Abhängig von der Datenqualität
Banken und andere Finanzinstitute sind auf eine hohe Datenqualität angewiesen, um automatisierte Prozesse zu unterstützen, die ihre Abläufe optimieren können. Durch die Automatisierung zentraler Elemente des Transaktions-Workflows können Institute die Anzahl der Ausnahmen und die damit verbundenen Kosten reduzieren und operative Prozesse sowie die gesamte operative Effizienz optimieren.
Doch die Datenqualität kann ein Hindernis sein, um das Versprechen der Automatisierung einzulösen. Die Komplexität des heutigen Marktes führt dazu, dass viele Banken gezwungen sind, enorme Mengen an Transaktionsdaten über eine Vielzahl von Eingaben und Formaten hinweg zu verarbeiten. Veraltete manuelle Datenvalidierungstechniken geraten unter der Datenflut an ihre Grenzen, und die daraus resultierenden Probleme bei der Datenqualität wirken sich auf die Straight-Through-Processing-Quoten aus.
Neue KI-Techniken – insbesondere das Konzept des Observational Learning – können helfen, diese Probleme der Datenqualität zu adressieren, indem sie auf dem „Wissen“ von Abstimmungssystemen über die Datenpräferenzen des Unternehmens aufbauen. Dadurch können Finanzinstitute die Anzahl der Datenprobleme, die Aufmerksamkeit erfordern, reduzieren und den Behebungsprozess für die verbleibenden beschleunigen.
Dieses Whitepaper beleuchtet die Datenherausforderungen, die die Bemühungen von Unternehmen zur Verbesserung der STP-Quoten behindern, und erläutert, wie Observational Learning helfen kann. Es diskutiert konkrete Anwendungsfälle für KI und Observational Learning in kritischen operativen und regulatorischen Prozessen und beschreibt, wie Smartstream die in seinem Innovation Lab entwickelte Observational-Learning-Funktion Affinity in sein cloud-natives Abstimmungsangebot Smartstream Air integriert hat.
