AI、ML、RPAはBFSIセクターの調整システムを強化できます

オープンバンキングと即時支払いがますます主流になりつつあるため、バックオフィス企業の調整システムはそれに追いつく必要があります。 従来、トランザクションは通常、バッチモードで処理され、支払いの処理、決済、決済には、数日ではないにしても数時間かかりました。 現在、調整と決済のサイクルは圧縮されています。 これは、複数の日中決済サイクルをサポートし、ほぼリアルタイムでデータを調整するように、あらゆる機関のバックオフィスに多大な圧力をかけます。

そのため、金融機関は、大量のトランザクションデータの流入を処理し、速度を向上させ、オペレーショナルリスクを管理し、コンプライアンスのニーズに対応するための拡張に役立つ、エンドツーエンドのエンタープライズレベルの自動調整プロセスを探しています。

による サティシュN、FSSの副チーフプロダクトオフィサー、これはAIと機械学習が提供することを約束するものです。 「主要なデータ調整ポイントで機械学習を採用することで、調整担当者は時間、運用コスト、規制上のペナルティを回避するという点で、価値の倍数を引き出すことができます」と彼は述べています。 インタビュー 　 テックオブザーバー、その高度なMLアルゴリズムを追加すると、複数の調整ポイントにわたるプロセス効率を向上させることができます。

 編集された抜粋： 

調整システムの自動化は、トランザクション処理の効率を向上させるのにどのように役立ちますか？

デジタル決済は指数関数的に成長しており、複数の決済エコシステムの構成要素間で毎日何百万ものトランザクションが交換されています。 支払いまたはトランザクションの決済サイクルは、使用される利害関係者とさまざまなアプリケーションの組み合わせによって異なり、これらの複数の処理システムによって維持される会計記録は、トランザクションのさまざまな段階で同期する必要があります。 ファイナンシャルクローズプロセスの正確さは、エコシステムのファイナンシャルインテグリティを維持し、リスクを軽減し、顧客間の信頼を育むために重要です。

さらにオープンバンキングと 即時支払い ますます主流になりつつあるバックオフィス企業の調整システムは、ペースを維持する必要があります。 従来、トランザクションは通常バッチモードで処理され、支払いは処理、決済、決済に数日ではなくても数時間かかりました。 現在、調整と決済のサイクルは圧縮されています。 これは、複数の日中決済サイクルをサポートし、ほぼリアルタイムでデータを調整するように、あらゆる機関のバックオフィスに多大な圧力をかけます。 現在の手動または半自動化されたプロセスは、新しいビジネスニーズに対応するために拡張することはできません。

エンドツーエンドのエンタープライズレベルの自動調整プロセスは、金融機関や企業が大量のトランザクションデータの流入を処理し、速度を向上させ、オペレーショナルリスクを管理し、コンプライアンスのニーズに対応するために拡張するのに役立ちます。

精度を向上させ、エラーのリスクを低減します  

単一の例外は重大な損失をもたらす可能性があり、調整チームは毎日多数の例外を処理します。財務上のクローズライフサイクル全体を通じて調整および認証プロセスを自動化することで、エラーのリスクを軽減します。

例外と償却の削減

自動調整プロセスを使用すると、顧客が苦情を登録する前に、会計上の不一致を事前に特定して修正できます。 たとえば、顧客がトランザクションをキャンセルした可能性がありますが、技術的な不具合、システムエラー、または実際の不正行為が原因で、対応するクレジットが受け取られなかった可能性があります。 詳細な監査証跡により、このような不一致を簡単に特定できるため、銀行は例外調査の処理時間を90％短縮し、紛争処理コストを最適化して、リスクの軽減に役立てることができます。

コンプライアンスリスクを軽減する

データ管理と監査証跡が改善されたことで、金融機関はコンプライアンスリスクを軽減し、監査および規制要件へのコンプライアンスを確保します。

生産性を向上

調整操作で時間のかかる手動プロセスを自動化し、スタッフが調整プロセスに費やす時間を節約し、リソースを解放して、リスクの軽減や運用の改善などの戦略的な付加価値作業に集中できるようにします。

銀行はAIとMLをどのように使用して、調整システムの課題を克服できるでしょうか。

チャネル数の増加、機器の複雑さ、およびアクティビティが複数のサービスプロバイダーに分散し、消費者によるトランザクションの頻度が増えると、調整プロセスが複雑になります。 AIと機械学習は、調整プロセスの効率に大きなメリットをもたらします。 主要なデータ調整ポイントで機械学習を採用することにより、調整担当者は、時間、運用コスト、および規制上のペナルティを回避するという点で、価値の倍数を解き放つことができます。

高度なMLアルゴリズムにより、複数の調整ポイントにわたるプロセス効率を向上させることができます。 調整プロセスには通常、支払いクラスのオンボーディング、標準化されていないファイル形式からのデータの抽出と正規化、一致ルールの定義、アカウント決済のエントリの投稿などのタスクが含まれます。

従来のシステムは、支払いの調整のために静的な事前構成された「ルールベースのフレームワーク」に依存しています。 ただし、これらのツールは、新しいデータソースを追加するときに非効率になる可能性があります。または、特定の調整ファイルに新しいエントリが導入された場合、これらを手動で識別する必要があります。 さらなる調整チームは、調整サイクル時間を延長する既存のルールへの影響のバランスを取りながら、新しいルールを作成、テスト、および実装する必要があります。 ML対応のプロセスでは、システムはデータソースとパターンを自動的に「学習」し、複数のデータセット間で一致する可能性があるかどうかを分析し、調整の例外/不一致を強調表示し、データの問題を解決するための実用的な「やること」リストを提示します。

Robotic Process Automationを使用すると、日常的な手動の集中的なタスクを自動化できます。 例を挙げましょう。 今日でも、自動調整プロセスを備えた銀行は、交換ポータルまたは紛争管理システムからファイルをフェッチし、ファイルをダウンロードして、調整システムがデータを処理するための適切な場所に配置する専任の担当者を配置しています。 このようなタスクは、ボットを使用して自動化でき、従業員の時間の価値を最大化します。

支払いの調整は非常に複雑になり、複数の支払いオプション、チャネル、事業部門全体のさまざまな支払い方法に対応する製品プロセッサの組み合わせがあり、調整の速度と正確さの必要性は企業にとって非常に重要です。 FSS Smart Reconは、支払いワークフロー全体の調整管理のためのAIベースのソリューションを提供し、マルチソース、マルチファイルの多対多の調整シナリオのサポートが組み込まれています。 FSS Smart Reconを使用すると、部分的に自動化されたプロセスと比較して、グリーンフィールド実装の市場投入までの時間を40％改善し、調整タイムサイクルを30％大幅に改善し、直接コストを全体で25％削減できます。次の方法：

• データのインポート、変換と強化、データマッチング、例外管理を組み込んだエンドツーエンドの調整を処理するための、最新の完全にWebベースの調整プラットフォームシステムを提供するための統合プラットフォーム
• 幅広いアプリケーション–単一のシステムを使用してすべてのクラスのデジタル決済をサポート– General Ledger Reconciliation Tally、ATM Reconciliation、Card Reconciliation、Online Payments、Wallets、Instant Payments（IMPS and UPI）、NEFT、RTGS、QR Code Payments —組み込み新しい支払いチャネルとスキームを迅速に導入する柔軟性
• ユニバーサルデータウィザード：テンプレートベースのデータマッピングフレームワークを介して、調整プロセスのセットアップを簡素化します。 これにより、グリーンフィールド実装の稼働時間が30％最適化されます。
• 詳細な監査証跡：詳細な監査証跡を提供し、ユーザーがブレークまたはマッチケースの背後にある理論的根拠を理解し、それに応じて対処するのに役立ちます。
• タイムリーなアクションとフォローをアドバイスするための高度な例外の識別と分析 UPS 同じの閉鎖を可能にするために
• 機械学習（ML）、アルゴリズムを活用するAIベースの決済プロセスFSS Smart Reconは、ファイルパターンを継続的に学習し、新しいレコードを自動的に識別できるため、スタッフは、継続的なサポートや専門的なサービスを必要とせずに、例外を予測して解決アクションを実行できます。
• 紛争管理–紛争およびチャージバックのライフサイクルのサポートにより、銀行ははるかに短い時間枠で紛争に対応できるようになり、効率と顧客サービスが向上します。
• 柔軟なビジネスモデル：FSSは、ライセンスモデルおよびSaaSモデルとして偵察サービスを提供します。d顧客により大きな展開の柔軟性を提供し、先行投資の必要性を排除します。

調整スペースで観察している主要なテクノロジートレンドは何ですか？

急速な支払いの進化、市場競争、およびテクノロジーの進歩は、調整プロセスの進化と近代化を推進し続けています。 勢いを増している技術トレンドには、

• 増大するトランザクションワークロードに対応し、総所有コストを削減するためのSaaSおよびクラウドベースモデルの採用の拡大
• ブロックチェーンは複雑な調整に最適な選択肢であり、世界をリードする製品に含まれる次の差別化要因となるでしょう。
• AIと機械学習の使用の強化AIベースのアルゴリズムによる自己監視および自己最適化の偵察プロセス
• 適切なデータレイヤーまたはレコードレイヤーのシステムを設計してデータをスマートに使用し、パフォーマンス、照合の精度、操作、および不正管理を改善します

FSSの今後の重点分野は何でしょうか？  

次の大きな立ち上げは分析とデータサイエンスに関するものです。今日のほとんどの大規模な組織の豊富なデータはデータレイクまたは倉庫にプッシュされており、これらの洞察を活用して顧客やビジネスに影響を与えることはほとんど行われていません。 この製品は、決済分野におけるこの特定のビッグデータの機会に対応するように設計されています。 この製品は完全なペルソナベースの分析スイートであり、ビジネス製品領域ごとに事前定義された洞察が付属しています。マトリックスは成長を続け、まもなく決済エコシステム全体をマッピングします。 この製品は、銀行がデータ主導のビジネス上の意思決定を行い、生産性とビジネス効率を向上させるのに役立ちます。

出典：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