Dependientes de la calidad de los datos
Los bancos y otras instituciones financieras dependen de la calidad de los datos para respaldar procesos automatizados que pueden optimizar sus operaciones. Al automatizar elementos clave del flujo de trabajo de las transacciones, las instituciones pueden reducir el número de excepciones y sus costes asociados, optimizando los procesos operativos y la eficiencia operativa general.
Pero la calidad de los datos puede ser una barrera para hacer realidad la promesa de la automatización. La complejidad del mercado actual significa que muchos bancos se ven obligados a lidiar con enormes volúmenes de datos de transacciones, a través de una variedad de entradas y formatos. Las técnicas manuales heredadas de validación de datos están sucumbiendo bajo el aluvión de datos, y los problemas de calidad de datos resultantes tienen implicaciones para las tasas de procesamiento directo.
Las nuevas técnicas de IA —especialmente el concepto de aprendizaje observacional— pueden ayudar a abordar estos problemas de calidad de datos basándose en el «conocimiento» de los sistemas de conciliación sobre las preferencias de datos de la empresa, lo que permite a las instituciones financieras reducir el número de problemas de datos que requieren atención y acelerar el proceso de mitigación para los restantes.
Este documento analiza los desafíos de datos que obstaculizan los intentos de las empresas por mejorar las tasas de STP, y explica cómo el aprendizaje observacional puede ayudar. Discute casos de uso específicos para la IA y el aprendizaje observacional en procesos operativos y regulatorios críticos, y describe cómo Smartstream ha añadido la capacidad de aprendizaje observacional Affinity que desarrolló en su Laboratorio de Innovación a su oferta de conciliaciones nativas en la nube Smartstream Air.
