金融サービスに自動化を導入するという課題を解決する

金融サービス部門は複雑で、専門分野が数多くあります。 企業は、無数の市場要件を背景に設定されたこのような複雑で機密性の高い環境に対処するために、さまざまな異種のツールやワークフローを統合する必要がありました。

それぞれのツールやワークフローは、投資収益の増加から新規顧客の獲得まで、特定の市場で競争上の優位性をもたらしますが、全体として管理するのは困難になります。 異なるソフトウェア システムとプロセスの間にギャップが形成され、データがサイロ化され、手動介入とそれに伴う人的エラーが急増し、タスクの完了に時間がかかります。

この課題に対処するために、企業は自動化に目を向けています。 しかし、資産クラス、地域、機能にわたる集中的な専門化と、技術的負債に苦しむレガシー システムへの依存が、移行を不必要に遅らせています。

最も慎重に計画された自動化の取り組みであっても、手動入力や一時的なクイックフィックス ソリューションに大きく依存した、次善のプロセスになることがよくあります。 リソースの不足、社内開発の制約、および新しいソフトウェア システムの実装に対する明確な投資収益率 (ROI) の欠如により、真の包括的な自動化は多くの人にとって手の届かないところにあります。

レガシーシステムの蔓延の問題

レガシー システムの蔓延により、企業はオーダーメイドのインターフェイスを構築し、それらを組み合わせるために業界固有ではない統合に頼らざるを得なくなりました。 これは、収益を生み出すことに直接責任を持たない中間およびバックオフィス機能に特に当てはまります。 これは、解決するのと同じくらい多くの問題を引き起こすことが証明されたアプローチです。

ほとんどのレガシー システムは、変更できないカスタム データ モデルとスキーマを使用しており、統合は通常、ファイル ベースで行われます。つまり、プログラムや API 駆動ではありません。 さらに、既存のレポートやワークフローを更新または修正するには深い適切な知識が必要となるため、新しいレポートやデータ フローの作成におけるベンダーへの依存と同様に、IT チームへの依存が強化されています。

こうしたさまざまな柔軟性のなさがぶつかり合った結果、金融サービス企業は時代遅れのさまざまなシステムを使い続け、技術者の専門知識に依存することになります。

データ自動化プラットフォームが鍵を握る

データ自動化プラットフォームは、レガシー システムによってもたらされる統合の課題に対する、これまでで最も魅力的なソリューションとして登場しました。

ロボット プロセス オートメーション (RPA) やアウトソーシング ソリューションなどの他のオプションは、人間の代わりにタスクを完了するようにボットをプログラミングするか、より多くの実際の人間に統合アクティビティを実行させるかのいずれかによって、処理能力を向上させることで、レガシー システムの課題に対処します。

ただし、単に容量を増やすだけでは根本的な問題は解決できません。 代わりに、プロセスは単に別のソリューションに移行され、以前と同じ方法で実行されます。 ただ、もっと早くなることが望まれます。

あるいは、データに根ざしたアプローチは、最適になるようにプロセスを再設計し、追加の能力 (人間やボット) を必要とせずにシステムを統合する共通のフレームワークを通じて動作します。 さらに、従業員は自分のワークロードをより価値の高い取り組みに再割り当てできます。

金融サービス企業が自動化を実現することで活用できる有益な成果は複数ありますが、特に際立っている成果が XNUMX つあります。

データ自動化の実現による XNUMX つの主要な成果

相互運用性（インターオペラビリティ）

システムの相互運用性は、あらゆる金融サービス会社にとって中心的な目標です。 これが実現されると、従来のシステムでは決して実現できない方法で、一貫性のある重要なデータをフロント、ミドル、バックオフィスのプロセス間でシームレスに移動できるようになります。

主要なプラットフォームは、レガシー システムに対応し、金融サービス会社が独自のデータ スキーマを作成、構築、またはプラグインできるようにすることで、さらに深い相互運用性をサポートします。 これは、企業がすべてのシステム抽出またはレポートを標準スキーマにマッピングする、特定のプロセスまたはデータ型のスキーマを作成できることを意味します。

データを正規化すると、下流のシステムに簡単に送信できます。

EUC修復

EUC (エンド ユーザー コンピューター) は企業に重大な管理リスクをもたらし、それに関連するエラーにより業界に年間数百万ドルの損失が発生します。

それでも、EUC は手動プロセスに取り組む際に柔軟性と迅速な市場投入を実現するため、引き続き普及し続けています。 ここでは、主要なデータ自動化プラットフォームにより、企業がすべてのビジネス ロジックが文書化、監査、バージョン管理されるプラットフォームに移行することで既存の EUC を修正し、両方の長所を活用できます。

特定のプラットフォーム内の変換エンジンは、使い慣れたスプレッドシート ベースの関数との類似性を考慮して、すべての Excel およびマクロ ベースの関数をユーザーがすぐに適応できる環境に移行できる柔軟性を提供し続けています。

手動プロセスのSTP（ストレートスループロセッシング）への変換

手動プロセスの STP への変換は、金融サービス全体の自動化を進めるために重要です。 それにもかかわらず、手動プロセスからの移行は、クライアントおよび取引相手固有の要求または形式、標準形式を受信または作成できない従来のシステム、半構造化または非構造化データの受信など、さまざまな要因によって妨げられています。

このような場合、STP を作成するには柔軟でインテリジェントな自動化ツールが必要です。 たとえば、会計システムまたはポートフォリオ管理システムが外部取引先からのデータを .txt ファイルなどの特定の形式で必要とする場合、取引先データが PDF として送信される場合、データ自動化プラットフォームは変換を自動的に完了します。

かつては運用ユーザーが新しい .txt ファイルにデータを手動で入力する必要がありましたが、プロセスは STP フローに移行され、時間を大幅に節約し、人的エラーを排除します。

適切なデータ自動化プラットフォームの選択

他のテクノロジーと同様、すべてのデータ自動化プラットフォームが同じというわけではありません。 企業が変革の歩みをここまで進めてきたのに、重要な領域で機能しないソリューションに投資したことに気づくのは、非常にもどかしい経験です。

実装するデータ ソリューションは、最大限の柔軟性を実現し、手動による介入や追加のソリューションへの投資の必要性を排除するために、資産クラス、システム、データ ソースに依存しないものである必要があります。

SWIFT メッセージ、XNUMX 日の終わりの Excel および CSV バッチ レポートから、Capital Calls、PDF での融資通知、さらには非デジタル形式のような代替文書に至るまで、あらゆる形式のデータを受信できる必要があります。 さらに、それはできるはずです
作ります あらゆる形式のデータ。

チャネルも重要です。 プラットフォームは、IBOR、ABOR、ドキュメント リポジトリなどのすべてのチャネルと記録システムを介してデータを受信し、規制上の取引やドキュメント リポジトリから内部のデータ レイクやウェアハウスに至るまで、あらゆるチャネルにデータをプッシュできる必要があります。

最後に、プラットフォームはレガシー システムとプロセスの特殊性に対応し、複雑なデータとシステム ワークフローを快適に処理する必要があります。

最終的な思考

金融サービス内で使用されているレガシー システムが最新化されるまで、企業はリアルタイムの非ファイルベースの統合を構築するのに苦労するでしょう。

この困難が続く場合、企業には EUC などの一時しのぎのソリューションや、システムとプロセスを接続するための手動プロセスに依存する以外に選択肢はほとんどありません。 ただし、レガシー システムは多くの場合、コア プロセスに深く根付いているため、完全に削除するのは現実的ではありません。そのため、企業がそれに対応するデータおよびプロセス ソリューションを選択することが重要になっています。

適切なデータ ソリューションは、レガシー システムのパフォーマンスを向上させるだけでなく、システム内のデータ品質も向上します。 レガシー システムおよびプロセスからデータを正確にキャプチャし、下流の記録システムが受け入れられる構造またはリズムでデータを配信しながら、ビジネス ルールが維持および検証されていることを確信します。 

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