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Son variados los procesos de reconciliación de datos que realizan las empresas, de cara a lo interno por ejemplo, para lograr una vista consolidada de sus clientes u operaciones, puede requerirse acceder a múltiples sistemas de gestión, a veces legados y/o desconectados, extraer datos, manipularlos aplicando reglas preestablecidas y manejar excepciones, para finalmente lograr una vista consolidada que permita la agrupación y clasificación de los datos, facilite el análisis y reporte para tomar decisiones de negocio; de cara a lo externo, el ejemplo quizás más claro es la conciliación bancaria, que busca chequear y conciliar las discrepancias entre las transacciones registradas en los sistemas de la empresa y las registradas por el banco.
En términos generales un proceso de reconciliación de datos de múltiples fuentes busca identificar las coincidencias, resolver las discrepancias y minimizar los riesgos que la inconsistencia de datos puede acarrear en las operaciones y decisiones de la empresa.
Los métodos tradicionales de reconciliación manual pueden resultar muy laboriosos y, dependiendo del volumen de datos a reconciliar, requerir mucho tiempo para completar el proceso, además de ser proclives a errores humanos. Por otra parte, el uso de herramientas de ETL (Extract, Load, Transform) que sin duda significan un importante avance con respecto a la reconciliación manual, ya que permiten automatizar tareas en base a reglas predefinidas, reduciendo en gran medida el tiempo de procesamiento y los errores asociados al factor humano, no brindan la flexibilidad para rápidamente incorporar nuevas fuentes de datos y/o adaptarse a los requerimientos de nuevas regulaciones.
Muchas empresas cuentan con variedad de sistemas que si bien pueden brindar las capacidades y el valor que el negocio espera, se desarrollaron en silos y/o se quedaron desactualizados, y pueden ser un obstáculo para extraer y/o intercambiar datos con otros sistemas con la agilidad y flexibilidad que se requiere
En la medida que las empresas avanzan en su transformación digital, la variedad y volumen de datos que deben manejar crece exponencialmente. Se habilitan nuevos canales y puntos de interacción con clientes y relacionados, se crean nuevos productos y servicios digitales, y la cantidad de información que está siendo captada por los diferentes sistemas debe estar disponible para análisis de inteligencia de negocios en tiempo real, en este escenario los métodos tradicionales de reconciliación de datos no son efectivos
Las empresas están cada vez más interconectadas con proveedores, contratistas, asociados etc y las exigencias para asegurar la consistencia de los datos son mayores a fin de asegurar que las transacciones fluyan sin afectar el ritmo y los resultados del negocio
En los procesos manuales de reconciliación son inevitables los errores humanos, en la medida que el volumen de datos aumenta, igualmente aumenta la probabilidad de cometer errores y, en la medida que los datos son más sensitivos el impacto de estos errores aumenta significativamente los riesgos para la empresa
Los métodos modernos para la reconciliación de datos, se apoyan en las nuevas tecnologías para la automatización inteligente, Automatización Robótica de Procesos (RPA) con Inteligencia Artificial (AI) y Aprendizaje Automático (ML), que permiten automatizar las actividades manuales y ejecutarlas sin errores en una fracción del tiempo que le toma a las personas y, más allá de manipular datos siguiendo reglas preconfiguradas, pueden aprender con cada interacción, perfeccionando su capacidad para manejar escenarios no previstos.
Con nuestra solución de automatización inteligente, AutomationEdge, puede
Simulando, en la interfaz de usuario como lo haría una persona, el acceso a un sistema interno como un ERP, CRM, etc o a un sistema externo como el portal de un banco, de un proveedor, etc; también puede extraer la información de archivos Excel, documentos, etc ó mediante integración API a la fuente de datos
Procesar la data aplicando los algoritmos de AI y ML de identificación de coincidencias, aceptar automáticamente las coincidencias y separar las discrepancias para investigación posterior
Gracias a la inteligencia del algoritmo, puede encontrar posibles soluciones y según se haya definido la automatización, puede aplicar la solución o generar una solicitud de aprobación
Las nuevas tecnologías permiten manejar procesos complejos de reconciliación de datos con mayor precisión y en menor tiempo, aumentando con ello la consistencia de los datos y ayudan a las empresas a operar fluidamente y a cumplir políticas y regulaciones. Adicionalmente, la automatización permite liberar horas hombre que pueden ser dedicadas a otras actividades de mayor valor para el negocio.
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