan Lebih Rendah

Dengan proses rekonsiliasi otomatis, ketidaksesuaian akuntansi dapat diidentifikasi dan diperbaiki secara proaktif bahkan sebelum pelanggan mengajukan keluhan. Sebagai contoh, pelanggan bisa saja membatalkan transaksi, tetapi kredit yang bersangkutan mungkin belum diterima karena kesalahan teknis atau kesalahan sistem atau penipuan yang sebenarnya telah terjadi. Dengan jejak audit yang rinci, perbedaan tersebut dapat dengan mudah diidentifikasi, memungkinkan bank untuk mengurangi waktu penanganan penyelidikan pengecualian hingga 90%, mengoptimalkan biaya penanganan sengketa yang pada gilirannya membantu mitigasi risiko.

Mengurangi Risiko Kepatuhan

Dengan manajemen data yang lebih baik dan jejak audit, lembaga keuangan mengurangi risiko kepatuhan dan memastikan kepatuhan dengan persyaratan audit dan peraturan.

Tingkatkan Produktivitas

Mengotomatiskan proses manual yang memakan waktu dalam operasi rekonsiliasi, menghemat waktu yang dihabiskan staf untuk proses rekonsiliasi, membebaskan sumber daya untuk fokus pada pekerjaan bernilai tambah strategis termasuk mitigasi risiko, dan peningkatan operasional

Bagaimana AI dan ML dapat digunakan oleh bank untuk mengatasi tantangan dalam sistem rekonsiliasi?

Semakin banyak saluran, kompleksitas instrumen, dan aktivitas yang tersebar di berbagai penyedia layanan dan peningkatan frekuensi transaksi oleh konsumen menambah kompleksitas proses rekonsiliasi. AI dan Machine Learning akan memiliki keuntungan signifikan dalam efisiensi proses rekonsiliasi. Dengan menerapkan pembelajaran mesin pada titik rekonsiliasi data utama, rekonsiliasi dapat membuka beberapa nilai dalam hal waktu, biaya pengoperasian, dan menghindari sanksi peraturan,

Algoritme ML tingkat lanjut dapat meningkatkan efisiensi proses di beberapa titik rekonsiliasi. Proses rekonsiliasi biasanya memerlukan tugas-tugas seperti kelas pembayaran orientasi, penggalian, dan normalisasi data dari format file non-standar, menentukan aturan yang cocok dan entri posting untuk menyelesaikan akun.

Sistem konvensional mengandalkan "kerangka kerja berbasis aturan" yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk rekonsiliasi pembayaran. Namun, alat ini bisa menjadi tidak efisien saat menambahkan sumber data baru atau jika entri baru dimasukkan dalam file rekonsiliasi tertentu, ini perlu diidentifikasi secara manual. Tim rekonsiliasi lebih lanjut perlu membuat, menguji, dan menerapkan aturan baru sambil menyeimbangkan dampak pada aturan yang ada yang memperpanjang waktu siklus rekonsiliasi. Dengan proses yang mendukung ML, sistem secara otomatis "mempelajari" sumber dan pola data, menganalisisnya untuk kemungkinan kecocokan di beberapa kumpulan data, menyoroti pengecualian / ketidakcocokan rekonsiliasi, dan menyajikan daftar "yang harus dilakukan" yang dapat ditindaklanjuti untuk menyelesaikan masalah data.

Penggunaan Robotic Process Automation dapat mengotomatisasi tugas-tugas rutin yang intensif secara manual. Biarkan saya memberi Anda sebuah contoh. Bahkan saat ini bank dengan proses rekonsiliasi otomatis mengerahkan personel khusus untuk mengambil file dari portal pertukaran atau sistem manajemen perselisihan, mengunduh file dan menempatkannya di lokasi yang tepat agar sistem rekonsiliasi dapat bertindak berdasarkan data. Tugas tersebut dapat diotomatisasi dengan menggunakan bot, memaksimalkan nilai waktu karyawan.

Rekonsiliasi pembayaran telah menjadi sangat kompleks, dengan beberapa opsi pembayaran, saluran, kombinasi pemroses produk untuk metode pembayaran yang berbeda di seluruh lini bisnis dan kebutuhan akan kecepatan dan akurasi rekonsiliasi sangat penting untuk bisnis. FSS Smart Recon menawarkan solusi berbasis AI untuk manajemen rekonsiliasi di seluruh alur kerja pembayaran, dengan dukungan bawaan untuk skenario rekonsiliasi banyak-ke-banyak multi-sumber dan multi-file. Dengan FSS Smart Recon, pelanggan dapat mencapai peningkatan 40% dalam waktu ke pasar untuk implementasi greenfield, peningkatan yang cukup besar sebesar 30% dalam siklus waktu rekonsiliasi, dan pengurangan keseluruhan 25% dalam biaya langsung dibandingkan dengan proses yang sebagian otomatis. FSS Smart Recon menambahkan nilai dalam cara-cara berikut:

• Sebuah platform terpadu untuk menyediakan sistem platform rekonsiliasi berbasis web yang modern untuk menangani rekonsiliasi ujung ke ujung yang menggabungkan impor data, transformasi dan pengayaan, pencocokan data, manajemen pengecualian
• Aplikasi luas - Mendukung semua kelas pembayaran digital menggunakan satu sistem - Penghitungan Rekonsiliasi Buku Besar Umum, Rekonsiliasi ATM, Rekonsiliasi Kartu, Pembayaran Online, Dompet, Pembayaran Instan (IMPS dan UPI), NEFT, RTGS dan Pembayaran Kode QR - dengan built-in fleksibilitas untuk memasukkan saluran dan skema pembayaran baru dengan cepat
• Panduan Data Universal: Menyederhanakan penyiapan proses rekonsiliasi melalui kerangka kerja pemetaan data berbasis template. Ini mengoptimalkan waktu tayang untuk penerapan greenfield sebesar 30 persen
• Jejak Audit Terperinci: Menyediakan jejak audit terperinci yang membantu pengguna memahami alasan di balik kasus break atau match dan mengatasinya dengan tepat.
• Identifikasi dan analisis Pengecualian Tingkat Lanjut untuk menasihati tindakan dan tindak lanjut yang tepat waktu UPS untuk mengaktifkan penutupan yang sama
• Proses Penyelesaian berbasis AI yang Memanfaatkan Pembelajaran Mesin (ML), algoritme, FSS Smart Recon terus mempelajari pola file dan dapat secara otomatis mengidentifikasi catatan baru, memungkinkan staf untuk memprediksi pengecualian dan melakukan tindakan penyelesaian, tanpa memerlukan dukungan konstan atau layanan profesional.
• Manajemen Sengketa - Dukungan untuk siklus hidup sengketa dan tolak bayar yang memungkinkan bank untuk menanggapi sengketa dalam kerangka waktu yang jauh lebih singkat - meningkatkan efisiensi serta layanan pelanggan.
• Model Bisnis Fleksibel: FSS menawarkan layanan Recon sebagai model berlisensi dan SaaS, untuk memberikan fleksibilitas penerapan yang lebih besar kepada pelanggan, menghilangkan kebutuhan untuk belanja modal di muka dan

Apa tren teknologi utama yang Anda amati dalam ruang rekonsiliasi?

Evolusi pembayaran yang cepat, persaingan pasar, dan kemajuan teknologi terus mendorong evolusi dan modernisasi proses rekonsiliasi. Tren teknologi yang mendapatkan momentum termasuk

• Adopsi yang lebih besar dari SaaS dan model berbasis cloud untuk mengakomodasi beban kerja transaksi yang meningkat dan untuk menurunkan total biaya kepemilikan
• Blockchain adalah pilihan sempurna untuk rekonsiliasi yang kompleks dan akan menjadi penyertaan pembeda berikutnya dalam produk-produk terkemuka global
• Peningkatan penggunaan algoritme berbasis AI dan Machine Learning AI untuk proses pengintaian yang diawasi sendiri dan dioptimalkan sendiri
• Penggunaan data yang cerdas dengan merancang lapisan data atau sistem lapisan catatan yang tepat untuk meningkatkan kinerja, ketepatan pencocokan, operasi, dan kontrol penipuan

Apa yang akan menjadi area fokus FSS yang akan datang?  

Peluncuran besar kami berikutnya adalah seputar analitik dan ilmu data, kekayaan data saat ini di sebagian besar organisasi besar didorong ke Data Lake atau gudang dan sangat sedikit yang dilakukan untuk memanfaatkan wawasan ini untuk memberi dampak bagi pelanggan atau bisnis Anda. Produk ini dirancang untuk mengatasi peluang Big Data khusus ini di ruang pembayaran. Produk ini adalah rangkaian analitik berbasis persona lengkap yang dilengkapi dengan wawasan yang telah ditentukan sebelumnya berdasarkan area produk bisnis, matriksnya terus berkembang dan akan segera memetakan seluruh ekosistem pembayaran. Produk ini membantu bank membuat keputusan bisnis berdasarkan data, meningkatkan produktivitas, dan efisiensi bisnis.

Sumber: 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-dan-rpa-dapat-memperkuat-rekonsiliasi-sistem-untuk-bfsi-sektor