اما این تحولات سریع برخلاف سرعت پیشرفت آهسته فرآیندهای نظارتی در حوزه مالی و بانکداری و غیر منطبق با نیازهای امروز شکل گرفت. به طور کلی ، سیستم های فناوری اطلاعات که هم اکنون توسط ناظران مالی برای ضبط ، ذخیره و ارائه داده های حجیم یا همان (BigData) از ارائه دهندگان خدمات مالی و منابع دیگر به کار گرفته شده اند ، متناسب با آخرین نسل محصولات دیجیتال، سیستم عامل ها و ارائه دهندگان آنها آماده نشده اند. لذا همزمان با گسترش اطلاعات در حوزه مالی، ظرفیت معماری داده های موجود برای جذب و هضم کامل داده هایی که خدمات مالی دیجیتال تولید می کنند به طور پیوسته در حال کاهش است.
دیجیتال سازی منابع مالی ، داده های جدید زیادی را در مورد اکوسیستم های مالی و کاربران آنها ایجاد می کند. این مخازن داده ای در حال رشد به دقت با فناوری هایی مانند یادگیری ماشین (Machine Learning) استخراج می شوند و الگوهای آشکاری از رفتار مصرف کنندگان و فعالیت های مالی آنها را آشکار می کنند. بینش ها و پیش بینی های حاصل به طور چشمگیری در بهبود صحت و کارایی فرایندهایی مانند تصویب وام (Loan Approval) ، ارزیابی ریسک (Risk Management) و تحقیقات مربوط به کلاهبرداری (Fraud Investigation) تاثیر گذار است. فن آوری های دفترکل توزیع شده (Distributed Ledger Technologies)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) ، محاسبات شناختی (Cognitive Computing)، و اپلیکیشن های کاربردی دیگر در حال تحول در بخش های عمده ای از نظام بانکداری از جمله مدیریت ، دارایی و مدیریت ریسک اعتباری و پیشگیری از کلاهبرداری هستند.
چالش های موجود در استفاده از API ها در راهکار Suptech
طبق تحقیقات انجام شده بانک ها در اجرای راهکار Suptech و در قسمت جمع آوری داده ها با مشکلات ذیل مواجه شده اند:
- 92 درصد تاخیر در ارسال داده ها،
- 67 درصد داده های ناقص،
- 58 درصد کیفیت پایین داده ها،
- 42 درصد تبدیل نادرست داده ها،
- و در نهایت 17 درصد هم دستکاری در داده ها
همچنین طبق همین تحقیقات و در قسمت اعتبارسنجی داده ها با مشکلات ذیل روبرو هستند:
- 67 درصد خطای انسانی،
- 50 درصد خطای سیستمی،
- و 25 درصد هم خطای تعریفی
افزایش قابلیت ها با استفاده از راهکار Suptech
راهکار Suptech توانایی های ناظرین مالی را برای رفع چالش های دیجیتالی شدن و جهانی شدن و همچنین گسترش وظایف آنها افزایش می دهد. آنها به ویژه در اجرای نظارت بر داده های جدید و نظارت بر ریسک ، به خوبی می توانند از این قابلیت ها استفاده کنند. تعدادی از این قابلیت های مهم عبارتند از:
- بهبود اگاهانه تر در نظارت بر رویکردهای سیاستگذاری شده
- نظارت پاسخگوتر، کارآمدتر و موثرتر
- اشتراک داده درون سازمانی و بین بانکی ناظرانه تر
- توسعه کسب و کار با کاهش هزینه های انطباقی
اپلیکیشن های مبتنی بر API در راهکار Suptech
همانطور که پیشتر نیز اشاره شد راهکار Suptech برای اصلاح معماری داده سنتی و استخراج منابع جدید از تکنولوژی های نوین حوزه بانکداری استفاده می کند. این تکنولوژی ها شامل رابط برنامه نویسی نرم‌افزار کاربردی (API)، هوش مصنوعی (AI) ، یادگیری ماشین (ML) ، خواندن ماشین (MR) ، فناوری های دفترکل توزیع شده (DLT) ، بیومتریک ، پردازش زبان طبیعی (NLP)، تجزیه و تحلیل داده های بزرگ ، قراردادهای هوشمند ، رایانش ابری ، رمزنگاری و موارد مشابه آنها قدرت پردازش فراتر از ذهن انسان را به صورت خودکار با سرعت بخشیدن به فرآیندهای دستی و ایجاد بینش سیستماتیک ایجاد می کند. در نهایت این فناوری ها منجر به ساخت اپلیکیشن های مبتنی بر API در راهکار Suptech شده اند که قابلیت های زیر را ایجاد می کنند:
- گزارش نظارتی خودکار
- خودکارسازی فرایند صدور مجوز
- تنظیم مقررات و قوانین قابل خواندن دستگاه های دریافت و پرداخت بانکی
- مدلسازی سیاستگذاری های شبیه سازی شده
- داشبوردهای مدیریت ریسک داینامیک، تست های استرس و سیستم های اخطار زودرس (EWS)
- نظارت هوشمندانه بر ذخیره سازی و دسترسی به داده ها
- جمع آوری هدفمند داده های انباشته
- جمع آوری و تحلیل شکایات مشتریان
- رسیدگی کردن رفتار بازار
- رسیدگی کردن الگوریتم های تعریف شده
- کشف پیشرفته موارد پولشویی
- ارزیابی بایسته مشتریان دیجیتال
- تجزیه و تحلیل حسی
