AI، ML اور RPA BFSI سیکٹر کے لیے مفاہمت کے نظام کو مضبوط بنا سکتے ہیں۔

اوپن بینکنگ اور فوری ادائیگیوں کے تیزی سے مرکزی دھارے میں شامل ہونے کے ساتھ، بیک آفس انٹرپرائز مصالحتی نظام کو رفتار برقرار رکھنے کی ضرورت ہے۔ روایتی طور پر، لین دین کو عام طور پر بیچ موڈ میں پروسیس کیا جاتا تھا اور ادائیگیوں کو عمل کرنے، صاف کرنے اور طے کرنے میں گھنٹوں، اگر دن نہیں تو، لگتے تھے۔ اب، مفاہمت اور تصفیہ کے چکروں کو سکیڑ دیا گیا ہے۔ یہ کسی بھی ادارے کے بیک آفس پر ایک سے زیادہ انٹرا ڈے سیٹلمنٹ سائیکل کو سپورٹ کرنے اور ڈیٹا کو قریب قریب حقیقی وقت میں ملانے کے لیے زبردست دباؤ ڈالتا ہے۔

یہی وجہ ہے کہ مالیاتی ادارے آخر سے آخر تک انٹرپرائز کی سطح پر خودکار مفاہمت کے عمل کی تلاش میں ہیں جو لین دین کے ڈیٹا کی بڑی آمد کو سنبھالنے، رفتار کو بہتر بنانے، آپریشنل رسک کو منظم کرنے اور تعمیل کی ضروریات کو پورا کرنے میں ان کی مدد کر سکتے ہیں۔

کے مطابق ستیش این, Deputy Chief Product Officer, FSS this is what AI and Machine Learning promise to deliver. “By employing machine learning at key data reconciliation points, reconcilers can unlock multiples of value in terms of time, operating cost and avoiding regulatory penalties,” he said in an انٹرویو ساتھ ٹیک آبزرورانہوں نے مزید کہا کہ اعلی درجے کی ML الگورتھم متعدد مصالحتی نکات پر عمل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

 ترمیم شدہ اقتباسات: 

خودکار مصالحتی نظام کس طرح پروسیسنگ لین دین کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کرتا ہے؟

ڈیجیٹل ادائیگیوں میں تیزی سے اضافہ ہونے کے ساتھ، متعدد ادائیگی کے ماحولیاتی نظام کے اجزاء کے درمیان روزانہ لاکھوں لین دین کا تبادلہ ہوتا ہے۔ ادائیگی یا لین دین کے تصفیے کے چکر اسٹیک ہولڈر اور مختلف ایپلی کیشنز کے امتزاج کی بنیاد پر مختلف ہوتے ہیں جو استعمال کیے جاتے ہیں اور ان متعدد پروسیسنگ سسٹمز کے ذریعے برقرار رکھے گئے اکاؤنٹنگ ریکارڈز کو لین دین کے مختلف مراحل میں مطابقت پذیر ہونے کی ضرورت ہے۔ مالیاتی قریبی عمل کی درستگی ماحولیاتی نظام کی مالی سالمیت کو برقرار رکھنے، خطرے کو کم کرنے اور صارفین کے درمیان اعتماد کو فروغ دینے کے لیے بہت اہم ہے۔

مزید کھلی بینکنگ کے ساتھ اور فوری ادائیگی تیزی سے مرکزی دھارے میں شامل ہوتا جا رہا ہے، بیک آفس انٹرپرائز مصالحتی نظام کو رفتار برقرار رکھنے کی ضرورت ہے۔ روایتی طور پر، لین دین کو عام طور پر بیچ موڈ میں پروسیس کیا جاتا تھا اور ادائیگیوں کو عمل کرنے، صاف کرنے اور طے کرنے میں گھنٹوں، اگر دن نہیں تو، لگتے تھے۔ اب، مفاہمت اور تصفیہ کے چکروں کو سکیڑ دیا گیا ہے۔ یہ کسی بھی ادارے کے بیک آفس پر ایک سے زیادہ انٹرا ڈے سیٹلمنٹ سائیکل کو سپورٹ کرنے اور قریب قریب حقیقی وقت میں ڈیٹا کو ملانے کے لیے زبردست دباؤ ڈالتا ہے۔ موجودہ دستی یا نیم خودکار عمل صرف نئی کاروباری ضروریات کو پورا کرنے کے لیے پیمانے نہیں کر سکتے ہیں۔

اینڈ ٹو اینڈ انٹرپرائز لیول کے خودکار مفاہمت کے عمل مالیاتی اداروں اور کارپوریٹس کو لین دین کے ڈیٹا کی بڑی آمد کو سنبھالنے، رفتار کو بہتر بنانے، آپریشنل رسک کو منظم کرنے اور تعمیل کی ضروریات کو پورا کرنے میں مدد کر سکتے ہیں۔

درستگی کو بہتر بنائیں اور خرابی کا خطرہ کم کریں۔  

ایک استثناء کے نتیجے میں اہم نقصان ہو سکتا ہے اور مصالحتی ٹیمیں ہر روز مستثنیات کی ایک بڑی تعداد کو سنبھالتی ہیں پورے مالیاتی قریبی لائف سائیکل میں خودکار مفاہمت اور سرٹیفیکیشن کے عمل سے غلطیوں کا خطرہ کم ہو جاتا ہے۔

کم مستثنیات اور رائٹ آف

خودکار مفاہمت کے عمل کے ساتھ اکاؤنٹنگ میں تضادات کو فعال طور پر شناخت اور درست کیا جا سکتا ہے اس سے پہلے کہ صارفین شکایت درج کرائیں۔ مثال کے طور پر، صارفین ایک ٹرانزیکشن منسوخ کر سکتے تھے، لیکن ہو سکتا ہے متعلقہ کریڈٹ کسی تکنیکی خرابی یا سسٹم کی خرابی یا حقیقی فراڈ کی وجہ سے موصول نہ ہوا ہو۔ تفصیلی آڈٹ ٹریلز کے ساتھ اس طرح کے تضادات کی آسانی سے نشاندہی کی جا سکتی ہے، جس سے بینکوں کو استثنیٰ کی تحقیقات سے نمٹنے کے وقت کو 90 فیصد کم کرنے، تنازعات سے نمٹنے کے اخراجات کو بہتر بنانے میں مدد ملتی ہے جس کے نتیجے میں خطرے کو کم کرنے میں مدد ملتی ہے۔

تعمیل کے خطرے کو کم کریں۔

بہتر ڈیٹا مینجمنٹ اور آڈٹ ٹریلز کے ساتھ، مالیاتی ادارے تعمیل کے خطرے کو کم کرتے ہیں اور آڈٹ اور ریگولیٹری تقاضوں کی تعمیل کو یقینی بناتے ہیں۔

پیداوری کو بڑھاو

مصالحتی کارروائیوں میں وقت خرچ کرنے والے دستی عمل کو خودکار بنائیں، عملے کے مصالحتی عمل پر خرچ ہونے والے وقت کو بچاتا ہے، سٹریٹجک اضافی قدر کے کام پر توجہ مرکوز کرنے کے لیے وسائل کو آزاد کرتا ہے جس میں خطرے میں کمی، اور آپریشنل بہتری شامل ہے۔

AI اور ML کو بینکوں کے ذریعے مفاہمت کے نظام میں چیلنجوں پر قابو پانے کے لیے کیسے استعمال کیا جا سکتا ہے؟

چینلز کی بڑھتی ہوئی تعداد، آلات کی پیچیدگی، اور متعدد سروس فراہم کنندگان میں پھیلی سرگرمی اور صارفین کی طرف سے لین دین کی بڑھتی ہوئی تعدد مفاہمت کے عمل کی پیچیدگی میں اضافہ کرتی ہے۔ AI اور مشین لرننگ کا مفاہمت کے عمل کی کارکردگی میں نمایاں اضافہ ہوگا۔ کلیدی ڈیٹا ریکنسیلیشن پوائنٹس پر مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے، مصالحت کار وقت، آپریٹنگ لاگت اور ریگولیٹری جرمانے سے بچنے کے لحاظ سے قدر کے ملٹیلز کو کھول سکتے ہیں،

اعلی درجے کی ML الگورتھم متعدد مصالحتی نکات پر عمل کی کارکردگی کو بہتر بنا سکتے ہیں۔ مفاہمت کے عمل میں عام طور پر ایسے کام شامل ہوتے ہیں جیسے آن بورڈنگ ادائیگی کی کلاسز، غیر معیاری فائل فارمیٹس سے ڈیٹا نکالنا، اور معمول پر لانا، مماثلت کے اصولوں کی وضاحت کرنا اور اکاؤنٹس کو طے کرنے کے لیے اندراجات پوسٹ کرنا۔

روایتی نظام ادائیگیوں میں مفاہمت کے لیے پہلے سے ترتیب شدہ "قاعدہ پر مبنی فریم ورک" پر انحصار کرتے ہیں۔ تاہم، ڈیٹا کے نئے ذرائع شامل کرنے کے دوران یہ ٹولز ناکارہ ہو سکتے ہیں یا اگر کسی خاص مفاہمت کی فائل میں نئی ​​اندراجات متعارف کرائی جاتی ہیں، تو ان کو دستی طور پر شناخت کرنے کی ضرورت ہے۔ مزید مصالحتی ٹیموں کو نئے قواعد بنانے، جانچنے اور ان پر عمل درآمد کرنے کی ضرورت ہے جب کہ موجودہ قواعد پر اثرات کو متوازن کرتے ہوئے جو مفاہمت کے دور کو طول دیتے ہیں۔ ML- فعال عمل کے ساتھ، نظام خود بخود ڈیٹا کے ذرائع اور نمونوں کو "سیکھتا" ہے، متعدد ڈیٹا سیٹس میں ممکنہ مماثلتوں کے لیے اس کا تجزیہ کرتا ہے، مفاہمت کے استثناء/مماثلت کو نمایاں کرتا ہے، اور ڈیٹا کے مسائل کو حل کرنے کے لیے قابل عمل "کرنے" کی فہرستیں پیش کرتا ہے۔

The use of Robotic Process Automation can automate routine, manually  intensive tasks.  Let me give you an example.  Even today banks with automated reconciliation processes deploy dedicated personnel to fetch files from an interchange portal or a  dispute management system, download the files and place them in the right location for the reconciliation system to act on the data.  Such tasks can be automated by use of bots, maximizing value of employee time.

ادائیگی کی مفاہمت بہت زیادہ پیچیدہ ہو گئی ہے، متعدد ادائیگی کے اختیارات، چینلز، کاروبار کے مختلف ادائیگی کے طریقہ کار کے لیے پروڈکٹ پروسیسرز کے امتزاج کے ساتھ اور مفاہمت کی رفتار اور درستگی کی ضرورت کاروبار کے لیے بہت اہم ہے۔ FSS Smart Recon ادائیگی کے کام کے بہاؤ میں مفاہمت کے انتظام کے لیے ایک AI پر مبنی حل پیش کرتا ہے، جس میں ملٹی سورس، ملٹی فائل کئی سے کئی مصالحتی منظرناموں کے لیے تعاون میں بنایا گیا ہے۔ FSS Smart Recon کے ساتھ صارفین گرین فیلڈ کے نفاذ کے لیے مارکیٹ کے لیے وقت میں 40% بہتری حاصل کر سکتے ہیں، مفاہمت کے وقت کے چکروں میں 30% بڑی بہتری، اور جزوی طور پر خودکار عمل کے مقابلے میں براہ راست اخراجات میں مجموعی طور پر 25% کی کمی FSS Smart Recon میں قدر میں اضافہ ہوتا ہے۔ مندرجہ ذیل طریقے:

• اختتام سے آخر تک مفاہمت کو سنبھالنے کے لیے ایک جدید، مکمل طور پر ویب پر مبنی مفاہمت پلیٹ فارم سسٹم فراہم کرنے کے لیے ایک متحد پلیٹ فارم جس میں ڈیٹا کی درآمد، تبدیلی اور افزودگی، ڈیٹا میچنگ، استثنائی انتظام شامل ہے۔
• وسیع ایپلی کیشن - ایک ہی نظام کا استعمال کرتے ہوئے ڈیجیٹل ادائیگیوں کی تمام کلاسوں کو سپورٹ کرتا ہے - جنرل لیجر ری کنسیلیشن ٹیلی، اے ٹی ایم ری کنسیلیشن، کارڈ ری کنسیلیشن، آن لائن پیمنٹس، والیٹس، انسٹنٹ پیمنٹس (IMPS اور UPI)، NEFT، RTGS اور QR کوڈ کی ادائیگیاں - بلٹ ان کے ساتھ نئی ادائیگی کے چینلز اور اسکیموں کو تیزی سے آن بورڈ کرنے کے لیے لچک
• یونیورسل ڈیٹا وزرڈ: ٹیمپلیٹ پر مبنی ڈیٹا میپنگ فریم ورک کے ذریعے مصالحتی عمل کے سیٹ اپ کو آسان بناتا ہے۔ یہ گرین فیلڈ کے نفاذ کے لیے لائیو ٹائم کو 30 فیصد تک بہتر بناتا ہے۔
• تفصیلی آڈٹ ٹریل: ایک تفصیلی آڈٹ ٹریل فراہم کرتا ہے جو صارفین کو وقفے یا میچ کیس کے پیچھے کی دلیل کو سمجھنے اور اس کے مطابق حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
• Advanced Exception Identification and analysis for advising timely action and follow اپ to enable closure of the same
• AI-based Settlement Processes Leveraging Machine Learning (ML)، الگورتھم، FSS Smart Recon مسلسل فائل کے نمونوں کو سیکھتا ہے اور خود بخود نئے ریکارڈز کی شناخت کر سکتا ہے، جس سے عملے کو مستثنیات کی پیشین گوئی کرنے اور ریزولوشن کی کارروائیوں کو انجام دینے کے قابل بناتا ہے، مستقل مدد یا پیشہ ورانہ خدمات کی ضرورت کے بغیر۔
• ڈسپیوٹ مینجمنٹ - تنازعات اور چارج بیک لائف سائیکل کے لیے سپورٹ جس سے بینکوں کو تنازعات کا جواب بہت کم وقت میں دینے کے قابل بنایا جا سکتا ہے - کارکردگی کے ساتھ ساتھ کسٹمر سروس کو بڑھانا۔
• لچکدار کاروباری ماڈلز: FSS Recon سروسز کو لائسنس یافتہ اور SaaS ماڈل کے طور پر پیش کرتا ہے، d صارفین کو زیادہ سے زیادہ تعیناتی کی لچک فراہم کرنے کے لیے، پیشگی سرمائے کے اخراجات کی ضرورت کو ختم کرتے ہوئے اور

آپ مفاہمت کی جگہ میں اہم ٹیکنالوجی کے رجحانات کا مشاہدہ کر رہے ہیں؟

تیزی سے ادائیگیوں کا ارتقاء، مارکیٹ میں مسابقت، اور ٹیکنالوجی میں پیشرفت مفاہمت کے عمل کے ارتقاء اور جدیدیت کو جاری رکھتی ہے۔ ٹیکنالوجی کے رجحانات جو زور پکڑ رہے ہیں ان میں شامل ہیں۔

• بڑھتے ہوئے لین دین کے کام کے بوجھ کو ایڈجسٹ کرنے اور ملکیت کی کل لاگت کو کم کرنے کے لیے SaaS اور کلاؤڈ بیسڈ ماڈلز کو اپنانا
• Blockchain پیچیدہ مفاہمت کے لیے ایک بہترین انتخاب ہے اور یہ عالمی معروف مصنوعات میں اگلی امتیازی شمولیت ہوگی۔
• AI اور مشین لرننگ AI پر مبنی الگورتھم کا خود نگرانی اور خود کو بہتر بنانے کے عمل کے لیے بہتر استعمال
• کارکردگی، مماثلت کی درستگی، آپریشنز، اور دھوکہ دہی کے کنٹرول کو بہتر بنانے کے لیے صحیح ڈیٹا لیئر یا ریکارڈ لیئر کے سسٹم کو ڈیزائن کرکے ڈیٹا کا سمارٹ استعمال

FSS کے لیے آنے والے فوکس ایریاز کیا ہوں گے؟  

ہمارا اگلا بڑا آغاز تجزیات اور ڈیٹا سائنس کے ارد گرد ہے، آج زیادہ تر بڑی تنظیموں میں ڈیٹا کی دولت کو ڈیٹا لیک یا گودام کی طرف دھکیل دیا گیا ہے اور آپ کے صارفین یا کاروبار پر اثر ڈالنے کے لیے ان بصیرت سے فائدہ اٹھانے کے لیے بہت کم کام کیا جا رہا ہے۔ پروڈکٹ کو ادائیگی کی جگہ میں بگ ڈیٹا کے اس مخصوص موقع سے نمٹنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ پروڈکٹ ایک مکمل شخصیت پر مبنی تجزیاتی سوٹ ہے جو کاروباری مصنوعات کے شعبوں کی طرف سے پہلے سے طے شدہ بصیرت کے ساتھ آتا ہے، میٹرکس مسلسل بڑھتا رہتا ہے اور جلد ہی ادائیگی کے پورے ماحولیاتی نظام کا نقشہ بناتا ہے۔ پروڈکٹ بینکوں کو ڈیٹا پر مبنی کاروباری فیصلے کرنے، پیداواری صلاحیت اور کاروباری کارکردگی کو بڑھانے میں مدد کرتا ہے۔

ماخذ: 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-strongthen-conciliation-systems-for-bfsi-sector