AI, ML และ RPA สามารถเสริมสร้างระบบการกระทบยอดสำหรับภาค BFSI

เนื่องจากธนาคารแบบเปิดและการชำระเงินแบบทันทีกลายเป็นกระแสหลักมากขึ้น ระบบการกระทบยอดขององค์กรส่วนหลังจึงจำเป็นต้องก้าวให้ทัน ตามธรรมเนียมแล้ว ธุรกรรมมักจะได้รับการประมวลผลในโหมดแบทช์ และการชำระเงินใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือไม่ใช่วันในการประมวลผล เคลียร์และชำระ ตอนนี้ รอบการกระทบยอดและการชำระบัญชีถูกบีบอัดแล้ว สิ่งนี้สร้างแรงกดดันมหาศาลต่อ Back Office ของสถาบันใดๆ ให้สนับสนุนรอบการชำระเงินระหว่างวันหลายรอบและกระทบยอดข้อมูลในเวลาที่ใกล้เคียงกันแบบเรียลไทม์

นั่นคือเหตุผลที่สถาบันการเงินกำลังมองหากระบวนการกระทบยอดอัตโนมัติระดับองค์กรแบบ end-to-end ที่สามารถช่วยให้พวกเขาปรับขนาดเพื่อจัดการกับการไหลเข้าของข้อมูลธุรกรรมจำนวนมาก ปรับปรุงความเร็ว จัดการความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ และตอบสนองความต้องการด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ตามที่ สาทิส นู๋รองประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ FSS นี่คือสิ่งที่ AI และ Machine Learning สัญญาว่าจะส่งมอบ “ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่จุดกระทบยอดข้อมูลหลัก ผู้ตรวจสอบสามารถปลดล็อกมูลค่าทวีคูณในแง่ของเวลา ค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน และหลีกเลี่ยงบทลงโทษด้านกฎระเบียบ” เขากล่าวใน สัมภาษณ์ กับ ผู้สังเกตการณ์ด้านเทคนิคโดยเสริมว่าอัลกอริธึม ML ขั้นสูงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการผ่านจุดกระทบยอดหลายจุด

 แก้ไขข้อความที่ตัดตอนมา: 

ระบบการกระทบยอดอัตโนมัติช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของการประมวลผลธุรกรรมได้อย่างไร

ด้วยการชำระเงินทางดิจิทัลที่เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ ธุรกรรมหลายล้านรายการได้รับการแลกเปลี่ยนทุกวันระหว่างองค์ประกอบในระบบนิเวศการชำระเงินหลายรายการ รอบการชำระเงินหรือธุรกรรมการชำระเงินจะแตกต่างกันไปตามการรวมกันของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียและแอปพลิเคชันต่างๆ ที่ใช้ และบันทึกทางบัญชีที่เก็บรักษาโดยระบบการประมวลผลหลายระบบเหล่านี้จะต้องซิงค์กันในแต่ละขั้นตอนของธุรกรรม ความถูกต้องของกระบวนการปิดบัญชีทางการเงินมีความสำคัญต่อการรักษาความสมบูรณ์ทางการเงินของระบบนิเวศ การลดความเสี่ยง และการสร้างความไว้วางใจให้กับลูกค้า

เพิ่มเติมด้วยการเปิดธนาคารและ ชำระเงินทันที ระบบการกระทบยอดขององค์กรส่วนหลังกลายเป็นกระแสหลักมากขึ้นเรื่อยๆ ต้องตามให้ทัน ตามธรรมเนียมแล้ว ธุรกรรมมักจะได้รับการประมวลผลในโหมดแบทช์ และการชำระเงินใช้เวลาหลายชั่วโมงหรือไม่ใช่วันในการประมวลผล เคลียร์และชำระ ตอนนี้ รอบการกระทบยอดและการชำระบัญชีถูกบีบอัดแล้ว สิ่งนี้สร้างแรงกดดันมหาศาลต่อ Back Office ของสถาบันใดๆ ให้สนับสนุนรอบการชำระเงินระหว่างวันหลายรอบและกระทบยอดข้อมูลในเวลาที่ใกล้เคียงกันแบบเรียลไทม์ กระบวนการแบบแมนนวลหรือแบบกึ่งอัตโนมัติในปัจจุบันไม่สามารถปรับขนาดให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจใหม่ได้

กระบวนการกระทบยอดอัตโนมัติระดับองค์กรแบบ end-to-end สามารถช่วยให้สถาบันการเงินและองค์กรปรับขนาดเพื่อจัดการกับการไหลเข้าของข้อมูลธุรกรรมจำนวนมาก ปรับปรุงความเร็ว จัดการความเสี่ยงด้านปฏิบัติการ และตอบสนองความต้องการด้านการปฏิบัติตามข้อกำหนด

ปรับปรุงความแม่นยำและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด  

ข้อยกเว้นเพียงข้อเดียวอาจส่งผลให้เกิดการสูญเสียที่สำคัญและทีมกระทบยอดจัดการกับข้อยกเว้นจำนวนมากทุกวัน กระบวนการกระทบยอดอัตโนมัติและการรับรองตลอดวงจรปิดทางการเงินทั้งหมด ช่วยลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด

ข้อยกเว้นที่ต่ำกว่าและการตัดจำหน่าย

ด้วยกระบวนการกระทบยอดอัตโนมัติ คุณสามารถระบุความคลาดเคลื่อนทางบัญชีและแก้ไขได้ในเชิงรุกก่อนที่ลูกค้าจะลงทะเบียนการร้องเรียน ตัวอย่างเช่น ลูกค้าอาจยกเลิกธุรกรรมได้ แต่อาจไม่ได้รับเครดิตที่เกี่ยวข้องเนื่องจากความผิดพลาดทางเทคนิคหรือข้อผิดพลาดของระบบ หรือการฉ้อโกงที่เกิดขึ้นจริง ด้วยเส้นทางการตรวจสอบโดยละเอียด สามารถระบุความคลาดเคลื่อนดังกล่าวได้อย่างง่ายดาย ช่วยให้ธนาคารสามารถลดเวลาในการจัดการตรวจสอบข้อยกเว้นได้ 90% เพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการจัดการข้อพิพาท ซึ่งจะช่วยลดความเสี่ยง

ลดความเสี่ยงด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ด้วยการจัดการข้อมูลและเส้นทางการตรวจสอบที่ได้รับการปรับปรุง สถาบันการเงินลดความเสี่ยงในการปฏิบัติตามกฎระเบียบ และรับรองการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านการตรวจสอบและกฎระเบียบ

เพิ่มผลกำไร

ทำให้กระบวนการแบบแมนนวลที่ใช้เวลานานเป็นอัตโนมัติในการดำเนินการกระทบยอด ประหยัดเวลาที่พนักงานใช้ในกระบวนการกระทบยอด ให้ทรัพยากรว่างเพื่อมุ่งเน้นไปที่งานมูลค่าเพิ่มเชิงกลยุทธ์ รวมถึงการลดความเสี่ยง และการปรับปรุงการปฏิบัติงาน

ธนาคารสามารถใช้ AI และ ML เพื่อเอาชนะความท้าทายในระบบการกระทบยอดได้อย่างไร

จำนวนช่องทางที่เพิ่มขึ้น ความซับซ้อนของเครื่องมือ และกิจกรรมที่กระจายไปทั่วผู้ให้บริการหลายราย และความถี่ในการทำธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นโดยผู้บริโภคช่วยเพิ่มความซับซ้อนของกระบวนการกระทบยอด AI และการเรียนรู้ของเครื่องจะมีข้อดีอย่างมากต่อประสิทธิภาพของกระบวนการกระทบยอด ด้วยการใช้แมชชีนเลิร์นนิงที่จุดกระทบยอดข้อมูลหลัก ผู้ตรวจสอบสามารถปลดล็อกมูลค่าทวีคูณในแง่ของเวลา ต้นทุนการดำเนินงาน และหลีกเลี่ยงบทลงโทษด้านกฎระเบียบ

อัลกอริธึม ML ขั้นสูงสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพของกระบวนการผ่านจุดกระทบยอดหลายจุด โดยทั่วไป กระบวนการกระทบยอดเกี่ยวข้องกับงานต่างๆ เช่น การเริ่มต้นใช้งานคลาสการชำระเงิน การดึงข้อมูล และการทำให้ข้อมูลจากรูปแบบไฟล์ที่ไม่ได้มาตรฐานเป็นมาตรฐาน การกำหนดกฎการจับคู่และการผ่านรายการสำหรับการชำระบัญชี

ระบบทั่วไปใช้ "กรอบงานตามกฎ" ที่กำหนดไว้ล่วงหน้าแบบคงที่สำหรับการกระทบยอดการชำระเงิน อย่างไรก็ตาม เครื่องมือเหล่านี้อาจไม่มีประสิทธิภาพในขณะที่เพิ่มแหล่งข้อมูลใหม่ หรือหากมีการแนะนำรายการใหม่ในไฟล์การกระทบยอดเฉพาะ จำเป็นต้องระบุสิ่งเหล่านี้ด้วยตนเอง ทีมการกระทบยอดเพิ่มเติมจำเป็นต้องสร้าง ทดสอบ และใช้กฎใหม่ในขณะที่สร้างสมดุลให้กับผลกระทบต่อกฎที่มีอยู่ซึ่งจะช่วยยืดเวลารอบการกระทบยอด ด้วยกระบวนการที่เปิดใช้งาน ML ระบบจะ "เรียนรู้" แหล่งข้อมูลและรูปแบบโดยอัตโนมัติ วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลที่ตรงกันในชุดข้อมูลหลายชุด ไฮไลต์ข้อยกเว้นการกระทบยอด / ไม่ตรงกัน และแสดงรายการ "สิ่งที่ต้องทำ" ที่ดำเนินการได้เพื่อแก้ไขปัญหาข้อมูล

การใช้ Robotic Process Automation สามารถทำให้งานประจำที่ต้องเร่งรัดด้วยตนเองเป็นไปโดยอัตโนมัติ ผมขอยกตัวอย่าง แม้กระทั่งทุกวันนี้ ธนาคารที่มีกระบวนการกระทบยอดอัตโนมัติยังปรับใช้บุคลากรเฉพาะเพื่อดึงไฟล์จากพอร์ทัลการแลกเปลี่ยนหรือระบบการจัดการข้อพิพาท ดาวน์โหลดไฟล์และวางไว้ในตำแหน่งที่เหมาะสมสำหรับระบบการกระทบยอดเพื่อดำเนินการกับข้อมูล งานดังกล่าวสามารถเป็นไปโดยอัตโนมัติโดยใช้บอท ซึ่งเพิ่มมูลค่าของเวลาของพนักงานให้สูงสุด

การกระทบยอดการชำระเงินมีความซับซ้อนอย่างมาก โดยมีตัวเลือกการชำระเงิน ช่องทาง การผสมผสานระหว่างตัวประมวลผลผลิตภัณฑ์สำหรับวิธีการชำระเงินที่แตกต่างกันในสายธุรกิจต่างๆ และความจำเป็นในความรวดเร็วและความถูกต้องของการกระทบยอดเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจ FSS Smart Recon นำเสนอโซลูชันที่ใช้ AI สำหรับการจัดการการกระทบยอดในเวิร์กโฟลว์การชำระเงิน ด้วยการสนับสนุนในตัวสำหรับสถานการณ์การกระทบยอดจากหลายแหล่งที่มาและหลายไฟล์ ด้วย FSS Smart Recon ลูกค้าสามารถบรรลุการปรับปรุง 40% ในเวลาออกสู่ตลาดสำหรับการใช้งานกรีนฟิลด์, การปรับปรุงที่ดีขึ้นอย่างมาก 30% ในรอบเวลากระทบยอด และลดต้นทุนโดยตรงโดยรวม 25% เมื่อเทียบกับกระบวนการอัตโนมัติบางส่วน FSS Smart Recon เพิ่มมูลค่าใน วิธีต่อไปนี้:

• แพลตฟอร์มแบบครบวงจรสำหรับการจัดหาระบบแพลตฟอร์มการกระทบยอดบนเว็บที่ทันสมัยและสมบูรณ์แบบ เพื่อจัดการกับการกระทบยอดแบบ end-to-end ซึ่งรวมถึงการนำเข้าข้อมูล การแปลงและการตกแต่ง การจับคู่ข้อมูล การจัดการข้อยกเว้น
• แอปพลิเคชั่นกว้าง - รองรับการชำระเงินดิจิทัลทุกประเภทโดยใช้ระบบเดียว - การกระทบยอดบัญชีแยกประเภททั่วไป, การกระทบยอด ATM, การกระทบยอดบัตร, การชำระเงินออนไลน์, กระเป๋าเงิน, การชำระเงินทันที (IMPS และ UPI), NEFT, RTGS และการชำระเงินรหัส QR - พร้อมในตัว ความยืดหยุ่นในการออนบอร์ดและรูปแบบการชำระเงินใหม่อย่างรวดเร็ว
• Universal Data Wizard: ลดความซับซ้อนในการตั้งค่ากระบวนการกระทบยอดผ่านเฟรมเวิร์กการแมปข้อมูลตามเทมเพลต วิธีนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเวลาสดสำหรับการใช้งานกรีนฟิลด์ได้ 30 เปอร์เซ็นต์
• เส้นทางการตรวจสอบโดยละเอียด: ให้เส้นทางการตรวจสอบโดยละเอียดช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังกรณีพักหรือจับคู่และจัดการกับมันตามนั้น
• การระบุและวิเคราะห์ข้อยกเว้นขั้นสูงเพื่อให้คำแนะนำการดำเนินการและติดตามในเวลาที่เหมาะสม ยูพีเอส เพื่อให้ปิดได้เหมือนเดิม
• กระบวนการชำระบัญชีโดยใช้ AI ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่อง (ML), อัลกอริทึม, FSS Smart Recon เรียนรู้รูปแบบไฟล์อย่างต่อเนื่องและสามารถระบุบันทึกใหม่ได้โดยอัตโนมัติ ทำให้พนักงานสามารถคาดการณ์ข้อยกเว้นและดำเนินการแก้ไขโดยไม่จำเป็นต้องได้รับการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องหรือบริการระดับมืออาชีพ
• การจัดการข้อพิพาท – การสนับสนุนสำหรับข้อพิพาทและวงจรการปฏิเสธการชำระเงินทำให้ธนาคารสามารถตอบสนองต่อข้อพิพาทในกรอบเวลาที่สั้นลงได้มาก ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพเช่นเดียวกับการบริการลูกค้า
• โมเดลธุรกิจที่ยืดหยุ่น: FSS เสนอบริการ Recon ในรูปแบบใบอนุญาตและ SaaS เพื่อให้ลูกค้ามีความยืดหยุ่นในการใช้งานมากขึ้น ขจัดความจำเป็นในการใช้จ่ายด้านทุนล่วงหน้าและ

คุณกำลังสังเกตแนวโน้มสำคัญของเทคโนโลยีในด้านของการกระทบยอดคืออะไร?

วิวัฒนาการการชำระเงินที่รวดเร็ว การแข่งขันในตลาด และความก้าวหน้าทางเทคโนโลยียังคงขับเคลื่อนวิวัฒนาการและความทันสมัยของกระบวนการกระทบยอด เทรนด์เทคโนโลยีที่กำลังมาแรง ได้แก่

• การนำ SaaS และโมเดลบนคลาวด์มาใช้ให้มากขึ้นเพื่อรองรับปริมาณงานธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นและเพื่อลดต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของ
• Blockchain เป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับการกระทบยอดที่ซับซ้อน และจะเป็นการรวมตัวที่สร้างความแตกต่างต่อไปในผลิตภัณฑ์ชั้นนำระดับโลก
• การใช้อัลกอริธึม AI และ Machine Learning ที่ได้รับการปรับปรุงให้ดีขึ้นสำหรับกระบวนการตรวจสอบที่ควบคุมตนเองและปรับให้เหมาะสมด้วยตนเอง
• การใช้ข้อมูลอย่างชาญฉลาดโดยการออกแบบชั้นข้อมูลที่เหมาะสมหรือระบบของชั้นบันทึกเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ความแม่นยำในการจับคู่ การดำเนินการ และการควบคุมการฉ้อโกง

ประเด็นสำคัญที่จะเกิดขึ้นสำหรับ FSS คืออะไร?  

การเปิดตัวครั้งใหญ่ครั้งต่อไปของเราเกี่ยวกับการวิเคราะห์และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ความมั่งคั่งของข้อมูลในปัจจุบันในองค์กรขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ถูกผลักไปที่ Data Lake หรือคลังสินค้า และมีการดำเนินการน้อยมากที่จะใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อสร้างผลกระทบต่อลูกค้าหรือธุรกิจของคุณ ผลิตภัณฑ์นี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองโอกาสเฉพาะของ Big Data ในพื้นที่การชำระเงิน ผลิตภัณฑ์นี้เป็นชุดการวิเคราะห์ตามบุคคลที่สมบูรณ์ซึ่งมาพร้อมกับข้อมูลเชิงลึกที่กำหนดไว้ล่วงหน้าตามประเภทผลิตภัณฑ์ของธุรกิจ เมทริกซ์เติบโตขึ้นเรื่อยๆ และในไม่ช้าจะจับคู่ระบบนิเวศการชำระเงินทั้งหมด ผลิตภัณฑ์นี้ช่วยธนาคารในการตัดสินใจทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพิ่มประสิทธิภาพการทำงานและประสิทธิภาพของธุรกิจ

ที่มา: 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-reconciliation-systems-for-bfsi-sector