Обновление электронных таблиц вручную. Борьба с замятием бумаги в принтере. Помните, какой была офисная жизнь в 2005 году? Если вы испытываете ностальгию, то можете обнаружить, что многие из тех же самых методов до сих пор используются в отделах отчетности перед инвесторами компаний, занимающихся обслуживанием кредитов.
Но почему эти офисы не развиваются в соответствии с меняющимися технологиями?
Отчасти это связано с культурными особенностями, но также отражает развитие отрасли с течением времени. Многие из наших систем изначально не проектировались с учетом прозрачности данных или автоматизации в реальном времени — некоторые сервисные платформы существовали еще до изобретения Excel.
Когда я начинал работать в ипотека В 1990-х годах в промышленности управление данными оставалось в основном ручным — мы все еще использовали бумажные бухгалтерские книги и простые электронные таблицы. Excel начал набирать популярность по мере того, как компании переходили с систем на базе DOS на системы на базе Windows. В то время это было революционным решением, предоставлявшим нам гораздо больше возможностей и гибкости, чем когда-либо прежде.
Эта революция изменила подход к работе. Со временем почти каждый отдел научился улучшать свои процессы, внедрять автоматизацию и быстро решать проблемы с помощью Excel. Эти методы стали естественным способом работы и в конечном итоге вошли в саму культуру подготовки отчетов для инвесторов.
Прошло 15-20 лет, и многие из тех, кто полагался на эти методы, теперь являются лидерами отрасли, передавшими эти знания и образ мышления следующему поколению, гарантируя, что электронные таблицы останутся неотъемлемой частью нашей операционной ДНК.
Удобство наглядности и цена чрезмерной зависимости от неё.
Здесь также играет роль доверие. Люди чувствуют себя комфортнее, когда могут видеть и проверять то, что видят, даже если это неэффективно. В конце концов, электронная таблица предоставляет пользователям полную информацию об их данных.
Но такая прозрачность может быть обманчива. Мы все видели, как небольшая ошибка в формуле, затрагивающая всего долю процента, может превратиться в дорогостоящую проблему применительно к тысячам строк данных. Некоторые электронные таблицы стали настолько сложными, что, хотя технически можно отследить каждую формулу, мы не в состоянии по-настоящему их понять.
Задача состоит в том, чтобы помочь организациям понять, что автоматизация не означает потерю контроля. Она означает передачу контроля, переход от ручных процессов с ограниченной целостностью данных и возможностями к системам, которые обеспечивают точность, прозрачность и простоту. Настоящая автоматизация не скрывает данные; она их проясняет, освобождая команды для сосредоточения на действительно важных вещах.
Хотя Excel по-прежнему обеспечивает определенный уровень масштабируемости, он лишь поверхностно затрагивает возможности современных управляемых систем.
Почему устаревшие рабочие процессы сохраняются
Итак, что же поддерживает работоспособность этих устаревших рабочих процессов? По моему опыту, главными виновниками являются фрагментация данных, ограниченная совместимость систем и разрозненные системы учета.
Данные об обслуживании хранятся на нескольких платформах — основные системы обслуживания, бухгалтерский учет, управление денежными средствами, данные инвесторов и шаблоны отчетности для конкретных клиентов — но эти системы не взаимодействуют должным образом, а иногда и вовсе не взаимодействуют. Даже когда технологии Хотя поставщики обещают автоматизацию, их решения часто работают с противоречивыми данными. В результате командам по-прежнему приходится вручную сверять результаты.
Также вполне объяснимо сопротивление риску. В отчетности перед инвесторами даже небольшая ошибка может иметь последствия для регулирующих органов или репутации. Многие организации предпочитают определенность эффективности, по крайней мере, до тех пор, пока не убедятся, что современная автоматизация может обеспечить и то, и другое.
И, наконец, есть еще и цена. Excel доступен по цене, и большинство компаний, обслуживающих ипотечные кредиты, не осознают скрытые издержки низкого качества отчетности для инвесторов. Многие из них по-прежнему рассматривают отчетность для инвесторов как чисто внешнее обязательство – задачу соблюдения нормативных требований, а не как стратегический актив. Но такой образ мышления упускает из виду огромную возможность.
Используя весь объем данных, собранных в ходе отчетности перед инвесторами, компании, занимающиеся обслуживанием ипотечных кредитов, могут получить ценные сведения для улучшения своей деятельности на всех этапах — от снижения убытков и взыскания задолженности до управления денежными средствами и оформления кредитов. Рентабельность инвестиций становится очевидной, когда организации рассматривают отчетность перед инвесторами как внутренний катализатор улучшений, а не просто как внешнее требование.
Использование ИИ для замены ручных процессов
Сервисные компании могут использовать экспертные системы, усовершенствованные с помощью ИИ Эти системы одновременно обрабатывают и анализируют сотни отчетов с платформы обслуживания, данных инвесторов и других связанных источников данных. Они используют комплексную сверку, триангуляцию и проверку данных для выявления даже самых незначительных аномалий, эффективно указывая на проблемы, которые часто остаются незамеченными или требуют значительной ручной доработки при выявлении традиционными методами.
В отличие от инструментов, автоматизирующих лишь поверхностные задачи, эти новые экспертные системы, усовершенствованные с помощью... ИИ Использование передовых, основанных на правилах методов принятия решений позволяет автоматически обрабатывать почти 801 ТБ3Т исключений и изменений. Таким образом, аналитики могут переключить свое внимание на более сложные или ценные исследования, зная, что данные остаются чистыми, надежными и согласованными во всех системах. Аналитические данные, полученные с помощью ИИ, предлагают потенциальные направления исследований на основе выявленных закономерностей. Это руководство не только повышает эффективность, но и приводит к более последовательным и точным выводам.
Для достижения качественных результатов необходимы качественные данные.
Высококачественная автоматизация начинается с высококачественных данных. Слишком часто организации инвестируют в новые системы, не решая при этом основные проблемы с данными. И именно здесь возникают сбои.
Автоматизированные платформы должны усиливать, а не заменять человеческий контроль. Хорошо спроектированная система помогает выявлять и устранять несоответствия путем сопоставления информации из нескольких источников данных. Хотя это и требует некоторых первоначальных усилий, это создает важную обратную связь: оперативные группы могут точно определять и исправлять проблемы с данными или улучшать процессы на уровне источника, что со временем приводит к повышению эффективности и точности.
По мере повышения надежности исходных данных автоматизация обеспечивает еще лучшие результаты. Более чистые данные дают более четкую обратную связь, а более четкая обратная связь еще больше повышает качество данных, создавая положительный цикл, который усиливается со временем.
Этот волновой эффект выходит далеко за рамки отчетности перед инвесторами. Компании, занимающиеся обслуживанием услуг, могут использовать такую обратную связь для повышения операционной эффективности в масштабах всей организации. По мере улучшения целостности данных, выигрывает вся операция по обслуживанию услуг.
Как автоматизированные системы могут завоевать доверие
В конечном счете, успех или неудача автоматизации зависят от одного фактора: доверия.
Как только данные станут согласованными и проверенными, организации смогут с большей уверенностью внедрять автоматизацию. Хотя система технически может работать с некорректными данными, доверие к ее результатам быстро подорвется, если результаты окажутся ненадежными.
Доверие завоевывается благодаря прозрачности, отслеживаемости и эффективности. Командам необходима четкая информация об используемых данных, каждом этапе обработки и обосновании каждого результата. Со временем стабильное повышение эффективности, возможность аудита и соответствие мнению пользователя укрепляют доверие, делая автоматизацию не просто приемлемой, но и надежной.
Модернизация — это не отказ от инструментов, которые привели нас к нынешнему состоянию; это эволюция способов их использования. Электронные таблицы дали это. промышленность Это был первый опыт использования цифровых технологий для расширения возможностей пользователя. Но то же доверие и прозрачность, которые сделали Excel революционным инструментом, также затрудняют отказ от него.
Вступая в новую эру интеллектуальной автоматизации, мы уже наблюдаем сдвиг в мышлении. Автоматизация — это не лишение людей контроля. Это предоставление им более совершенных инструментов. Инструментов, которые обеспечивают точность, улучшают контроль и позволяют им сосредоточиться на более ценной работе.
Когда мы начинаем рассматривать автоматизацию как расширение наших знаний, а не как угрозу им, тогда и начинается настоящий прогресс. Исключение обработки исключений с помощью электронных таблиц и снижение зависимости от вычислительных инструментов конечных пользователей позволяют экспертным системам стать основополагающими решениями, укрепляющими существующие рабочие процессы и готовящими организации к более продвинутому внедрению ИИ в будущем.
Джефф Чой — операционный директор компании PMSI..
Эта статья не обязательно отражает мнение редакции HousingWire и её владельцев. Чтобы связаться с редактором, ответственным за эту статью: zeb@hwmedia.com.
English