AI, ML 및 RPA는 BFSI 부문의 조정 시스템을 강화할 수 있습니다

개방형 뱅킹 및 즉시 결제가 점차 주류가되고 있으므로 백 오피스 기업 조정 시스템은 이에 보조를 맞춰야합니다. 일반적으로 거래는 일반적으로 배치 모드로 처리되었으며 결제는 처리, 정산 및 결제에 며칠이 아니더라도 몇 시간이 걸렸습니다. 이제 조정 및 결제주기가 단축되었습니다. 이로 인해 모든 기관의 백 오피스에 여러 일중 정산주기를 지원하고 거의 실시간으로 데이터를 조정해야하는 엄청난 압력이 가해집니다.

그렇기 때문에 금융 기관은 대규모의 트랜잭션 데이터를 처리하고, 속도를 개선하고, 운영 위험을 관리하고, 규정 준수 요구 사항을 해결하도록 확장 할 수있는 엔드-투-엔드 엔터프라이즈 수준의 자동 조정 프로세스를 찾고 있습니다.

에 따르면 사티시 N, FSS 차장 제품 책임자 이것이 AI와 머신 러닝이 약속하는 것입니다. 그는 "핵심 데이터 조정 지점에서 머신 러닝을 사용함으로써 조정자는 시간, 운영 비용 및 규제 처벌 회피 측면에서 여러 가치를 실현할 수 있습니다."라고 말했습니다. 회견 과 기술 관찰자, 고급 ML 알고리즘은 여러 조정 지점에서 프로세스 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

 편집 된 발췌 : 

조정 시스템 자동화가 트랜잭션 처리의 효율성을 개선하는 데 어떻게 도움이됩니까?

디지털 결제가 기하 급수적으로 증가함에 따라 여러 결제 생태계 구성 요소간에 매일 수백만 건의 거래가 교환됩니다. 결제 또는 거래 정산주기는 이해 관계자와 사용되는 다양한 애플리케이션의 조합에 따라 달라지며 이러한 여러 처리 시스템에서 유지 관리하는 회계 기록은 거래의 여러 단계에서 동기화되어야합니다. 재무 마감 프로세스의 정확성은 생태계의 재무 무결성을 유지하고 위험을 완화하며 고객 간의 신뢰를 높이는 데 매우 중요합니다.

또한 오픈 뱅킹 및 즉시 지불 점차 주류가되고있는 백 오피스 엔터프라이즈 조정 시스템은 이에 보조를 맞춰야합니다. 일반적으로 거래는 일반적으로 배치 모드로 처리되었으며 결제는 처리, 정산 및 결제에 며칠이 아니더라도 몇 시간이 걸렸습니다. 이제 조정 및 결제주기가 단축되었습니다. 이로 인해 모든 기관의 백 오피스에 여러 일중 정산주기를 지원하고 거의 실시간으로 데이터를 조정해야하는 엄청난 압력이 가해집니다. 현재의 수동 또는 반자동 프로세스는 새로운 비즈니스 요구를 수용하기 위해 확장 할 수 없습니다.

엔드-투-엔드 엔터프라이즈 수준의 자동화 된 조정 프로세스는 금융 기관과 기업이 대규모 트랜잭션 데이터를 처리하고 속도를 개선하며 운영 위험을 관리하고 규정 준수 요구 사항을 해결하도록 확장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

정확성 향상 및 오류 위험 감소  

단일 예외로 인해 상당한 손실이 발생할 수 있으며 조정 팀은 매일 많은 수의 예외를 처리합니다. 전체 재무 마감 수명주기 동안 조정 및 인증 프로세스를 자동화하여 오류 위험을 줄입니다.

낮은 예외 및 상쇄

자동화 된 조정 프로세스를 통해 고객이 불만을 등록하기 전에 회계 불일치를 사전에 식별하고 수정할 수 있습니다. 예를 들어, 고객이 거래를 취소했지만 기술적 결함이나 시스템 오류 또는 발생한 실제 사기로 인해 해당 크레딧을받지 못했을 수 있습니다. 상세한 감사 추적을 통해 이러한 불일치를 쉽게 식별 할 수 있으므로 은행은 예외 조사 처리 시간을 90 % 단축하고 분쟁 처리 비용을 최적화하여 위험 완화에 도움이됩니다.

규정 준수 위험 완화

향상된 데이터 관리 및 감사 추적을 통해 금융 기관은 규정 준수 위험을 줄이고 감사 및 규정 요구 사항을 준수 할 수 있습니다.

생산성 향상

조정 작업에서 시간이 많이 걸리는 수동 프로세스를 자동화하고, 직원이 조정 프로세스에 소비하는 시간을 절약하고, 리소스를 위험 완화 및 운영 개선을 포함한 전략적 부가가치 작업에 집중할 수 있도록합니다.

은행에서 조정 시스템의 문제를 극복하기 위해 AI와 ML을 어떻게 사용할 수 있습니까?

여러 서비스 제공 업체에 퍼져있는 채널, 기기 복잡성 및 활동의 증가와 소비자의 거래 빈도 증가는 조정 프로세스의 복잡성을 가중시킵니다. AI와 머신 러닝은 조정 프로세스의 효율성에 상당한 이점을 제공합니다. 주요 데이터 조정 지점에서 기계 학습을 사용함으로써 조정자는 시간, 운영 비용 및 규제 위반을 방지하는 측면에서 여러 가치를 얻을 수 있습니다.

고급 ML 알고리즘은 여러 조정 지점에서 프로세스 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 조정 프로세스에는 일반적으로 지불 클래스 온 보딩, 비표준 파일 형식에서 데이터 추출 및 정규화, 일치 규칙 정의 및 계정 정산 항목 게시와 같은 작업이 수반됩니다.

기존 시스템은 지불 조정을 위해 사전 구성된 정적 인 "규칙 기반 프레임 워크"에 의존합니다. 그러나 이러한 도구는 새 데이터 소스를 추가하는 동안 비효율적 일 수 있으며 특정 조정 파일에 새 항목이 도입 된 경우 수동으로 식별해야합니다. 추가 조정 팀은 조정주기 시간을 연장하는 기존 규칙에 미치는 영향의 균형을 유지하면서 새 규칙을 만들고 테스트하고 구현해야합니다. ML 지원 프로세스를 통해 시스템은 데이터 소스 및 패턴을 자동으로 "학습"하고, 여러 데이터 세트에서 일치 할 가능성이있는 항목을 분석하고, 조정 예외 / 불일치를 강조 표시하고, 데이터 문제를 해결하기 위해 실행 가능한 "할 일"목록을 제공합니다.

로봇 프로세스 자동화를 사용하면 일상적이고 수작업이 많은 작업을 자동화 할 수 있습니다. 예를 들어 보겠습니다. 오늘날에도 자동화 된 조정 프로세스를 갖춘 은행은 전담 인력을 배치하여 교환 포털 또는 분쟁 관리 시스템에서 파일을 가져 와서 파일을 다운로드 한 다음 조정 시스템이 데이터를 처리 할 수있는 올바른 위치에 배치합니다. 이러한 작업은 봇을 사용하여 자동화하여 직원 시간 가치를 극대화 할 수 있습니다.

결제 조정은 여러 결제 옵션, 채널, 비즈니스 라인 전반에 걸쳐 다양한 결제 방법에 대한 제품 프로세서 조합으로 매우 복잡해졌으며, 조정의 속도와 정확성에 대한 필요성은 비즈니스에 매우 중요합니다. FSS Smart Recon은 다중 소스, 다중 파일 다 대다 조정 시나리오에 대한 기본 지원을 통해 결제 워크 플로우 전반에 걸친 조정 관리를위한 AI 기반 솔루션을 제공합니다. FSS Smart Recon을 통해 고객은 그린 필드 구현을위한 시장 출시 시간을 40 % 개선하고, 조정 시간주기를 30 % 크게 개선하고, 부분적으로 자동화 된 프로세스에 비해 직접 비용을 전체 25 % 절감 할 수 있습니다. 다음과 같은 방법 :

• 데이터 가져 오기, 변환 및 보강, 데이터 일치, 예외 관리를 통합하는 종단 간 조정을 처리하기위한 최신의 완전한 웹 기반 조정 플랫폼 시스템을 제공하는 통합 플랫폼
• 광범위한 응용 프로그램 – 총계정 원장 조정 탈리, ATM 조정, 카드 조정, 온라인 결제, 지갑, 즉시 결제 (IMPS 및 UPI), NEFT, RTGS 및 QR 코드 결제와 같은 단일 시스템을 사용하여 모든 종류의 디지털 결제를 지원합니다. 새로운 결제 채널 및 제도를 신속하게 도입 할 수있는 유연성
• 범용 데이터 마법사 : 템플릿 기반 데이터 매핑 프레임 워크를 통해 조정 프로세스 설정을 단순화합니다. 이는 그린 필드 구현을위한 이동 시간을 30 % 최적화합니다.
• 자세한 감사 추적 : 사용자가 중단 또는 일치 사례의 근거를 이해하고 그에 따라 해결하는 데 도움이되는 자세한 감사 추적을 제공합니다.
• 시의적절한 조치 및 후속 조치를 조언하기 위한 고급 예외 식별 및 분석 업 동일한 폐쇄를 가능하게 하기 위해
• 머신 러닝 (ML), 알고리즘을 활용하는 AI 기반 정착 프로세스 FSS Smart Recon은 지속적으로 파일 패턴을 학습하고 자동으로 새 기록을 식별 할 수 있으므로 직원이 지속적인 지원이나 전문 서비스 없이도 예외를 예측하고 해결 조치를 수행 할 수 있습니다.
• 분쟁 관리 – 은행이 훨씬 짧은 시간 내에 분쟁에 대응할 수 있도록 분쟁 및 지불 거절 라이프 사이클을 지원하여 효율성과 고객 서비스를 향상시킵니다.
• 유연한 비즈니스 모델 : FSS는 라이선스가 부여 된 SaaS 모델로 Recon 서비스를 제공합니다. d는 고객에게 더 큰 배포 유연성을 제공하여 초기 자본 지출 및

조정 공간에서 관찰하고있는 주요 기술 동향은 무엇입니까?

신속한 지불 진화, 시장 경쟁 및 기술 발전은 조정 프로세스의 진화와 현대화를 계속 추진합니다. 추진력을 얻고있는 기술 트렌드는 다음과 같습니다.

• 증가하는 트랜잭션 워크로드를 수용하고 총 소유 비용을 낮추기 위해 SaaS 및 클라우드 기반 모델 채택 확대
• 블록 체인은 복잡한 조정을위한 완벽한 선택이며 글로벌 선도 제품에 다음 차별화 요소가 될 것입니다.
• 자체 감독 및 자체 최적화 정찰 프로세스를위한 AI 및 머신 러닝 AI 기반 알고리즘의 향상된 사용
• 성능, 일치 정확도, 운영 및 사기 통제를 개선하기 위해 올바른 데이터 계층 또는 기록 계층 시스템을 설계하여 데이터를 현명하게 사용

향후 FSS의 중점 분야는 무엇입니까?  

우리의 다음 대규모 출시는 분석 및 데이터 과학에 관한 것입니다. 오늘날 대부분의 대규모 조직에서 풍부한 데이터는 데이터 레이크 또는웨어 하우스로 푸시되며 이러한 통찰력을 활용하여 고객 또는 비즈니스에 영향을 미치기 위해 수행되는 작업은 거의 없습니다. 이 제품은 결제 공간에서 이러한 특정 빅 데이터 기회를 해결하도록 설계되었습니다. 이 제품은 비즈니스 제품 영역별로 사전 정의 된 인사이트와 함께 제공되는 완전한 페르소나 기반 분석 제품군이며 매트릭스는 계속 성장하고 있으며 곧 전체 결제 생태계를 매핑 할 것입니다. 이 제품은 은행이 데이터 기반 비즈니스 결정을 내리고 생산성 및 비즈니스 효율성을 향상시키는 데 도움이됩니다.

출처 : 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