Dépendance à la qualité des données
Les banques et autres institutions financières dépendent de la qualité des données pour soutenir les processus automatisés qui peuvent rationaliser leurs opérations. En automatisant les éléments clés du flux de travail transactionnel, les institutions peuvent réduire le nombre d’exceptions et les coûts associés, optimisant ainsi les processus opérationnels et l’efficacité opérationnelle globale.
Mais la qualité des données peut constituer un obstacle à la concrétisation de la promesse de l’automatisation. La complexité du marché actuel signifie que de nombreuses banques sont contraintes de traiter d’énormes volumes de données transactionnelles, provenant d’une multitude de sources et de formats. Les techniques manuelles traditionnelles de validation des données s’effondrent sous le déluge de données, et les problèmes de qualité des données qui en résultent ont des répercussions sur les taux de traitement direct.
Les nouvelles techniques d’IA – notamment le concept d’apprentissage par observation – peuvent contribuer à résoudre ces problèmes de qualité des données en s’appuyant sur la « connaissance » qu’ont les systèmes de rapprochement des préférences de données de l’entreprise, permettant ainsi aux institutions financières de réduire le nombre de problèmes de données nécessitant une attention et d’accélérer le processus d’atténuation pour ceux qui subsistent.
Ce document examine les défis liés aux données qui entravent les tentatives des entreprises d’améliorer les taux de traitement direct, et explique comment l’apprentissage par observation peut y contribuer. Il aborde des cas d’usage spécifiques de l’IA et de l’apprentissage par observation dans les processus opérationnels et réglementaires critiques, et décrit comment Smartstream a ajouté la capacité d’apprentissage par observation Affinity, développée dans son laboratoire d’innovation, à son offre de rapprochement cloud natif Smartstream Air.
