AI, ML e RPA podem fortalecer sistemas de reconciliação para o setor de BFSI

Com o open banking e os pagamentos instantâneos se tornando cada vez mais comuns, os sistemas de reconciliação empresarial de back-office precisam acompanhar o ritmo. Convencionalmente, as transações normalmente eram processadas em lote e os pagamentos demoravam horas, senão dias, para serem processados, compensados ​​e liquidados. Agora, os ciclos de reconciliação e liquidação foram comprimidos. Isto coloca uma enorme pressão sobre o back office de qualquer instituição para suportar múltiplos ciclos de liquidação intradiária e reconciliar dados quase em tempo real.

É por isso que as instituições financeiras procuram processos de reconciliação automatizados de ponta a ponta que possam ajudá-las a escalar para lidar com um grande fluxo de dados de transações, melhorar a velocidade, gerir o risco operacional e responder às necessidades de conformidade.

De acordo com o N sathish, vice-diretor de produtos, FSS, é isso que a IA e o aprendizado de máquina prometem oferecer. “Ao empregar o aprendizado de máquina nos principais pontos de reconciliação de dados, os reconciliadores podem desbloquear múltiplos valores em termos de tempo, custo operacional e evitar penalidades regulatórias”, disse ele em um comunicado. entrevista de tecnologia Observer,  acrescentando que algoritmos avançados de ML podem melhorar a eficiência do processo em vários pontos de reconciliação.

 Trechos editados: 

Como a automação dos sistemas de reconciliação ajuda a melhorar a eficiência do processamento de transações?

Com o crescimento exponencial dos pagamentos digitais, milhões de transações são trocadas diariamente entre vários constituintes do ecossistema de pagamentos. Os ciclos de liquidação de pagamentos ou transações variam com base na combinação das partes interessadas e dos diferentes aplicativos usados, e os registros contábeis mantidos por esses múltiplos sistemas de processamento precisam estar sincronizados em diferentes estágios da transação. A precisão do processo de fecho financeiro é crucial para manter a integridade financeira do ecossistema, mitigar riscos e promover a confiança entre os clientes.

Ainda mais com o open banking e pagamentos instantâneos cada vez mais populares, os sistemas de reconciliação empresarial de back-office precisam acompanhar o ritmo. Convencionalmente, as transações normalmente eram processadas em lote e os pagamentos demoravam horas, senão dias, para serem processados, compensados ​​e liquidados. Agora, os ciclos de reconciliação e liquidação foram comprimidos. Isso coloca uma enorme pressão sobre o back office de qualquer instituição para dar suporte a vários ciclos de liquidação intradiária e reconciliar dados quase em tempo real. Os processos manuais ou semiautomáticos atuais simplesmente não podem ser escalonados para acomodar novas necessidades de negócios.

Os processos de reconciliação automatizados de nível empresarial de ponta a ponta podem ajudar instituições financeiras e empresas a escalar para lidar com grandes fluxos de dados de transações, melhorar a velocidade, gerenciar riscos operacionais e atender às necessidades de conformidade.

Melhore a precisão e reduza o risco de erro  

Uma única exceção pode resultar em perdas significativas e as equipes de reconciliação lidam com um grande número de exceções todos os dias. Automatizar os processos de reconciliação e certificação ao longo de todo o ciclo de vida do fechamento financeiro reduz o risco de erros.

Menores exceções e baixas

Com processos de reconciliação automatizados, as discrepâncias contábeis podem ser identificadas e corrigidas proativamente antes mesmo que os clientes registrem uma reclamação. Por exemplo, os clientes poderiam ter cancelado uma transação, mas o crédito correspondente pode não ter sido recebido devido a uma falha técnica ou a um erro de sistema ou a uma fraude real ocorrida. Com trilhas de auditoria detalhadas, essas discrepâncias podem ser facilmente identificadas, permitindo que os bancos reduzam o tempo de tratamento de investigações de exceções em 90% e otimizem os custos de tratamento de disputas, o que, por sua vez, ajuda na mitigação de riscos

Mitigar o risco de conformidade

Com gerenciamento de dados e trilhas de auditoria aprimorados, as instituições financeiras reduzem o risco de conformidade e garantem a conformidade com os requisitos regulatórios e de auditoria.

Melhore a Produtividade

Automatize processos manuais demorados em operações de reconciliação, economize o tempo que a equipe gasta em processos de reconciliação, liberando recursos para se concentrar em trabalho estratégico de valor agregado, incluindo mitigação de riscos e melhorias operacionais

Como a IA e o BC poderiam ser utilizados pelos bancos para superar os desafios nos sistemas de reconciliação?

Um número crescente de canais, a complexidade dos instrumentos e a atividade espalhada por vários prestadores de serviços e o aumento da frequência das transações por parte dos consumidores aumentam a complexidade do processo de reconciliação. A IA e o Machine Learning terão uma vantagem significativa na eficiência do processo de reconciliação. Ao empregar o aprendizado de máquina nos principais pontos de reconciliação de dados, os reconciliadores podem desbloquear múltiplos valores em termos de tempo, custo operacional e evitar penalidades regulatórias,

Algoritmos avançados de ML podem melhorar a eficiência do processo em vários pontos de reconciliação. O processo de reconciliação normalmente envolve tarefas como integração de classes de pagamento, extração e normalização de dados de formatos de arquivo não padronizados, definição de regras de correspondência e lançamento de entradas para liquidação de contas.

Os sistemas convencionais dependem de uma “estrutura baseada em regras” estática e pré-configurada para reconciliação de pagamentos. No entanto, estas ferramentas podem tornar-se ineficientes ao adicionar novas fontes de dados ou se novas entradas forem introduzidas num ficheiro de reconciliação específico, estas precisam de ser identificadas manualmente. Outras equipas de reconciliação precisam de criar, testar e implementar novas regras, equilibrando ao mesmo tempo o impacto nas regras existentes, o que prolonga o tempo do ciclo de reconciliação. Com processos habilitados para ML, o sistema “aprende” automaticamente as fontes e padrões de dados, analisa-os em busca de prováveis ​​correspondências em vários conjuntos de dados, destaca exceções/incompatibilidades de reconciliação e apresenta listas de tarefas acionáveis ​​para resolver problemas de dados.

O uso da Automação Robótica de Processos pode automatizar tarefas rotineiras e manuais intensivas. Deixe-me lhe dar um exemplo. Ainda hoje, os bancos com processos de reconciliação automatizados empregam pessoal dedicado para buscar arquivos de um portal de intercâmbio ou de um sistema de gerenciamento de disputas, baixar os arquivos e colocá-los no local certo para que o sistema de reconciliação atue sobre os dados. Essas tarefas podem ser automatizadas pelo uso de bots, maximizando o valor do tempo dos funcionários.

As reconciliações de pagamentos tornaram-se extremamente complexas, com múltiplas opções de pagamento, canais, combinação de processadores de produtos para diferentes métodos de pagamento em todas as linhas de negócios e a necessidade de velocidade e precisão da reconciliação é crucial para as empresas. O FSS Smart Recon oferece uma solução baseada em IA para gerenciamento de reconciliação em fluxos de trabalho de pagamento, com suporte integrado para cenários de reconciliação muitos-para-muitos, de múltiplas fontes e vários arquivos. Com o FSS Smart Recon, os clientes podem alcançar uma melhoria de 40% no tempo de lançamento no mercado para implementações greenfield, uma melhoria considerável de 30% nos ciclos de tempo de reconciliação e uma redução geral de 25% nos custos diretos em comparação com processos parcialmente automatizados. O FSS Smart Recon agrega valor em das seguintes maneiras:

• Uma plataforma unificada para fornecer um sistema de plataforma de reconciliação moderno e totalmente baseado na Web para lidar com a reconciliação de ponta a ponta, que incorpora importação, transformação e enriquecimento de dados, correspondência de dados e gerenciamento de exceções
• Ampla aplicação – Suporta todas as classes de pagamentos digitais usando um único sistema – General Ledger Reconciliation  Tally, ATM Reconciliation, Card Reconciliation, Payments Online, Wallets, Instant Payments (IMPS e UPI), NEFT, RTGS e QR Code Payments — com integração flexibilidade para integrar rapidamente novos canais e esquemas de pagamento
• Assistente universal de dados: simplifica a configuração do processo de reconciliação por meio de uma estrutura de mapeamento de dados baseada em modelo. Isso otimiza o tempo de entrada em operação para implementações greenfield em 30 por cento
• Trilha de auditoria detalhada: fornece uma trilha de auditoria detalhada que ajuda os usuários a entender a lógica por trás de uma quebra ou caso de jogo e a resolvê-la adequadamente.
• Identificação e análise avançada de exceções para aconselhar ações oportunas e seguir ups para permitir o encerramento do mesmo
• Processos de liquidação baseados em IA Aproveitando aprendizado de máquina (ML), algoritmos, o FSS Smart Recon aprende continuamente padrões de arquivos e pode identificar automaticamente novos registros, permitindo que a equipe preveja exceções e execute ações de resolução, sem a necessidade de suporte constante ou serviços profissionais.
• Gerenciamento de disputas – suporte para o ciclo de vida de disputas e estornos, permitindo que os bancos respondam às disputas em prazos muito mais curtos, melhorando a eficiência e o atendimento ao cliente.
• Modelos de negócios flexíveis: O FSS oferece serviços Recon como um modelo licenciado e SaaS, para fornecer maior flexibilidade de implantação aos clientes, eliminando a necessidade de despesas de capital iniciais e

Quais são as principais tendências tecnológicas que você está observando no espaço de reconciliação?

A rápida evolução dos pagamentos, a concorrência no mercado e os avanços na tecnologia continuam a impulsionar a evolução e a modernização dos processos de reconciliação. As tendências tecnológicas que estão ganhando impulso incluem

• Maior adoção de SaaS e modelos baseados em nuvem para acomodar cargas de trabalho de transações crescentes e reduzir o custo total de propriedade
• Blockchain é uma escolha perfeita para reconciliações complexas e seria o próximo diferencial de inclusão em produtos líderes globais
• Uso aprimorado de algoritmos baseados em IA e aprendizado de máquina para processos de reconhecimento auto-supervisionados e auto-otimizados
• Uso inteligente de dados, projetando a camada de dados ou sistema de registro correto para melhorar o desempenho, a precisão da correspondência, as operações e os controles de fraude

Quais seriam as próximas áreas de foco do FSS?  

Nosso próximo grande lançamento gira em torno de análise e ciência de dados. A riqueza de dados hoje na maioria das grandes organizações é empurrada para um Data Lake ou warehouse e muito pouco está sendo feito para aproveitar esses insights para causar impacto em seus clientes ou negócios. O produto foi projetado para abordar essa oportunidade específica de Big Data no espaço de pagamentos. O produto é um conjunto completo de análises baseadas em pessoas que vem com insights predefinidos por áreas de produtos de negócios. A matriz continua crescendo e em breve mapeará todo o ecossistema de pagamentos. O produto ajuda os bancos a tomar decisões de negócios baseadas em dados, aumentar a produtividade e a eficiência dos negócios.

Fonte: 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-pode-fortalecer-sistemas-de-reconciliação-para-setor-bfsi