AI, ML i RPA mogą wzmocnić systemy uzgadniania w sektorze BFSI

Ponieważ otwarta bankowość i płatności natychmiastowe stają się coraz bardziej powszechne, systemy uzgadniania korporacyjnego zaplecza muszą dotrzymywać kroku. Zazwyczaj transakcje były przetwarzane w trybie wsadowym, a przetworzenie, rozliczenie i rozliczenie płatności zajmowało godziny, jeśli nie dni. Teraz cykle pojednania i rozliczenia zostały skompresowane. To wywiera ogromną presję na zaplecze każdej instytucji, aby obsługiwać wiele cykli rozliczeniowych w ciągu dnia i uzgadniać dane w czasie zbliżonym do rzeczywistego.

Dlatego instytucje finansowe szukają kompleksowych, zautomatyzowanych procesów uzgadniania na poziomie przedsiębiorstwa, które mogą pomóc im w skalowaniu w celu obsługi dużego napływu danych transakcyjnych, poprawie szybkości, zarządzaniu ryzykiem operacyjnym i spełnianiu wymagań dotyczących zgodności.

Zgodnie z Sathish N, zastępca dyrektora ds. produktu w FSS, oto, co obiecują sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe. „Wykorzystując uczenie maszynowe w kluczowych punktach uzgadniania danych, osoby uzgadniające mogą odblokować wielokrotności wartości pod względem czasu, kosztów operacyjnych i uniknąć kar regulacyjnych” – stwierdził w wywiad w Obserwator technologii, dodając, że zaawansowane algorytmy ML mogą poprawić wydajność procesu w wielu punktach uzgodnienia.

 Edytowane fragmenty: 

W jaki sposób automatyzacja systemów uzgadniania pomaga w poprawie wydajności przetwarzania transakcji?

Przy gwałtownym wzroście płatności cyfrowych, miliony transakcji są wymieniane codziennie między wieloma składnikami ekosystemu płatniczego. Cykle płatności lub rozliczeń transakcji różnią się w zależności od kombinacji interesariuszy i różnych aplikacji, które są używane, a zapisy księgowe prowadzone przez te liczne systemy przetwarzania muszą być zsynchronizowane na różnych etapach transakcji. Dokładność procesu zamknięcia finansowego ma kluczowe znaczenie dla zachowania integralności finansowej ekosystemu, ograniczania ryzyka i budowania zaufania wśród klientów.

Dalej z otwartą bankowością i płatności natychmiastowe Systemy uzgadniania korporacyjnego zaplecza w coraz większym stopniu muszą dotrzymywać kroku. Zazwyczaj transakcje były przetwarzane w trybie wsadowym, a przetworzenie, rozliczenie i rozliczenie płatności zajmowało godziny, jeśli nie dni. Teraz cykle pojednania i rozliczenia zostały skompresowane. To wywiera ogromną presję na zaplecze każdej instytucji, aby obsługiwać wiele cykli rozliczeniowych w ciągu dnia i uzgadniać dane w czasie zbliżonym do rzeczywistego. Obecne ręczne lub półautomatyczne procesy po prostu nie mogą być skalowane w celu dostosowania do nowych potrzeb biznesowych.

Kompleksowe, zautomatyzowane procesy uzgadniania na poziomie przedsiębiorstwa mogą pomóc instytucjom finansowym i przedsiębiorstwom w skalowaniu w celu obsługi dużego napływu danych transakcyjnych, poprawie szybkości, zarządzaniu ryzykiem operacyjnym i spełnianiu wymagań dotyczących zgodności.

Zwiększ dokładność i zmniejsz ryzyko błędu  

Pojedynczy wyjątek może skutkować znacznymi stratami, a zespoły uzgadniające obsługują codziennie dużą liczbę wyjątków. Automatyzacja procesów uzgadniania i certyfikacji w całym cyklu życia zamknięcia finansowego zmniejsza ryzyko błędów.

Niższe wyjątki i odpisy

Dzięki automatycznym procesom uzgadniania rozbieżności księgowych można proaktywnie identyfikować i korygować, zanim klienci zarejestrują reklamację. Na przykład klienci mogli anulować transakcję, ale odpowiedni kredyt mógł nie zostać otrzymany z powodu usterki technicznej, błędu systemu lub rzeczywistego oszustwa, które miało miejsce. Dzięki szczegółowym ścieżkom audytu takie rozbieżności można łatwo zidentyfikować, umożliwiając bankom skrócenie czasu rozpatrywania dochodzeń w sprawie wyjątków o 90%, optymalizację kosztów obsługi sporów, co z kolei pomaga w ograniczaniu ryzyka

Ogranicz ryzyko braku zgodności

Dzięki ulepszonemu zarządzaniu danymi i ścieżkom audytu instytucje finansowe zmniejszają ryzyko braku zgodności i zapewniają zgodność z wymogami audytowymi i regulacyjnymi.

Zwiększ wydajność

Zautomatyzuj czasochłonne ręczne procesy w operacjach uzgadniania, oszczędzaj czas spędzany przez personel na procesach uzgadniania, uwalniając zasoby, aby skupić się na strategicznej pracy z wartością dodaną, w tym ograniczaniu ryzyka i usprawnieniach operacyjnych

W jaki sposób sztuczna inteligencja i ML mogą być wykorzystywane przez banki, aby sprostać wyzwaniom w systemach uzgadniania?

Rosnąca liczba kanałów, złożoność instrumentów i działalność rozłożona na wielu dostawców usług oraz zwiększona częstotliwość transakcji ze strony konsumentów dodatkowo komplikują proces uzgadniania. Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe będą miały znaczący wpływ na efektywność procesu uzgadniania. Stosując uczenie maszynowe w kluczowych punktach uzgadniania danych, osoby uzgadniające mogą odblokować wielokrotność wartości pod względem czasu, kosztów operacyjnych i uniknąć kar regulacyjnych,

Zaawansowane algorytmy ML mogą poprawić wydajność procesu w wielu punktach uzgadniania. Proces uzgadniania zazwyczaj obejmuje takie zadania, jak wprowadzanie klas płatności, wyodrębnianie i normalizowanie danych z niestandardowych formatów plików, definiowanie reguł dopasowywania i księgowanie zapisów do rozliczeń.

Tradycyjne systemy opierają się na statycznych, wstępnie skonfigurowanych „ramach opartych na regułach” do uzgadniania płatności. Jednak narzędzia te mogą stać się nieefektywne podczas dodawania nowych źródeł danych lub jeśli zostaną wprowadzone nowe wpisy w określonym pliku uzgodnień, należy je zidentyfikować ręcznie. Dalsze zespoły uzgadniające muszą tworzyć, testować i wdrażać nowe zasady, jednocześnie równoważąc wpływ na istniejące przepisy, co wydłuża czas cyklu uzgadniania. Dzięki procesom obsługującym ML system automatycznie „uczy się” źródeł danych i wzorców, analizuje je pod kątem prawdopodobnych dopasowań w wielu zestawach danych, wyróżnia wyjątki / rozbieżności w uzgadnianiu i przedstawia listy zadań do wykonania w celu rozwiązania problemów z danymi.

Zastosowanie Robotic Process Automation może zautomatyzować rutynowe, wymagające ręcznej pracy zadania. Dam ci przykład. Nawet dzisiaj banki posiadające zautomatyzowane procesy uzgadniania zatrudniają wyspecjalizowany personel, który pobiera pliki z portalu wymiany lub systemu zarządzania sporami, pobiera pliki i umieszcza je we właściwym miejscu, aby system uzgadniania mógł działać na danych. Takie zadania można zautomatyzować poprzez wykorzystanie botów, maksymalizując wartość czasu pracowników.

Uzgadnianie płatności stało się niezwykle złożone, z wieloma opcjami płatności, kanałami, kombinacją procesorów produktów dla różnych metod płatności w różnych branżach, a potrzeba szybkości i dokładności uzgadniania ma kluczowe znaczenie dla firm. FSS Smart Recon oferuje oparte na sztucznej inteligencji rozwiązanie do zarządzania uzgadnianiem w przepływach pracy płatności, z wbudowaną obsługą scenariuszy uzgadniania wielu źródeł, obejmujących wiele plików, wielu do wielu. Dzięki FSS Smart Recon klienci mogą osiągnąć 40% skrócenie czasu wprowadzenia na rynek wdrożeń typu greenfield, znaczną poprawę o 30% w cyklach czasowych uzgadniania oraz ogólne zmniejszenie kosztów bezpośrednich o 25% w porównaniu z częściowo zautomatyzowanymi procesami FSS Smart Recon dodaje wartości następujące sposoby:

• Ujednolicona platforma zapewniająca nowoczesną, w pełni internetową platformę uzgadniania do obsługi rozliczeń typu end-to-end, która obejmuje import, transformację i wzbogacanie danych, dopasowywanie danych, zarządzanie wyjątkami
• Szeroka aplikacja - obsługuje wszystkie klasy płatności cyfrowych za pomocą jednego systemu - Tally General Ledger Reconciliation, ATM Reconciliation, Card Reconciliation, Online Payments, Wallets, Instant Payments (IMPS i UPI), NEFT, RTGS i QR Code Payments - z wbudowanym elastyczność w szybkim wdrażaniu nowych kanałów i schematów płatności
• Universal Data Wizard: Upraszcza konfigurację procesu uzgadniania dzięki opartej na szablonach strukturze mapowania danych. Optymalizuje to czas uruchomienia wdrożeń od podstaw o 30 procent
• Szczegółowa ścieżka audytu: zapewnia szczegółową ścieżkę audytu, która pomaga użytkownikom zrozumieć uzasadnienie przypadku przerwy lub meczu i odpowiednio je rozwiązać.
• Zaawansowana identyfikacja i analiza wyjątków w celu doradzania w zakresie podjęcia działań w odpowiednim czasie i ich przestrzegania ups aby umożliwić ich zamknięcie
• Procesy rozliczeniowe oparte na sztucznej inteligencji, wykorzystujące uczenie maszynowe (ML), algorytmy, FSS Smart Recon nieustannie uczy się wzorców plików i może automatycznie identyfikować nowe rekordy, umożliwiając personelowi przewidywanie wyjątków i wykonywanie działań naprawczych, bez potrzeby stałego wsparcia lub profesjonalnych usług.
• Zarządzanie sporami - obsługa cyklu życia sporów i obciążeń zwrotnych, umożliwiająca bankom reagowanie na spory w znacznie krótszych ramach czasowych - zwiększając wydajność i obsługę klienta.
• Elastyczne modele biznesowe: FSS oferuje usługi Recon w modelu licencjonowanym i SaaS, d w celu zapewnienia klientom większej elastyczności wdrażania, eliminując potrzebę początkowych nakładów kapitałowych i

Jakie kluczowe trendy technologiczne obserwujesz w przestrzeni pojednania?

Szybka ewolucja płatności, konkurencja na rynku i postęp technologiczny nadal napędzają ewolucję i modernizację procesów uzgadniania. Trendy technologiczne, które nabierają tempa, obejmują

• Większe zastosowanie SaaS i modeli opartych na chmurze w celu dostosowania do rosnących obciążeń transakcyjnych i obniżenia całkowitego kosztu posiadania
• Blockchain jest idealnym wyborem do kompleksowego uzgadniania i byłby kolejnym wyróżniającym się włączeniem do wiodących światowych produktów
• Ulepszone wykorzystanie sztucznej inteligencji i algorytmów opartych na uczeniu maszynowym do samodzielnego nadzorowania i samooptymalizacji procesów rozpoznawania
• Inteligentne wykorzystanie danych poprzez zaprojektowanie odpowiedniej warstwy danych lub systemu warstwy rekordów w celu poprawy wydajności, precyzji dopasowywania, operacji i kontroli nadużyć

Jakie będą najbliższe obszary zainteresowania FSS?  

Nasza kolejna wielka premiera dotyczy analityki i nauki o danych. Bogactwo danych w większości dużych organizacji jest obecnie przenoszone do Data Lake lub magazynu i niewiele robi się, aby wykorzystać te spostrzeżenia, aby wywrzeć wpływ na klientów lub firmę. Produkt został zaprojektowany, aby wykorzystać tę konkretną możliwość Big Data w przestrzeni płatności. Produkt jest kompletnym pakietem analitycznym opartym na osobowościach, który zawiera predefiniowane informacje według obszarów produktów biznesowych, macierz stale rośnie i wkrótce będzie mapować cały ekosystem płatności. Produkt pomaga bankom w podejmowaniu decyzji biznesowych opartych na danych, zwiększaniu produktywności i efektywności biznesowej.

Źródło: 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-wzmocnić-systemy-uzgodnienia-dla-sektora-bfsi