AI, ML og RPA kan styrke forsoningssystemer for BFSI-sektoren

Ettersom åpne banktjenester og umiddelbare betalinger i økende grad blir mainstream, må backoffice-foretaksavstemmingssystemer holde tritt. Tradisjonelt ble transaksjoner vanligvis behandlet i en batch-modus, og betalinger tok timer, om ikke dager, å behandle, slette og gjøre opp. Nå har avstemmings- og oppgjørssykluser blitt komprimert. Dette legger et enormt press på enhver institusjons backoffice for å støtte flere intradagsoppgjørssykluser og avstemme data i nesten sanntid.

Det er grunnen til at finansinstitusjoner ser etter automatiserte avstemmingsprosesser på ende-til-ende-bedriftsnivå som kan hjelpe dem å skalere for å håndtere stor tilstrømning av transaksjonsdata, forbedre hastigheten, administrere operasjonell risiko og dekke overholdelsesbehov.

Ifølge Sathish N, Deputy Chief Product Officer, FSS dette er hva AI og Machine Learning lover å levere. "Ved å bruke maskinlæring på viktige dataavstemmingspunkter, kan avstemming låse opp verdimultipler når det gjelder tid, driftskostnader og unngå regulatoriske straffer," sa han i en intervju med Teknisk observatør,  og legger til at avanserte ML-algoritmer kan forbedre prosesseffektiviteten på tvers av flere avstemmingspunkter.

 Redigerte utdrag: 

Hvordan automatisering av avstemmingssystemer hjelper til med å forbedre effektiviteten ved behandling av transaksjoner?

Med digitale betalinger som vokser eksponentielt, utveksles millioner av transaksjoner daglig mellom flere betalingsøkosystembestanddeler. Betalings- eller transaksjonsoppgjørssyklusene varierer basert på kombinasjonen av interessenter og forskjellige applikasjoner som brukes, og regnskapsposter som vedlikeholdes av disse flere behandlingssystemene må være synkronisert på forskjellige stadier av transaksjonen. Nøyaktigheten av den økonomiske avslutningsprosessen er avgjørende for å opprettholde den økonomiske integriteten til økosystemet, redusere risiko og fremme tillit blant kundene.

Videre med åpen bank og øyeblikkelige betalinger I økende grad blir det mainstream, og backoffice-bedriftsavstemmingssystemer må holde tritt. Konvensjonelt ble transaksjoner vanligvis behandlet i en batch-modus, og betalinger tok timer, om ikke dager, å behandle, avklare og gjøre opp. Nå har avstemmings- og oppgjørssykluser blitt komprimert. Dette legger et enormt press på enhver institusjons backoffice for å støtte flere intradagsoppgjørssykluser og avstemme data i nesten sanntid. Nåværende manuelle eller halvautomatiske prosesser kan ganske enkelt ikke skaleres for å imøtekomme nye forretningsbehov.

Ende-til-ende, automatiserte avstemmingsprosesser på bedriftsnivå kan hjelpe finansinstitusjoner og bedrifter med å skalere til å håndtere stor tilstrømning av transaksjonsdata, forbedre hastigheten, administrere operasjonell risiko og dekke overholdelsesbehov.

Forbedre nøyaktigheten og redusere risikoen for feil  

Et enkelt unntak kan resultere i betydelige tap, og avstemmingsteam håndterer et stort antall unntak hver dag. Automatisering av avstemmings- og sertifiseringsprosesser gjennom hele livssyklusen for finansavslutning reduserer risikoen for feil.

Lavere unntak og avskrivninger

Med automatiserte avstemmingsprosesser kan regnskapsavvik proaktivt identifiseres og korrigeres før kundene i det hele tatt registrerer en klage. Som et eksempel kan kundene ha kansellert en transaksjon, men den tilsvarende kreditten kan ikke ha blitt mottatt på grunn av en teknisk feil eller en systemfeil eller en faktisk svindel som har skjedd. Med detaljerte revisjonsspor kan slike avvik lett identifiseres, noe som gjør det mulig for banker å redusere håndteringstiden for unntaksundersøkelser med 90 %, optimalisere tvistehåndteringskostnadene som igjen hjelper med risikoredusering

Reduser samsvarsrisiko

Med forbedret dataadministrasjon og revisjonsspor reduserer finansinstitusjoner samsvarsrisiko og sikrer overholdelse av revisjons- og regulatoriske krav.

Forbedre produktiviteten

Automatiser tidkrevende manuelle prosesser i avstemmingsoperasjoner, sparer tid personalet bruker på avstemmingsprosesser, frigjør ressurser til å fokusere på strategisk merverdiarbeid inkludert risikoredusering og operasjonelle forbedringer

Hvordan AI og ML kan brukes av banker for å overvinne utfordringene i avstemmingssystemer?

Et økende antall kanaler, instrumentkompleksitet og aktivitet spredt over flere tjenesteleverandører og økt transaksjonsfrekvens av forbrukere bidrar til kompleksiteten i avstemmingsprosessen. AI og maskinlæring vil ha en betydelig oppside når det gjelder effektiviteten til avstemmingsprosessen. Ved å bruke maskinlæring på viktige dataavstemmingspunkter, kan avstemming låse opp verdimultipler når det gjelder tid, driftskostnader og unngå regulatoriske straffer,

Avanserte ML-algoritmer kan forbedre prosesseffektiviteten på tvers av flere avstemmingspunkter. Avstemmingsprosessen innebærer vanligvis oppgaver som å sette inn betalingsklasser, trekke ut og normalisere data fra ikke-standardiserte filformater, definere samsvarsregler og postere poster for oppgjør av kontoer.

Konvensjonelle systemer er avhengige av et statisk forhåndskonfigurert "regelbasert rammeverk" for betalingsavstemming. Imidlertid kan disse verktøyene bli ineffektive mens du legger til nye datakilder, eller hvis nye oppføringer introduseres i en bestemt avstemmingsfil, må disse identifiseres manuelt. Ytterligere avstemmingsteam må opprette, teste og implementere nye regler mens de balanserer innvirkningen på eksisterende regler som forlenger avstemmingssyklustiden. Med ML-aktiverte prosesser «lærer» systemet automatisk datakildene og mønstrene, analyserer dem for sannsynlige samsvar på tvers av flere datasett, fremhever avstemmingsunntak/mismatch, og presenterer handlingsbare «to do»-lister for å løse dataproblemer.

Bruken av Robotic Process Automation kan automatisere rutinemessige, manuelt intensive oppgaver. La meg gi deg et eksempel. Selv i dag bruker banker med automatiserte avstemmingsprosesser dedikert personell for å hente filer fra en utvekslingsportal eller et tvistehåndteringssystem, laste ned filene og plassere dem på riktig sted for at avstemmingssystemet kan handle på dataene. Slike oppgaver kan automatiseres ved bruk av roboter, og maksimerer verdien av ansattes tid.

Betalingsavstemminger har blitt svært komplekse, med flere betalingsalternativer, kanaler, kombinasjon av produktprosessorer for ulike betalingsmåter på tvers av virksomheten og behovet for hastighet og nøyaktighet av avstemming er avgjørende for virksomheter. FSS Smart Recon tilbyr en AI-basert løsning for avstemmingsadministrasjon på tvers av betalingsarbeidsflyter, med innebygd støtte for multi-kilde, multi-fil mange-til-mange avstemming scenarier. Med FSS Smart Recon kan kundene oppnå en 40 % forbedring i time to market for greenfield-implementeringer, en betydelig forbedring på 30 % i avstemmingstidssykluser og en total reduksjon på 25 % i direkte kostnader sammenlignet med delvis automatiserte prosesser. FSS Smart Recon tilfører verdi i følgende måter:

• En enhetlig plattform for å tilby et moderne, fullstendig nettbasert avstemmingsplattformsystem for å håndtere ende-til-ende-avstemming som inkluderer dataimport, transformasjon og berikelse, datamatching, unntaksadministrasjon
• Bred applikasjon – Støtter alle klasser av digitale betalinger med ett enkelt system – Hovedbokavstemming Tally, minibankavstemming, kortavstemming, nettbetalinger, lommebøker, øyeblikkelige betalinger (IMPS og UPI), NEFT, RTGS og QR-kodebetalinger – med innebygd fleksibilitet til raskt å ombord nye betalingskanaler og ordninger
• Universal Data Wizard: Forenkler oppsett av avstemmingsprosessen via et malbasert datakartleggingsrammeverk. Dette optimaliserer live-tiden for greenfield-implementeringer med 30 prosent
• Detaljert revisjonsspor: Gir et detaljert revisjonsspor som hjelper brukere å forstå begrunnelsen bak en pause eller kampsak og adressere den deretter.
• Avansert unntaksidentifikasjon og analyse for å gi råd til rettidig handling og følge ups for å muliggjøre stenging av det samme
• AI-baserte oppgjørsprosesser Utnytter maskinlæring (ML), algoritmer, FSS Smart Recon lærer kontinuerlig filmønstre og kan automatisk identifisere nye poster, slik at ansatte kan forutsi unntak og utføre løsningshandlinger, uten behov for konstant støtte eller profesjonelle tjenester.
• Tvistehåndtering – Støtte for livssyklus for tvister og tilbakeføringer som gjør det mulig for banker å svare på tvister innen mye kortere tidsrammer – noe som øker effektiviteten og kundeservicen.
• Fleksible forretningsmodeller: FSS tilbyr Recon-tjenester som en lisensiert og en SaaS-modell, d for å gi større distribusjonsfleksibilitet til kunder, og eliminerer behovet for forhåndsinvesteringer og

Hva er de viktigste teknologitrendene du observerer i forsoningsområdet?

Rask betalingsutvikling, markedskonkurranse og fremskritt innen teknologi fortsetter å drive utviklingen og moderniseringen av avstemmingsprosesser. Teknologitrender som øker fart inkluderer

• Større bruk av SaaS og skybaserte modeller for å imøtekomme økende transaksjonsarbeidsmengder og redusere de totale eierkostnadene
• Blockchain er et perfekt valg for kompleks avstemming og vil være den neste differensierende inkluderingen i globale ledende produkter
• Forbedret bruk av AI og Machine Learning AI-baserte algoritmer for selvovervåket og selvoptimaliserende rekonstrueringsprosesser
• Smart bruk av data ved å utforme det riktige datalaget eller registreringslaget for å forbedre ytelsen, presisjonen i samsvar, operasjoner og svindelkontroller

Hva vil være de kommende fokusområdene for FSS?  

Vår neste store lansering er rundt analyse og datavitenskap, datarikdommen i dag i de fleste store organisasjoner blir presset til en Data Lake eller et lager, og svært lite blir gjort for å utnytte denne innsikten for å påvirke kundene eller virksomheten din. Produktet er designet for å adressere denne spesifikke Big Data-muligheten i betalingsområdet. Produktet er en komplett personbasert analysepakke som kommer med forhåndsdefinert innsikt etter forretningsproduktområder, matrisen fortsetter å vokse og vil snart kartlegge hele betalingsøkosystemet. Produktet hjelper bankene med å ta datadrevne forretningsbeslutninger, øke produktiviteten og forretningseffektiviteten.

Kilde: 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-og-rpa-kan-styrke-avstemmingssystemer-for-bfsi-sektoren