应对传统银行业务威胁的 5 种方法

[Aklima@444]

传统银行系统拥有 60 年的令人印象深刻的立足点，但正在失去对现代客户的控制。正在失去对现代客户的控制，并为创新提供了巨大的机会。

过去传统银行的大型机程序员从未考虑过智能手机和云计算的太空时代奇迹。如今，老化的核心系统与数十年的不同新增系统相互依赖，导致传统银行无法及时响应当今客户和监管机构的基本需求。

您的团队需要通过易于访问的方式，用面向未来的系统替换旧的、不直观的和冗余的组件。让我们探讨流程驱动的技术如何帮助现有企业降低过时系统的风险，以提供有吸引力且敏捷的服务。

1. 通过动态的“面试”式体验实现民主化发展。
维护核心银行系统对于确保后端工作流程的稳定性、安全性和实用性起着至关重要的作用。随着支持知识随着内部程序员的退休而老化，您面临着寻找专家以将团队的需求转化为即将消亡的编程语言的成本高昂的问题。

另一种选择：相反，为您的团队提供 DIY 工具，使他们能够利用对工作流程的直接体验来连接您的系统。

低代码工具使工作流编程过程民主化，通过拖放流程图和其他简洁的 UI 元素将员工转变为公民开发人员。简单的问答配置可帮助您准确确定员工想要完成的任务，同时将其保持在预定义的业务规则范围内。管理规则。

当您减少 IT 开销并使用几乎任何员工来培养新的支持人才时，长期维护就会变得简单。

2. 加强制衡，弥补现有银行体系的监管漏洞。 银行系统
当您的旧银行系统无法灵活地发现和调查客户账户上的危险信号时，决策并不总是可靠的。如果您的核心应用程序和系统无法在完整性检查期间轻松发现问题，您的团队可能会错过使客户面临欺诈和会计错误的重要问题。

另一种选择：如果您的完整性检查引起怀疑，请利用更 贝宁电报数据 智能的流程覆盖来自动标记案例并将其路由以进行额外的手动批准。

人眼只能检查他们意识到的问题，但它们也是防止帐户错误（更常见的是欺诈）的重要防御手段。现代流程编排工具为您的系统提供了一个响应网络，可以立即捕获无数的活动警报并将其发送给正确的团队。

通过这种提升，您的团队可以有效地解决（并减少）整个银行组织中不需要的活动。

3. 通过人工智能和机器学习快速深入地了解客户行为。
所有案例审查（手动和自动）都需要您的团队和工具了解每个帐户的独特活动模式。传统的银行系统 不够灵活，无法及时剖析所有银行账户中的海量数据。此外，这些已有数十年历史的技术根本无法自行扩展以追踪模式。

另一种选择：机器学习 (ML) 和人工智能 (AI)可以实时发现模式，以区分正常行为和可疑活动。

随着传统银行系统数字化并变得容易受到世界各地 24/7 数字访问的影响，预测技术变得越来越重要。随着数以百万计的帐户每天创建大量数据点进行连接，预测技术能够通过学习“正常”趋势来清除奇怪和恶意的活动。

预测决策工具可帮助您在帐户安全方面保持主动。他们还通过提供干净、记录齐全的审计跟踪来帮助您遵守监管机构的要求。