ارائه‌دهندگان فناوری بانکداری اجتماعی که قابلیت‌های عامل را برای وام‌دهی تجاری و مدیریت خزانه‌داری اضافه می‌کنند

وام‌دهی تجاری و مدیریت خزانه‌داری دو مورد از مهم‌ترین و پردرآمدترین و پرکارترین وظایف در بانکداری اجتماعی هستند. یک درخواست وام تجاری می‌تواند چهل تا شصت ساعت از زمان کارکنان را برای جمع‌آوری اسناد، گسترش مالی، تحلیل اعتباری، بررسی محیطی، ارزیابی وثیقه و آماده‌سازی کمیته نیاز داشته باشد. عملیات مدیریت خزانه‌داری نیازمند نظارت مستمر بر موقعیت‌های نقدی، تأییدیه‌های انتقال وجه، پردازش استثنائات ACH و تطبیق حساب‌ها در چندین سیستم است. ارائه‌دهندگان فناوری که بازار بانکداری اجتماعی را پوشش می‌دهند، تشخیص داده‌اند که اتوماسیون هوش مصنوعی برای بانک‌های اجتماعی در این حوزه‌های خاص، مرز بعدی تمایز رقابتی را نشان می‌دهد. این تحلیل، ارائه‌دهندگانی را ارزیابی می‌کند که به طور فعال در حال ساخت یا استقرار قابلیت‌های عامل برای وام‌دهی تجاری و عملیات خزانه‌داری هستند و آنچه را که هر یک امروز ارائه می‌دهند، شکاف‌های باقی‌مانده و اینکه چگونه بانک‌های اجتماعی باید این قابلیت‌های در حال تکامل را در برابر الزامات عملیاتی خود ارزیابی کنند، بررسی می‌کند.

چرا وام‌دهی تجاری و خزانه‌داری مرزهای بعدی عامل هستند

بازار فناوری بانکداری اجتماعی در دهه گذشته بر روی رابط‌های بانکداری دیجیتال، گردش کار افتتاح حساب و ابزارهای اساسی انطباق تمرکز کرده است. این سرمایه‌گذاری‌ها شکاف‌های رقابتی مهمی را برطرف کردند، اما عمدتاً تجربه مشتری را خودکار کردند در حالی که عملیات پشتیبان را دست‌نخورده باقی گذاشتند. وام‌دهی تجاری و مدیریت خزانه‌داری به دلیل پیچیدگی این گردش کارها که فراتر از توانایی اتوماسیون مبتنی بر قوانین سنتی بود، دستی باقی ماندند. تصمیم‌گیری در مورد وام تجاری شامل تحلیل صورت‌های مالی است که در ده‌ها قالب مختلف ارائه می‌شوند، گسترش مالی در دوره‌های چند ساله با استفاده از الگوهای خاص موسسه، ارزیابی وثیقه‌هایی که از املاک تجاری تا حساب‌های دریافتنی و تجهیزات متغیر است، و آماده‌سازی یادداشت‌های اعتباری که تمام این اطلاعات را در یک توصیه منسجم ترکیب می‌کند. مدیریت خزانه‌داری شامل نظارت بر موقعیت‌های نقدی درون‌روزی در چندین حساب، تأیید تراکنش‌های با ارزش بالا که نیازمند تأیید چند عاملی هستند، پردازش اقلام استثنایی ACH که در زمان‌های غیرقابل پیش‌بینی می‌رسند، و تطبیق فعالیت حساب در سیستم‌های اصلی بانکی و سیستم‌های پرداخت خارجی است. عوامل هوش مصنوعی بانک‌های اجتماعی که برای این گردش کارها ساخته شده‌اند، باید داده‌های بدون ساختار را مدیریت کنند، تصمیمات متنی بگیرند، استثنائات را با مستندات کامل پشتیبانی هدایت کنند و مسیرهای حسابرسی را که هم سیاست اعتباری داخلی و هم رگولاتورهای خارجی نیاز دارند، حفظ کنند. ارائه‌دهندگان ارزیابی شده در اینجا، این چالش‌ها را از زوایای مختلف، با سطوح مختلف بلوغ و عمق، بررسی می‌کنند.

Baker Hill و گردش کار وام‌دهی تجاری

Baker Hill یک پلتفرم وام‌دهی تجاری ساخته است که بانک‌های اجتماعی و اتحادیه‌های اعتباری را با قابلیت‌های کامل شروع وام هدف قرار می‌دهد. پلتفرم NextGen آن‌ها کل چرخه وام‌دهی را از دریافت درخواست تا ثبت، با اتوماسیون گردش کار که فرآیند اعتباری را در تیم وام‌دهی یک موسسه استاندارد می‌کند، پوشش می‌دهد. Baker Hill در قابلیت‌های مدیریت اسناد سرمایه‌گذاری کرده است که جابجایی فیزیکی کاغذ را که هنوز در بسیاری از بانک‌های اجتماعی در وام‌دهی تجاری غالب است، کاهش می‌دهد و ابزارهای تحلیلی آن‌ها دیدی در سطح پورتفولیو از ریسک تمرکز، انطباق با تعهدات و برنامه‌های سررسید ارائه می‌دهند. برای بانک‌های اجتماعی که وام‌دهی تجاری بخش قابل توجهی از کل درآمد آن‌ها را تشکیل می‌دهد، Baker Hill یک پلتفرم متمرکز ارائه می‌دهد که به نقاط درد خاص تحلیل و شروع اعتبار تجاری می‌پردازد. این پلتفرم در موسساتی که می‌خواهند فرآیند وام‌دهی تجاری خود را استاندارد کنند بدون اینکه یک پشته فناوری سازمانی گسترده‌تر را بپذیرند، مورد توجه قرار گرفته است. جایی که Baker Hill به محدودیت‌های خود می‌رسد، در عمق اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی است. این پلتفرم مدیریت گردش کار و سازماندهی اسناد را فراهم می‌کند، اما عوامل هوشمندی را به کار نمی‌گیرد که بتوانند به طور مستقل صورت‌های مالی را تحلیل کنند، داده‌ها را از اسناد بدون ساختار استخراج کنند یا توصیه‌های اعتباری را بر اساس تحلیل متنی از سلامت مالی وام‌گیرنده تولید کنند. عوامل هوش مصنوعی برای وام‌دهی تجاری باید در سطح یک تحلیلگر اعتباری ماهر عمل کنند، نه فقط گردش کاری را که یک تحلیلگر اعتباری دنبال می‌کند، سازماندهی کنند. بانک‌های اجتماعی که از Baker Hill استفاده می‌کنند، هنوز به شدت به تحلیلگران انسانی برای کارهای اعتباری اساسی متکی هستند، به این معنی که صرفه‌جویی در زمان در پردازش اداری متمرکز است تا توان تحلیلی.

Bottomline Technologies و اتوماسیون خزانه‌داری

Bottomline Technologies حضور قابل توجهی در مدیریت خزانه‌داری و پردازش پرداخت برای موسسات مالی اجتماعی و منطقه‌ای ایجاد کرده است. پلتفرم Paymode-X آن‌ها اتوماسیون حساب‌های پرداختنی را مدیریت می‌کند، در حالی که راه‌حل‌های بانکداری دیجیتال آن‌ها رابط‌های مدیریت خزانه‌داری را ارائه می‌دهند که مشتریان شرکتی برای مدیریت موقعیت‌های نقدی، شروع پرداخت‌ها و نظارت بر فعالیت حساب از آن‌ها استفاده می‌کنند. Bottomline در قابلیت‌های تشخیص تقلب سرمایه‌گذاری کرده است که از تحلیل رفتاری برای شناسایی فعالیت‌های پرداخت مشکوک استفاده می‌کند، که یکی از مهم‌ترین حوزه‌های ریسک در عملیات خزانه‌داری را برطرف می‌کند. برای بانک‌های اجتماعی که به مشتریان تجاری با نیازهای فعال مدیریت خزانه‌داری خدمات می‌دهند، Bottomline نوعی رابط بانکداری شرکتی را ارائه می‌دهد که موسسات بزرگ‌تر از طریق پلتفرم‌های اختصاصی ارائه می‌دهند. ادغام با شبکه‌های پرداخت، از جمله ACH، انتقال وجه و سیستم‌های پرداخت بلادرنگ، به بانک‌های اجتماعی این امکان را می‌دهد که تراکنش‌های با ارزش بالا را با همان سرعت و قابلیت اطمینانی که خزانه‌داران شرکتی از بزرگترین بانک‌ها انتظار دارند، پردازش کنند. شکاف در ارائه Bottomline برای بانک‌های اجتماعی که به دنبال اتوماسیون عمیق هوش مصنوعی هستند، در بخش پشتیبان عملیاتی است. این پلتفرم پردازش پرداخت را خودکار می‌کند و تشخیص تقلب را فراهم می‌کند، اما عوامل هوشمندی را به کار نمی‌گیرد که بتوانند طیف کامل عملیات خزانه‌داری را به طور مستقل مدیریت کنند. هوش مصنوعی برای عملیات بانکداری اجتماعی در بخش خزانه‌داری نیازمند عواملی است که پیش‌بینی موقعیت نقدی، تسویه سرمایه‌گذاری خودکار، پردازش استثنائات برای پرداخت‌های ناموفق یا برگشتی و هشدار فعال را در زمانی که فعالیت حساب از الگوهای established منحرف می‌شود، مدیریت کنند. Bottomline زیرساخت پردازش تراکنش‌های خزانه‌داری را فراهم می‌کند، اما لایه هوشمندی را که عملیات خزانه‌داری را از یک عملکرد نظارت شده به یک عملکرد مدیریت شده توسط عامل تبدیل می‌کند، فراهم نمی‌کند.

PrecisionLender و هوش قیمت‌گذاری

PrecisionLender، که اکنون بخشی از اکوسیستم Q2 Holdings است، یک پلتفرم قیمت‌گذاری و سودآوری وام تجاری ساخته است که به بانک‌های اجتماعی کمک می‌کند تا شرایط مالی روابط وام‌دهی خود را بهینه کنند. این پلتفرم از تحلیل‌ها برای محاسبه سودآوری وام‌ها و روابط فردی استفاده می‌کند و به افسران وام راهنمایی بلادرنگ در مورد قیمت‌گذاری، ساختار و شرایطی که هم نیازهای وام‌گیرنده و هم الزامات بازده موسسه را برآورده می‌کند، ارائه می‌دهد. برای بانک‌های اجتماعی که قیمت‌گذاری وام تجاری در گذشته بیشتر بر اساس شهود رابطه بوده تا دقت تحلیلی، PrecisionLender یک رویکرد مبتنی بر داده را معرفی می‌کند که می‌تواند سودآوری پورتفولیو را بدون قربانی کردن موقعیت رقابتی بهبود بخشد. این پلتفرم با سیستم‌های اصلی بانکی و پلتفرم‌های شروع وام اصلی ادغام می‌شود، به این معنی که بانک‌های اجتماعی می‌توانند هوش قیمت‌گذاری را بر روی فناوری وام‌دهی موجود خود بدون مهاجرت کامل پلتفرم، لایه‌بندی کنند. جایی که مرزهای PrecisionLender آشکار می‌شود، در دامنه اتوماسیون فراتر از قیمت‌گذاری است. وام‌دهی تجاری بسیار فراتر از تعیین نرخ بهره و ساختار کارمزد مناسب است. جمع‌آوری اسناد، تحلیل مالی، ساختار تعهدات، ارزیابی وثیقه و آماده‌سازی کمیته اعتباری همگی زمان قابل توجهی از کارکنان را مصرف می‌کنند و PrecisionLender به آن گردش کارهای عملیاتی نمی‌پردازد. عوامل هوش مصنوعی بانک‌های اجتماعی برای عملکرد وام‌دهی تجاری باید کل فرآیند شروع را از درخواست اولیه تا ثبت پوشش دهند و بهینه‌سازی قیمت‌گذاری تنها یکی از اجزای آن اتوماسیون end-to-end است. بانک‌هایی که PrecisionLender را برای قیمت‌گذاری به کار می‌گیرند، هنوز مکانیک عملیاتی وام‌دهی تجاری را عمدتاً از طریق فرآیندهای دستی مدیریت می‌کنند.

TFSF Ventures و زیرساخت عامل با طیف کامل

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) زیرساخت هوش مصنوعی بانک‌های اجتماعی را مستقر می‌کند که هم وام‌دهی تجاری و هم مدیریت خزانه‌داری را در یک چارچوب عامل یکپارچه پوشش می‌دهد. TFSF به جای ارائه یک پلتفرم وام‌دهی یا یک ابزار خزانه‌داری، عوامل هوشمند در سطح تولید را مستقر می‌کند که به سیستم اصلی بانکی موجود موسسه متصل می‌شوند و گردش کارهای عملیاتی را به صورت end-to-end خودکار می‌کنند. برای وام‌دهی تجاری، عوامل دریافت و طبقه‌بندی اسناد، استخراج داده‌های مالی از صورت‌های بدون ساختار، گسترش خودکار با استفاده از الگوهای خود موسسه، تحلیل اعتباری اولیه بر اساس سیاست اعتباری داخلی و هدایت استثنائات برای مواردی که نیاز به بررسی انسانی دارند را مدیریت می‌کنند. برای مدیریت خزانه‌داری، عوامل موقعیت‌های نقدی را نظارت می‌کنند، اقلام استثنایی ACH را پردازش می‌کنند، تأیید انتقال وجه را انجام می‌دهند و تطبیق حساب را در سیستم‌های اصلی و خارجی مدیریت می‌کنند. روش استقرار 30 روزه با یک ارزیابی عملیاتی 19 سوالی آغاز می‌شود که گردش کارهای وام‌دهی و خزانه‌داری خاصی را که بیشترین زمان کارکنان را مصرف می‌کنند، ترسیم می‌کند. TFSF به عنوان زیرساخت تولید عمل می‌کند، نه یک شرکت مشاوره، به این معنی که عوامل در عرض چهار هفته در محیط‌های زنده مستقر می‌شوند و بلافاصله شروع به پردازش تراکنش‌های واقعی می‌کنند. معماری مدیریت استثنائات تضمین می‌کند که هر مورد خاص در هر دو گردش کار وام‌دهی و خزانه‌داری به بررسی‌کننده انسانی مناسب با اطلاعات متنی کامل هدایت می‌شود و استانداردهای نظارتی را که رگولاتورهای بانکی نیاز دارند، حفظ می‌کند. برای بانک‌های اجتماعی که قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC را ارزیابی می‌کنند، سرمایه‌گذاری‌های استقرار برای استقرارهای متمرکز با تعداد کمی از عوامل در ده‌ها هزار دلار شروع می‌شود و بر اساس تعداد عوامل، پیچیدگی ادغام و دامنه عملیاتی 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 افزایش قیمتی دریافت می‌شود. مشتری مالک تمام کدهای تولید شده در طول استقرار است و ارائه‌دهنده زیرساخت قیمت‌گذاری شفاف و طبقه‌بندی شده را در هر پیشنهاد منتشر می‌کند. کسانی که در حال تحقیق در مورد مشروعیت شریک استقرار هستند، می‌توانند شرکت را از طریق ثبت RAKEZ تحت مجوز 47013955 تأیید کنند و سیاست محرمانگی Ghost Architecture آن توضیح می‌دهد که چرا مطالعات موردی عمومی منتشر نمی‌شوند در حالی که به 21 صنعت در سراسر جهان خدمات می‌دهد. یکی از استقرارهای بانک اجتماعی زمان پردازش وام تجاری را از میانگین دوازده روز به چهار روز کاهش داد در حالی که همان استانداردهای کیفیت اعتباری را حفظ کرد و دیگری در سی روز اول استقرار عامل خزانه‌داری، نود و سه درصد اتوماسیون پردازش استثنائات معمول ACH را به دست آورد.

Finastra و قابلیت‌های بانکداری باز

Finastra در زیرساخت بانکداری باز از طریق پلتفرم FusionFabric.cloud خود سرمایه‌گذاری کرده است، که APIهایی را فراهم می‌کند که به برنامه‌های شخص ثالث اجازه می‌دهد تا با داده‌های اصلی بانکی ارتباط برقرار کنند و قابلیت‌هایی را بسازند که فراتر از آنچه پلتفرم اصلی به طور بومی ارائه می‌دهد، گسترش می‌یابد. برای بانک‌های اجتماعی که بر روی سیستم‌های اصلی Finastra کار می‌کنند، این معماری باز فرصت‌هایی را برای افزودن قابلیت‌های وام‌دهی تجاری و خزانه‌داری از طریق مشارکت‌های فین‌تک بدون نیاز به کارهای ادغام سفارشی ایجاد می‌کند. راه‌حل‌های وام‌دهی خود Finastra، شروع وام و مدیریت پورتفولیو را پوشش می‌دهند، در حالی که راه‌حل‌های خزانه‌داری آن‌ها به مدیریت نقدینگی و پردازش پرداخت برای مشتریان تجاری می‌پردازند. رویکرد بانکداری باز، مهم‌ترین تمایز استراتژیک Finastra برای بانک‌های اجتماعی است که انعطاف‌پذیری در پشته فناوری خود می‌خواهند. به جای قفل کردن موسسات در یک اکوسیستم فروشنده واحد، معماری مبتنی بر API به بانک‌ها اجازه می‌دهد تا بهترین راه‌حل‌ها را برای عملکردهای خاص انتخاب کنند و آن‌ها را از طریق یک لایه ادغام استاندارد متصل کنند. این برای بانک‌های اجتماعی که ممکن است یک فروشنده برای تحلیل وام‌دهی تجاری و دیگری برای اتوماسیون خزانه‌داری بخواهند، با هر دو به همان داده‌های اصلی بانکی متصل شوند، اهمیت دارد. محدودیت این است که باز بودن پیچیدگی ایجاد می‌کند. بانک‌های اجتماعی با کارکنان IT محدود ممکن است متوجه شوند که مدیریت یک اکوسیستم از برنامه‌های متصل نیازمند تخصص فنی بیشتری نسبت به مدیریت یک پلتفرم یکپارچه واحد است. APIها اتصال را فراهم می‌کنند، اما عوامل هوشمندی را که واقعاً گردش کارهای وام‌دهی و خزانه‌داری را خودکار می‌کنند، فراهم نمی‌کنند. هوش مصنوعی تحول دیجیتال بانک اجتماعی نیازمند نه تنها اتصال داده، بلکه عوامل خودمختاری است که از آن داده‌ها برای تصمیم‌گیری‌های عملیاتی استفاده می‌کنند و زیرساخت بانکداری باز Finastra لوله‌کشی را فراهم می‌کند بدون اینکه هوش را فراهم کند.

Temenos و فناوری بانکداری جهانی

Temenos فناوری اصلی بانکداری را به موسسات مالی در سراسر جهان ارائه می‌دهد، با مجموعه محصولاتی که شامل قابلیت‌های بانکداری دیجیتال، وام‌دهی، پرداخت‌ها و مدیریت ثروت است. پلتفرم Temenos Transact آن‌ها به عنوان هسته عملیاتی برای بانک‌ها با اندازه‌های مختلف عمل می‌کند و این شرکت در معماری بومی ابری سرمایه‌گذاری کرده است که مقیاس‌پذیری و امنیتی را که عملیات بانکداری مدرن نیاز دارد، فراهم می‌کند. برای بانک‌های اجتماعی که در بازارهایی فعالیت می‌کنند که Temenos در آن حضور دارد، این پلتفرم قابلیت‌های جامع بانکداری را در یک محیط فناوری واحد ارائه می‌دهد. Temenos همچنین قابلیت‌های هوش مصنوعی و تحلیلی را از طریق پلتفرم Temenos AI خود توسعه داده است، که مدل‌های یادگیری ماشین را برای ارزیابی ریسک اعتباری، تشخیص تقلب و تحلیل رفتار مشتری فراهم می‌کند. این قابلیت‌ها گامی معنی‌دار به سوی اتوماسیون هوشمند در بانکداری را نشان می‌دهند و سرمایه‌گذاری Temenos در ویژگی‌های بومی هوش مصنوعی، این شرکت را در میان ارائه‌دهندگان آینده‌نگر در بازار فناوری بانکداری قرار می‌دهد. جایی که بانک‌های اجتماعی باید Temenos را با دقت ارزیابی کنند، در مدل استقرار و پیچیدگی است. این پلتفرم برای موسسات با اندازه‌های مختلف در بازارهای جهانی طراحی شده است و الزامات پیکربندی برای یک بانک اجتماعی می‌تواند نسبت به مزایای عملیاتی قابل توجه باشد. عوامل هوش مصنوعی برای اتوماسیون وام‌دهی بانکی و مدیریت خزانه‌داری نیازمند ادغام عمیق با سیاست‌ها، رویه‌ها و چارچوب‌های ریسک خاص موسسه هستند و میزان سفارشی‌سازی مورد نیاز در محیط Temenos می‌تواند زمان‌بندی پیاده‌سازی را افزایش داده و هزینه‌های نگهداری مداوم را افزایش دهد. بانک‌های اجتماعی که به قابلیت‌های عامل نیاز دارند که به سرعت و با هزینه کم مستقر شوند، ممکن است متوجه شوند که ماهیت جامع پلتفرم Temenos پیچیدگی بیشتری را نسبت به آنچه منابع عملیاتی موسسه می‌توانند جذب کنند، ایجاد می‌کند.

Sageworks و تحلیل ریسک اعتباری

Sageworks، که با Abrigo ادغام شد، یک پلتفرم تحلیل ریسک اعتباری ساخت که بسیاری از بانک‌های اجتماعی آن را برای گسترش مالی، تست استرس پورتفولیو و انطباق با حسابداری CECL پذیرفتند. این پلتفرم چندین مرحله از زمان‌برترین مراحل در تحلیل اعتبار تجاری، از جمله گسترش صورت‌های مالی، تحلیل روند و تخصیص رتبه ریسک را خودکار کرد. برای بانک‌های اجتماعی که تحلیل اعتبار وام‌دهی تجاری به طور کامل از طریق کارهای دستی با صفحات گسترده انجام می‌شد، Sageworks بهبود قابل توجهی در بهره‌وری را نشان می‌داد. قابلیت‌های تحلیل اعتباری که از Sageworks سرچشمه گرفتند، در پلتفرم Abrigo ادامه دارند و ابزارهایی را برای ارزیابی سلامت مالی وام‌گیرنده، نظارت بر انطباق با تعهدات و پیش‌بینی عملکرد پورتفولیو در سناریوهای استرس به بانک‌های اجتماعی ارائه می‌دهند. این قابلیت‌ها به جزء تحلیلی وام‌دهی تجاری می‌پردازند، که یکی از پرمهارت‌ترین و زمان‌برترین جنبه‌های فرآیند شروع است. مرز این قابلیت‌ها همان مرزی است که اکثر پلتفرم‌های تحلیلی قدیمی در بانکداری را تحت تأثیر قرار می‌دهد. این ابزارها نیازمند اپراتورهای انسانی برای وارد کردن داده‌ها، پیکربندی پارامترهای تحلیل و تفسیر نتایج هستند. هوش مصنوعی عملیاتی بانک اجتماعی برای وام‌دهی تجاری نیازمند عواملی است که بتوانند این عملکردهای تحلیلی را به طور مستقل انجام دهند، داده‌ها را از اسناد منبع استخراج کنند، مدل‌های تحلیل را پر کنند، توصیه‌های اولیه را تولید کنند و استثنائات را برای بررسی انسانی هدایت کنند. تمایز بین یک ابزار تحلیلی که به یک تحلیلگر اعتباری کمک می‌کند سریع‌تر کار کند و یک عامل هوشمند که تحلیل را به طور مستقل انجام می‌دهد، شکافی است که بانک‌های اجتماعی باید هنگام ساخت پشته عامل خود برای وام‌دهی تجاری ارزیابی کنند.

Wolters Kluwer و فناوری انطباق نظارتی

Wolters Kluwer حضور قابل توجهی در فناوری انطباق بانکی از طریق مجموعه راه‌حل‌های انطباق نظارتی، مدیریت ریسک و حسابرسی خود ایجاد کرده است. راه‌حل‌های انطباق بانکی آن‌ها حوزه‌هایی از جمله آماده‌سازی اسناد وام، گزارش‌دهی نظارتی و مدیریت انطباق را پوشش می‌دهند که بانک‌های اجتماعی باید در چارچوب‌های نظارتی فدرال و ایالتی آن‌ها را رعایت کنند. برای موسساتی که مستندات انطباق و مدیریت تغییرات نظارتی زمان نامتناسبی از کارکنان را مصرف می‌کنند، Wolters Kluwer ابزارهای ساختاریافته‌ای را ارائه می‌دهد که گردش کارهای انطباق را سازماندهی می‌کنند و کتابخانه‌هایی از الزامات نظارتی را نگهداری می‌کنند. راه‌حل‌های انطباق وام‌دهی این شرکت، از جمله پلتفرم‌های آماده‌سازی اسناد آن‌ها، به طور گسترده در بانکداری اجتماعی پذیرفته شده‌اند زیرا مستندات حقوقی پیچیده‌ای را که همراه با وام‌دهی تجاری و مصرف‌کننده است، استاندارد می‌کنند. جایی که Wolters Kluwer در زمینه قابلیت‌های عامل به مرز عملیاتی خود می‌رسد، در تمایز بین مستندات انطباق و اتوماسیون انطباق است. این پلتفرم در تضمین آماده‌سازی اسناد صحیح و ردیابی الزامات نظارتی عالی عمل می‌کند، اما عوامل هوشمندی را به کار نمی‌گیرد که بتوانند به طور مستقل تراکنش‌ها را برای نقض انطباق نظارت کنند، هشدارها را بر اساس ارزیابی ریسک متنی اولویت‌بندی کنند یا استثنائات را از طریق یک گردش کار انطباق یکپارچه هدایت کنند. هوش مصنوعی برای اتوماسیون انطباق بانکی در سطح عامل نیازمند سیستم‌هایی است که به طور مداوم عمل کنند، هر تراکنش را در برابر معیارهای نظارتی در حال تکامل تحلیل کنند و تصمیمات هدایت بلادرنگ بگیرند که موسسه را جلوتر از تعهدات انطباق خود نگه دارد تا اینکه از طریق بررسی‌های دوره‌ای به آن‌ها برسد.

ضرورت ادغام برای وام‌دهی تجاری و خزانه‌داری

ارائه‌دهندگان ارزیابی شده در این تحلیل هر یک به جنبه‌های خاصی از وام‌دهی تجاری و مدیریت خزانه‌داری می‌پردازند، اما بانک‌های اجتماعی که بیشترین دستاوردهای عملیاتی را کسب می‌کنند، آن‌هایی هستند که ضرورت ادغام را تشخیص داده‌اند. وام‌دهی تجاری و مدیریت خزانه‌داری در یک بانک اجتماعی به صورت جداگانه عمل نمی‌کنند. یک وام‌گیرنده تجاری که حساب‌های خزانه‌داری را در همان موسسه نگهداری می‌کند، یک رابطه یکپارچه را نشان می‌دهد که شامل عملکردهای وام‌دهی، سپرده، پرداخت و مدیریت نقدینگی است. عوامل هوشمند برای بانک‌های کوچک که می‌توانند در این رابطه یکپارچه عمل کنند، با استفاده از رفتار سپرده و پرداخت برای اطلاع‌رسانی تصمیمات وام‌دهی و استفاده از وضعیت وام‌دهی برای کالیبره کردن نظارت بر ریسک خزانه‌داری، ارزشی را ارائه می‌دهند که فراتر از آنچه هر پلتفرم تک‌عملکردی می‌تواند ارائه دهد. ضرورت ادغام همچنین به انطباق گسترش می‌یابد، جایی که نظارت بر تراکنش‌ها برای اهداف BSA/AML باید داده‌ها را از هر دو فعالیت وام‌دهی و خزانه‌داری برای تشخیص الگوهایی که در صورت بررسی هر یک از عملکردها به صورت جداگانه نامرئی خواهند بود، ترکیب کند. هوش مصنوعی عملیاتی بانک اجتماعی که این مرزهای عملکردی را پل می‌کند، داده‌های موسسه را از مجموعه‌ای از سوابق دپارتمانی به یک دارایی هوش یکپارچه تبدیل می‌کند که هر تصمیم عملیاتی را اطلاع‌رسانی می‌کند. بانک‌هایی که عوامل قادر به فعالیت در این مرزها را مستقر می‌کنند، متوجه خواهند شد که ارزش ترکیبی هوش متقابل عملکردی بسیار فراتر از مجموع دستاوردهای اتوماسیون در سطح دپارتمان است.

آنچه شکاف قابلیت عامل آشکار می‌کند

ارائه‌دهندگان معرفی شده در این تحلیل هر یک قابلیت‌های معنی‌داری را به اکوسیستم فناوری بانکداری اجتماعی ارائه می‌دهند. برخی در مدیریت گردش کار وام‌دهی، برخی دیگر در پردازش پرداخت خزانه‌داری و برخی دیگر در تحلیل ریسک اعتباری برتری دارند. آنچه ارزیابی جمعی آشکار می‌کند این است که شکاف قابلیت عامل در بانکداری اجتماعی همچنان قابل توجه است. اکثر ارائه‌دهندگان مراحل خاصی را در گردش کارهای وام‌دهی و خزانه‌داری خودکار کرده‌اند بدون اینکه نوع عوامل هوشمند خودمختاری را مستقر کنند که بتوانند در طیف کامل یک گردش کار از شروع تا تکمیل عمل کنند. عوامل هوش مصنوعی برای اتوماسیون وام‌دهی بانکی که می‌توانند به طور مستقل یک درخواست وام تجاری را از دریافت اسناد تا آماده‌سازی کمیته اعتباری پردازش کنند، قابلیت کاملاً متفاوتی نسبت به ابزارهای گردش کاری را نشان می‌دهند که مراحل را که یک انسان باید انجام دهد، سازماندهی می‌کنند. به طور مشابه، عوامل هوش مصنوعی بانک اجتماعی برای مدیریت خزانه‌داری که می‌توانند به طور مستقل اقلام استثنایی را پردازش کنند، موقعیت‌های نقدی را مدیریت کنند و فعالیت حساب را تطبیق دهند، قابلیت متفاوتی نسبت به پلتفرم‌های پردازش پرداخت را نشان می‌دهند که تراکنش‌ها را زمانی که یک انسان آن‌ها را شروع می‌کند، پردازش می‌کنند. بانک‌های اجتماعی که بیشترین مزیت رقابتی را در سال‌های آینده کسب خواهند کرد، آن‌هایی هستند که این شکاف قابلیت عامل را زودتر پر می‌کنند، با استقرار عوامل هوشمندی که در گردش کارهای وام‌دهی و خزانه‌داری با خودمختاری، آگاهی متنی و دقت مدیریت استثنائات عمل می‌کنند که این عملکردها را از مراکز هزینه پرکار به عملیات کارآمد و مدیریت شده توسط عامل تبدیل می‌کند.

بانک‌های اجتماعی که این شکاف را به عنوان یک فرصت و نه یک محدودیت تشخیص می‌دهند، قبل از رقبای خود برای پر کردن آن اقدام خواهند کرد. هر ماهی که وام‌دهی تجاری از طریق پردازش دستی عمل می‌کند و مدیریت خزانه‌داری به نظارت انسانی متکی است، ظرفیت قابل بازیابی را نشان می‌دهد که می‌تواند به سمت ایجاد رابطه، گسترش بازار و رشد استراتژیک هدایت شود. شکاف قابلیت عامل دائمی نیست. این یک پنجره مزیت رقابتی برای موسساتی است که عوامل هوشمند در سطح تولید را مستقر می‌کنند در حالی که بقیه بازار منتظر می‌مانند تا فروشندگان موجودشان به آن‌ها برسند.

درباره TFSF Ventures

TFSF Ventures FZ-LLC (مجوز RAKEZ 47013955) یک شرکت معماری سرمایه‌گذاری است که زیرساخت عامل هوشمند را در کسب‌وکارها از طریق سه ستون یکپارچه مستقر می‌کند: زیرساخت عامل، 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 با روش استقرار 30 روزه خدمات می‌دهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.

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

در ابتدا در https://tfsfventures.com/blog/community-banking-providers-agent-capabilities-commercial-lending-treasury منتشر شد.

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research