AI, ML e RPA possono rafforzare i sistemi di riconciliazione per il settore BFSI

Con l'open banking e i pagamenti istantanei sempre più diffusi, i sistemi di riconciliazione aziendale di back-office devono tenere il passo. Convenzionalmente, le transazioni in genere venivano elaborate in modalità batch ei pagamenti impiegavano ore, se non giorni, per essere elaborati, cancellati e liquidati. Ora, i cicli di riconciliazione e regolamento sono stati compressi. Ciò esercita un'enorme pressione sul back office di qualsiasi istituzione per supportare più cicli di regolamento intraday e riconciliare i dati quasi in tempo reale.

Questo è il motivo per cui le istituzioni finanziarie sono alla ricerca di processi di riconciliazione automatizzati end-to-end a livello aziendale che possano aiutarli a scalare per gestire un grande afflusso di dati sulle transazioni, migliorare la velocità, gestire i rischi operativi e soddisfare le esigenze di conformità.

Secondo Satish N, Deputy Chief Product Officer, FSS questo è ciò che AI ​​e Machine Learning promettono di offrire. "Utilizzando l'apprendimento automatico nei punti chiave di riconciliazione dei dati, i riconciliatori possono sbloccare multipli di valore in termini di tempo, costi operativi ed evitare sanzioni normative", ha affermato in un colloquio con Osservatore tecnologico, aggiungendo che gli algoritmi ML avanzati possono migliorare l'efficienza del processo attraverso più punti di riconciliazione.

 Estratti modificati: 

In che modo l'automazione dei sistemi di riconciliazione aiuta a migliorare l'efficienza dell'elaborazione delle transazioni?

Con i pagamenti digitali in crescita esponenziale, milioni di transazioni vengono scambiate ogni giorno tra più componenti dell'ecosistema di pagamento. I cicli di pagamento o di regolamento delle transazioni variano in base alla combinazione delle parti interessate e delle diverse applicazioni utilizzate e le registrazioni contabili mantenute da questi sistemi di elaborazione multipli devono essere sincronizzate nelle diverse fasi della transazione. L'accuratezza del processo di chiusura finanziaria è fondamentale per mantenere l'integrità finanziaria dell'ecosistema, mitigare il rischio e promuovere la fiducia tra i clienti.

Inoltre con open banking e pagamenti istantanei diventando sempre più mainstream, i sistemi di riconciliazione aziendale di back-office devono tenere il passo. Convenzionalmente, le transazioni in genere venivano elaborate in modalità batch ei pagamenti richiedevano ore, se non giorni, per essere elaborati, cancellati e liquidati. Ora, i cicli di riconciliazione e regolamento sono stati compressi. Ciò esercita un'enorme pressione sul back office di qualsiasi istituzione per supportare più cicli di regolamento intraday e riconciliare i dati quasi in tempo reale. Gli attuali processi manuali o semi-automatizzati semplicemente non possono essere scalati per soddisfare le nuove esigenze aziendali.

I processi di riconciliazione automatizzati end-to-end a livello aziendale possono aiutare le istituzioni finanziarie e le società a scalare per gestire un grande afflusso di dati sulle transazioni, migliorare la velocità, gestire i rischi operativi e soddisfare le esigenze di conformità.

Migliora la precisione e riduce il rischio di errore  

Una singola eccezione può comportare perdite significative e i team di riconciliazione gestiscono un gran numero di eccezioni ogni giorno L'automazione dei processi di riconciliazione e certificazione durante l'intero ciclo di vita della chiusura finanziaria riduce il rischio di errori.

Meno eccezioni e cancellazioni

Con i processi di riconciliazione automatizzati, le discrepanze contabili possono essere identificate e corrette in modo proattivo prima ancora che i clienti registrino un reclamo. Ad esempio, i clienti potrebbero aver annullato una transazione, ma il credito corrispondente potrebbe non essere stato ricevuto a causa di un problema tecnico o di un errore di sistema o di una frode effettiva che si è verificata. Con audit trail dettagliati, tali discrepanze possono essere facilmente identificate, consentendo alle banche di ridurre del 90% i tempi di gestione delle indagini sulle eccezioni, ottimizzando i costi di gestione delle controversie che a loro volta aiutano a mitigare il rischio

Mitigare il rischio di conformità

Con una migliore gestione dei dati e audit trail, le istituzioni finanziarie riducono il rischio di conformità e garantiscono la conformità ai requisiti di audit e normativi.

Migliora la produttività

Automatizza i processi manuali dispendiosi in termini di tempo nelle operazioni di riconciliazione, fa risparmiare tempo al personale speso per i processi di riconciliazione, liberando risorse per concentrarsi sul lavoro a valore aggiunto strategico, inclusa la mitigazione del rischio e miglioramenti operativi

In che modo le banche potrebbero utilizzare AI e ML per superare le sfide nei sistemi di riconciliazione?

Un numero crescente di canali, complessità dello strumento e attività distribuite su più fornitori di servizi e una maggiore frequenza delle transazioni da parte dei consumatori si aggiunge alla complessità del processo di riconciliazione. L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico avranno un vantaggio significativo sull'efficienza del processo di riconciliazione. Utilizzando l'apprendimento automatico nei punti chiave di riconciliazione dei dati, i riconciliatori possono sbloccare multipli di valore in termini di tempo, costi operativi ed evitare sanzioni normative,

Gli algoritmi ML avanzati possono migliorare l'efficienza del processo in più punti di riconciliazione. Il processo di riconciliazione comporta in genere attività come l'inserimento di classi di pagamento, l'estrazione e la normalizzazione dei dati da formati di file non standardizzati, la definizione di regole di corrispondenza e la registrazione di voci per la liquidazione dei conti.

I sistemi convenzionali si basano su un "framework basato su regole" statico preconfigurato per la riconciliazione dei pagamenti. Tuttavia, questi strumenti possono diventare inefficienti durante l'aggiunta di nuove origini dati o se vengono introdotte nuove voci in un particolare file di riconciliazione, queste devono essere identificate manualmente. Ulteriori team di riconciliazione devono creare, testare e implementare nuove regole bilanciando l'impatto sulle regole esistenti che prolunga il tempo del ciclo di riconciliazione. Con i processi abilitati al ML, il sistema "apprende" automaticamente le origini e i modelli di dati, li analizza per probabili corrispondenze tra più set di dati, evidenzia le eccezioni / mancate corrispondenze di riconciliazione e presenta elenchi di "cose ​​da fare" utilizzabili per risolvere i problemi dei dati.

L'uso dell'automazione robotica dei processi può automatizzare le attività di routine e manualmente. Lasciate che vi faccia un esempio. Ancora oggi le banche con processi di riconciliazione automatizzati impiegano personale dedicato per recuperare i file da un portale di interscambio o da un sistema di gestione delle controversie, scaricare i file e posizionarli nella posizione giusta affinché il sistema di riconciliazione agisca sui dati. Tali attività possono essere automatizzate mediante l'uso di bot, massimizzando il valore del tempo dei dipendenti.

Le riconciliazioni dei pagamenti sono diventate estremamente complesse, con più opzioni di pagamento, canali, combinazione di processori di prodotto per diversi metodi di pagamento in tutta la linea di business e la necessità di velocità e accuratezza della riconciliazione è cruciale per le aziende. FSS Smart Recon offre una soluzione basata su AI per la gestione della riconciliazione nei flussi di lavoro di pagamento, con supporto integrato per scenari di riconciliazione molti-a-molti multi-sorgente e multi-file. Con FSS Smart Recon i clienti possono ottenere un miglioramento del 40% nel time to market per le implementazioni greenfield, un notevole miglioramento del 30% nei cicli temporali di riconciliazione e una riduzione complessiva del 25% dei costi diretti rispetto ai processi parzialmente automatizzati FSS Smart Recon aggiunge valore in i seguenti modi:

• Una piattaforma unificata per fornire un sistema di piattaforma di riconciliazione moderno e completamente basato sul Web per gestire la riconciliazione end-to-end che incorpora importazione, trasformazione e arricchimento dei dati, corrispondenza dei dati e gestione delle eccezioni
• Ampia applicazione - Supporta tutte le classi di pagamenti digitali utilizzando un unico sistema - Tally di riconciliazione di contabilità generale, riconciliazione bancomat, riconciliazione carta, pagamenti online, portafogli, pagamenti istantanei (IMPS e UPI), NEFT, RTGS e pagamenti con codice QR - con built-in flessibilità per integrare rapidamente nuovi canali e schemi di pagamento
• Universal Data Wizard: semplifica la configurazione del processo di riconciliazione tramite un framework di mappatura dei dati basato su modelli. Ciò ottimizza del 30% il tempo di attivazione per le implementazioni greenfield
• Audit trail dettagliato: fornisce un audit trail dettagliato che aiuta gli utenti a comprendere la logica alla base di un caso di interruzione o corrispondenza e di affrontarlo di conseguenza.
• Identificazione avanzata delle eccezioni e analisi per consigliare un'azione tempestiva e seguire UPS per consentirne la chiusura
• Processi di regolamento basati sull'intelligenza artificiale Sfruttando l'apprendimento automatico (ML), algoritmi, FSS Smart Recon apprende continuamente modelli di file e può identificare automaticamente nuovi record, consentendo al personale di prevedere le eccezioni ed eseguire azioni di risoluzione, senza la necessità di supporto costante o servizi professionali.
• Gestione delle controversie: supporto per il ciclo di vita delle controversie e degli storni di addebito che consente alle banche di rispondere alle controversie in tempi molto più brevi, migliorando l'efficienza e il servizio clienti.
• Modelli di business flessibili: FSS offre servizi di ricognizione come modello con licenza e SaaS, per fornire una maggiore flessibilità di implementazione ai clienti, eliminando la necessità di spese in conto capitale anticipate e

Quali sono le tendenze tecnologiche chiave che stai osservando nello spazio della riconciliazione?

La rapida evoluzione dei pagamenti, la concorrenza sul mercato e i progressi tecnologici continuano a guidare l'evoluzione e la modernizzazione dei processi di riconciliazione. Le tendenze tecnologiche che stanno guadagnando slancio includono

• Maggiore adozione di modelli SaaS e basati su cloud per soddisfare i crescenti carichi di lavoro delle transazioni e ridurre il costo totale di proprietà
• Blockchain è una scelta perfetta per una riconciliazione complessa e sarebbe la prossima inclusione differenziante nei prodotti leader a livello mondiale
• Uso migliorato di algoritmi basati su AI e Machine Learning AI per processi di ricognizione autogestiti e auto-ottimizzati
• Uso intelligente dei dati progettando il giusto livello di dati o sistema di livello di registrazione per migliorare le prestazioni, la precisione della corrispondenza, le operazioni e i controlli antifrode

Quali sarebbero le prossime aree di interesse per FSS?  

Il nostro prossimo grande lancio riguarda l'analisi e la scienza dei dati, la ricchezza di dati oggi nella maggior parte delle grandi organizzazioni viene trasferita a un Data Lake o un magazzino e si sta facendo molto poco per sfruttare queste informazioni per avere un impatto sui tuoi clienti o sulla tua azienda. Il prodotto è progettato per affrontare questa specifica opportunità di Big Data nello spazio dei pagamenti. Il prodotto è una suite di analisi completa basata su persone che viene fornita con intuizioni predefinite per aree di prodotto aziendali, la matrice continua a crescere e presto mapperà l'intero ecosistema di pagamento. Il prodotto aiuta le banche a prendere decisioni aziendali basate sui dati, migliorare la produttività e l'efficienza aziendale.

Fonte: 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-e-rpa-can-rafforzare-i-sistemi-di-riconciliazione-per-settore-bfsi