AI, ML и RPA могут укрепить системы согласования для сектора BFSI

Поскольку открытые банковские операции и мгновенные платежи становятся все более распространенными, корпоративные системы выверки бэк-офиса должны идти в ногу со временем. Обычно транзакции обычно обрабатывались в пакетном режиме, и на обработку, клиринг и расчет платежей уходили часы, если не дни. Теперь циклы сверки и расчетов сократились. Это оказывает огромное давление на бэк-офис любого учреждения, чтобы поддерживать несколько дневных расчетных циклов и согласовывать данные почти в реальном времени.

Вот почему финансовые учреждения ищут сквозные автоматизированные процессы согласования на уровне предприятия, которые могут помочь им масштабироваться для обработки большого потока данных транзакций, повышения скорости, управления операционными рисками и удовлетворения требований соответствия.

По Сатиш N, заместитель главного директора по продуктам, FSS — это то, что обещают дать ИИ и машинное обучение. «Используя машинное обучение в ключевых точках сверки данных, специалисты по сверке могут получить кратную выгоду с точки зрения времени, эксплуатационных расходов и избегания нормативных штрафов», — сказал он в отчете. интервью Технический наблюдатель, добавив, что расширенные алгоритмы машинного обучения могут повысить эффективность процессов в нескольких точках согласования.

 Отредактированные выдержки: 

Как автоматизация систем сверки помогает повысить эффективность обработки транзакций?

Поскольку цифровые платежи растут в геометрической прогрессии, миллионы транзакций ежедневно обмениваются между несколькими составляющими платежной экосистемы. Циклы платежей или расчетов по транзакциям различаются в зависимости от комбинации используемых заинтересованных сторон и различных приложений, а бухгалтерские записи, поддерживаемые этими несколькими системами обработки, должны быть синхронизированы на разных этапах транзакции. Точность процесса финансового закрытия имеет решающее значение для поддержания финансовой целостности экосистемы, снижения рисков и укрепления доверия среди клиентов.

Далее с открытым банкингом и мгновенные платежи Системы выверки корпоративных бэк-офисов, которые становятся все более распространенными, должны идти в ногу со временем. Обычно транзакции обрабатывались в пакетном режиме, и на обработку, клиринг и расчет платежей уходили часы, если не дни. Теперь циклы сверки и расчетов сократились. Это оказывает огромное давление на бэк-офис любого учреждения, чтобы поддерживать несколько дневных расчетных циклов и согласовывать данные почти в реальном времени. Текущие ручные или полуавтоматические процессы просто не могут масштабироваться для удовлетворения новых потребностей бизнеса.

Сквозные автоматизированные процессы согласования на уровне предприятия могут помочь финансовым учреждениям и корпорациям справиться с большим потоком данных о транзакциях, повысить скорость, управлять операционными рисками и удовлетворить требования нормативных требований.

Повышение точности и снижение риска ошибки  

Одно исключение может привести к значительным потерям, и группы выверки ежедневно обрабатывают большое количество исключений. Автоматизация процессов выверки и сертификации на протяжении всего финансового цикла закрытия снижает риск ошибок.

Меньшие исключения и списания

С помощью автоматизированных процессов сверки расхождения в бухгалтерском учете могут быть заранее выявлены и исправлены еще до того, как клиенты подадут жалобу. Например, клиенты могли отменить транзакцию, но соответствующий кредит мог не быть получен из-за технического сбоя, системной ошибки или фактического мошенничества. С помощью подробных контрольных журналов такие несоответствия можно легко выявить, что позволяет банкам сократить время обработки исключений на 90%, оптимизировать затраты на разрешение споров, что, в свою очередь, способствует снижению рисков.

Снижение рисков соответствия

Благодаря улучшенному управлению данными и журналам аудита финансовые учреждения снижают риск соответствия и обеспечивают соблюдение требований аудита и нормативных требований.

Повысить производительность

Автоматизируйте трудоемкие ручные процессы в операциях выверки, экономит время, которое персонал тратит на процессы выверки, высвобождая ресурсы, чтобы сосредоточиться на стратегической работе с добавленной стоимостью, включая снижение рисков и операционные улучшения

Как банки могут использовать искусственный интеллект и машинное обучение для решения проблем в системах сверки?

Растущее количество каналов, сложность инструментов и активность распространяются между несколькими поставщиками услуг, а увеличение частоты транзакций со стороны потребителей усложняет процесс согласования. Искусственный интеллект и машинное обучение окажут значительное влияние на эффективность процесса согласования. Применяя машинное обучение в ключевых точках сверки данных, выверщики могут открывать многократные преимущества с точки зрения времени, эксплуатационных расходов и избежания штрафных санкций.

Расширенные алгоритмы машинного обучения могут повысить эффективность процессов в нескольких точках согласования. Процесс согласования обычно влечет за собой такие задачи, как подключение классов платежей, извлечение и нормализация данных из нестандартных форматов файлов, определение правил сопоставления и разноска записей для сопоставления счетов.

Обычные системы полагаются на статическую предварительно сконфигурированную «структуру на основе правил» для согласования платежей. Однако эти инструменты могут стать неэффективными при добавлении новых источников данных или при добавлении новых записей в конкретный файл выверки, их необходимо идентифицировать вручную. Дальнейшим группам выверки необходимо создать, протестировать и внедрить новые правила, уравновешивая влияние на существующие правила, что увеличивает время цикла выверки. Благодаря процессам с поддержкой машинного обучения система автоматически «изучает» источники и шаблоны данных, анализирует их на предмет вероятных совпадений в нескольких наборах данных, выделяет исключения / несоответствия согласования и представляет списки необходимых действий для решения проблем с данными.

Использование Robotic Process Automation может автоматизировать рутинные задачи, требующие большого количества ручного труда. Позвольте привести пример. Даже сегодня банки с автоматизированными процессами согласования привлекают специальный персонал для извлечения файлов с портала обмена или системы управления спорами, загрузки файлов и размещения их в нужном месте, чтобы система согласования могла обработать данные. Такие задачи можно автоматизировать с помощью ботов, что позволяет максимально эффективно использовать время сотрудников.

Согласование платежей стало чрезвычайно сложным, поскольку для них существует множество вариантов платежей, каналов, комбинация процессоров продуктов для разных способов оплаты в рамках направления бизнеса, а необходимость в скорости и точности выверки имеет решающее значение для бизнеса. FSS Smart Recon предлагает решение на основе искусственного интеллекта для управления выверкой платежных рабочих процессов со встроенной поддержкой сценариев выверки «многие ко многим» с несколькими источниками и несколькими файлами. С помощью FSS Smart Recon клиенты могут сократить время вывода на рынок реализаций с нуля на 40%, на 30% сократить временные циклы согласования и на 25% снизить прямые затраты по сравнению с частично автоматизированными процессами. следующие способы:

• Унифицированная платформа для предоставления современной, полностью веб-системы платформы выверки для обработки сквозной выверки, которая включает импорт, преобразование и обогащение данных, сопоставление данных, управление исключениями
• Широкое применение - поддерживает все классы цифровых платежей с использованием единой системы - счет сверки в Главной книге, сверка банкоматов, сверка карт, онлайн-платежи, кошельки, мгновенные платежи (IMPS и UPI), NEFT, RTGS и платежи по QR-коду - со встроенными гибкость для быстрого внедрения новых каналов и схем оплаты
• Мастер универсальных данных: упрощает настройку процесса согласования с помощью структуры сопоставления данных на основе шаблонов. Это оптимизирует время ввода в эксплуатацию для новых внедрений на 30%.
• Подробный контрольный журнал: предоставляет подробный контрольный журнал, который помогает пользователям понять причину разрыва или совпадения и соответствующим образом решить эту проблему.
• Усовершенствованная идентификация исключений и анализ для своевременного принятия мер и их выполнения UPS чтобы разрешить закрытие одного и того же
• Процессы расчетов на основе искусственного интеллекта Используя машинное обучение (ML), алгоритмы, FSS Smart Recon постоянно изучает шаблоны файлов и может автоматически определять новые записи, что позволяет сотрудникам прогнозировать исключения и выполнять действия по их устранению без необходимости постоянной поддержки или профессиональных услуг.
• Управление спорами - поддержка жизненного цикла споров и возвратных платежей, позволяющая банкам реагировать на споры в гораздо более короткие сроки, повышая эффективность, а также улучшая качество обслуживания клиентов.
• Гибкие бизнес-модели: FSS предлагает услуги Recon как по лицензии, так и по модели SaaS, d для обеспечения большей гибкости развертывания для клиентов, устраняя необходимость в предварительных капитальных расходах и

Какие ключевые технологические тенденции вы наблюдаете в пространстве примирения?

Быстрое развитие платежей, рыночная конкуренция и развитие технологий продолжают стимулировать эволюцию и модернизацию процессов сверки. Набирающие обороты технологические тенденции включают:

• Более широкое внедрение моделей SaaS и облачных вычислений для поддержки растущих рабочих нагрузок транзакций и снижения совокупной стоимости владения
• Блокчейн - идеальный выбор для комплексного согласования и будет следующим отличительным признаком включения в ведущие мировые продукты.
• Расширенное использование искусственного интеллекта и машинного обучения алгоритмов на основе искусственного интеллекта для самоконтрольных и самооптимизирующихся процессов разведки.
• Интеллектуальное использование данных за счет разработки правильного уровня данных или системы уровня записи для повышения производительности, точности сопоставления, операций и контроля за мошенничеством

Какими будут следующие направления для FSS?  

Наш следующий большой запуск связан с аналитикой и наукой о данных, сегодня огромное количество данных в большинстве крупных организаций отправляется в озеро данных или хранилище, и очень мало делается для того, чтобы использовать эти идеи для оказания влияния на ваших клиентов или бизнес. Продукт предназначен для решения этой конкретной возможности больших данных в сфере платежей. Продукт представляет собой полный пакет персональной аналитики, который включает предопределенные аналитические данные по областям бизнес-продуктов, матрица продолжает расти и вскоре отобразит всю платежную экосистему. Этот продукт помогает банкам принимать бизнес-решения на основе данных, повышать производительность и эффективность бизнеса.

Источник: 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-усиление-системы-согласования-для-сектора-bfsi