AI, ML và RPA có thể tăng cường hệ thống đối chiếu cho lĩnh vực BFSI

Với ngân hàng mở và thanh toán tức thời ngày càng trở nên phổ biến, các hệ thống đối chiếu doanh nghiệp tại văn phòng hỗ trợ cần phải theo kịp. Thông thường, các giao dịch thường được xử lý theo chế độ hàng loạt và các khoản thanh toán mất hàng giờ, nếu không muốn nói là vài ngày, để xử lý, thanh toán và giải quyết. Bây giờ, chu trình hòa giải và giải quyết đã được nén lại. Điều này gây áp lực rất lớn lên bộ phận hỗ trợ của bất kỳ tổ chức nào trong việc hỗ trợ nhiều chu trình thanh toán trong ngày và đối chiếu dữ liệu gần như theo thời gian thực.

Đó là lý do tại sao các tổ chức tài chính đang tìm kiếm các quy trình đối chiếu tự động từ đầu đến cuối ở cấp độ doanh nghiệp có thể giúp họ mở rộng quy mô để xử lý luồng dữ liệu giao dịch lớn, cải thiện tốc độ, quản lý rủi ro hoạt động và giải quyết các nhu cầu tuân thủ.

Theo Sathish N, Phó Giám đốc Sản phẩm, FSS, đây là những gì AI và Machine Learning hứa hẹn sẽ mang lại. Ông cho biết: “Bằng cách sử dụng máy học tại các điểm đối chiếu dữ liệu quan trọng, người đối chiếu có thể đạt được nhiều giá trị về mặt thời gian, chi phí vận hành và tránh các hình phạt theo quy định”. cuộc phỏng vấn với Người quan sát công nghệ, đồng thời bổ sung thêm rằng các thuật toán ML nâng cao có thể cải thiện hiệu quả của quy trình trên nhiều điểm đối chiếu.

 Các đoạn trích đã chỉnh sửa: 

Hệ thống đối chiếu tự động giúp nâng cao hiệu quả xử lý giao dịch như thế nào?

Với thanh toán kỹ thuật số tăng trưởng theo cấp số nhân, hàng triệu giao dịch được trao đổi hàng ngày giữa nhiều thành phần hệ sinh thái thanh toán. Chu kỳ thanh toán hoặc giải quyết giao dịch khác nhau dựa trên sự kết hợp giữa các bên liên quan và các ứng dụng khác nhau được sử dụng và hồ sơ kế toán được duy trì bởi nhiều hệ thống xử lý này cần phải được đồng bộ hóa ở các giai đoạn khác nhau của giao dịch. Độ chính xác của quy trình đóng tài chính là rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn tài chính của hệ sinh thái, giảm thiểu rủi ro và củng cố niềm tin của khách hàng.

Hơn nữa với ngân hàng mở và thanh toán ngay lập tức ngày càng trở nên phổ biến, các hệ thống hòa giải doanh nghiệp tại văn phòng hỗ trợ cần phải theo kịp. Thông thường, các giao dịch thường được xử lý theo chế độ hàng loạt và các khoản thanh toán mất hàng giờ, nếu không muốn nói là vài ngày, để xử lý, thanh toán và giải quyết. Bây giờ, chu trình hòa giải và giải quyết đã được nén lại. Điều này gây áp lực rất lớn lên bộ phận hỗ trợ của bất kỳ tổ chức nào trong việc hỗ trợ nhiều chu trình thanh toán trong ngày và đối chiếu dữ liệu gần như theo thời gian thực. Các quy trình thủ công hoặc bán tự động hiện tại không thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu kinh doanh mới.

Các quy trình đối chiếu tự động ở cấp doanh nghiệp từ đầu đến cuối có thể giúp các tổ chức tài chính và doanh nghiệp mở rộng quy mô để xử lý luồng dữ liệu giao dịch lớn, cải thiện tốc độ, quản lý rủi ro hoạt động và giải quyết các nhu cầu tuân thủ.

Cải thiện độ chính xác và giảm nguy cơ lỗi  

Một ngoại lệ duy nhất có thể dẫn đến tổn thất đáng kể và các nhóm đối chiếu xử lý một số lượng lớn các trường hợp ngoại lệ mỗi ngày. Tự động hóa các quy trình đối chiếu và chứng nhận trong toàn bộ vòng đời đóng tài chính, giúp giảm nguy cơ sai sót.

Các trường hợp ngoại lệ và xóa sổ thấp hơn

Với quy trình đối chiếu tự động, những khác biệt về kế toán có thể được chủ động xác định và khắc phục trước khi khách hàng đăng ký khiếu nại. Ví dụ: khách hàng có thể đã hủy giao dịch nhưng tín dụng tương ứng có thể chưa nhận được do trục trặc kỹ thuật hoặc lỗi hệ thống hoặc gian lận thực tế đã xảy ra. Với các dấu vết kiểm toán chi tiết, những khác biệt như vậy có thể dễ dàng được xác định, cho phép ngân hàng giảm 90% thời gian xử lý điều tra ngoại lệ, tối ưu hóa chi phí xử lý tranh chấp, từ đó hỗ trợ giảm thiểu rủi ro

Giảm thiểu rủi ro tuân thủ

Với việc cải thiện quản lý dữ liệu và quy trình kiểm toán, các tổ chức tài chính giảm rủi ro tuân thủ và đảm bảo tuân thủ các yêu cầu kiểm toán và quy định.

Nâng cao năng suất

Tự động hóa các quy trình thủ công tốn nhiều thời gian trong hoạt động đối chiếu, tiết kiệm thời gian nhân viên dành cho quy trình đối chiếu, giải phóng nguồn lực để tập trung vào công việc mang lại giá trị gia tăng chiến lược bao gồm giảm thiểu rủi ro và cải thiện hoạt động

Các ngân hàng có thể sử dụng AI và ML như thế nào để vượt qua những thách thức trong hệ thống đối chiếu?

Số lượng kênh ngày càng tăng, độ phức tạp của công cụ và hoạt động trải rộng trên nhiều nhà cung cấp dịch vụ và tần suất giao dịch ngày càng tăng của người tiêu dùng sẽ làm tăng thêm sự phức tạp của quá trình đối chiếu. AI và Machine Learning sẽ có tác động đáng kể đến hiệu quả của quá trình đối chiếu. Bằng cách sử dụng công nghệ học máy tại các điểm đối chiếu dữ liệu quan trọng, người đối chiếu có thể đạt được nhiều giá trị về mặt thời gian, chi phí vận hành và tránh các hình phạt theo quy định,

Các thuật toán ML nâng cao có thể cải thiện hiệu quả của quy trình trên nhiều điểm đối chiếu. Quá trình đối chiếu thường bao gồm các nhiệm vụ như giới thiệu các lớp thanh toán, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu từ các định dạng tệp không được chuẩn hóa, xác định các quy tắc khớp và đăng các mục để thanh toán tài khoản.

Các hệ thống thông thường dựa vào “khuôn khổ dựa trên quy tắc” được cấu hình sẵn tĩnh để điều chỉnh thanh toán. Tuy nhiên, những công cụ này có thể trở nên kém hiệu quả khi thêm nguồn dữ liệu mới hoặc nếu các mục nhập mới được đưa vào một tệp đối chiếu cụ thể thì những công cụ này cần phải được xác định theo cách thủ công. Các nhóm hòa giải tiếp theo cần tạo, thử nghiệm và triển khai các quy tắc mới đồng thời cân bằng tác động lên các quy tắc hiện có nhằm kéo dài thời gian của chu kỳ hòa giải. Với các quy trình hỗ trợ ML, hệ thống sẽ tự động “tìm hiểu” các nguồn và mẫu dữ liệu, phân tích dữ liệu đó để tìm các kết quả có thể trùng khớp trên nhiều tập dữ liệu, nêu bật các ngoại lệ đối chiếu/không khớp và đưa ra danh sách “việc cần làm” có thể thực hiện được để giải quyết các vấn đề về dữ liệu.

Việc sử dụng Tự động hóa quy trình bằng robot có thể tự động hóa các tác vụ thường xuyên, chuyên sâu thủ công. Tôi sẽ cho bạn một ví dụ. Ngay cả ngày nay, các ngân hàng có quy trình đối chiếu tự động cũng triển khai nhân viên chuyên trách để tìm nạp tệp từ cổng trao đổi hoặc hệ thống quản lý tranh chấp, tải xuống tệp và đặt chúng vào đúng vị trí để hệ thống đối chiếu xử lý dữ liệu. Những nhiệm vụ như vậy có thể được tự động hóa bằng cách sử dụng bot, tối đa hóa giá trị thời gian của nhân viên.

Việc đối chiếu thanh toán đã trở nên cực kỳ phức tạp, với nhiều tùy chọn thanh toán, kênh, sự kết hợp của bộ xử lý sản phẩm cho các phương thức thanh toán khác nhau trên các ngành nghề kinh doanh và nhu cầu về tốc độ và độ chính xác của việc đối chiếu là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp. FSS Smart Recon cung cấp giải pháp dựa trên AI để quản lý đối chiếu trong các quy trình thanh toán, với sự hỗ trợ tích hợp cho các kịch bản đối chiếu nhiều nguồn, nhiều tệp, nhiều-nhiều. Với FSS Smart Recon, khách hàng có thể cải thiện 40% về thời gian tiếp thị triển khai lĩnh vực xanh, cải thiện đáng kể 30% về chu kỳ thời gian đối chiếu và giảm tổng thể 25% chi phí trực tiếp so với các quy trình tự động hóa một phần, FSS Smart Recon tăng thêm giá trị trong những cách sau:

• Một nền tảng thống nhất để cung cấp hệ thống nền tảng đối chiếu hiện đại, hoàn toàn dựa trên web để xử lý việc đối chiếu từ đầu đến cuối, kết hợp nhập, chuyển đổi và làm phong phú dữ liệu, khớp dữ liệu, quản lý ngoại lệ
• Ứng dụng rộng rãi - Hỗ trợ tất cả các loại thanh toán kỹ thuật số bằng một hệ thống duy nhất - Kiểm đếm đối chiếu sổ cái chung, đối chiếu ATM, đối chiếu thẻ, thanh toán trực tuyến, ví, thanh toán tức thì (IMPS và UPI), NEFT, RTGS và thanh toán bằng mã QR - được tích hợp sẵn linh hoạt để nhanh chóng triển khai các kênh và chương trình thanh toán mới
• Trình hướng dẫn dữ liệu chung: Đơn giản hóa việc thiết lập quy trình đối chiếu thông qua khung ánh xạ dữ liệu dựa trên mẫu. Điều này tối ưu hóa thời gian trực tiếp để triển khai tại trường xanh thêm 30%
• Lộ trình kiểm tra chi tiết: Cung cấp lộ trình kiểm tra chi tiết giúp người dùng hiểu lý do căn bản đằng sau trường hợp nghỉ hoặc trùng khớp và giải quyết vấn đề đó một cách phù hợp.
• Nhận dạng và phân tích ngoại lệ nâng cao để tư vấn hành động kịp thời và tuân theo up để cho phép đóng cửa tương tự
• Quy trình giải quyết dựa trên AI tận dụng máy học (ML), thuật toán, FSS Smart Recon liên tục tìm hiểu các mẫu tệp và có thể tự động xác định các bản ghi mới, cho phép nhân viên dự đoán các trường hợp ngoại lệ và thực hiện các hành động giải quyết mà không cần hỗ trợ liên tục hoặc dịch vụ chuyên nghiệp.
• Quản lý tranh chấp – Hỗ trợ vòng đời tranh chấp và bồi hoàn cho phép ngân hàng giải quyết tranh chấp trong khung thời gian ngắn hơn nhiều – nâng cao hiệu quả cũng như dịch vụ khách hàng.
• Mô hình kinh doanh linh hoạt: FSS cung cấp các dịch vụ Recon dưới dạng mô hình được cấp phép và SaaS, d để cung cấp tính linh hoạt triển khai cao hơn cho khách hàng, loại bỏ nhu cầu chi vốn trả trước và

Bạn đang quan sát những xu hướng công nghệ chính nào trong không gian hòa giải?

Sự phát triển nhanh chóng của thanh toán, cạnh tranh trên thị trường và những tiến bộ trong công nghệ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển và hiện đại hóa các quy trình đối chiếu. Các xu hướng công nghệ đang được đà phát triển bao gồm

• Áp dụng nhiều hơn các mô hình dựa trên đám mây và SaaS để đáp ứng khối lượng công việc giao dịch ngày càng tăng và giảm tổng chi phí sở hữu
• Blockchain là sự lựa chọn hoàn hảo cho sự hòa hợp phức tạp và sẽ là sự khác biệt tiếp theo trong các sản phẩm hàng đầu toàn cầu
• Tăng cường sử dụng AI và Học máy Các thuật toán dựa trên AI để tự giám sát và tự tối ưu hóa các quy trình điều chỉnh
• Sử dụng dữ liệu thông minh bằng cách thiết kế lớp dữ liệu hoặc hệ thống lớp hồ sơ phù hợp để cải thiện hiệu suất, độ chính xác của việc so khớp, vận hành và kiểm soát gian lận

Các lĩnh vực trọng tâm sắp tới của FSS là gì?  

Lần ra mắt lớn tiếp theo của chúng tôi là xoay quanh phân tích và khoa học dữ liệu, lượng dữ liệu phong phú ngày nay ở hầu hết các tổ chức lớn được đẩy vào Hồ dữ liệu hoặc nhà kho và rất ít việc được thực hiện để tận dụng những hiểu biết sâu sắc này nhằm tạo ra tác động đến khách hàng hoặc doanh nghiệp của bạn. Sản phẩm được thiết kế để giải quyết cơ hội Dữ liệu lớn cụ thể này trong không gian thanh toán. Sản phẩm này là một bộ phân tích hoàn chỉnh dựa trên cá nhân đi kèm với những hiểu biết được xác định trước theo lĩnh vực sản phẩm kinh doanh, ma trận tiếp tục phát triển và sẽ sớm lập bản đồ toàn bộ hệ sinh thái thanh toán. Sản phẩm giúp ngân hàng đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu, nâng cao năng suất và hiệu quả kinh doanh.

Nguồn: 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-tăng cường-hòa giải-systems-for-bfsi-sector