SmartStream推出新的人工智慧模組以找回遺漏的收付款

倫敦--()--(美國商業資訊)--金融交易生命週期管理(TLM®)解決方案提供商SmartStream Technologies今天完成對其現有TLM「現金與流動性管理」收付款解決方案人工智慧(AI)和機器學習模組的概念驗證—在流動性風險和監管報告方面,這是任何企業都都不可或缺的。

可符合市場對流動性預測需求的技術一直是SmartStream即日流動性管理解決方案的基礎。該解決方案的下一發展階段是預測現金流量的結算情況。SmartStream一直與客戶合作,進行概要分析和即日結算活動預測的概念驗證,其中包括計畫在當前日期內結算的遺漏收付款鑑別。現金管理團隊將可更深入地瞭解付款流程並且更有效地管理流動性風險,從而將遺漏付款的可能性降至最低。

SmartStream創新總監Andreas Burner表示:「這一概念驗證顯然是確保客戶與監管機構要求保持同步的另一重要步驟,特別是對銀行頭寸的質疑及其未結餘額的管理。結合我們在AI方面的最新成就與SmartStream在這一領域的多年經驗,總部位於維也納的創新實驗室開發了此一新的AI現金與流動性預測模組。該技術不斷地學習數據模式,因此服務也不斷地改進並變得更有效率。」

新的TLM現金與流動性管理、AI和機器學習模組,對於任何擁有財資部門的金融機構而言都是重要發展;它能夠預測信貸到達的時間,使財務主管可以加強控制現金流。專有演算法使用數據並在即日基礎上預測收款的預計結算時間。該模組的核心是不斷改善的先進機器學習技術,這意味著預測將越來越準確,財務主管可以做出更明智的決策。

SmartStream現金與流動性管理主管Nadeem Shamim表示:「在管理流動性方面,情況將更加嚴格。抵押品很昂貴,資本也很昂貴,目前亟需減少資本的過度使用——AI和預測分析可以在這個領域更有效地管理流動性緩衝資金,從而節省大量資金。」

AI和機器學習為銀行提供了減少流動性緩衝的機會。對非結構型數據和習得結算預測的嚴格分析可以降低成本。它還提供另一個工具,以預言性預測提供對風險承擔限度的更大能見度,可用以減輕聲譽風險的影響,因為該風險與履行付款義務的能力有關。新的SmartStream使用者介面使用戶能夠深入分析各個現金流。

免責聲明:本公告之原文版本乃官方授權版本。譯文僅供方便瞭解之用,煩請參照原文,原文版本乃唯一具法律效力之版本。

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