AI, ML та RPA можуть посилити системи примирення для сектору BFSI

Оскільки відкриті банківські та миттєві платежі все більше стають масовими, корпоративні системи узгодження бек-офісів повинні йти в ногу з темпом. Зазвичай трансакції оброблялися в пакетному режимі, а на обробку, очищення та розрахунок платежів витрачалися години, якщо не дні. Тепер цикли звірки та розрахунків стиснуті. Це створює величезний тиск на бек-офіс будь-якої установи, щоб підтримувати кілька циклів внутрішньоденних розрахунків і узгоджувати дані майже в реальному часі.

Ось чому фінансові установи шукають наскрізні автоматизовані процеси узгодження на рівні підприємства, які можуть допомогти їм масштабуватися, щоб обробляти великий наплив даних транзакцій, підвищувати швидкість, керувати операційним ризиком та відповідати вимогам дотримання вимог.

За оцінками Сатіш Н, заступник директора з продуктів, FSS, це те, що обіцяють забезпечити ШІ та машинне навчання. «Застосовуючи машинне навчання в ключових точках узгодження даних, узгоджувачі можуть розблокувати множинні значення з точки зору часу, операційних витрат і уникнення регуляторних санкцій», — сказав він у інтерв'ю з Технічний спостерігач, додавши, що передові алгоритми ML можуть підвищити ефективність процесу в кількох точках узгодження.

 Відредаговані уривки: 

Як автоматизація систем звірки допомагає підвищити ефективність обробки транзакцій?

Оскільки цифрові платежі зростають у геометричній прогресії, мільйони транзакцій щодня обмінюються між кількома складовими екосистеми платежів. Цикли платежів або розрахунків за транзакціями відрізняються залежно від комбінації зацікавлених сторін і різних програм, які використовуються, а облікові записи, що ведуться цими кількома системами обробки, мають бути синхронізовані на різних етапах транзакції. Точність процесу фінансового закриття має вирішальне значення для підтримки фінансової цілісності екосистеми, пом’якшення ризиків і зміцнення довіри серед клієнтів.

Далі з відкритим банківським і миттєві платежі Системи узгодження корпоративних бек-офісів, які все більше стають масовими, повинні йти в ногу. Зазвичай трансакції оброблялися в пакетному режимі, а на обробку, очищення та розрахунок платежів витрачалися години, якщо не дні. Тепер цикли звірки та розрахунків стиснуті. Це створює величезний тиск на бек-офіс будь-якої установи, щоб підтримувати кілька циклів внутрішньоденних розрахунків і узгоджувати дані майже в реальному часі. Поточні ручні або напівавтоматичні процеси просто не можуть масштабуватися, щоб задовольнити нові потреби бізнесу.

Наскрізні автоматизовані процеси узгодження на рівні підприємства можуть допомогти фінансовим установам і компаніям обробляти великий наплив даних транзакцій, покращувати швидкість, керувати операційними ризиками та відповідати вимогам дотримання вимог.

Підвищення точності та зниження ризику помилок  

Єдиний виняток може призвести до значних втрат, а групи звірки щодня обробляють велику кількість винятків. Автоматизація процесів звірки та сертифікації протягом усього життєвого циклу фінансового закриття знижує ризик помилок.

Нижчі винятки та списання

Завдяки автоматизованим процесам звірки бухгалтерські розбіжності можна завчасно виявити та виправити ще до того, як клієнти навіть зареєструють скаргу. Наприклад, клієнти могли скасувати транзакцію, але відповідний кредит міг не отримати через технічний збій, системну помилку або фактичне шахрайство. Завдяки детальному аудиту такі розбіжності можна легко ідентифікувати, що дозволяє банкам скоротити час на розгляд винятків на 90%, оптимізувати витрати на вирішення спорів, що, у свою чергу, допомагає зменшити ризики.

Зменшення ризику дотримання вимог

Завдяки покращеному управлінню даними та аудиту фінансові установи знижують ризик відповідності та забезпечують відповідність вимогам аудиту та нормативним вимогам.

Підвищення продуктивності

Автоматизуйте трудомісткі ручні процеси в операціях звірки, заощаджуючи час, який персонал витрачає на процеси звірки, звільняючи ресурси, щоб зосередитися на роботі зі стратегічною доданою цінністю, включаючи зниження ризику та операційні покращення

Як AI та ML можуть бути використані банками для подолання проблем у системах узгодження?

Зростаюча кількість каналів, складність інструментів і діяльність, поширена між кількома постачальниками послуг, а також збільшення частоти транзакцій споживачами додає складності процесу узгодження. ШІ та машинне навчання значно покращать ефективність процесу узгодження. Використовуючи машинне навчання в ключових точках узгодження даних, узгоджувачі можуть отримати кратну цінність з точки зору часу, операційних витрат і уникнення регуляторних штрафів,

Розширені алгоритми ML можуть підвищити ефективність процесу в кількох точках узгодження. Процес звірки зазвичай включає в себе такі завдання, як приєднання класів платежів, вилучення та нормалізація даних із нестандартизованих форматів файлів, визначення правил відповідності та розміщення записів для розрахунків.

Звичайні системи покладаються на статичну попередньо налаштовану «основу на основі правил» для узгодження платежів. Однак ці інструменти можуть стати неефективними під час додавання нових джерел даних або якщо нові записи вводяться в певний файл узгодження, їх потрібно визначити вручну. Подальшим командам з узгодження необхідно створювати, тестувати та впроваджувати нові правила, водночас урівноважуючи вплив на існуючі правила, що подовжує час циклу звірки. З процесами з підтримкою ML система автоматично «вивчає» джерела даних і шаблони, аналізує їх на ймовірні збіги в кількох наборах даних, виділяє винятки/невідповідності узгодження та представляє списки завдань, які можна зробити для вирішення проблем із даними.

Використання роботизованої автоматизації процесів може автоматизувати рутинні, інтенсивні вручну завдання. Дозвольте навести вам приклад. Навіть сьогодні банки з автоматизованими процесами звірки залучають спеціального персоналу для отримання файлів із порталу обміну чи системи керування суперечками, завантаження файлів і розміщення їх у потрібному місці, щоб система звірки діяла на основі даних. Такі завдання можна автоматизувати за допомогою ботів, максимізуючи цінність часу співробітників.

Звірка платежів стала надзвичайно складною, з кількома варіантами оплати, каналами, комбінацією процесорів продуктів для різних методів оплати в різних сферах бізнесу, і потреба в швидкості та точності звірки є вирішальною для бізнесу. FSS Smart Recon пропонує рішення на основі штучного інтелекту для керування узгодженням між робочими процесами платежів із вбудованою підтримкою сценаріїв узгодження з багатьма джерелами та багатьма файлами. Завдяки FSS Smart Recon клієнти можуть досягти 40% кращого часу виходу на ринок для нових впровадження, значного покращення на 30% часових циклів узгодження та загального зниження прямих витрат на 25% порівняно з частково автоматизованими процесами FSS Smart Recon додає цінність у такими способами:

• Уніфікована платформа для забезпечення сучасної, повністю веб-платформи звірки для обробки наскрізного узгодження, яка включає імпорт, перетворення та збагачення даних, узгодження даних, керування винятками
• Широке застосування – Підтримує всі класи цифрових платежів за допомогою єдиної системи – Головна книга звірки, звірка банкоматів, звірка карток, онлайн-платежі, гаманці, миттєві платежі (IMPS та UPI), NEFT, RTGS та платежі з QR-кодами — із вбудованою гнучкість для швидкого впровадження нових платіжних каналів і схем
• Універсальний майстер даних: спрощує налаштування процесу звірки за допомогою шаблонної системи відображення даних. Це на 30% оптимізує час роботи в реальному часі для впроваджень нового типу
• Детальний аудиторський слід: надає детальний контрольний журнал, який допомагає користувачам зрозуміти причину перерви чи матчу та відповідним чином розглянути її.
• Розширена ідентифікація винятків і аналіз для порад про своєчасні дії та подальші дії вікна щоб дозволити закриття того самого
• Процеси розрахунків на основі штучного інтелекту з використанням машинного навчання (ML), алгоритмів, FSS Smart Recon постійно вивчає шаблони файлів і може автоматично ідентифікувати нові записи, дозволяючи персоналу передбачати винятки та виконувати дії з вирішення проблеми без потреби постійної підтримки або професійних послуг.
• Управління спорами – підтримка життєвого циклу суперечок і повернення платежів, що дозволяє банкам реагувати на суперечки в набагато коротші терміни, підвищуючи ефективність та покращуючи обслуговування клієнтів.
• Гнучкі бізнес-моделі: FSS пропонує послуги Recon як ліцензовану модель та модель SaaS, щоб забезпечити більшу гнучкість розгортання для клієнтів, усуваючи необхідність авансових капітальних витрат та

Які ключові технологічні тенденції ви спостерігаєте в просторі примирення?

Швидка еволюція платежів, ринкова конкуренція та розвиток технологій продовжують стимулювати еволюцію та модернізацію процесів узгодження. Технологічні тенденції, які набирають обертів, включають

• Більше застосування SaaS і хмарних моделей для забезпечення зростаючих робочих навантажень транзакцій і зниження загальної вартості володіння
• Блокчейн є ідеальним вибором для комплексної узгодження та стане наступним диференційованим включенням у провідні світові продукти.
• Розширене використання AI та алгоритмів машинного навчання на основі штучного інтелекту для самоконтрольованих та самооптимізованих процесів розвідки
• Розумне використання даних шляхом проектування правильного рівня даних або системи рівня записів для покращення продуктивності, точності зіставлення, операцій та контролю шахрайства

Які напрямки майбутнього фокусування для FSS?  

Наш наступний великий запуск пов’язаний з аналітикою та наукою про дані. Сьогодні велика кількість даних у більшості великих організацій передається в озеро даних або сховище, і дуже мало робиться, щоб використати ці знання, щоб вплинути на ваших клієнтів або бізнес. Продукт розроблено для вирішення цієї конкретної можливості великих даних у сфері платежів. Продукт являє собою повний персоналізований аналітичний набір, який постачається з попередньо визначеною інформацією за сферами бізнес-продуктів, матриця продовжує зростати і незабаром відобразить всю платіжну екосистему. Продукт допомагає банкам приймати бізнес-рішення на основі даних, підвищувати продуктивність і ефективність бізнесу.

Джерело: 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