AI, ML in RPA lahko okrepijo spravne sisteme za sektor BFSI

Z odprtim bančništvom in takojšnjimi plačili, ki vse bolj postajajo mainstream, morajo zaledni sistemi usklajevanja podjetij slediti tempu. Običajno so bile transakcije običajno obdelane v paketnem načinu, obdelava, obračun in poravnava plačil pa so trajale ure, če ne dni. Zdaj so bili cikli usklajevanja in poravnave skrčeni. To pomeni izjemen pritisk na zaledno pisarno katere koli institucije, da podpira več ciklov poravnave znotraj dneva in usklajuje podatke v skoraj realnem času.

Zato finančne institucije iščejo celovite avtomatizirane postopke usklajevanja na ravni podjetja, ki jim lahko pomagajo pri prilagajanju velikega dotoka transakcijskih podatkov, izboljšajo hitrost, obvladujejo operativno tveganje in obravnavajo potrebe po skladnosti.

Glede na Satish N., namestnik glavnega produktnega direktorja, FSS, to je tisto, kar umetna inteligenca in strojno učenje obljubljata. »Z uporabo strojnega učenja na ključnih točkah usklajevanja podatkov lahko usklajevalci odklenejo večkratnike vrednosti v smislu časa, stroškov delovanja in izogibanja regulativnim kaznim,« je dejal v intervju z Tehnični opazovalec, ki dodaja, da lahko napredni algoritmi ML izboljšajo učinkovitost postopka na več točkah usklajevanja.

 Urejeni izvlečki: 

Kako avtomatizacija sistemov za usklajevanje pomaga izboljšati učinkovitost obdelave transakcij?

Z eksponentno rastjo digitalnih plačil se dnevno izmenjajo milijoni transakcij med več komponentami plačilnega ekosistema. Cikli poravnave plačil ali transakcij se razlikujejo glede na kombinacijo deležnikov in različnih aplikacij, ki se uporabljajo, in računovodske evidence, ki jih vzdržujejo ti sistemi za več obdelav, morajo biti sinhronizirane v različnih fazah transakcije. Natančnost postopka finančnega zaključka je ključnega pomena za ohranjanje finančne celovitosti ekosistema, zmanjšanje tveganja in spodbujanje zaupanja med strankami.

Nadalje z odprtim bančništvom in takojšnja plačila sistemi usklajevanja podjetij v zalednih pisarnah, ki vse bolj postajajo običajni, morajo slediti tempu. Običajno so bile transakcije običajno obdelane v paketnem načinu, obdelava, obračun in poravnava plačil pa so trajale ure, če ne dni. Zdaj so bili cikli usklajevanja in poravnave skrčeni. To pomeni izjemen pritisk na zaledno pisarno katere koli institucije, da podpira več ciklov poravnave znotraj dneva in usklajuje podatke v skoraj realnem času. Trenutni ročni ali polavtomatski procesi preprosto ne morejo ustrezati novim poslovnim potrebam.

Avtomatizirani procesi usklajevanja na ravni podjetja od konca do konca lahko pomagajo finančnim institucijam in podjetjem, da se povečajo pri obvladovanju velikega dotoka podatkov o transakcijah, izboljšajo hitrost, obvladujejo operativno tveganje in obravnavajo potrebe po skladnosti.

Izboljšajte natančnost in zmanjšajte tveganje za napake  

Ena sama izjema lahko povzroči znatne izgube in ekipe za usklajevanje vsak dan obravnavajo veliko število izjem. Avtomatizacija postopkov usklajevanja in certificiranja v celotnem življenjskem ciklu zaključka finančnega poslovanja zmanjšuje tveganje napak.

Nižje izjeme in odpisi

Z avtomatiziranimi postopki usklajevanja je mogoče računovodske razlike proaktivno prepoznati in popraviti, še preden stranke prijavijo pritožbo. Na primer, stranke so lahko preklicale transakcijo, vendar ustreznega kredita morda niso prejele zaradi tehnične napake ali sistemske napake ali dejanske goljufije. S podrobnimi revizijskimi sledmi je takšna neskladja mogoče enostavno prepoznati, kar bankam omogoča, da skrajšajo čas obravnave preiskave izrednih razmer za 90 %, optimizirajo stroške obravnave sporov, kar posledično pomaga pri zmanjševanju tveganja

Zmanjšajte tveganje skladnosti

Z izboljšanim upravljanjem podatkov in revizijskimi sledmi finančne institucije zmanjšajo tveganje skladnosti in zagotovijo skladnost z revizijskimi in regulativnimi zahtevami.

Povečajte produktivnost

Avtomatizirajte zamudne ročne procese v postopkih usklajevanja, prihranite čas, ki ga osebje porabi za postopke usklajevanja, sprostite vire za osredotočanje na strateško delo z dodano vrednostjo, vključno z zmanjševanjem tveganja, in operativnimi izboljšavami

Kako bi lahko banke uporabile AI in ML za premagovanje izzivov v sistemih usklajevanja?

Naraščajoče število kanalov, zapletenost instrumentov in dejavnost, razširjena med več ponudniki storitev, ter povečana pogostost transakcij s strani potrošnikov povečujejo zapletenost postopka usklajevanja. Umetna inteligenca in strojno učenje bosta znatno izboljšala učinkovitost postopka usklajevanja. Z uporabo strojnega učenja na ključnih točkah usklajevanja podatkov lahko usklajevalci odklenejo večkratnike vrednosti v smislu časa, operativnih stroškov in izogibanja regulativnim kaznim,

Napredni algoritmi ML lahko izboljšajo učinkovitost postopka na več točkah usklajevanja. Postopek usklajevanja običajno vključuje naloge, kot so vkrcanje plačilnih razredov, ekstrahiranje in normaliziranje podatkov iz nestandardiziranih formatov datotek, definiranje pravil ujemanja in objavljanje vnosov za poravnavo računov.

Običajni sistemi se za usklajevanje plačil zanašajo na statično vnaprej konfigurirano "ogrodje, ki temelji na pravilih". Vendar pa lahko ta orodja postanejo neučinkovita, ko dodajate nove vire podatkov ali če so v določeni datoteki za usklajevanje uvedeni novi vnosi, jih je treba identificirati ročno. Nadaljnje skupine za usklajevanje morajo ustvariti, preizkusiti in implementirati nova pravila, hkrati pa uravnotežiti vpliv na obstoječa pravila, kar podaljša čas cikla usklajevanja. S procesi, omogočenimi za ML, se sistem samodejno »nauči« podatkovnih virov in vzorcev, jih analizira za verjetna ujemanja v več nizih podatkov, poudari izjeme/neujemanja pri usklajevanju in predstavi sezname opravil, ki jih je mogoče storiti, da reši težave s podatki.

Uporaba robotske avtomatizacije procesov lahko avtomatizira rutinska, ročno intenzivna opravila. Naj vam povem primer. Tudi danes banke z avtomatiziranimi postopki usklajevanja uporabljajo namensko osebje, ki pridobiva datoteke s portala za izmenjavo ali sistema za upravljanje sporov, prenaša datoteke in jih postavlja na pravo mesto, da sistem za usklajevanje ukrepa na podlagi podatkov. Takšne naloge je mogoče avtomatizirati z uporabo botov, kar poveča vrednost časa zaposlenih.

Usklajevanja plačil so postala izjemno zapletena, z več možnostmi plačila, kanali, kombinacijo procesorjev izdelkov za različne načine plačila v vseh vrstah poslovanja, potreba po hitrosti in natančnosti usklajevanja pa je ključnega pomena za podjetja. FSS Smart Recon ponuja rešitev, ki temelji na umetni inteligenci, za upravljanje usklajevanja med delovnimi tokovi plačil, z vgrajeno podporo za scenarije usklajevanja z več viri in več datotekami veliko proti mnogo. S FSS Smart Recon lahko stranke dosežejo 40-odstotno izboljšanje časa za trženje novih implementacij, precejšnje 30-odstotno izboljšanje časovnih ciklov usklajevanja in skupno 25-odstotno zmanjšanje neposrednih stroškov v primerjavi z delno avtomatiziranimi procesi. FSS Smart Recon dodaja vrednost v naslednje načine:

• Poenotena platforma za zagotavljanje sodobnega, v celoti spletnega sistema platforme za usklajevanje za upravljanje usklajevanja od konca do konca, ki vključuje uvoz podatkov, preoblikovanje in obogatitev, ujemanje podatkov, upravljanje izjem
• Široka uporaba – podpira vse razrede digitalnih plačil z uporabo enega samega sistema – izračun usklajevanja glavne knjige, usklajevanje bankomatov, usklajevanje kartic, spletna plačila, denarnice, takojšnja plačila (IMPS in UPI), plačila NEFT, RTGS in kode QR — z vgrajenim prilagodljivost za hitro vključitev novih plačilnih kanalov in shem
• Univerzalni čarovnik za podatke: poenostavi nastavitev postopka usklajevanja prek ogrodja za preslikavo podatkov, ki temelji na predlogi. To optimizira čas vklopa za nove izvedbe za 30 odstotkov
• Podrobna revizijska sled: Zagotavlja podrobno revizijsko sled, ki uporabnikom pomaga razumeti razloge za prekinitev ali primer ujemanja in jih ustrezno obravnavati.
• Napredna identifikacija izjem in analiza za svetovanje o pravočasnem ukrepanju in sledenju ups omogočiti zaprtje le-tega
• Procesi poravnave na osnovi umetne inteligence, ki izkoriščajo strojno učenje (ML), algoritme, FSS. Smart Recon se nenehno uči vzorcev datotek in lahko samodejno identificira nove zapise, kar osebju omogoča predvidevanje izjem in izvajanje reševalnih dejanj, ne da bi potrebovali stalno podporo ali strokovne storitve.
• Upravljanje sporov – podpora za življenjski cikel sporov in povratnih bremenitev, ki bankam omogoča, da se na spore odzovejo v veliko krajših časovnih okvirih – s čimer se izboljša učinkovitost in storitve za stranke.
• Prilagodljivi poslovni modeli: FSS ponuja storitve Recon kot licenčni model in model SaaS, da strankam zagotovi večjo prilagodljivost uvajanja, odpravlja potrebo po vnaprejšnjih kapitalskih izdatkih in

Katere ključne tehnološke trende opažate v prostoru sprave?

Hiter razvoj plačil, tržna konkurenca in napredek v tehnologiji še naprej spodbujajo razvoj in posodobitev postopkov usklajevanja. Tehnološki trendi, ki pridobivajo na zagonu, vključujejo

• Večja uporaba SaaS in modelov v oblaku za prilagajanje naraščajočim delovnim obremenitvam transakcij in znižanje skupnih stroškov lastništva
• Blockchain je popolna izbira za kompleksno usklajevanje in bi bila naslednja razlikovalna vključitev v vodilne globalne izdelke
• Izboljšana uporaba umetne inteligence in algoritmov strojnega učenja, ki temeljijo na umetni inteligenci, za samonadzorovane in samooptimizirajoče rekonstruacijske procese
• Pametna uporaba podatkov z oblikovanjem prave podatkovne plasti ali sistema zapisne plasti za izboljšanje delovanja, natančnosti ujemanja, operacij in nadzora goljufij

Katera bi bila prihodnja osrednja področja za FSS?  

Naše naslednje veliko lansiranje se nanaša na analitiko in znanost o podatkih, bogastvo podatkov je danes v večini velikih organizacij potisnjeno v podatkovno jezero ali skladišče in zelo malo se naredi, da bi te vpoglede izkoristili, da bi vplivali na vaše stranke ali podjetje. Izdelek je zasnovan tako, da obravnava to specifično priložnost za velike podatke v plačilnem prostoru. Izdelek je popolna zbirka analitike, ki temelji na osebnostih in vključuje vnaprej določene vpoglede po področjih poslovnih izdelkov, matrika se še naprej povečuje in bo kmalu preslikala celoten plačilni ekosistem. Produkt bankam pomaga sprejemati poslovne odločitve, ki temeljijo na podatkih, povečati produktivnost in poslovno učinkovitost.

Vir: 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-strengthen-exconciliation-systems-for-bfsi-sector