人工智能在验证和对账中的应用

人工智能在验证和对账中的介绍

人工智能通过提高准确性、精确度、速度和可扩展性，正在帮助各行业进行验证和对账。借助人工智能驱动的系统，还可以更短的时间内完成验证，快速评估数据的相关性以及是否符合规则。此外，人工智能还可以检测不一致性和其他异常。这些系统会根据之前的记录进行适应，使其成为更好的检查系统。在对账方面，人工智能可以将来自多个来源的记录进行映射，识别不匹配之处，并提供可能的补救建议。这缩短了手动完成工作的时间，消除了数据输入中的可变性，并加快了信息处理的速度。金融、供应链、薪资等许多领域都非常重视数据的准确性和决策速度。除了简化现有活动，人工智能还融入了机器学习、自然语言处理和预测分析等技术，使人工智能能够为未来发现更好的执行任务的方法，并将这些发现用于未来的流程改进，使其成为现代数据时代最重要的工具之一。

人工智能革新对账

正如当前的银行业趋势所示，竞争地位和满足客户需求要求不断更新和创新。日益增长的合规成本和日益激烈的竞争迫使机构寻求新的措施。

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等新一代技术已经展现出颠覆传统劳动依赖性的潜力，使得效率成为可能。这些技术对可对账的内容以及如何处理异常情况产生了巨大影响。人工智能和机器学习可以应用于大多数对账问题，包括支付、清算和结算以及业务交易异常管理。目前，几乎所有异常都由人工处理，这既耗时又耗力，因此成本高昂。手动处理异常也是任何组织运营风险的最大来源之一。

人工智能和机器学习为对账带来了更多前景。在这种方法中，分析师可以获得强大工具，例如人工智能，它可以分析大量数据集、发现问题并提出可供实际分析师立即使用的建议。人工智能通过简化复杂任务和识别异常情况，有助于降低运营成本和风险。自然语言处理 (NLP) 正在改进分析师与系统之间的交互，而自然语言生成 (NLG) 则使结构化和非结构化数据更加易于访问。

对账中的挑战

对账，即根据某个标准比较和匹配数据，目的是识别和调和不一致或差异，在存在大量和多样化系统的情况下存在一些挑战。第一个问题是数据不兼容，这源于数据格式不一致或由于大量输入错误导致某些记录丢失。这使得差异对账工作变得繁琐，并且容易受到人为干扰。

与系统集成相关的其他问题也会影响对账。当组织拥有不代表单一连贯系统的分散的遗留内部系统或外部托管平台时，实现对齐的任务就更加复杂了。在更高的交易量下，可扩展性再次成为一个问题，处理更大工作量的解决方案必须更可靠以保持效率。

另一个重要问题是一些对账任务的不可挽回性。过多的时间可能会影响财务报告流程以及合规性，并被认为会损害可信度。另一个有趣的因素是监管变化会对流程产生负面影响，而在银行和金融等行业，满足合规性需求的日益增长的需求更具挑战性。

此外，单独比较两条记录的工作有时非常繁重，因此会消耗大量资源，同时又很容易被忽略。另一个问题是在对账过程中进行欺诈控制，因为某些异常情况很难被肉眼发现。

为了应对这些挑战，组织正在对对账流程利用自动化和人工智能技术；然而，组织实施这些工具会带来相当多的技术和操作问题。

人工智能驱动的端到端对账

人工智能可以通过结合端到端自动化、智能匹配、云部署和托管服务，帮助银行简化其对账流程，降低风险并解决数据难题。

该平台由人工智能和机器学习提供支持，无论数据结构或格式如何，都可以自动配置对账，从报文文件、数据库和API 等各种来源提取和消耗数据，在必要时进行聚合，并提供真正的端到端对账，让您能够维护对账活动的可见性和管理控制。

过去需要数小时甚至更长时间才能完成的流程和计算，现在只需几秒钟。人工智能的应用显著减少了人工异常管理的需求，这节省了资金，同时也因人为错误而降低了运营风险。

该平台拥有强大的匹配引擎和集成的异常管理功能，实现了最高的自动化匹配率，同时还确保任何失败的交易都能得到升级、纠正并返回到流程中。

该解决方案致力于让用户轻松地完成工作。它采用先进的人工智能技术，帮助业务用户自行完成任务，而无需太多帮助。

智能匹配规则的灵活定义

智能匹配规则通过允许组织定义自定义数据对账标准来提供灵活性，以适应不同的业务需求。这些规则支持各种匹配场景，例如一对一、多对一和多对多匹配，确保准确且符合上下文的数据对齐。此外，用户还可以定义应用这些规则的顺序，从而优化对账流程的效率和准确性。这种适应性对于处理复杂的数据关系同时保持一致性并减少跨不同对账工作流的手动干预至关重要。

自动数据捕获

自动数据捕获通过从 Temenos 模块（如 Transact 和 TPH）以及外部源（如 Swift 文件和接口）收集数据来简化集成。此过程可确保来自多个系统的数据的无缝聚合和处理，从而提高金融和运营工作流的效率、准确性和一致性。

多种对账类型

多种对账类型可满足不同的金融需求，包括现金、往来账户、银行账户和日终对账。现金对账确保日常现金流记录的准确性，而往来账户对账则解决银行间账户之间的差异。银行账户对账验证交易与账户报表的匹配情况，以确保准确性和合规性。日终对账汇总日常交易，以确保财务完整性并在下一个业务周期做好准备。这些量身定制的对账流程可提高准确性，降低风险，并支持各种银行和业务场景中无缝的金融运营。

对账报告

对账报告通过预构建的报表（如匹配项和未匹配项、总账 (GL)、往来账户、往来账户、内部账户以及损益总账）提供财务运营的全面视图。用户可以生成这些报表来分析存储在存储库中的实时和历史数据，从而确保透明度和知情的决策。此功能可有效监控、审查和整合运营数据，提高各种业务功能和场景的财务对账的准确性、问责制和效率。

高性能

高性能确保对大量数据集进行快速处理，从而能够在几秒钟内完成对账操作。此功能支持快速匹配、验证和报告，即使是复杂的财务数据。通过最大限度地减少处理时间，它提高了高容量、时间敏感的对账任务的运营效率、准确性和可扩展性。

支持复杂对账

支持复杂对账允许为每个数据源定义无限数量的数据源和属性，从而能够无缝处理复杂的对账场景。这种灵活性适应多样化的数据结构和标准，确保准确的对齐和分析。它使组织能够有效地管理复杂的财务流程，无论数量或数据复杂性如何。

验证

金融运营中的验证可确保在将财务数据记录到系统中之前，其准确性、完整性和合规性。此过程涉及验证数据一致性、是否符合监管标准以及是否与内部控制一致。通过及早识别差异和错误，验证可以最大限度地降低风险，支持合规性，并改进决策。它包括对完整性、格式准确性和是否符合预定义的业务规则的检查。有效的验证不仅可以保护财务记录，还可以简化报告和审计流程。这是财务工作流中的关键步骤，可确保数据可靠性，支持组织财务管理和报告实践的透明度和信任。

人工智能如何增强金融验证？

自动化数据验证

自动化数据验证利用人工智能简化验证流程，最大限度地减少人为错误并提高准确性。人工智能算法根据预定义的规则交叉检查财务数据，确保合规性和一致性。此自动化过程显着加快了验证过程，减少了手动工作量，同时保持了高精度。通过高效处理大量数据，自动化验证支持实时验证，使组织能够提高运营效率并维护金融业务中的数据完整性。

预测分析

人工智能驱动的预测分析通过分析历史数据趋势来预测潜在的验证问题。通过及早识别模式和异常，它能够主动解决差异，然后再影响财务记录。这种方法提高了准确性，降低了风险，并支持更好的决策。人工智能驱动的见解可以简化金融运营，确保合规性并通过针对组织需求的先进数据驱动预测来维护数据完整性。

人工智能实时监控

人工智能实时监控可确保对数据完整性的持续监督，并立即检测到差异并向专业人员发出警报。这种主动方法可以快速采取纠正措施，最大限度地降低风险并维护财务记录的可靠性。它提高了运营效率，并支持准确、合规的财务管理。

在金融验证和对账中实施人工智能

1. 评估财务需求：评估您组织的验证和对账需求，以确定关键痛点。这将指导选择与特定需求一致的人工智能解决方案，从而提高金融业务的效率、准确性和合规性。
2. 选择人工智能工具：选择可以与现有金融系统顺畅集成并满足您组织独特需求的人工智能平台。确保工具可扩展、安全且可定制，以提供有效的验证、对账和金融数据管理，从而提高运营效率。
3. 培训财务人员：为财务专业人员提供有关如何有效使用人工智能工具的全面培训。这有助于他们理解这些工具对验证和对账流程的影响，确保他们能够利用人工智能优化准确性并简化运营。
4. 监控和优化：持续监控人工智能系统以评估性能并识别潜在问题。定期审查和优化工具，以确保它们保持有效、准确和高效，跟上不断变化的财务需求并保持一致的运营标准。

结论

总而言之，应用人工智能为加强金融验证和对账流程并确保合规性带来了一定的好处。先进的人工智能技术可以通过提高效率指数、选择和实施合理的人工智能工具、培训员工以及频繁检查系统有效性来帮助各种企业实现完美的运营和健全的账目。通过自动化数据验证、承认问题和提供持续监控，人工智能在改善问题管理的同时降低了风险。当有效实施和使用人工智能来改进组织的某些方面以实现自我优化时，这些组织将做出明智的财务决策，并在长远内取得成功和高效。