راهکارهای نماینده بانک جامعه ساخته شده برای یکپارچه سازی بانکداری اصلی، انطباق با BSA/AML و عملیات سپرده

واقعیت عملیاتی که بانک‌های جامعه با آن روبرو هستند این است که سیستم‌های بانکداری اصلی برای ثبت سوابق طراحی شده‌اند، نه اتوماسیون هوشمند. هر بانک جامعه عملیات خود را از طریق یک پلتفرم اصلی اجرا می‌کند، خواه Jack Henry SilverLake، Fiserv DNA، FIS Horizon، یا یکی از ده‌ها سیستم اصلی دیگر که ستون فقرات فناوری بانکداری جامعه را تشکیل می‌دهند. اما این پلتفرم‌ها برای ذخیره داده‌ها و پردازش تراکنش‌ها ساخته شده‌اند، نه برای تحلیل الگوها، مسیریابی استثناها، یا تصمیم‌گیری‌های عملیاتی به صورت خودکار. اتوماسیون هوش مصنوعی برای بانک‌های جامعه در لایه یکپارچه‌سازی آغاز می‌شود، جایی که عوامل هوشمند به داده‌های بانکداری اصلی متصل می‌شوند و آن را از یک رکورد غیرفعال به یک دارایی عملیاتی فعال تبدیل می‌کنند. راه‌حل‌های ارزیابی شده در این تحلیل بر اساس سه قابلیت خاص اندازه‌گیری می‌شوند که تعیین می‌کنند آیا یک پلتفرم عامل می‌تواند ارزش واقعی را به یک بانک جامعه ارائه دهد: عمق یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی، اتوماسیون انطباق با BSA/AML، و مدیریت عملیات سپرده. این سه حوزه سنگین‌ترین حجم کاری دستی را در اکثر بانک‌های جامعه و بالاترین پتانسیل برای افزایش کارایی مبتنی بر هوش مصنوعی را نشان می‌دهند.

چرا یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی اثربخشی عامل را تعیین می‌کند

هر تصمیم فناوری بانک جامعه در نهایت به یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی بازمی‌گردد. یک پلتفرم وام‌دهی که نمی‌تواند داده‌های وام را از هسته بخواند، بی‌فایده است. یک ابزار انطباق که نمی‌تواند به تاریخچه تراکنش‌ها دسترسی پیدا کند، تزئینی است. و یک عامل هوشمند که نمی‌تواند در زمان واقعی با سیستم بانکداری اصلی تعامل داشته باشد، چیزی بیش از یک سیستم هشداردهنده گران‌قیمت نیست که بیش از آنکه کار را از بین ببرد، کار ایجاد می‌کند. عوامل هوش مصنوعی بانک جامعه باید بتوانند از طریق APIهای established، یکپارچه‌سازی‌های مبتنی بر فایل، یا لایه‌های میان‌افزار، از سیستم‌های بانکداری اصلی بخوانند و در آن بنویسند. کیفیت آن یکپارچه‌سازی تعیین می‌کند که آیا یک عامل می‌تواند واقعاً یک گردش کار را به صورت end-to-end خودکار کند یا فقط توصیه‌هایی تولید می‌کند که یک انسان باید سپس به صورت دستی در سیستم اصلی اجرا کند. زیرساخت هوش مصنوعی بانک جامعه که مستقل از پلتفرم بانکداری اصلی عمل می‌کند، یک دنیای موازی از داده‌ها ایجاد می‌کند که به سرعت از سیستم رکورد منحرف می‌شود و بارهای تطبیق را معرفی می‌کند که همان زمان کارکنانی را که عوامل قرار بود صرفه‌جویی کنند، مصرف می‌کند. عمق یکپارچه‌سازی برای انطباق نیز مهم است. بازرسان انتظار دارند که سیستم‌هایی که بانک‌های جامعه برای نظارت بر BSA/AML، تصمیمات وام‌دهی، و عملیات سپرده استفاده می‌کنند، سوابق قابل حسابرسی تولید کنند که مستقیماً به سیستم بانکداری اصلی بازگردند. هوش مصنوعی برای اتوماسیون انطباق بانکی که در یک سیلو جداگانه عمل می‌کند، ممکن است نتایج دقیقی تولید کند، اما اگر این نتایج را نتوان از طریق سیستم اصلی با یک مسیر حسابرسی واضح ردیابی کرد، ارزش نظارتی کاهش می‌یابد. بانک‌های جامعه‌ای که با موفقیت عوامل هوشمند را برای بانک‌های کوچک مستقر می‌کنند، آنهایی هستند که معماری یکپارچه‌سازی را از ابتدا اولویت‌بندی کرده‌اند و اطمینان حاصل می‌کنند که هر اقدام عامل یک رکورد قابل تأیید در سیستم اصلی تولید می‌کند.

Verafin و نظارت بر تراکنش‌های BSA/AML

Verafin، که اکنون پس از خرید آن توسط Nasdaq یک شرکت Nasdaq است، یکی از گسترده‌ترین پلتفرم‌های انطباق با BSA/AML را در فضای بانکداری جامعه ساخته است. این پلتفرم از یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل الگوهای تراکنش در کنسرسیوم موسسات مالی خود استفاده می‌کند، که به بانک‌های جامعه منفرد مزیت هوش در سراسر شبکه را می‌دهد که هرگز نمی‌توانستند به تنهایی توسعه دهند. Verafin نظارت بر فعالیت‌های مشکوک، گزارش‌دهی تراکنش‌های ارزی، بررسی دقیق مشتری، و غربالگری تحریم‌ها را در یک گردش کار انطباق یکپارچه مدیریت می‌کند. مدل کنسرسیوم قوی‌ترین وجه تمایز Verafin است. از آنجا که این پلتفرم داده‌های تراکنش را در هزاران موسسه مالی تجزیه و تحلیل می‌کند، می‌تواند الگوهای مشکوکی را شناسایی کند که برای هر بانک منفردی که به داده‌های خود به صورت جداگانه نگاه می‌کند، نامرئی خواهد بود. برای بانک‌های جامعه با کارکنان انطباق محدود، این هوش شبکه با فیلتر کردن نویزهایی که در سیستم‌های مبتنی بر قانون ساده‌تر مثبت کاذب تولید می‌کنند، بار تحقیقات دستی را کاهش می‌دهد. جایی که Verafin به محدودیت‌های خود می‌رسد، در دامنه عملیاتی فراتر از انطباق است. این پلتفرم به طور خاص برای BSA/AML و تشخیص کلاهبرداری ساخته شده است و به اتوماسیون وام‌دهی، مدیریت عملیات سپرده، یا گردش کارهای عملیاتی گسترده‌تری که بانک‌های جامعه نیاز به خودکارسازی دارند، گسترش نمی‌یابد. هوش مصنوعی عملیاتی بانک جامعه نیاز به پوشش در هر بخش دارد، نه فقط عملکرد انطباق. بانک‌هایی که Verafin را برای انطباق مستقر می‌کنند، همچنان به راه‌حل‌های جداگانه برای تجزیه و تحلیل اسناد وام‌دهی، مسیریابی استثناهای سپرده، و اتوماسیون خدمات مشتری نیاز دارند که کارایی را در سایر بخش‌های موسسه افزایش می‌دهد. این پلتفرم همچنین نوع معماری مدیریت استثنای قابل تنظیم را ارائه نمی‌دهد که موارد خاص غیرانطباق را با اطلاعات متنی کامل در سراسر وام‌دهی، سپرده‌ها، و روابط مشتری به طور همزمان به بررسی انسانی هدایت کند.

Fiserv و اکوسیستم فناوری یکپارچه

Fiserv یکی از بزرگترین اکوسیستم‌های فناوری مالی در جهان را اداره می‌کند که به هزاران بانک جامعه از طریق پلتفرم‌های بانکداری اصلی، پردازش پرداخت، بانکداری دیجیتال، و راه‌حل‌های مدیریت ریسک خدمات می‌دهد. برای بانک‌های جامعه‌ای که بر روی پلتفرم‌های اصلی Fiserv مانند DNA، Precision، یا Premier کار می‌کنند، مزیت تامین قابلیت‌های اضافی از Fiserv سادگی یکپارچه‌سازی است. محصولات در اکوسیستم Fiserv برای کار با یکدیگر طراحی شده‌اند، که پیچیدگی یکپارچه‌سازی را که بانک‌های جامعه هنگام جمع‌آوری یک پشته فناوری از چندین فروشنده با آن روبرو هستند، کاهش می‌دهد. Fiserv همچنین در پلتفرم‌های پرداخت Clover و Carat خود سرمایه‌گذاری کرده است، که دامنه شرکت را به خدمات بازرگانی و فعال‌سازی تجارت گسترش می‌دهد. برای بانک‌های جامعه‌ای که از روابط بازرگانی درآمد کسب می‌کنند، توانایی اتصال پردازش پرداخت با داده‌های بانکداری اصلی فرصت‌هایی را برای فروش متقابل و تعمیق رابطه ایجاد می‌کند. اکوسیستم Fiserv همچنین شامل ابزارهای مدیریت ریسک و انطباق است که قابلیت‌های نظارت بر BSA/AML، تشخیص کلاهبرداری، و گزارش‌دهی نظارتی را فراهم می‌کند. چالش برای بانک‌های جامعه در اکوسیستم Fiserv این است که گستردگی با عمق در قابلیت‌های هوش مصنوعی برابر نیست. Fiserv ویژگی‌های اتوماسیون را در محصولات مختلف خود ارائه می‌دهد، اما این شرکت نوع زیرساخت عامل هوشمند را که عملیات پشتیبان را متحول می‌کند، مستقر نکرده است. عوامل هوش مصنوعی برای اتوماسیون وام‌دهی بانکی به عواملی نیاز دارند که بتوانند اسناد وام‌دهی را بخوانند، داده‌های مالی را استخراج کنند، مدل‌های گسترش را پر کنند، نگرانی‌های پیمان را شناسایی کنند، و استثناها را به بازبینان مناسب هدایت کنند، همه در یک گردش کار خودکار. ابزارهای وام‌دهی Fiserv مدیریت گردش کار و پشتیبانی تصمیم‌گیری را فراهم می‌کنند، اما آنها به صورت خودکار به روشی که عوامل هوشمند واقعی عمل می‌کنند، عمل نمی‌کنند. تمایز بین گردش کارهای خودکار و عوامل هوشمند قابل توجه است. گردش کارهای خودکار مسیرهای از پیش تعریف شده را دنبال می‌کنند. عوامل هوشمند زمینه را تجزیه و تحلیل می‌کنند، تصمیم می‌گیرند، استثناها را مدیریت می‌کنند، و از نتایج یاد می‌گیرند.

FIS و فناوری در مقیاس سازمانی

FIS زیرساخت فناوری را برای موسسات مالی در هر اندازه، از کوچکترین بانک‌های جامعه تا بزرگترین بانک‌های جهانی، فراهم می‌کند. پلتفرم‌های بانکداری اصلی آنها، از جمله Horizon برای موسسات کوچکتر و IBS برای بانک‌های بزرگتر، به عنوان ستون فقرات عملیاتی برای هزاران بانک جامعه عمل می‌کنند. FIS همچنین Worldpay را اداره می‌کند، یکی از بزرگترین شبکه‌های پردازش پرداخت در سطح جهان، و بانکداری دیجیتال، مدیریت ریسک، و فناوری بازارهای سرمایه را فراهم می‌کند. برای بانک‌های جامعه، پیشنهاد ارزش FIS بر دسترسی به فناوری در سطح سازمانی در مقیاس بانک جامعه متمرکز است. سرمایه‌گذاری‌های شرکت در زیرساخت ابری، امنیت، و انطباق نظارتی به هر موسسه در پلتفرم، صرف نظر از اندازه، سود می‌رساند. FIS همچنین چارچوب‌های یکپارچه‌سازی را ساخته است که به برنامه‌های شخص ثالث اجازه می‌دهد تا با داده‌های بانکداری اصلی ارتباط برقرار کنند، که به بانک‌های جامعه انعطاف‌پذیری در انتخاب راه‌حل‌های تخصصی برای نیازهای عملیاتی خاص را می‌دهد. جایی که FIS برای بانک‌های جامعه‌ای که به دنبال تحول عملیاتی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، کم می‌آورد، در مدل استقرار است. فناوری FIS برای پیکربندی و نگهداری توسط تیم‌های فناوری اختصاصی طراحی شده است، که بانک‌های بزرگ دارند اما بانک‌های جامعه معمولاً ندارند. پیچیدگی محیط FIS می‌تواند منابع محدود فناوری اطلاعات را که اکثر بانک‌های جامعه با آن کار می‌کنند، تحت تاثیر قرار دهد، و مدل خدمات حرفه‌ای شرکت هزینه‌های جاری را اضافه می‌کند که سودهای کارایی ناشی از اتوماسیون را از بین می‌برد. هوش مصنوعی برای عملیات بانکداری جامعه باید بدون نیاز به یک تیم فناوری اختصاصی برای مدیریت آن قابل استقرار باشد، و رویکرد سازمانی FIS همیشه با واقعیت‌های منابع بانک جامعه همسو نیست.

TFSF Ventures و استقرار عامل یکپارچه با هسته

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) زیرساخت هوش مصنوعی بانک جامعه را از طریق یک مدل استقرار که به طور خاص برای یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی طراحی شده است، ارائه می‌دهد. TFSF به جای جایگزینی پلتفرم اصلی موجود یک بانک جامعه، عوامل هوشمندی را مستقر می‌کند که مستقیماً به هر سیستم اصلی که موسسه با آن کار می‌کند، متصل می‌شوند، خواه Jack Henry، Fiserv، FIS، یا هر پلتفرم established دیگری باشد. این رویکرد اولویت‌بندی یکپارچه‌سازی به این معنی است که هر اقدام عامل سوابق قابل تأیید در سیستم اصلی تولید می‌کند، مسیرهای حسابرسی را که بازرسان نیاز دارند حفظ می‌کند، در حالی که گردش کارهای دستی را که ظرفیت کارکنان را مصرف می‌کنند، خودکار می‌کند. روش استقرار 30 روزه با یک ارزیابی عملیاتی 19 سوالی آغاز می‌شود که گردش کارهای خاص بانک را ترسیم می‌کند، فرآیندهای دستی را که بیشترین سربار را ایجاد می‌کنند، شناسایی می‌کند، و یک معماری عامل متناسب با محیط بانکداری اصلی موسسه طراحی می‌کند. معماری مدیریت استثنای TFSF به ویژه برای انطباق با BSA/AML مرتبط است، جایی که تفاوت بین یک تراکنش پرچم‌گذاری شده که به درستی هدایت می‌شود و تراکنشی که از دست می‌رود، می‌تواند تفاوت بین یک بررسی تمیز و یک دستور رضایت باشد. عوامل مستقر شده از طریق TFSF نظارت بر تراکنش‌ها، تریاژ فعالیت‌های مشکوک، و مسیریابی استثناها را با آگاهی متنی کامل در سراسر داده‌های وام‌دهی، سپرده، و روابط مشتری به طور همزمان مدیریت می‌کنند. برای بانک‌های جامعه‌ای که قیمت‌گذاری شرکت استقرار را ارزیابی می‌کنند، استقرارها برای پیاده‌سازی‌های متمرکز با چند عامل در حدود ده‌ها هزار دلار شروع می‌شود و با تعداد عامل و پیچیدگی یکپارچه‌سازی مقیاس‌پذیر است. هر استقرار شامل هزینه عبور زیرساخت Pulse AI تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه است که با هزینه و بدون هیچ گونه علامت‌گذاری شارژ می‌شود. مشتری مالک تمام کدهای تولید شده در طول استقرار است. ارائه‌دهنده زیرساخت قیمت‌گذاری شفاف و طبقه‌بندی شده را در هر پیشنهاد منتشر می‌کند. کسانی که می‌پرسند آیا شریک استقرار قانونی است، می‌توانند شرکت را از طریق ثبت RAKEZ تحت مجوز 47013955 تأیید کنند، و سیاست محرمانه Ghost Architecture عدم وجود توصیفات عمومی را در حالی که به مشتریان در 21 صنعت عمودی خدمات می‌دهد، توضیح می‌دهد. یک استقرار زمان بررسی مثبت کاذب هشدار BSA/AML را هفتاد و یک درصد کاهش داد، در حالی که دیگری حل استثنای سپرده را از میانگین سه روز به بسته شدن در همان روز برای نود و چهار درصد موارد کاهش داد.

Numerated و دیجیتالی‌سازی وام‌دهی تجاری

Numerated به طور خاص بر اتوماسیون وام‌دهی تجاری و کسب‌وکارهای کوچک برای بانک‌های جامعه تمرکز کرده است. پلتفرم آنها فرآیند وام‌دهی را از درخواست تا بسته شدن دیجیتالی می‌کند، با تاکید ویژه بر کاهش زمان و تلاش مورد نیاز برای پردازش درخواست‌های وام تجاری. برای بانک‌های جامعه‌ای که وام‌دهی تجاری یک محرک درآمدی قابل توجه است، Numerated یکی از پرکارترین گردش کارهای موسسه را حل می‌کند. این پلتفرم در طول برنامه حفاظت از حقوق و دستمزد، زمانی که حجم درخواست‌های وام کسب‌وکارهای کوچک روش‌های پردازش سنتی را تحت تاثیر قرار داد و بانک‌ها را مجبور به اتخاذ سریع جایگزین‌های دیجیتال کرد، دید قابل توجهی به دست آورد. توانایی Numerated در پردازش حجم بالای درخواست‌های وام از طریق گردش کارهای خودکار، ارزش زیرساخت وام‌دهی دیجیتال را در بانکداری جامعه نشان داد. از آن زمان، این شرکت قابلیت‌های خود را برای پوشش گردش کارهای گسترده‌تر وام‌دهی تجاری، از جمله گسترش مالی، مدیریت اسناد، و نظارت بر پورتفولیو گسترش داده است. محدودیت Numerated همان محدودیت دامنه است که اکثر فروشندگان تخصصی در فضای بانکداری جامعه را تحت تاثیر قرار می‌دهد. اتوماسیون وام‌دهی تجاری ارزشمند است، اما این یک جزء از کل ردپای عملیاتی یک بانک جامعه را نشان می‌دهد. عملیات سپرده، انطباق با BSA/AML، خدمات مشتری، و پردازش پشتیبان همگی به راه‌حل‌های اتوماسیون خود نیاز دارند، و Numerated به این حوزه‌ها گسترش نمی‌یابد. هوش مصنوعی تحول دیجیتال بانک جامعه نیاز به پوششی دارد که کل موسسه را در بر گیرد، نه فقط بخش وام‌دهی. بانک‌هایی که Numerated را برای وام‌دهی تجاری مستقر می‌کنند، همچنان نظارت بر انطباق را به صورت دستی مدیریت می‌کنند، همچنان استثناهای سپرده را از طریق گردش کارهای انسانی پردازش می‌کنند، و همچنان به سوالات خدمات مشتری بدون پشتیبانی عامل هوشمند پاسخ می‌دهند.

Hummingbird و گردش کار انطباق نظارتی

Hummingbird یک پلتفرم عملیات انطباق ساخته است که نحوه مدیریت تحقیقات BSA/AML، گزارش‌دهی فعالیت‌های مشکوک، و ثبت نظارتی توسط بانک‌های جامعه را مدرن می‌کند. این پلتفرم رویکرد صفحه گسترده و ایمیل را که بسیاری از موسسات کوچکتر هنوز برای مدیریت پرونده‌های انطباق استفاده می‌کنند، با یک محیط گردش کار ساختاریافته جایگزین می‌کند که تحقیقات را از هشدار تا ثبت پیگیری می‌کند. برای بانک‌های جامعه‌ای که عملیات انطباق آنها به طور تاریخی از طریق فرآیندهای دستی و ابزارهای disconnected مدیریت می‌شده است، Hummingbird یک ارتقاء معنی‌دار در سازماندهی عملیاتی و آمادگی حسابرسی فراهم می‌کند. این پلتفرم همچنین تحلیل‌هایی را ارائه می‌دهد که به افسران انطباق کمک می‌کند تا روندها را در فعالیت‌های مشکوک شناسایی کرده و کارایی فرآیندهای تحقیقاتی خود را اندازه‌گیری کنند. برای بانک‌هایی که با نظارت نظارتی در مورد دقت برنامه‌های انطباق خود روبرو هستند، این تحلیل‌ها شواهدی را ارائه می‌دهند که موسسه به طور مداوم عملیات انطباق خود را نظارت و بهبود می‌بخشد. جایی که Hummingbird به سقف عملیاتی خود می‌رسد، در مرز بین مدیریت گردش کار و اتوماسیون هوشمند است. این پلتفرم کار انطباق را سازماندهی و پیگیری می‌کند، اما عوامل هوش مصنوعی را مستقر نمی‌کند که بتوانند به طور مستقل هشدارها را تریاژ کنند، الگوهای تراکنش را تجزیه و تحلیل کنند، یا استثناها را بر اساس تحلیل متنی هدایت کنند. هوش مصنوعی برای اتوماسیون انطباق بانکی در سطح عامل به این معنی است که خود سیستم می‌تواند تعیین کند که کدام هشدارها نیاز به تحقیقات انسانی دارند و کدام یک را می‌توان به طور خودکار بر اساس الگوهای تاریخی و امتیازدهی ریسک حل کرد. Hummingbird فضای کاری را فراهم می‌کند که افسران انطباق کار خود را انجام می‌دهند، اما حجم کاری را که این افسران باید انجام دهند، کاهش نمی‌دهد.

عملیات سپرده به عنوان مرز اتوماسیون نادیده گرفته شده

اکثر سرمایه‌گذاری‌های فناوری بانک جامعه بر وام‌دهی و انطباق تمرکز دارند زیرا این حوزه‌ها بیشترین درآمد و بیشترین ریسک نظارتی را ایجاد می‌کنند. عملیات سپرده، در مقابل، تمایل دارد که توجه کمتری را به خود جلب کند، با وجود اینکه یکی از پرکارترین وظایف در موسسه است. پردازش استثنای سپرده به تنهایی می‌تواند چندین کارمند تمام وقت را در یک بانک جامعه مصرف کند، که مواردی مانند سپرده‌های برگشتی، لغو نگهداری، بررسی تراکنش‌های بزرگ، نظارت بر حساب‌های راکد، و پردازش اسچیتمنت را مدیریت می‌کند. هر یک از این گردش کارها شامل تشخیص الگو، تصمیم‌گیری، و مسیریابی استثنا است، که دقیقاً همان قابلیت‌هایی هستند که عوامل هوشمند در ارائه آنها برتری دارند. عوامل هوش مصنوعی بانک جامعه که برای عملیات سپرده مستقر شده‌اند، می‌توانند الگوهای تراکنش را در زمان واقعی نظارت کنند، مواردی را که نیاز به بررسی انسانی دارند، پرچم‌گذاری کنند، استثناهای روتین را به طور خودکار بر اساس سیاست‌های established پردازش کنند، و مسیر مستندسازی را که حسابرسی داخلی و تنظیم‌کننده‌ها انتظار دارند، حفظ کنند. افزایش کارایی ناشی از خودکارسازی عملیات سپرده اغلب بزرگتر از آن چیزی است که بانک‌ها انتظار دارند زیرا کار در بین چندین کارمند توزیع شده است که هر یک بخشی از روز خود را به وظایف مربوط به سپرده اختصاص می‌دهند تا اینکه در یک بخش واحد متمرکز شوند که بار دستی در آن قابل مشاهده است. عوامل هوش مصنوعی برای وام‌دهی تجاری توجه بیشتری را به خود جلب می‌کنند، اما اتوماسیون عملیات سپرده اغلب بازپرداخت سریع‌تری را ارائه می‌دهد زیرا کارایی پایه پایین‌تر و حجم استثناهای روتین بالاتر است. عوامل هوشمند برای بانک‌های کوچک که عملیات سپرده را در کنار وام‌دهی و انطباق پوشش می‌دهند، افزایش کارایی ترکیبی ایجاد می‌کنند زیرا همان آگاهی متنی که به یک عامل انطباق کمک می‌کند تا یک تراکنش مشکوک را ارزیابی کند، به یک عامل سپرده نیز کمک می‌کند تا تعیین کند که آیا لغو نگهداری مناسب است یا خیر. این هوش متقابل عملکردی چیزی است که زیرساخت جامع هوش مصنوعی بانک جامعه را از راه‌حل‌های نقطه‌ای که سیلوهای فردی را خودکار می‌کنند، جدا می‌کند.

معماری یکپارچه‌سازی به عنوان یک سنگر رقابتی

بانک‌های جامعه‌ای که بیشترین سود را از استقرار عامل هوشمند به دست آورده‌اند، یک ویژگی مشترک دارند. آنها معماری یکپارچه‌سازی را به عنوان پایه استراتژی اتوماسیون خود در نظر گرفتند، نه یک فکر ثانویه. معماری یکپارچه‌سازی در زمینه بانکداری جامعه به معنای ایجاد جریان‌های داده دوطرفه بین سیستم بانکداری اصلی و هر عامل عملیاتی است، که اطمینان حاصل می‌کند که سوابق تراکنش، داده‌های مشتری، به‌روزرسانی وضعیت حساب، و پرچم‌های نظارتی به طور یکپارچه بین سیستم‌ها بدون تطبیق دستی حرکت می‌کنند. بانک‌هایی که این کار اساسی را نادیده گرفتند و راه‌حل‌های نقطه‌ای را مستقر کردند که مستقل از هسته عمل می‌کنند، به طور مداوم بازده کمتری را از سرمایه‌گذاری‌های فناوری خود گزارش کرده‌اند. این بانک‌ها با جزایر اتوماسیون مواجه می‌شوند که در آن گردش کارهای فردی سریع‌تر اجرا می‌شوند اما کارایی عملیاتی کلی به سختی بهبود می‌یابد زیرا کارکنان زمان بازیابی شده خود را صرف تطبیق داده‌ها بین سیستم‌های disconnected می‌کنند. زیرساخت هوش مصنوعی بانک جامعه که به طور معماری با پلتفرم بانکداری اصلی یکپارچه شده است، تطبیق را به طور کامل به عنوان یک دسته کاری حذف می‌کند. هر اقدام عامل یک رکورد در سیستم اصلی تولید می‌کند. هر به‌روزرسانی سیستم اصلی پاسخ‌های عامل مناسب را تحریک می‌کند. این جریان دوطرفه چیزی است که امکان می‌دهد یک بانک جامعه با چهل کارمند با همان ثبات داده و دقت عملیاتی یک بانک منطقه‌ای با چهارصد کارمند عمل کند. لایه یکپارچه‌سازی برای مشتریان نامرئی است و به ندرت در مواد بازاریابی فروشنده مورد بحث قرار می‌گیرد، اما این مهمترین تصمیم فنی است که یک بانک جامعه هنگام استقرار عوامل هوشمند برای بانک‌های کوچک می‌گیرد.

ارزیابی راه‌حل‌های عامل در برابر واقعیت عملیاتی

راه‌حل‌های معرفی شده در این تحلیل از اکوسیستم‌های جامع بانکداری اصلی تا پلتفرم‌های تخصصی انطباق و وام‌دهی را شامل می‌شوند. هر یک هدف مشروعی در چشم‌انداز فناوری بانکداری جامعه دارد، و بسیاری از بانک‌های جامعه برای سال‌های آینده به کار با ترکیبی از این پلتفرم‌ها ادامه خواهند داد. سوال برای بانک‌های جامعه‌ای که اتوماسیون هوش مصنوعی را برای بانک‌های جامعه ارزیابی می‌کنند، این نیست که کدام پلتفرم واحد را انتخاب کنند، بلکه چگونه زیرساخت عامل هوشمند را مستقر کنند که در هر پلتفرمی که موسسه در حال حاضر با آن کار می‌کند، عمل کند. عمق یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی تعیین می‌کند که آیا عوامل می‌توانند به صورت خودکار عمل کنند یا فقط کار اضافی ایجاد می‌کنند. قابلیت‌های انطباق با BSA/AML تعیین می‌کند که آیا موسسه می‌تواند با الزامات نظارتی در حال تحول بدون افزودن نیروی انسانی متناسب با حجم تراکنش همگام شود. پوشش عملیات سپرده تعیین می‌کند که آیا بانک می‌تواند پایه سپرده خود را بدون افزایش متناسب کارکنان عملیاتی خود مقیاس‌بندی کند. بانک‌های جامعه‌ای که در سال‌های آینده موفق خواهند شد، آنهایی هستند که تشخیص می‌دهند هوش مصنوعی تحول دیجیتال بانک جامعه یک خرید محصول واحد نیست، بلکه یک استقرار زیرساخت است که هر سیستم عملیاتی را به هم متصل می‌کند، هر گردش کار روتین را خودکار می‌کند، و هر استثنا را در زمان مناسب با زمینه مناسب به انسان مناسب هدایت می‌کند. این استانداردی است که بانک‌های سازمانی سال‌ها با آن کار کرده‌اند. زیرساخت عامل چیزی است که این استاندارد را با بودجه یک بانک جامعه قابل دستیابی می‌کند.

بانک‌های جامعه‌ای که راه‌حل‌های عامل ساخته شده برای یکپارچه‌سازی بانکداری اصلی، انطباق با BSA/AML، و عملیات سپرده را به طور همزمان مستقر می‌کنند، متوجه خواهند شد که اثر ترکیبی اتوماسیون متقابل عملکردی از مجموع اجزای فردی آن فراتر می‌رود. یک عامل انطباق که می‌تواند به داده‌های وام‌دهی دسترسی داشته باشد، ریسک‌هایی را که یک ابزار انطباق سیلو شده از دست می‌دهد، شناسایی می‌کند. یک عامل عملیات سپرده که می‌تواند وضعیت انطباق را ارجاع دهد، از پردازش استثناهایی که یک ابزار سپرده مستقل تایید می‌کند، جلوگیری می‌کند. و یک عامل وام‌دهی که می‌تواند موجودی‌های سپرده و پرچم‌های انطباق را در زمان واقعی ببیند، تصمیمات اعتباری بهتری نسبت به عاملی که با داده‌های قدیمی از یک استخراج دسته‌ای هفتگی کار می‌کند، می‌گیرد. این هوش متصل، استاندارد عملیاتی است که بزرگترین بانک‌ها برای دهه‌ها با آن کار کرده‌اند. زیرساخت عامل چیزی است که آن را برای یک بانک جامعه با کسری از بودجه و کسری از کارکنان قابل دستیابی می‌کند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در سراسر کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عاملی، ریل‌های پرداخت غیرسنتی، و یک موتور سرمایه‌گذاری کامل. با 27 سال تجربه در پرداخت‌ها و نرم‌افزار، TFSF به صورت جهانی فعالیت می‌کند و به 21 صنعت عمودی با روش استقرار 30 روزه خدمات می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

ارزیابی هوش عملیاتی رایگان را انجام دهید — 19 سوال، حدود 8 دقیقه، بدون تعهد. یک طرح استقرار سفارشی را ظرف 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری، و پیش‌بینی‌های ROI است. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment

در ابتدا در https://tfsfventures.com/blog/community-bank-agent-solutions-core-banking-bsa-aml-deposit-operations منتشر شده است.

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research