تصمیمات اتوماسیون هوش مصنوعی که پورتفولیوهای وام بانک‌های محلی در حال رشد را از بانک‌هایی که سهم خود را بی‌سروصدا به فین‌تک‌ها از دست می‌دهند، متمایز می‌کند

بانک‌های محلی در حال حاضر دو واقعیت موازی را تجربه می‌کنند. مجموعه‌ای از موسسات در بخش‌هایی که رقبای فین‌تک فکر می‌کردند در حال بستن درها به روی بازیکنان سنتی هستند، پورتفولیوهای وام خود را رشد می‌دهند. مجموعه‌ای دیگر نظاره‌گر مهاجرت آرام سپرده‌گذاران کسب‌وکارهای کوچک، متقاضیان رهن و وام‌گیرندگان مصرف‌کننده به سمت رقبای دیجیتال-محور هستند که وعده تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر و تجربیات تمیزتر را می‌دهند. تفاوت بین این دو مسیر، اندازه ترازنامه، جغرافیا یا بار نظارتی نیست. بلکه مجموعه‌ای از تصمیمات اتوماسیون هوش مصنوعی است که در طول هجده ماه گذشته اتخاذ شده و نحوه اجرای دقیق آن تصمیمات در حوزه‌های عملیاتی که فین‌تک‌ها در آن پیشتاز بوده‌اند.

تصمیم برای خودکارسازی ورود اسناد قبل از هر چیز دیگر

بانک‌های محلی که پورتفولیوهای وام خود را رشد می‌دهند، آنهایی هستند که اتوماسیون ورود اسناد را به عنوان یک تصمیم بنیادی تشخیص دادند، نه به عنوان قابلیتی که پس از استقرار یک قابلیت جذاب‌تر رو به مشتری اضافه شود. درخواست‌های وام، بسته‌های افتتاح حساب، صورت‌های مالی، اظهارنامه‌های مالیاتی و اسناد پشتیبان با فرمت‌هایی وارد می‌شوند که سی تا چهل و پنج دقیقه اول هر تعامل ارتباطی را مصرف می‌کنند، و موسساتی که این ورود را خودکارسازی کردند، بانکداران خود را آزاد کردند تا این زمان را صرف خود رابطه کنند.

تصمیم به استقرار اتوماسیون هوش مصنوعی برای بانک‌های محلی که با ورود اسناد شروع می‌شود، بازدهی مضاعفی ایجاد می‌کند زیرا تقریباً هر حوزه عملیاتی دیگر در پایین‌دست، اسناد را مصرف می‌کند. وام‌دهی آنها را مصرف می‌کند. افتتاح حساب آنها را مصرف می‌کند. چرخه‌های بازسازی BSA آنها را مصرف می‌کند. جمع‌آوری مستندات بازرسان آنها را مصرف می‌کند. موسساتی که ابتدا ورود را خودکارسازی کردند، دریافتند که صرفه‌جویی زمان به ازای هر سند در هر گردش کار مجاور به صورت آبشاری گسترش می‌یابد.

بانک‌هایی که تصمیم مربوط به ورود اسناد را به تأخیر انداختند، هنوز درخواست‌ها را سریع‌تر از رقبای خود بررسی می‌کنند، اما مزیت سرعت را در بخش پشتی گردش کار از دست می‌دهند. بانکدار ارتباطی زمان صرفه‌جویی شده در بررسی را به جای مکالمه با وام‌گیرنده، صرف ورود داده‌ها می‌کند، که مزیت ابتدایی را نفی می‌کند و زمان‌بندی‌های تصمیم‌گیری وام را که فین‌تک‌ها از آن بهره‌برداری کرده‌اند، تولید می‌کند.

موسساتی که سهم خود را از دست می‌دهند، آنهایی نیستند که سیاست‌های اعتباری بدتر یا ریشه‌کن کردن ضعیف‌تری دارند. آنها آنهایی هستند که در رقابت سرعت در لایه عملیاتی بازی را باخته‌اند که فین‌تک‌ها آن را به عنوان اولین بردار رقابتی خود در نظر گرفتند.

تصمیم برای لایه بندی عوامل بررسی بر روی نظارت BSA به جای جایگزینی آن

دومین تصمیمی که موسسات در حال رشد را از موسسات در حال افول جدا می‌کند، این است که آیا بانک، بررسی BSA AML را به عنوان یک پروژه جایگزینی یا یک پروژه لایه‌بندی در نظر گرفته است. موسساتی که پورتفولیوها را رشد می‌دهند، عوامل اتوماسیون هوش مصنوعی BSA AML بانک‌های محلی را بر روی Verafin، Abrigo یا سیستم‌های نظارتی یکپارچه با هسته اصلی لایه‌بندی کردند، که هوش تولید هشدار آن پلتفرم‌ها را حفظ می‌کرد و در عین حال زمان تحلیلگر را به ازای هر هشدار کاهش می‌داد.

موسساتی که در حال از دست دادن زمین بودند، سعی کردند سیستم نظارت را به طور کامل جایگزین کنند یا سعی کردند یک لایه تشخیص موازی مبتنی بر عامل بسازند که بازرسان نمی‌توانستند به راحتی با برنامه نظارتی ایجاد شده تطبیق دهند. این استقرارها یا در مرحله پایلوت متوقف شدند یا در اولین بررسی BSA پس از استقرار، یافته‌هایی را نشان دادند که هر دو توجه اجرایی را که باید به مکالمات رشد وام و سپرده اختصاص داده می‌شد، مصرف می‌کردند.

تصمیم لایه‌بندی پیامدهای مهمی دارد زیرا فشار نیروی انسانی BSA واقعی و در حال افزایش است، و موسساتی که زمان تحلیلگر را به ازای هر هشدار در حجم معمول چهل تا شصت درصد کاهش دادند، عملاً بدون افزایش تعداد کارکنان، ظرفیت بخش پشتی را اضافه کرده‌اند. سپس این ظرفیت برای حمایت از عملیات سپرده و کار پذیرش مشتری که رشد ارگانیک را هدایت می‌کند، در دسترس قرار می‌گیرد.

موسساتی که تصمیم مربوط به BSA را به تأخیر انداختند، اکنون صف‌های هشدار را با بودجه‌های اضافه کاری اداره می‌کنند، در حالی که همتایان در حال رشد آنها، زمان کارکنان BSA را به کارهای انطباقی با ارزش‌تر که از راه‌اندازی محصولات جدید حمایت می‌کند، تخصیص می‌دهند.

تصمیم برای تعریف قوانین تشدید خدمات مشتری قبل از تعریف اهداف انحراف

اتوماسیون خدمات مشتری بیش از هر دسته دیگری در بخش بانکداری محلی در طول هجده ماه گذشته منجر به عقب‌نشینی شده است، و عقب‌نشینی‌ها همگی از الگوی مشابهی پیروی کرده‌اند. موسسه یک هدف انحراف تهاجمی را تعریف کرد، یک عامل را استقرار داد که بیش از حد توانایی خود عمل کرد، روابط مشتری را از طریق تشدیدهای نامناسب آسیب رساند و استقرار را به یک پیکربندی بسیار محافظه‌کارانه‌تر که مزایای عملیاتی کمی داشت، بازگرداند.

موسساتی که در حال رشد هستند، آنهایی هستند که مجموعه قوانین تشدید را قبل از تعریف هر هدف انحراف تعریف کردند. آنها به وضوح مشخص کردند که افتتاح حساب، گزارش تقلب، ثبت اختلاف، استعلام وام، درخواست‌های بستن حساب، و هر مکالمه‌ای که نیاز به تأیید هویت فراتر از مسیرهای احراز هویت استاندارد دارد، فوراً به یک بانکدار انسانی هدایت می‌شود. در داخل آن مرز، عامل استعلام موجودی، سوابق تراکنش، وضعیت کارت نقدی، تغییرات آدرس، و سؤالات اساسی مربوط به واجد شرایط بودن محصول را رسیدگی می‌کند.

پویایی رشدی که این امر ایجاد می‌کند قابل توجه است زیرا بانکداران انسانی که از تنظیم مجدد رمز عبور و استعلام موجودی آزاد شده‌اند، زمان خود را صرف کار ارتباطی می‌کنند که واقعاً حفظ سپرده و افتتاح حساب جدید را هدایت می‌کند. مشتریانی که به یک بانکدار انسانی دسترسی پیدا می‌کنند، سریع‌تر و با زمان انتظار کوتاه‌تر به آنها می‌رسند و تجربیات بهتری را گزارش می‌دهند.

موسساتی که سهم خود را به رقبای دیجیتال-محور از دست می‌دهند، به دلیل بهتر بودن چت‌بات رقیب، از دست نمی‌دهند. آنها به این دلیل از دست می‌دهند که چت‌بات بانک محلی با منطق تشدید اشتباهی استقرار یافته و به روابطی آسیب رسانده که موسسه سپس نتوانست به اندازه کافی سریع آنها را ترمیم کند.

تصمیم برای ساخت عوامل وام‌دهی که سیستم آغاز وام را به عنوان سیستم ثبت سوابق احترام می‌گذارد

اتوماسیون وام‌دهی جدایی واضحی بین موسساتی که پلتفرم آغاز وام را به عنوان سیستم ثبت سوابق احترام می‌گذاشتند و موسساتی که سعی کردند گردش‌های کاری عامل موازی را در کنار پلتفرم اجرا کنند، ایجاد کرده است. موسسات در حال رشد، عوامل اتوماسیون وام‌دهی هوش مصنوعی بانک‌های محلی را ایجاد کردند که فیلدها را در nCino، Baker Hill یا Sageworks با داده‌های استخراج شده از اسناد پر می‌کند، در حالی که افسر وام هر تصمیم اعتباری را در رابط بومی پلتفرم اتخاذ می‌کند.

این تصمیم اهمیت دارد زیرا فایل اعتباری که بازرس بررسی می‌کند باید یک منبع واحد حقیقت باشد، و هر معماری که داده‌های موازی را حفظ می‌کند، مشکلات تطبیقی را ایجاد می‌کند که در بررسی‌های وام منصفانه یا بررسی‌های ایمنی و سلامت پدیدار می‌شوند. موسسات در حال رشد با در نظر گرفتن پلتفرم آغاز وام به عنوان منبع تغییرناپذیر حقیقت برای تصمیمات اعتباری، به طور کامل از این مشکل جلوگیری کردند.

موسساتی که در حال از دست دادن سهم هستند، آنهایی هستند که سعی کردند با گردش‌های کاری عامل موازی از پلتفرم آغاز وام عبور کنند که وعده تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر را می‌داد اما فایل‌های اعتباری تولید می‌کرد که از بررسی بازرسان جان سالم به در نبردند. این موسسات اکنون در حال بازسازی یکپارچگی با پلتفرم به عنوان سیستم ثبت سوابق هستند، کاری که موسسات در حال رشد در زمان استقرار انجام دادند.

مزیت سرعت وام‌دهی که موسسات در حال رشد ایجاد کرده‌اند پایدار است زیرا بر اساس یک معماری یکپارچگی قرار دارد که بازرسان می‌توانند از آن دفاع کنند، به این معنی که موسسه می‌تواند حجم وام‌دهی را بدون به خطر انداختن موضع نظارتی که در وهله اول امکان رشد را فراهم کرده بود، افزایش دهد.

تصمیم برای همکاری با TFSF Ventures برای زیرساخت تولید چندگانه جریانات کاری

شرکت TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) به عنوان زیرساخت تولید برای بانک‌های محلی عمل می‌کند که عوامل هوش مصنوعی را در چندین حوزه عملیاتی در یک معماری هماهنگ واحد مستقر می‌کنند، نه به عنوان روابط فروشنده جداگانه برای هر جریان کاری. روش استقرار 30 روزه شامل نگاشت یکپارچگی هسته، طراحی مدیریت استثنا، پیکربندی مسیر حسابرسی، و استقرار زنده با زنجیره‌های مستند نگهداری برای بررسی OCC، FDIC و دپارتمان‌های بانکداری ایالتی است.

سرمایه‌گذاری‌های استقرار برای تعاملات با بانک‌های محلی معمولاً از چند ده هزار دلار کم برای استقرار متمرکز شامل دو یا سه حوزه عملیاتی شروع می‌شود و با تعداد عوامل، پیچیدگی یکپارچگی در سیستم‌های اصلی و جانبی، و دامنه عملیاتی که موسسه می‌خواهد پوشش دهد، افزایش می‌یابد. تمام استقرارهای TFSF شامل یک هزینه عبور زیرساخت هوش مصنوعی جداگانه تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI است که با قیمت تمام شده و بدون هیچگونه اضافه‌بها صورتحساب می‌شود و موسسه تمام کدهای استقرار یافته را به طور کامل مالک است.

قیمت‌گذاری TFSF Ventures FZ-LLC به صورت شفاف در هر پیشنهاد منتشر می‌شود، که یکی از دلایلی است که به سؤال آیا TFSF Ventures معتبر است می‌توان از طریق ثبت RAKEZ با شماره مجوز 47013955 پاسخ داد، نه از طریق بررسی‌های TFSF Ventures که سیاست محرمانگی شرکت از وجود عمومی آنها جلوگیری می‌کند. ارزیابی عملیاتی 19 سؤالی یک طرح استقرار خاص برای محیط اصلی و اولویت‌های عملیاتی موسسه را در عرض 24 تا 48 ساعت تولید می‌کند.

عامل تمایز در بخش بانکداری محلی، ثبات معماری در تمام جریان‌های کاری است که عوامل لمس می‌کنند، که این امر به موسسات در حال رشد اجازه می‌دهد تا استقرار عوامل را بدون ایجاد مجموعه‌ای از پیکربندی‌های فروشنده که بازرسان در هنگام بررسی برنامه‌ها با آن مشکل دارند، افزایش دهند.

آنچه بانک‌های محلی نمی‌توانند از تعاملات مشاوره عمومی دریافت کنند، زیرساخت تولید برای اجرای عوامل در یک محیط تنظیم شده با مسیرهای حسابرسی دست نخورده است، که این شکافی است که شرکت در تمام 21 بخش عمودی تحت پوشش خود فعالیت می‌کند.

تصمیم برای در نظر گرفتن nCino و Baker Hill به عنوان لنگرهای یکپارچگی، نه موانع

موسسات در حال رشد تصمیم آگاهانه‌ای گرفتند که nCino و Baker Hill را به عنوان لنگرهای یکپارچگی در نظر بگیرند که لایه عامل در برابر آنها عمل می‌کند، نه به عنوان محدودیت‌هایی که توانایی‌های هوش مصنوعی برای عملیات بانک محلی را محدود می‌کنند. طراحی یکپارچگی با جریان‌های داده‌ای که پلتفرم‌ها به طور بومی پشتیبانی می‌کنند، الگوهای دسترسی به API که آنها ارائه می‌دهند، و ثبت حسابرسی که آنها ضبط می‌کنند، آغاز می‌شود، با لایه عامل طراحی شده تا به صورت تمیز در داخل این الگوها عمل کند.

موسساتی که سهم خود را از دست می‌دهند، پلتفرم آغاز وام را به عنوان مانعی برای دور زدن در نظر گرفتند، که منجر به طراحی عواملی شد که با پلتفرم مبارزه می‌کردند، نه اینکه از آن استفاده کنند. این طراحی‌ها کار تطبیقی را برای واحد اعطای اعتبار ایجاد کردند و فایل‌های وام تولید کردند که از بررسی بازرس جان سالم به در نبردند، که این روش اشتباهی برای کشف این واقعیت بود که پلتفرم از ابتدا سیستم ثبت سوابق صحیح بود.

آنچه nCino و Baker Hill ارائه نمی‌دهند، ورود اسناد، گسترش مالی، یا جمع‌آوری یادداشت ارزیابی است که بخش جلویی هر پرونده وام را مصرف می‌کند. این شکاف جایی است که لایه عامل به طور تمیز ارزش افزوده ایجاد می‌کند، با افسر وام که بسته آماده شده توسط عامل را در داخل پلتفرم بررسی می‌کند و قضاوت اعتباری را در رابط بومی پلتفرم اعمال می‌کند.

موسسات در حال رشد این پیکربندی را در مقیاس تولید اجرا می‌کنند، به این معنی که آنها زمان تصمیم‌گیری برای وام‌های تجاری و مصرف‌کننده را کوتاه کرده‌اند و در عین حال حاکمیت اعتباری را که وضعیت ریسک موسسه را تعریف می‌کند، حفظ کرده‌اند.

تصمیم برای جفت کردن Verafin و Abrigo Triage با ثبت گزارش عامل درجه حسابرسی

Verafin و Abrigo همچنان لایه نظارت BSA را برای اکثر بانک‌های محلی در حال رشد تشکیل می‌دهند، و لایه عاملی که بر روی این پلتفرم‌ها قرار می‌گیرد، با ثبت گزارش در سطح حسابرسی ارائه می‌شود که هر اقدام ارزیابی، هر بررسی تحلیلگر، و هر تصمیم ترخیص را با برچسب‌های زمانی ساختاریافته و ردیابی نسخه مدل ضبط می‌کند. این ثبت گزارش چیزی است که به موسسه اجازه می‌دهد تا وارد یک بررسی BSA شود و گزارش‌های فعالیت عامل کامل را بدون ایجاد نگرانی در مورد اتوماسیون ارائه دهد.

موسساتی که سهم خود را از دست می‌دهند، آنهایی هستند که ارزیابی عامل را بدون معماری ثبت گزارش حسابرسی اعمال کردند، که منجر به یافته‌های بررسی در مورد مستندات ناکافی و نظارت انسانی نامشخص در گردش‌های کاری تقویت شده با BSA شد. این یافته‌ها توجه اجرایی و منابع ترمیمی را مصرف می‌کنند که موسسات در حال رشد آن را صرف مکالمات رشد وام و سپرده می‌کنند.

آنچه Verafin و Abrigo ارائه نمی‌دهند، خود لایه ارزیابی عامل است، به همین دلیل موسساتی که استقرار تولید را اجرا می‌کنند، پلتفرم نظارت را به عنوان پایه تولید هشدار و شریک استقرار را به عنوان نهاد مسئول برای عوامل ارزیابی که در برابر صف هشدار عمل می‌کنند، در نظر می‌گیرند.

اثر مرکب قابل توجه است زیرا ظرفیت BSA که موسسات در حال رشد ایجاد کرده‌اند، از عملیات سپرده و کار پذیرش مشتری که رشد ارگانیک را هدایت می‌کند، حمایت می‌کند، در حالی که موسسات در حال از دست دادن زمین، همچنان صف‌های هشدار را با بودجه‌های اضافه کاری که سرمایه‌گذاری‌های رشد را محدود می‌کند، پر می‌کنند.

تصمیم برای استقرار عوامل مستندسازی بازرسان قبل از چرخه بررسی بعدی

عوامل مستندسازی بازرسان سریع‌ترین رده تولید در این بخش هستند، که منعکس‌کننده زمان افسر ارشدی است که آماده‌سازی بررسی در یک بانک محلی معمولی مصرف می‌کند. موسساتی که این عوامل را قبل از چرخه بررسی گذشته خود مستقر کردند، آماده‌سازی بررسی را از سه تا چهار هفته تلاش افسر ارشد به چهار یا پنج روز بررسی بسته‌های جمع‌آوری شده توسط عامل کاهش دادند.

موسساتی که این عوامل را مستقر نکردند، همچنان آن زمان افسر ارشد را صرف جمع‌آوری مستندات می‌کنند، که این زمانی است که موسسات در حال رشد آن را صرف مکالمات استراتژیک در مورد بخش‌های وام‌دهی، رشد سپرده، و گسترش محصول می‌کنند. ساعات افسر ارشد یکسان است. تخصیص این ساعات است که تفاوت ایجاد می‌کند، و تفاوت تخصیص، واگرایی رشدی را ایجاد می‌کند که بخش اکنون گزارش می‌دهد.

آنچه این دسته نیاز دارد، اعتبارسنجی دقیق قبل از استقرار در برابر پاسخ‌های بررسی تاریخی است، که موسسات در حال رشد قبل از فعال شدن عامل آن را تکمیل کردند و موسسات در حال از دست دادن زمین سعی کردند برای دستیابی به زمانبندی‌های استقرار سریع‌تر از آن صرف‌نظر کنند. کار اعتبارسنجی که دو تا سه هفته در ابتدای پروژه طول کشید، زمان افسر ارشد را صرفه‌جویی کرد که در غیر این صورت صرف رفع شکاف‌های مستندات که در طول یک بررسی زنده پدیدار می‌شد، می‌شد.

موسسات در حال رشد بهبود چرخه بررسی را گزارش می‌دهند که مستقیماً به ظرفیت افسر ارشد در دسترس برای ابتکار استراتژیک بعدی تبدیل می‌شود، که یک مزیت ساختاری است که در طول چندین چرخه بررسی افزایش می‌یابد.

تصمیم برای جفت کردن عوامل مدیریت پرونده تقلب در کنار لایه تشخیص موجود

عوامل مدیریت پرونده تقلب که مستندات ادعای Reg E، اسکریپت‌های ارتباط با مشتری، و بررسی پرونده را بر روی سیستم نظارت بر تقلب موجود موسسه مدیریت می‌کنند، در حجم تولید فعلی رتبه پایین‌تری دارند اما با شدت گرفتن فشار نیروی انسانی تقلب در سراسر بخش، به سرعت در حال ظهور هستند. موسساتی که این عوامل را مستقر می‌کنند، آنها را با لایه تشخیص موجود جفت می‌کنند نه اینکه سعی کنند آن را جایگزین کنند، که هوش تشخیص تقلب که موسسه قبلاً برای آن هزینه کرده است، حفظ می‌شود.

موسسات در حال رشد تصمیم آگاهانه‌ای گرفتند که از عوامل هوش مصنوعی تشخیص تقلب بانک‌های محلی برای آماده‌سازی پرونده و ارتباط با مشتری استفاده کنند، نه برای تصمیم‌گیری در مورد تقلب، که تحلیلگر تقلب را به عنوان تصمیم‌گیرنده واجد شرایط حفظ می‌کند و مسیر حسابرسی را که تنظیم‌کنندگان انتظار دارند، حفظ می‌کند. زمان آماده‌سازی پرونده به طور معنی‌داری کاهش می‌یابد زمانی که عامل، جمع‌آوری مستندات و اسکریپت‌نویسی ارتباط با مشتری را انجام می‌دهد، که تحلیلگر تقلب را برای تصمیم‌گیری‌های نهایی که واقعاً به قضاوت موسسه نیاز دارند، آزاد می‌کند.

موسساتی که در حال از دست دادن زمین هستند، آنهایی هستند که یا اتوماسیون تقلب را به طور کامل به تأخیر انداختند، که تیم تقلب را زیر حجم پرونده‌ها دفن کرد، یا سعی کردند از عامل برای تصمیم‌گیری‌های نهایی استفاده کنند، که منجر به یافته‌های بررسی و آسیب به روابط مشتری شد که موسسه سپس مجبور به اصلاح آن بود.

پویایی رشد در اینجا مشابه پویایی BSA است. ظرفیت آزاد شده در مدیریت پرونده تقلب برای عملیات سپرده و کار پذیرش مشتری که از رشد ارگانیک حمایت می‌کند، در دسترس قرار می‌گیرد، که این اهرم عملیاتی است که موسسات در حال رشد همواره از آن استفاده کرده‌اند.

الگوی عملیاتی که موسسات در حال رشد را در هر تصمیم متمایز می‌کند

الگوی عملیاتی در هر تصمیمی که موسسات در حال رشد اتخاذ کرده‌اند، یکسان است. آنها قضاوت انسانی را در جایی که وضعیت ریسک موسسه و انتظارات تنظیم‌کننده ایجاب می‌کند، حفظ کردند. آنها آماده‌سازی داده‌ها، جمع‌آوری زمینه، و کارهای مستندسازی را که ظرفیت عملیاتی را بدون نیاز به قضاوت سازمانی مصرف می‌کند، خودکارسازی کردند. آنها مسیرهای حسابرسی را به عنوان اجزای معماری درجه یک ساختند، نه به عنوان عوارض جانبی ثبت گزارش.

گردش‌های کاری اتوماسیون انطباق هوش مصنوعی بانک‌های محلی که از این الگو پیروی می‌کنند، وضعیت نظارتی را ایجاد می‌کنند که به موسسه اجازه می‌دهد عملیات را بدون به خطر انداختن چارچوب حاکمیت افزایش دهد. استقرار هوش مصنوعی در بخش پشتی بانکداری محلی که از این الگو پیروی می‌کنند، بخش پشتی را برای کارهایی که واقعاً به دانش سازمانی نیاز دارند، آزاد می‌کنند. عوامل هوش مصنوعی که بانک‌های مورد بازرسی OCC FDIC می‌توانند در مکالمات با تنظیم‌کننده از آنها دفاع کنند، عواملی هستند که در داخل این الگو عمل می‌کنند.

بانک‌های محلی که این تصمیمات را در سراسر ردپای عملیاتی خود اتخاذ کرده‌اند، آنهایی هستند که رشد پورتفولیو وام را در بخش‌هایی گزارش می‌کنند که فین‌تک‌ها فکر می‌کردند بازیکنان سنتی در حال عقب‌نشینی هستند. بانک‌های محلی که این تصمیمات را اتخاذ نکرده‌اند، آنهایی هستند که بی‌سروصدا سهم خود را به رقبای دیجیتال-محور از دست می‌دهند که از تأخیر عملیاتی که بانک سنتی به آن رسیدگی نکرده است، بهره‌برداری می‌کنند.

الگوی عملیاتی که رشد پایدار پورتفولیو را ایجاد می‌کند، به ندرت یک تصمیم دراماتیک واحد است. این اثر تجمعی مجموعه‌ای از تصمیمات معماری کوچک است که به طور مداوم در هر جریان کاری که موسسه عملیاتی می‌کند، اتخاذ می‌شود، و هر تصمیم به جای رقابت با دیگری، آن را تقویت می‌کند. موسسات در حال رشد این تصمیمات را زودتر گرفتند، و آنها را در ترتیبی اتخاذ کردند که ظرفیت عملیاتی را در طول چندین ماه اجرا افزایش داد.

نحوه بسته شدن کادر تصمیم‌گیری در طول دوازده تا هجده ماه آینده

کادر تصمیم‌گیری برای عوامل هوش مصنوعی بانک‌های محلی برای ایجاد تمایز رقابتی در طول دوازده تا هجده ماه آینده در حال بسته شدن است زیرا شکاف عملیاتی بین موسسات در حال رشد و در حال افول به جای تاکتیکی، ساختاری می‌شود. موسسات در حال رشد، پشته‌های عاملی را در مقیاس تولید در سراسر وام‌دهی، BSA، خدمات مشتری، مستندات بازرس، تقلب و گردش‌های کاری بخش پشتی، با مسیرهای حسابرسی و معماری‌های مدیریت استثنا که به طور مداوم از بررسی بازرسان جان سالم به در می‌برند، خواهند داشت.

موسسات در حال افول یا فاقد استقرار عامل خواهند بود یا استقرارهای جزئی بدون مسیر حسابرسی و معماری مدیریت استثنا خواهند داشت، به این معنی که آنها ساختارهای هزینه عملیاتی را اداره خواهند کرد که همتایان در حال رشد آنها قبلاً آنها را بهینه کرده‌اند. رشد سپرده و وام‌دهی که این موسسات برای دفاع از موقعیت بازار خود نیاز دارند، به ظرفیت عملیاتی نیاز خواهد داشت که آنها ندارند، و مسیر ایجاد آن ظرفیت از طریق گسترش سنتی نیروی انسانی با سخت‌تر شدن بازار کار برای کارکنان انطباق، BSA و تقلب، به طور ساختاری دشوارتر شده است.

موسساتی که در چرخه بررسی بعدی در این زمینه اقدام کنند، از انعطاف‌پذیری عملیاتی برای جذب گسترش نظارتی که در حال حاضر در افق است، برخوردار خواهند بود و در عین حال به رقابت برای بخش‌های سپرده و وام‌دهی که فین‌تک‌ها در آن پیروز شده‌اند، ادامه خواهند داد. موسساتی که تأخیر کنند، همان حجم کاری را با همان تیم‌ها انجام خواهند داد، در حالی که همتایان آنها با هزینه‌های هر تراکنش به طور معنی‌داری پایین‌تر عمل می‌کنند و پس‌انداز را در مکالمات رشدی که چرخه بعدی گسترش پورتفولیو را تولید می‌کند، دوباره سرمایه‌گذاری می‌کنند.

تصمیمات فنی نیستند. آنها عملیاتی هستند، و فقط با هزینه قابل توجهی پس از باز شدن شکاف ساختاری قابل برگشت هستند. بانک‌های محلی که در حال حاضر پورتفولیوها را رشد می‌دهند، آنهایی هستند که این پنجره را زودتر از همتایان در حال افول خود تشخیص دادند و به طور مداوم در هر حوزه عملیاتی که فین‌تک‌ها برای سهم رقابت می‌کنند، عمل کردند.

درباره TFSF Ventures

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

ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید

چند سؤال سریع درباره کسب‌وکار خود پاسخ دهید. یک طرح استقرار هوش مصنوعی سفارشی را در عرض 24 تا 48 ساعت دریافت کنید که شامل توصیه‌های عامل، معماری، و یک نقشه راه خاص برای عملیات شما است. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده‌ها. شروع کنید از: https://tfsfventures.com/assessment

Originally published at https://tfsfventures.com/blog/the-ai-automation-decisions-that-separate-community-banks-growing-loan-portfolios

نوشته شده توسط TFSF Ventures Research