AI, ML och RPA kan stärka avstämningssystem för BFSI-sektorn

Med öppna banktjänster och omedelbara betalningar som alltmer blir vanliga, måste backoffice-företagsavstämningssystem hålla jämna steg. Konventionellt behandlades transaktioner vanligtvis i ett batchläge och betalningar tog timmar, om inte dagar, att bearbeta, rensa och avveckla. Nu har avstämnings- och avvecklingscykler komprimerats. Detta sätter en enorm press på alla institutioners backoffice att stödja flera avvecklingscykler inom dagen och stämma av data i nästan realtid.

Det är därför finansinstitutioner letar efter automatiserade avstämningsprocesser på företagsnivå som kan hjälpa dem att skala för att hantera stora inflöden av transaktionsdata, förbättra hastigheten, hantera operativa risker och tillgodose efterlevnadsbehov.

Enligt Sathish N, Vice Chief Product Officer, FSS detta är vad AI och Machine Learning lovar att leverera. "Genom att använda maskininlärning vid viktiga dataavstämningspunkter kan avstämningsenheter låsa upp multipler av värde i termer av tid, driftskostnader och undvika regulatoriska påföljder," sade han i en intervjun med Teknisk observatör, och tillägger att avancerade ML-algoritmer kan förbättra processeffektiviteten över flera avstämningspunkter.

 Redigerade utdrag: 

Hur automatisering av avstämningssystem hjälper till att förbättra effektiviteten i behandlingen av transaktioner?

Med digitala betalningar som växer exponentiellt utbyts miljontals transaktioner dagligen mellan flera betalningsekosystembeståndsdelar. Betalnings- eller transaktionsavvecklingscyklerna varierar beroende på kombinationen av intressenter och olika applikationer som används och bokföring som upprätthålls av dessa flera behandlingssystem måste vara synkroniserade i olika skeden av transaktionen. Noggrannheten i den finansiella avslutningsprocessen är avgörande för att upprätthålla ekosystemets finansiella integritet, minska risker och främja förtroende bland kunder.

Vidare med öppen bank och omedelbara betalningar allt mer mainstream måste backoffice-företagsavstämningssystem hålla jämna steg. Konventionellt behandlades transaktioner vanligtvis i ett batchläge och betalningar tog timmar, om inte dagar, att bearbeta, rensa och avveckla. Nu har avstämnings- och avvecklingscykler komprimerats. Detta sätter en enorm press på alla institutioners backoffice för att stödja flera avvecklingscykler inom dagen och stämma av data i nästan realtid. Nuvarande manuella eller halvautomatiska processer kan helt enkelt inte skalas för att tillgodose nya affärsbehov.

Automatiserade avstämningsprocesser på företagsnivå från slut till slut kan hjälpa finansiella institutioner och företag att skala för att hantera stora inflöden av transaktionsdata, förbättra hastigheten, hantera operativa risker och hantera efterlevnadsbehov.

Förbättra noggrannheten och minska risken för fel  

Ett enstaka undantag kan resultera i betydande förluster och avstämningsteam hanterar ett stort antal undantag varje dag. Genom att automatisera avstämnings- och certifieringsprocesser under hela livscykeln för ekonomisk avslutning minskar risken för fel.

Lägre undantag och avskrivningar

Med automatiserade avstämningsprocesser kan redovisningsavvikelser proaktivt identifieras och korrigeras innan kunder ens registrerar ett klagomål. Som ett exempel kan kunderna ha avbrutit en transaktion, men motsvarande kredit kan inte ha mottagits på grund av ett tekniskt fel eller ett systemfel eller ett faktiskt bedrägeri som har inträffat. Med detaljerade revisionsspår kan sådana avvikelser lätt identifieras, vilket gör det möjligt för banker att minska hanteringstiden för undantagsundersökningar med 90 %, optimera kostnaderna för tvisthantering vilket i sin tur hjälper till med riskreducering

Minska efterlevnadsrisken

Med förbättrad datahantering och revisionsspår minskar finansinstitutioner efterlevnadsrisken och säkerställer efterlevnad av revisions- och regulatoriska krav.

Förbättra produktiviteten

Automatisera tidskrävande manuella processer i avstämningsoperationer, sparar tid personalen lägger ner på avstämningsprocesser, frigör resurser för att fokusera på strategiskt mervärdesarbete inklusive riskreducering och operativa förbättringar

Hur AI och ML skulle kunna användas av banker för att övervinna utmaningarna i avstämningssystem?

Ett växande antal kanaler, instrumentkomplexitet och aktivitet spridda över flera tjänsteleverantörer och ökad transaktionsfrekvens av konsumenter bidrar till komplexiteten i avstämningsprocessen. AI och Machine Learning kommer att ha en betydande uppsida för effektiviteten i avstämningsprocessen. Genom att använda maskininlärning vid viktiga dataavstämningspunkter kan avstämningsenheter låsa upp multiplar av värde i termer av tid, driftskostnader och undvika regulatoriska påföljder,

Avancerade ML-algoritmer kan förbättra processeffektiviteten över flera avstämningspunkter. Avstämningsprocessen innefattar vanligtvis uppgifter som att ta in betalningsklasser, extrahera och normalisera data från icke-standardiserade filformat, definiera matchningsregler och bokföra poster för avveckling av konton.

Konventionella system förlitar sig på ett statiskt förkonfigurerat "regelbaserat ramverk" för betalningsavstämning. Dessa verktyg kan dock bli ineffektiva när man lägger till nya datakällor eller om nya poster införs i en viss avstämningsfil måste dessa identifieras manuellt. Ytterligare avstämningsteam måste skapa, testa och implementera nya regler och samtidigt balansera inverkan på befintliga regler som förlänger avstämningscykeltiden. Med ML-aktiverade processer "lär sig" systemet automatiskt datakällorna och mönstren, analyserar dem för troliga matchningar över flera datamängder, lyfter fram avstämningsundantag/felmatchningar och presenterar handlingsbara "att göra"-listor för att lösa dataproblem.

Användningen av Robotic Process Automation kan automatisera rutinmässiga, manuellt intensiva uppgifter. Låt mig ge dig ett exempel. Än idag använder banker med automatiserade avstämningsprocesser dedikerad personal för att hämta filer från en utbytesportal eller ett tvisthanteringssystem, ladda ner filerna och placera dem på rätt plats för att avstämningssystemet ska kunna agera på data. Sådana uppgifter kan automatiseras med hjälp av bots, vilket maximerar värdet av anställdas tid.

Betalningsavstämningar har blivit oerhört komplicerade, med flera betalningsalternativ, kanaler, kombination av produktprocessorer för olika betalningsmetoder inom branschen och behovet av snabbhet och noggrannhet av avstämning är avgörande för företag. FSS Smart Recon erbjuder en AI-baserad lösning för avstämningshantering över betalningsarbetsflöden, med inbyggt stöd för många-till-många-avstämningsscenarier med flera källor och flera filer. Med FSS Smart Recon kan kunder uppnå en 40 % förbättring i time to market för greenfield-implementeringar, en avsevärd 30 % förbättring av avstämningstidscykler och en total minskning av direkta kostnader med 25 % jämfört med delvis automatiserade processer. FSS Smart Recon tillför värde i följande sätt:

• En enhetlig plattform för att tillhandahålla ett modernt, helt webbaserat avstämningsplattformssystem för att hantera end-to-end-avstämning som inkluderar dataimport, transformation och anrikning, datamatchning, undantagshantering
• Bred applikation – Stödjer alla klasser av digitala betalningar med ett enda system – General Ledger Reconciliation Tally, ATM-avstämning, kortavstämning, onlinebetalningar, plånböcker, omedelbara betalningar (IMPS och UPI), NEFT, RTGS och QR-kodbetalningar – med inbyggd flexibilitet för att snabbt få nya betalningskanaler och system
• Universal Data Wizard: Förenklar inställningen av avstämningsprocessen via ett mallbaserat ramverk för datamappning. Detta optimerar live-tiden för greenfield-implementeringar med 30 procent
• Detaljerad revisionsspår: Tillhandahåller ett detaljerat granskningsspår som hjälper användare att förstå logiken bakom ett avbrott eller matchningsfall och ta itu med det därefter.
• Avancerad undantagsidentifiering och analys för att ge råd om åtgärder i rätt tid och följa Posten för att möjliggöra stängning av densamma
• AI-baserade avvecklingsprocesser som utnyttjar maskininlärning (ML), algoritmer, FSS Smart Recon lär sig kontinuerligt filmönster och kan automatiskt identifiera nya poster, vilket gör det möjligt för personal att förutsäga undantag och utföra upplösningsåtgärder, utan behov av konstant support eller professionella tjänster.
• Tvisthantering – Stöd för tvist- och återkravslivscykeln som gör det möjligt för banker att svara på tvister inom mycket kortare tidsramar – vilket förbättrar effektiviteten såväl som kundservice.
• Flexibla affärsmodeller: FSS erbjuder Recon-tjänster som en licensierad och en SaaS-modell, d för att ge kunderna större flexibilitet vid driftsättning, vilket eliminerar behovet av förskottsinvesteringar och

Vilka är de viktigaste tekniktrenderna du observerar inom försoningsområdet?

Snabb betalningsutveckling, marknadskonkurrens och framsteg inom teknik fortsätter att driva utvecklingen och moderniseringen av avstämningsprocesser. Tekniktrender som tar fart är bl.a

• Större användning av SaaS och molnbaserade modeller för att tillgodose växande transaktionsarbetsbelastningar och för att sänka den totala ägandekostnaden
• Blockchain är ett perfekt val för komplex avstämning och skulle vara nästa differentierande inkludering i globalt ledande produkter
• Förbättrad användning av AI och Machine Learning AI-baserade algoritmer för självövervakade och självoptimerande rekonditionsprocesser
• Smart användning av data genom att designa rätt datalager eller system för registreringslager för att förbättra prestanda, precision i matchning, operationer och bedrägerikontroller

Vilka skulle vara de kommande fokusområdena för FSS?  

Vår nästa stora lansering handlar om analys och datavetenskap, datarikedomen idag i de flesta stora organisationer skjuts till en Data Lake eller ett lager och väldigt lite görs för att utnyttja dessa insikter för att påverka dina kunder eller företag. Produkten är designad för att möta denna specifika Big Data-möjlighet inom betalningsområdet. Produkten är en komplett persona-baserad analyssvit som kommer med fördefinierade insikter per affärsområdes produktområden, matrisen fortsätter att växa och kommer snart att kartlägga hela betalningsekosystemet. Produkten hjälper banker att fatta datadrivna affärsbeslut, förbättra produktiviteten och affärseffektiviteten.

Källa: 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-och-rpa-kan-stärka-avstämningssystem-för-bfsi-sektorn