AI, ML en RPA kunnen verzoeningssystemen voor de BFSI-sector versterken

Nu open bankieren en instantbetalingen steeds meer mainstream worden, moeten backoffice-afstemmingssystemen voor bedrijven gelijke tred houden. Conventioneel werden transacties doorgaans batchgewijs verwerkt en duurde het uren, zo niet dagen, om betalingen te verwerken, af te rekenen en af ​​te rekenen. Nu zijn de verzoenings- en schikkingscycli gecomprimeerd. Dit legt een enorme druk op de backoffice van elke instelling om meerdere intraday-afwikkelingscycli te ondersteunen en gegevens vrijwel in realtime op elkaar af te stemmen.

Dat is de reden dat financiële instellingen op zoek zijn naar end-to-end geautomatiseerde afstemmingsprocessen op ondernemingsniveau die hen kunnen helpen opschalen om de grote toestroom aan transactiegegevens aan te kunnen, de snelheid te verbeteren, operationele risico's te beheren en aan compliance-behoeften te voldoen.

Think Sathish N, Deputy Chief Product Officer, FSS, dit is wat AI en Machine Learning beloven te leveren. “Door machine learning in te zetten op belangrijke data-afstemmingspunten kunnen reconciliers veelvouden van waarde ontsluiten in termen van tijd, operationele kosten en het vermijden van wettelijke boetes”, zei hij in een interview Met Tech-waarnemer, waaraan wordt toegevoegd dat geavanceerde ML-algoritmen de procesefficiëntie op meerdere afstemmingspunten kunnen verbeteren.

 Bewerkte fragmenten: 

Hoe het automatiseren van afstemmingssystemen helpt bij het verbeteren van de efficiëntie van het verwerken van transacties?

Nu digitale betalingen exponentieel groeien, worden er dagelijks miljoenen transacties uitgewisseld tussen meerdere onderdelen van het betalingsecosysteem. De betalings- of transactieafwikkelingscycli variëren op basis van de combinatie van belanghebbenden en verschillende applicaties die worden gebruikt, en de boekhoudgegevens die door deze meerdere verwerkingssystemen worden bijgehouden, moeten in verschillende stadia van de transactie gesynchroniseerd zijn. De nauwkeurigheid van het financiële afsluitingsproces is van cruciaal belang voor het behoud van de financiële integriteit van het ecosysteem, het beperken van risico's en het bevorderen van vertrouwen onder klanten.

Verder met open banking en directe betalingen De back-office afstemmingssystemen voor ondernemingen worden steeds meer mainstream en moeten gelijke tred houden. Conventioneel werden transacties doorgaans batchgewijs verwerkt en duurde het uren, zo niet dagen, om betalingen te verwerken, af te rekenen en af ​​te rekenen. Nu zijn de verzoenings- en schikkingscycli gecomprimeerd. Dit legt een enorme druk op de backoffice van elke instelling om meerdere intraday-afwikkelingscycli te ondersteunen en gegevens vrijwel in realtime op elkaar af te stemmen. De huidige handmatige of semi-geautomatiseerde processen kunnen eenvoudigweg niet worden geschaald om tegemoet te komen aan nieuwe zakelijke behoeften.

End-to-end geautomatiseerde afstemmingsprocessen op ondernemingsniveau kunnen financiële instellingen en bedrijven helpen opschalen om de grote toestroom aan transactiegegevens te verwerken, de snelheid te verbeteren, operationele risico's te beheren en aan compliance-behoeften te voldoen.

Verbeter de nauwkeurigheid en verlaag het risico op fouten  

Eén enkele uitzondering kan tot aanzienlijke verliezen leiden, en afstemmingsteams verwerken elke dag een groot aantal uitzonderingen. Het automatiseren van afstemmings- en certificeringsprocessen gedurende de gehele levenscyclus van de financiële afsluiting vermindert het risico op fouten.

Lagere uitzonderingen en afschrijvingen

Met geautomatiseerde afstemmingsprocessen kunnen boekhoudkundige verschillen proactief worden geïdentificeerd en gecorrigeerd voordat klanten zelfs maar een klacht indienen. De klanten kunnen bijvoorbeeld een transactie hebben geannuleerd, maar het bijbehorende krediet is mogelijk niet ontvangen vanwege een technisch probleem, een systeemfout of daadwerkelijke fraude. Met gedetailleerde audit trails kunnen dergelijke discrepanties gemakkelijk worden geïdentificeerd, waardoor banken de tijd voor het behandelen van uitzonderingsonderzoeken met 90% kunnen verkorten en de kosten voor geschillenbehandeling kunnen optimaliseren, wat op zijn beurt helpt bij het beperken van risico's

Beperk het compliancerisico

Met verbeterd databeheer en audittrails kunnen financiële instellingen het compliancerisico verminderen en de naleving van audit- en regelgevingsvereisten garanderen.

Verbeter de productiviteit

Automatiseer tijdrovende handmatige processen bij afstemmingsoperaties, bespaar tijd die het personeel besteedt aan afstemmingsprocessen, waardoor middelen vrijkomen om zich te concentreren op werk met strategische toegevoegde waarde, inclusief risicobeperking en operationele verbeteringen

Hoe kunnen AI en ML door banken worden gebruikt om de uitdagingen in afstemmingssystemen te overwinnen?

Een groeiend aantal kanalen, de complexiteit van instrumenten en activiteiten verspreid over meerdere dienstverleners en de toegenomen transactiefrequentie door consumenten dragen bij aan de complexiteit van het afstemmingsproces. AI en Machine Learning zullen een aanzienlijk voordeel hebben voor de efficiëntie van het verzoeningsproces. Door machine learning in te zetten op belangrijke data-afstemmingspunten kunnen reconciliers veelvouden van waarde ontsluiten in termen van tijd, operationele kosten en het vermijden van wettelijke boetes.

Geavanceerde ML-algoritmen kunnen de procesefficiëntie op meerdere afstemmingspunten verbeteren. Het afstemmingsproces omvat doorgaans taken zoals het onboarden van betalingsklassen, het extraheren en normaliseren van gegevens uit niet-gestandaardiseerde bestandsformaten, het definiëren van matchingregels en het boeken van posten voor het vereffenen van rekeningen.

Conventionele systemen vertrouwen op een statisch, vooraf geconfigureerd ‘op regels gebaseerd raamwerk’ voor de afstemming van betalingen. Deze tools kunnen echter inefficiënt worden bij het toevoegen van nieuwe gegevensbronnen of als er nieuwe gegevens in een bepaald afstemmingsbestand worden geïntroduceerd, moeten deze handmatig worden geïdentificeerd. Verdere afstemmingsteams moeten nieuwe regels creëren, testen en implementeren, terwijl ze de impact op bestaande regels in evenwicht brengen, waardoor de afstemmingscyclustijd wordt verlengd. Met ML-compatibele processen ‘leert’ het systeem automatisch de gegevensbronnen en patronen, analyseert deze op waarschijnlijke overeenkomsten tussen meerdere gegevenssets, benadrukt afstemmingsuitzonderingen/mismatches en presenteert bruikbare ‘to do’-lijsten om gegevensproblemen op te lossen.

Het gebruik van Robotic Process Automation kan routinematige, handmatig intensieve taken automatiseren. Laat me je een voorbeeld geven. Zelfs vandaag de dag zetten banken met geautomatiseerde afstemmingsprocessen toegewijd personeel in om bestanden op te halen van een uitwisselingsportal of een geschillenbeheersysteem, de bestanden te downloaden en ze op de juiste locatie te plaatsen zodat het afstemmingssysteem op de gegevens kan reageren. Dergelijke taken kunnen worden geautomatiseerd door het gebruik van bots, waardoor de waarde van de werknemerstijd wordt gemaximaliseerd.

Betalingsafstemmingen zijn buitengewoon complex geworden, met meerdere betalingsopties, kanalen, combinaties van productverwerkers voor verschillende betaalmethoden in alle bedrijfstakken en de behoefte aan snelheid en nauwkeurigheid van afstemming is van cruciaal belang voor bedrijven. FSS Smart Recon biedt een op AI gebaseerde oplossing voor afstemmingsbeheer in alle betalingsworkflows, met ingebouwde ondersteuning voor veel-op-veel-afstemmingsscenario's met meerdere bronnen en meerdere bestanden. Met FSS Smart Recon kunnen klanten een verbetering van 40% bereiken in de time-to-market voor greenfield-implementaties, een aanzienlijke verbetering van 30% in de afstemmingstijdcycli en een algehele verlaging van de directe kosten met 25% in vergelijking met gedeeltelijk geautomatiseerde processen. FSS Smart Recon voegt waarde toe in de volgende manieren:

• Een verenigd platform voor het bieden van een modern, volledig webgebaseerd afstemmingsplatformsysteem voor end-to-end afstemming, inclusief gegevensimport, transformatie en verrijking, gegevensmatching en uitzonderingsbeheer
• Brede toepassing – Ondersteunt alle soorten digitale betalingen met behulp van één enkel systeem – Grootboekafstemming, ATM-afstemming, kaartafstemming, online betalingen, portemonnees, directe betalingen (IMPS en UPI), NEFT, RTGS en QR-codebetalingen – met ingebouwde flexibiliteit om snel nieuwe betalingskanalen en -schema's te introduceren
• Universal Data Wizard: Vereenvoudigt het opzetten van het afstemmingsproces via een op sjablonen gebaseerd raamwerk voor datamapping. Dit optimaliseert de live-tijd voor greenfield-implementaties met 30 procent
• Gedetailleerd audittraject: Biedt een gedetailleerd audittraject dat gebruikers helpt de reden achter een breuk of matchcase te begrijpen en deze dienovereenkomstig aan te pakken.
• Geavanceerde uitzonderingsidentificatie en -analyse voor het adviseren van tijdige actie en opvolging ups om de sluiting ervan mogelijk te maken
• Op AI gebaseerde afwikkelingsprocessen Door gebruik te maken van Machine Learning (ML) en algoritmen leert FSS Smart Recon voortdurend bestandspatronen en kan het automatisch nieuwe records identificeren, waardoor het personeel uitzonderingen kan voorspellen en oplossingsacties kan uitvoeren, zonder de noodzaak van constante ondersteuning of professionele diensten.
• Geschillenbeheer – Ondersteuning van de levenscyclus van geschillen en terugboekingen, waardoor banken in veel korter tijdsbestek op geschillen kunnen reageren, waardoor zowel de efficiëntie als de klantenservice worden verbeterd.
• Flexibele bedrijfsmodellen: FSS biedt Recon-diensten aan als een gelicentieerd en een SaaS-model, om klanten een grotere implementatieflexibiliteit te bieden, waardoor de noodzaak van voorafgaande kapitaaluitgaven en -investeringen wordt geëlimineerd.

Wat zijn de belangrijkste technologische trends die u waarneemt in de verzoeningsruimte?

De snelle evolutie van het betalingsverkeer, de concurrentie op de markt en de technologische vooruitgang blijven de evolutie en modernisering van verzoeningsprocessen stimuleren. Technologische trends die aan kracht winnen zijn onder meer

• Grotere acceptatie van SaaS- en cloudgebaseerde modellen om tegemoet te komen aan de groeiende transactiewerklast en om de totale eigendomskosten te verlagen
• Blockchain is een perfecte keuze voor complexe verzoening en zou de volgende onderscheidende opname in wereldwijd toonaangevende producten zijn
• Verbeterd gebruik van AI en Machine Learning Op AI gebaseerde algoritmen voor zelfgecontroleerde en zelfoptimaliserende verkenningsprocessen
• Slim gebruik van gegevens door het ontwerpen van de juiste gegevenslaag of het juiste systeem van recordlagen om de prestaties, nauwkeurigheid van matching, bewerkingen en fraudecontroles te verbeteren

Wat zouden de komende aandachtsgebieden voor FSS zijn?  

Onze volgende grote lancering gaat over analytics en datawetenschap. De rijkdom aan data wordt tegenwoordig in de meeste grote organisaties naar een Data Lake of een magazijn geduwd en er wordt heel weinig gedaan om deze inzichten te benutten om impact te maken op uw klanten of bedrijf. Het product is ontworpen om deze specifieke Big Data-mogelijkheid op het gebied van betalingen aan te pakken. Het product is een complete, op persona gebaseerde analysesuite die wordt geleverd met vooraf gedefinieerde inzichten per zakelijke productgebieden. De matrix blijft groeien en zal binnenkort het hele betalingsecosysteem in kaart brengen. Het product helpt banken datagestuurde zakelijke beslissingen te nemen en de productiviteit en bedrijfsefficiëntie te verbeteren.

Bron: 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-en-rpa-kunnen-verzoeningssystemen-voor-bfsi-sector versterken