AI, ML ve RPA, BFSI Sektörü İçin Mutabakat Sistemlerini Güçlendirebilir

Açık bankacılık ve anında ödemelerin giderek ana akım haline gelmesiyle birlikte, arka ofis kurumsal mutabakat sistemlerinin de buna ayak uydurması gerekiyor. Geleneksel olarak, işlemler genellikle toplu modda işleniyordu ve ödemelerin işlenmesi, tahsil edilmesi ve ödenmesi günler olmasa da saatler sürüyordu. Artık uzlaşma ve çözüm döngüleri sıkıştırıldı. Bu, herhangi bir kurumun arka ofisinde birden fazla gün içi ödeme döngüsünü desteklemek ve verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak uzlaştırmak için muazzam bir baskı oluşturur.

Bu nedenle finans kurumları, büyük miktarda işlem verisi akışını yönetecek, hızı artıracak, operasyonel riski yönetecek ve uyumluluk ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde ölçeklenmelerine yardımcı olabilecek uçtan uca kurumsal düzeyde otomatik mutabakat süreçleri arıyor.

Göre Sathiş N, Ürün Sorumlusu Yardımcısı, FSS, Yapay Zeka ve Makine Öğreniminin sunmayı vaat ettiği şey budur. "Önemli veri mutabakat noktalarında makine öğrenimini kullanarak, uzlaştırıcılar zaman, işletme maliyeti ve düzenleyici cezalardan kaçınma açısından birçok değerin kilidini açabilir" dedi. röportaj ile Teknoloji GözlemcisiGelişmiş makine öğrenimi algoritmalarının birden fazla mutabakat noktasında süreç verimliliğini artırabileceğini ekliyor.

 Düzenlenen Alıntılar: 

Mutabakat sistemlerinin otomatikleştirilmesi, işlemlerin işlenmesinin verimliliğini artırmaya nasıl yardımcı olur?

Dijital ödemelerin katlanarak büyümesiyle birlikte, birden fazla ödeme ekosistemi bileşeni arasında her gün milyonlarca işlem gerçekleştiriliyor. Ödeme veya işlem mutabakat döngüleri, paydaşların ve kullanılan farklı uygulamaların kombinasyonuna bağlı olarak değişir ve bu çoklu işleme sistemleri tarafından tutulan muhasebe kayıtlarının, işlemin farklı aşamalarında senkronize olması gerekir. Finansal kapanış sürecinin doğruluğu, ekosistemin finansal bütünlüğünü korumak, riski azaltmak ve müşteriler arasında güveni artırmak açısından çok önemlidir.

Ayrıca açık bankacılık ve anında ödemeler giderek ana akım haline gelen arka ofis kurumsal mutabakat sistemlerinin buna ayak uydurması gerekiyor. Geleneksel olarak, işlemler genellikle toplu modda işleniyordu ve ödemelerin işlenmesi, tahsil edilmesi ve ödenmesi günler olmasa da saatler sürüyordu. Artık uzlaşma ve çözüm döngüleri sıkıştırıldı. Bu, herhangi bir kurumun arka ofisinde birden fazla gün içi ödeme döngüsünü desteklemek ve verileri neredeyse gerçek zamanlı olarak uzlaştırmak için muazzam bir baskı oluşturur. Mevcut manuel veya yarı otomatik süreçler, yeni iş ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde ölçeklenemez.

Uçtan uca kurumsal düzeyde otomatik mutabakat süreçleri, finansal kurumların ve şirketlerin büyük miktarda işlem verisi akışını yönetecek şekilde ölçeklenmesine, hızı artırmasına, operasyonel riski yönetmesine ve uyumluluk ihtiyaçlarını karşılamasına yardımcı olabilir.

Doğruluğu Artırın ve Hata Riskini Azaltın  

Tek bir istisna önemli kayıplarla sonuçlanabilir ve mutabakat ekipleri her gün çok sayıda istisnayla ilgilenir Mutabakat ve sertifikasyon süreçlerinin tüm mali kapanış yaşam döngüsü boyunca otomatikleştirilmesi hata riskini azaltır.

Daha Düşük İstisnalar ve Silinenler

Otomatik mutabakat süreçleriyle muhasebe tutarsızlıkları, müşteriler şikayette bulunmadan önce proaktif olarak belirlenebilir ve düzeltilebilir. Örnek olarak, müşteriler bir işlemi iptal etmiş olabilir, ancak teknik bir aksaklık, bir sistem hatası veya meydana gelen gerçek bir sahtekarlık nedeniyle ilgili kredi alınmamış olabilir. Ayrıntılı denetim izleri sayesinde bu tür tutarsızlıklar kolayca tespit edilebilir, bu da bankaların istisna soruşturmasını yürütme süresini %90 oranında azaltmasına, uyuşmazlık yönetimi maliyetlerini optimize etmesine olanak tanır ve bu da riskin azaltılmasına yardımcı olur

Uyumluluk Riskini Azaltın

Finansal kuruluşlar, iyileştirilmiş veri yönetimi ve denetim yolları sayesinde uyumluluk riskini azaltır ve denetim ve düzenleme gerekliliklerine uyumu sağlar.

Verimliliği Artırın

Mutabakat operasyonlarında zaman alıcı manuel süreçleri otomatikleştirin, personelin mutabakat süreçlerinde harcadığı zamandan tasarruf edin, kaynakları risk azaltma dahil stratejik katma değerli çalışmalara ve operasyonel iyileştirmelere odaklanacak şekilde serbest bırakın

Mutabakat sistemlerindeki zorlukların üstesinden gelmek için bankalar tarafından yapay zeka ve makine öğrenimi nasıl kullanılabilir?

Kanal sayısının artması, araçların karmaşıklığı, birden fazla hizmet sağlayıcıya yayılan faaliyetler ve tüketicilerin artan işlem sıklığı, mutabakat sürecinin karmaşıklığını artırıyor. Yapay zeka ve Makine Öğrenimi, mutabakat sürecinin verimliliği açısından önemli bir avantaja sahip olacak. Uzlaştırmacılar, temel veri mutabakat noktalarında makine öğrenimini kullanarak zaman, işletme maliyeti ve düzenleyici cezalardan kaçınma açısından birçok değerin kilidini açabilir.

Gelişmiş makine öğrenimi algoritmaları, birden çok mutabakat noktasında süreç verimliliğini artırabilir. Mutabakat süreci genellikle ödeme sınıflarının eklenmesi, standartlaştırılmamış dosya formatlarından verilerin çıkarılması ve normalleştirilmesi, eşleştirme kurallarının tanımlanması ve hesapların kapatılması için girişlerin gönderilmesi gibi görevleri içerir.

Geleneksel sistemler, ödeme mutabakatı için önceden yapılandırılmış statik bir "kural tabanlı çerçeveye" dayanır. Ancak, yeni veri kaynakları eklenirken bu araçlar verimsiz hale gelebilir veya belirli bir mutabakat dosyasına yeni girişler eklenirse bunların manuel olarak tanımlanması gerekir. Daha fazla mutabakat ekibinin, mutabakat döngüsü süresini uzatan mevcut kurallar üzerindeki etkiyi dengelerken yeni kurallar oluşturması, test etmesi ve uygulaması gerekir. Makine öğreniminin etkin olduğu süreçlerle sistem, veri kaynaklarını ve kalıplarını otomatik olarak "öğrenir", bunu birden çok veri kümesindeki olası eşleşmeler açısından analiz eder, mutabakat istisnalarını/uyumsuzluklarını vurgular ve veri sorunlarını çözmek için eyleme dönüştürülebilir "yapılacaklar" listeleri sunar.

Robotik Süreç Otomasyonunun kullanılması rutin, manuel olarak yoğun görevleri otomatikleştirebilir. Sana bir örnek vereyim. Bugün bile otomatik mutabakat süreçlerine sahip bankalar, bir değişim portalından veya bir anlaşmazlık yönetim sisteminden dosyaları almak, dosyaları indirmek ve mutabakat sisteminin veriler üzerinde işlem yapması için bunları doğru yere yerleştirmek için özel personel görevlendirmektedir. Bu tür görevler, botlar kullanılarak otomatik hale getirilerek çalışanların zamanının değeri en üst düzeye çıkarılabilir.

Ödeme mutabakatları, birden fazla ödeme seçeneği, kanal, iş kolu genelinde farklı ödeme yöntemleri için ürün işlemcilerinin kombinasyonu nedeniyle son derece karmaşık hale geldi ve mutabakatın hızı ve doğruluğu ihtiyacı işletmeler için hayati önem taşıyor. FSS Smart Recon, çok kaynaklı, çok dosyalı çoktan çoğa mutabakat senaryoları için yerleşik destekle, ödeme iş akışlarında mutabakat yönetimi için yapay zeka tabanlı bir çözüm sunar. FSS Smart Recon ile müşteriler, sıfırdan uygulamalar için pazara sunma süresinde %40'lık bir iyileşme, mutabakat süresi döngülerinde %30'luk önemli bir iyileşme ve kısmen otomatikleştirilmiş süreçlerle karşılaştırıldığında doğrudan maliyetlerde genel olarak %25'lik bir azalma elde edebilirler. aşağıdaki yollar:

• Veri içe aktarma, dönüştürme ve zenginleştirme, veri eşleştirme ve istisna yönetimini içeren uçtan uca mutabakatı gerçekleştirmek için modern, tamamen web tabanlı bir mutabakat platformu sistemi sağlamaya yönelik birleşik bir platform
• Geniş uygulama – Tek bir sistem kullanarak tüm dijital ödeme sınıflarını destekler – Genel Muhasebe Mutabakat Hesabı, ATM Mutabakatı, Kart Mutabakatı, Çevrimiçi Ödemeler, Cüzdanlar, Anında Ödemeler (IMPS ve UPI), NEFT, RTGS ve QR Kod Ödemeleri – yerleşik özelliklerle Yeni ödeme kanallarını ve planlarını hızlı bir şekilde hayata geçirme esnekliği
• Evrensel Veri Sihirbazı: Şablon tabanlı veri eşleme çerçevesi aracılığıyla mutabakat sürecinin kurulumunu basitleştirir. Bu, sıfırdan uygulamalar için canlıya geçiş süresini yüzde 30 oranında optimize eder
• Ayrıntılı Denetim İzi: Ayrıntılı bir denetim izi sağlar, kullanıcıların bir ara veya eşleşme vakasının ardındaki mantığı anlamasına ve buna göre ele almasına yardımcı olur.
• Zamanında eylem ve takip konusunda tavsiyelerde bulunmak için Gelişmiş İstisna Tanımlama ve analiz Güç kaynağı aynı şeyin kapatılmasını sağlamak için
• Yapay Zeka Tabanlı Ödeme Süreçleri Makine Öğrenimi (ML), algoritmalar ve FSS'den yararlanır Smart Recon, sürekli olarak dosya modellerini öğrenir ve yeni kayıtları otomatik olarak tanımlayarak personelin sürekli desteğe veya profesyonel hizmetlere ihtiyaç duymadan istisnaları tahmin etmesine ve çözüm eylemleri gerçekleştirmesine olanak tanır.
• İhtilaf Yönetimi – Bankaların ihtilaflara çok daha kısa zaman dilimlerinde yanıt vermesini sağlayan ihtilaf ve ters ibraz yaşam döngüsü desteği, müşteri hizmetlerinin yanı sıra verimliliği de artırır.
• Esnek İş Modelleri: FSS, Recon hizmetlerini lisanslı ve SaaS modeli olarak sunar; müşterilere daha fazla dağıtım esnekliği sağlamak, peşin sermaye harcaması ihtiyacını ortadan kaldırmak ve

Uzlaşma alanında gözlemlediğiniz temel teknoloji trendleri nelerdir?

Hızlı ödeme gelişimi, piyasa rekabeti ve teknolojideki ilerlemeler, mutabakat süreçlerinin gelişimini ve modernizasyonunu teşvik etmeye devam ediyor. İvme kazanan teknoloji trendleri şunları içeriyor:

• Artan işlem iş yüklerini karşılamak ve toplam sahip olma maliyetini düşürmek için SaaS ve bulut tabanlı modellerin daha fazla benimsenmesi
• Blockchain, karmaşık mutabakat için mükemmel bir seçimdir ve küresel lider ürünler arasında bir sonraki farklılaştırıcı katılım olacaktır.
• Kendi kendini denetleyen ve kendi kendini optimize eden keşif süreçleri için yapay zeka ve Makine Öğrenimi yapay zeka tabanlı algoritmaların gelişmiş kullanımı
• Performansı, eşleştirme hassasiyetini, operasyonları ve dolandırıcılık kontrollerini iyileştirmek için doğru veri katmanını veya kayıt katmanı sistemini tasarlayarak verilerin akıllı kullanımı

FSS'nin önümüzdeki odak alanları neler olabilir?  

Bir sonraki büyük lansmanımız analitik ve veri bilimiyle ilgili; günümüzde çoğu büyük kuruluştaki veri zenginliği bir Veri Gölü'ne veya bir depoya aktarılıyor ve müşterileriniz veya işletmeniz üzerinde bir etki yaratmak için bu içgörülerden yararlanmak için çok az şey yapılıyor. Ürün, ödeme alanındaki bu özel Büyük Veri fırsatını ele alacak şekilde tasarlanmıştır. Ürün, iş ürün alanlarına göre önceden tanımlanmış bilgilerle birlikte gelen eksiksiz bir kişi tabanlı analiz paketidir; matris büyümeye devam ediyor ve yakında tüm ödeme ekosisteminin haritasını çıkaracak. Ürün, bankaların veriye dayalı iş kararları almasına, üretkenliği ve iş verimliliğini artırmasına yardımcı olur.

Kaynak: 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-ve-rpa-bfsi-sektörü için-uzlaşma-sistemlerini-güçlendirebilir