AI, ML ו- RPA יכולים לחזק מערכות פיוס למגזר BFSI

כאשר בנקאות פתוחה ותשלומים מיידיים הופכים יותר ויותר למיינסטרים, מערכות התאמה ארגוניות במשרדים האחוריים צריכות לעמוד בקצב. באופן קונבנציונלי, עסקאות בדרך כלל עובדו במצב אצווה ותשלומים ארכו שעות, אם לא ימים, לעבד, לסלק ולהסדיר. כעת, מחזורי הפיוס וההסדר נדחסו. זה מפעיל לחץ עצום על המשרד האחורי של כל מוסד לתמוך במספר מחזורי סליקה תוך-יומיים וליישב נתונים כמעט בזמן אמת.

זו הסיבה שמוסדות פיננסיים מחפשים תהליכי התאמה אוטומטיים מקצה לקצה ברמת הארגון שיכולים לעזור להם להתרחב כדי להתמודד עם זרימה גדולה של נתוני עסקאות, לשפר מהירות, לנהל סיכונים תפעוליים ולתת מענה לצרכי ציות.

לפי סאטיש נ, סגן מנהל מוצר ראשי, FSS זה מה ש-AI ו-Machine Learning מבטיחים לספק. "על ידי שימוש למידת מכונה בנקודות מפתח של התאמה של נתונים, המיישרים יכולים לפתוח כפולות של ערך במונחים של זמן, עלות תפעול והימנעות מעונשים רגולטוריים", אמר ב- ראיון עם Tech Observer, ומוסיף שאלגוריתמי ML מתקדמים יכולים לשפר את יעילות התהליך על פני מספר נקודות התאמה.

 קטעים ערוכים: 

כיצד אוטומציה של מערכות התאמה מסייעת בשיפור היעילות של עיבוד עסקאות?

כאשר התשלומים הדיגיטליים גדלים באופן אקספוננציאלי, מיליוני עסקאות מוחלפות מדי יום בין מספר מרכיבים של מערכת תשלומים. מחזורי התשלום או סילוק העסקאות משתנים על בסיס השילוב של בעלי עניין ויישומים שונים המשמשים והרשומות החשבונאיות המתוחזקות על ידי מערכות עיבוד מרובות אלו צריכות להיות מסונכרנות בשלבים שונים של העסקה. הדיוק של תהליך הסגירה הפיננסי חיוני לשמירה על השלמות הפיננסית של המערכת האקולוגית, הפחתת סיכונים וטיפוח אמון בקרב הלקוחות.

עוד עם בנקאות פתוחה ו תשלומים מיידיים הופכות יותר ויותר למיינסטרים, מערכות פיוס ארגוניות במשרד האחורי צריכות לעמוד בקצב. באופן קונבנציונלי, עסקאות בדרך כלל עובדו במצב אצווה ותשלומים ארכו שעות, אם לא ימים, לעבד, לסלק ולהסדיר. כעת, מחזורי הפיוס וההסדר נדחסו. זה מפעיל לחץ עצום על המשרד האחורי של כל מוסד לתמוך במספר מחזורי סליקה תוך-יומיים וליישב נתונים כמעט בזמן אמת. תהליכים ידניים או חצי אוטומטיים נוכחיים פשוט אינם יכולים להתאים לצרכים עסקיים חדשים.

תהליכי התאמה אוטומטיים ברמה הארגונית מקצה לקצה יכולים לעזור למוסדות פיננסיים ולתאגידים להרחיב את קנה המידה כדי להתמודד עם זרימה גדולה של נתוני עסקאות, לשפר מהירות, לנהל סיכונים תפעוליים ולתת מענה לצרכי ציות.

שפר את הדיוק והקטין את הסיכון לשגיאות  

חריגה בודדת יכולה לגרום להפסדים משמעותיים וצוותי התאמה מטפלים במספר רב של חריגים מדי יום אוטומציה של תהליכי התאמה ואישור לאורך כל מחזור החיים של הסגירה הפיננסית, מפחיתה את הסיכון לטעויות.

חריגים ומחיקות נמוכים יותר

בעזרת תהליכי התאמה אוטומטיים ניתן לזהות ולתקן אי התאמות חשבונאיות באופן יזום עוד לפני שלקוחות רושמים תלונה. כדוגמה, הלקוחות יכלו לבטל עסקה, אך ייתכן שהאשראי המתאים לא התקבל עקב תקלה טכנית או טעות מערכת או הונאה ממשית שהתרחשה. בעזרת מסלולי ביקורת מפורטים ניתן לזהות בקלות אי התאמות כאלה, מה שמאפשר לבנקים לצמצם את זמן הטיפול בחקירות חריגות ב-90%, לייעל את עלויות הטיפול בסכסוכים, אשר בתורו מסייעים בהפחתת סיכונים

צמצום סיכון הציות

עם ניהול נתונים ומסלולי ביקורת משופרים, מוסדות פיננסיים מפחיתים את סיכון הציות ומבטיחים עמידה בדרישות הביקורת והרגולציה.

שפר את הפרודוקטיביות

אוטומציה של תהליכים ידניים גוזלים זמן בפעולות התאמה, חוסך זמן שהצוות משקיע בתהליכי התאמה, שחרור משאבים להתמקד בעבודה עם ערך מוסף אסטרטגי כולל הפחתת סיכונים ושיפורים תפעוליים

כיצד AI ו-ML יכולים לשמש את הבנקים כדי להתגבר על האתגרים במערכות פיוס?

מספר גדל והולך של ערוצים, מורכבות מכשירים ופעילות הפרוסים על פני מספר ספקי שירותים ותדירות עסקאות מוגברת על ידי צרכנים מוסיף למורכבות תהליך ההתאמה. לבינה מלאכותית ולמידת מכונה תהיה יתרון משמעותי לגבי היעילות של תהליך הפיוס. על ידי שימוש בלמידה חישובית בנקודות מפתח לתיאום נתונים, המיישרים יכולים לפתוח כפולות של ערך במונחים של זמן, עלות תפעול והימנעות מעונשים רגולטוריים,

אלגוריתמי ML מתקדמים יכולים לשפר את יעילות התהליך על פני מספר נקודות התאמה. תהליך ההתאמה כרוך בדרך כלל במשימות כמו הצטרפות לשיעורי תשלום, חילוץ ונורמליזציה של נתונים מפורמטים לא סטנדרטיים של קבצים, הגדרת כללי התאמה ופרסום ערכים לסידור חשבונות.

מערכות קונבנציונליות מסתמכות על "מסגרת מבוססת כללים" סטטית מוגדרת מראש לתיאום תשלומים. עם זאת, כלים אלה עלולים להפוך לבלתי יעילים בעת הוספת מקורות נתונים חדשים או אם ערכים חדשים מוצגים בקובץ התאמה מסוים, יש לזהות אותם באופן ידני. צוותי פיוס נוספים צריכים ליצור, לבדוק וליישם כללים חדשים תוך איזון ההשפעה על כללים קיימים אשר מאריך את זמן מחזור הפיוס. עם תהליכים התומכים ב-ML, המערכת "לומדת" אוטומטית את מקורות הנתונים ודפוסי הנתונים, מנתחת אותם עבור התאמות סבירות על פני מערכי נתונים מרובים, מדגישה חריגים של התאמה / אי-התאמה, ומציגה רשימות "לעשות" הניתנות לפעולה כדי לפתור בעיות נתונים.

השימוש באוטומציה של תהליכים רובוטיים יכול להפוך משימות שגרתיות, אינטנסיביות באופן ידני. תן לי לתת לך דוגמה. גם היום בנקים עם תהליכי התאמה אוטומטיים פורסים כוח אדם ייעודי כדי להביא קבצים מפורטל מחלף או מערכת ניהול סכסוכים, להוריד את הקבצים ולמקם אותם במיקום הנכון למערכת ההתאמה לפעול על פי הנתונים. משימות כאלה יכולות להיות אוטומטיות על ידי שימוש בבוטים, ולמקסם את הערך של זמן העובדים.

התאמות תשלומים הפכו למורכבות ביותר, עם אפשרויות תשלום מרובות, ערוצים, שילוב של מעבדי מוצרים עבור שיטות תשלום שונות על פני תחום העסקים והצורך במהירות ובדיוק של התאמה הוא חיוני עבור עסקים. FSS Smart Recon מציעה פתרון מבוסס בינה מלאכותית לניהול התאמה בין זרימות עבודה של תשלומים, עם תמיכה מובנית בתרחישי התאמה מרובי מקורות, מרובי קבצים. עם FSS Smart Recon לקוחות יכולים להשיג שיפור של 40% בזמן היציאה לשוק עבור יישומי גרינפילד, שיפור ניכר של 30% במחזורי זמן ההתאמה, והפחתה כוללת של 25% בעלויות הישירות בהשוואה לתהליכים אוטומטיים חלקית FSS Smart Recon מוסיף ערך ב הדרכים הבאות:

• פלטפורמה מאוחדת לאספקת מערכת פלטפורמת פיוס מודרנית, מבוססת אינטרנט מלאה לטיפול בהתאמה מקצה לקצה, המשלבת ייבוא ​​נתונים, טרנספורמציה והעשרה, התאמת נתונים, ניהול חריגים
• אפליקציה רחבה - תומך בכל סוגי התשלומים הדיגיטליים באמצעות מערכת אחת - סיכום חשבונות חשבונות כלליים, תיאום כספומט, התאמה בכרטיסים, תשלומים מקוונים, ארנקים, תשלומים מיידיים (IMPS ו-UPI), NEFT, RTGS ותשלומים בקוד QR - עם תשלומים מובנים גמישות להטמעה מהירה של ערוצי תשלום ותכניות חדשות
• אשף נתונים אוניברסלי: מפשט את ההגדרה של תהליך ההתאמה באמצעות מסגרת מיפוי נתונים מבוססת תבניות. זה מייעל את זמן ההפעלה עבור יישומי גרינפילד ב-30 אחוז
• מסלול ביקורת מפורט: מספק מסלול ביקורת מפורט המסייע למשתמשים להבין את הרציונל מאחורי מקרה של הפסקה או התאמה ולטפל בו בהתאם.
• זיהוי וניתוח חריגים מתקדמים לייעוץ לפעולה ולעקוב בזמן עליות כדי לאפשר סגירה של אותו
• תהליכי יישוב מבוססי בינה מלאכותית תוך מינוף של למידת מכונה (ML), אלגוריתמים, FSS Smart Recon לומד כל הזמן דפוסי קבצים ויכול לזהות אוטומטית רשומות חדשות, מה שמאפשר לצוות לחזות חריגים ולבצע פעולות פתרון, ללא צורך בתמיכה מתמדת או בשירותים מקצועיים.
• ניהול מחלוקות - תמיכה במחזור החיים של מחלוקות וביטול חיוב המאפשרת לבנקים להגיב למחלוקות במסגרות זמן קצרות בהרבה - שיפור היעילות כמו גם שירות הלקוחות.
• מודלים עסקיים גמישים: FSS מציעה שירותי Recon כמודל מורשה ו-SaaS, כדי לספק גמישות פריסה רבה יותר ללקוחות, תוך ביטול הצורך בהוצאות הון מראש

מהן המגמות הטכנולוגיות המרכזיות שאתה רואה בתחום הפיוס?

התפתחות מהירה של תשלומים, תחרות בשוק והתקדמות בטכנולוגיה ממשיכים להניע את ההתפתחות והמודרניזציה של תהליכי הפיוס. מגמות טכנולוגיות שצוברות תאוצה כוללות

• אימוץ גדול יותר של SaaS ומודלים מבוססי ענן כדי להתאים לעומסי עבודה הולכים וגדלים של העסקאות ולהורדת עלות הבעלות הכוללת
• בלוקצ'יין הוא בחירה מושלמת להתאמה מורכבת והיא תהיה ההכללה המבדלת הבאה במוצרים המובילים בעולם
• שימוש משופר באלגוריתמים מבוססי בינה מלאכותית ו-Machine Learning לתהליכי סיור בפיקוח עצמי ובאופטימיזציה עצמית
• שימוש חכם בנתונים על ידי עיצוב שכבת הנתונים הנכונה או מערכת שכבת הרשומה כדי לשפר את הביצועים, הדיוק בהתאמה, פעולות ובקרות הונאה

מה יהיו תחומי המיקוד הקרובים עבור FSS?  

ההשקה הגדולה הבאה שלנו היא סביב אנליטיקה ומדעי הנתונים, עושר הנתונים כיום ברוב הארגונים הגדולים נדחף ל-Data Lake או למחסן ומעט מאוד נעשה כדי למנף את התובנות הללו כדי להשפיע על הלקוחות או העסק שלך. המוצר נועד לתת מענה להזדמנות הביג דאטה הספציפית הזו בתחום התשלומים. המוצר הוא חבילת אנליטיקה מלאה מבוססת פרסונות שמגיעה עם תובנות מוגדרות מראש לפי תחומי מוצר עסקי, המטריצה ​​ממשיכה לגדול ובקרוב תמפה את כל מערכת התשלומים. המוצר עוזר לבנקים לקבל החלטות עסקיות מונעות נתונים, לשפר את הפרודוקטיביות והיעילות העסקית.

מקור: 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-forsterke-reconciliation-systems-for-bfsi-sector