Bài viết này ban đầu được xuất bản trên Grit hàng ngày và được sao chép với sự cho phép.
Cuộc khủng hoảng tài chính 2007 – 2008 đã dẫn đến những thay đổi rõ rệt trong bối cảnh khu vực tài chính thể chế. Những điểm yếu đã được đưa ra ánh sáng và kết quả là các tổ chức tài chính buộc phải đánh giá lại cách họ quản lý dữ liệu và tái cơ cấu. Sau đó, năm 2020 mang đến một đại dịch toàn cầu, điều này càng thúc đẩy nhu cầu về chuyển đổi kỹ thuật số.
Khi hoạt động kinh doanh trung gian tài chính bước vào thời kỳ hậu internet, những thay đổi trong mô hình và chiến lược kinh doanh của các tổ chức tài chính lớn tiếp tục diễn ra.
Nhận thấy nhu cầu hợp lý hóa các quy trình nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác tại một số tổ chức dịch vụ tài chính lớn nhất thế giới, nền tảng kiểm soát dữ liệu được hỗ trợ bởi AI như EZOPS, nơi tôi là Giám đốc điều hành và đồng sáng lập, cung cấp giải pháp tận dụng Machine Learning và AI để tự động hóa việc xác thực, tuân thủ và đối chiếu. Kết quả: tăng năng suất, tối ưu hóa nguồn lực và nâng cao hiệu quả.
Nguồn: Hình ảnh của Adam trên cổ phiếu Adobe
Sự cần thiết phải thay đổi
Được thúc đẩy bởi đại dịch toàn cầu, quy định, công nghệ và sự thay đổi về nhân khẩu học, hoạt động kinh doanh trên thị trường vốn đã thay đổi để cân bằng các hạn chế về vốn, rủi ro, kết hợp sản phẩm và cơ chế phân phối.
Cơ sở hạ tầng kỹ thuật và vận hành được xây dựng để hỗ trợ sự phức tạp, khối lượng và báo cáo theo quy định của doanh nghiệp trước khủng hoảng đang tỏ ra tốn kém để duy trì và mang lại giá trị kinh doanh không thuận lợi.
Phần mềm thông minh cung cấp giải pháp kiểm soát dữ liệu
AI cho phép các tổ chức tài chính lớn quản lý dữ liệu trên nhiều chức năng kinh doanh bằng cách khai thác sức mạnh của Machine Learning. Ngoài việc tự động hóa quy trình thông minh để cách mạng hóa việc kiểm soát dữ liệu và thúc đẩy tăng hiệu quả mang tính biến đổi.
Nguồn: Hình ảnh của ipopba trên cổ phiếu Adobe
Tự động hóa và độ chính xác
Phần mềm hỗ trợ AI, như EZOPS, tự động hóa các hành động lặp lại một cách thông minh, kiểm tra lỗi và cung cấp thông tin chi tiết mà người dùng có thể tự bỏ lỡ. Nó có thể phát hiện, dự đoán nguyên nhân gốc rễ và giải quyết các điểm bất thường về dữ liệu mà không cần nghiên cứu và khắc phục thủ công. Dữ liệu có thể được tổng hợp và phân tích dễ dàng để tạo ra các báo cáo và thông tin chi tiết có thể chia sẻ.
AI đi trước đường cong
Một số ngân hàng hàng đầu thế giới đã khai thác khả năng kiểm soát dữ liệu hỗ trợ AI để điều hòa các tài sản phức tạp như Tổng vốn chủ sở hữu, CFD, Hợp đồng tương lai, Quyền chọn và Khoản vay ngân hàng. BNY Mellon sử dụng AI để xác định các cơ hội tự động hóa trong quá trình xác định/phân loại vi phạm, nghiên cứu và xác nhận vi phạm cũng như giải quyết vi phạm. Ngoài ra, Wells Fargo phụ thuộc vào AI để tự động hóa và nâng cao hiệu quả trong lĩnh vực đối chiếu thẻ tín dụng và thế chấp.
Tương lai của kiểm soát dữ liệu
Tương lai là phần mềm thông minh có tính mô-đun, có khả năng thích ứng và phù hợp với các dịch vụ tài chính. Nền tảng kiểm soát dữ liệu hỗ trợ AI cung cấp chức năng toàn diện mà các doanh nghiệp có quy mô lớn và phức tạp cần có để quản lý bốn trụ cột kiểm soát dữ liệu hoạt động – đối chiếu, nghiên cứu, khắc phục và báo cáo – tất cả đều được hỗ trợ bởi Machine Learning và quản lý quy trình làm việc thông minh.
Khi các tổ chức tài chính tiếp tục đánh giá lại, tái cơ cấu và số hóa, AI mang đến giải pháp thông minh giúp tối đa hóa khả năng kiểm soát dữ liệu.
