Robotic Process Automation i bank- og finansverdenen er en af de mest potente og overbevisende anvendelsesmuligheder for automatiseringsteknologi. Automatisering af handel har været udbredt siden 1970’erne og 1980’erne, men RPA åbner op for en anden type mekanisering med større fokus på at reducere omkostninger og forbedre forbrugeroplevelser.
Bank-RPA har også gjort det muligt for virksomheder at reagere på det stadigt skiftende lovgivningsmæssige landskab ved at fungere som en RegTech-løsning til finansautomatisering. Men der er flere andre fremragende anvendelser af RPA i finanssektoren, herunder transaktionsbehandling, lånegodkendelser og øget cybersikkerhed.
I denne artikel undersøger vi fordele, casestudier, use cases, tendenser og udfordringer ved Robotic Process Automation i finans- og bankverdenen.
Robotic Process Automation i
Finans- og bankmarkedets størrelse
Det globale marked for Robotic Process Automation (RPA) i bank- og finanssektoren (BFSI) var på omkring 860,75 millioner dollars i 2023. Med en sammensat årlig vækstrate (CAGR) på 40% forventer analytikere, at sektoren vil vokse til næsten 9 milliarder dollars i 2030.
Nordamerika (45 %) og Europa (30 %) udgør størstedelen af markedet. Asien og Stillehavsområdet ses dog som det område, der har det største potentiale for vækst i det næste årti.
Faktorer, der påvirker bank- og
automatisering af økonomiprocesser
Bank- og finansmarkederne var tidligt ude med automatiseringsværktøjer til softwaretest og RPA-teknologi. På mange måder var de ideelle kandidater til teknologien, fordi disse sektorer behandler en stor mængde gentagne og regelbaserede opgaver, som f.eks. finansielle transaktioner. Men adoptionen er steget af en række andre årsager. Her er et par af de vigtigste.
1. Reducering af omkostninger
I lang tid levede banker og finansielle servicevirksomheder i en tid med lave eller endda negative renter, hvilket gjorde omkostningsbesparelser til en prioritet. Den voldsomme inflation kan have ændret det i de senere år, hvor mange centralbanker har hævet renten til omkring 5%. Men der er også anden modvind, som finansielle virksomheder må kæmpe med.
Fremkomsten af neobanker og innovative FinTech-virksomheder har skabt alvorlig konkurrence i det finansielle landskab. Sammen med tydelige ændringer i forbrugernes forventninger er finansielle institutioner nødt til at reducere omkostningerne for at forblive konkurrencedygtige. RPA hjælper teams med at reducere de daglige omkostninger ved at drive tjenester, mens de stadig leverer innovative produkter til forbrugerne.
2. Øget lovgivningsmæssig og administrativ byrde
Stigningen i finansielle reguleringsstandarder i løbet af de sidste par år udgjorde et stort problem for finansielle virksomheder. Know Your Customer (KYC) og Anti-Money Laundering (AML) forpligtelser har lagt en stor administrativ byrde på finansielle servicevirksomheder uden at øge deres bundlinje. Manuel compliance er dyrt, gentagende og udsat for menneskelige fejl.
RPA-værktøjer med optisk tegngenkendelse (OCR) og andre AI-assisterede værktøjer kan tage noget af denne byrde væk fra bankerne og reducere omkostningerne ved at overholde reglerne, såsom menneskelig kapital.
3. Selvbetjening for kunder
Kundernes forventninger har ændret sig markant i løbet af det seneste årti. Nu forventer forbrugerne, at tingene bliver gjort med det samme, og de har ikke tid til en virksomhed, der kun kan hjælpe dem mellem 9 og 5. Det er selvfølgelig ikke kun forventningerne til kundeservice, der er vokset. Forbrugerne ønsker også hurtige beslutninger om lån og kontoansøgninger.
RPA kan hjælpe med alle disse problemer ved at automatisere applikationer ud fra regelbaserede kriterier med minimalt behov for menneskelig interaktion og håndtering af kundeforespørgsler.
4. Mindre risiko
Banker og finansielle virksomheder håndterer uundgåeligt en masse risici. Men at mindske denne risiko er en vigtig del af en veldrevet virksomhed. Fejl kan føre til tab af forbrugertillid og skade på omdømmet, mens compliance-fejl resulterer i hårde økonomiske bøder.
RPA reducerer menneskelige fejl, hjælper institutioner med at overholde reglerne, forbedrer datanøjagtighed og -behandling og kan bruges til at opdage svindel, når det suppleres med Machine Learning (ML).
5. Forretningskontinuitet
Finansielle institutioner spiller en afgørende rolle i økonomien, og eventuelle serviceforstyrrelser kan skade omdømmet. Og fordi disse institutioner ligger inde med følsomme data, er de bundet af regler, der beskytter forbrugerne og sikrer det finansielle systems stabilitet.
RPA kan være en del af en solid forretningskontinuitetsplan (BCP) og sikre, at nedetid forårsaget af naturkatastrofer, folkesundhedskriser, cybersikkerhedsangreb eller andet minimeres.
Fordele ved Robotic Process Automation
i finans og bank
Der er mange fordele ved at implementere RPA-løsninger i den finansielle sektor. Her er nogle af de vigtigste.
#1. Spar penge
Brugen af RPA forventes at fortsætte med at vokse i den finansielle sektor i de kommende år. RPA kan automatisere op til 80% af opgaverne i den finansielle sektor, hvilket giver utrolige muligheder for omkostningsbesparelser for organisationer.
#2. Øget jobtilfredshed
Den finansielle sektor er fuld af gentagne og trivielle opgaver, der får medarbejderne til at føle sig uinspirerede, kede sig og undervurderede. RPA-værktøjer kan overtage disse regelbaserede jobs og åbne døren til mere engagerende og kreative opgaver, der hjælper medarbejderne med at føle sig mere forbundet med organisationens overordnede mission.
Øget jobtilfredshed er lig med øget fastholdelse af medarbejdere. RPA bør være en del af den strategi.
#3. Overhold lovgivningen
Den finansielle servicesektor har nogle af de mest krævende lovkrav for nogen sektor. Manglende overholdelse af disse regler kan føre til store bøder, tab af licens og et dårligt omdømme, som er svært at komme tilbage fra. RPA hjælper teams med at leve op til disse stadigt skiftende standarder.
#4. Skalerbarhed
Neobanker og FinTech-virksomheder inden for opstart af finansielle tjenester vokser ofte hurtigt takket være lokkende incitamenter. Men denne vækst kan skabe problemer, som f.eks. personalemangel. RPA hjælper med at overvinde disse begrænsninger gennem en digital arbejdsstyrke, der kan håndtere øgede arbejdsmængder.
RPA til bankbrug
Der er mange gode anvendelsesmuligheder for RPA i bank- og finanssektoren. Nogle er direkte relateret til kernebankaktiviteter, mens andre hjælper med mere administrative eller kundevendte opgaver.
Her er ni af de bedste Robotic Process Automation use cases inden for bank og finans.
#1. Onboarding af kunder
Onboarding af kunder er en af de bedste RPA-anvendelsesmuligheder i den moderne bankverden. Fremkomsten af neobanker og FinTech-virksomheder har indledt en ny æra inden for digital bankvirksomhed. At gå ind i en filial for at oprette en ny konto er hurtigt ved at gå af mode. I stedet ønsker moderne forbrugere at gøre alt på deres app.
At skifte til en ekstern kontoåbning kommer selvfølgelig med sine egne problemer. Kunderne skal uploade dokumenter og papirarbejde og blive kreditvurderet. Desuden skal deres oplysninger uploades til bankens systemer.
RPA hjælper med alle disse processer, herunder kundekommunikation, dokumentbehandling, identitetsbekræftelse, kredittjek, dataindtastning, kontoopdatering og meget mere. Det er hurtigt, skalerbart, omkostningseffektivt og opfylder forbrugernes krav om selvbetjening.
#2. Behandling af låneansøgninger
Behandling af låneansøgninger er et godt eksempel på RPA i bankverdenen. Disse processer kræver intens kontrol af papirarbejde og kundedata for at mindske tab. Men denne grundighed skal modsvares af hurtige beslutninger for at forblive konkurrencedygtig.
RPA hjælper ved at bruge optisk tegngenkendelse (OCR) og intelligent dokumentbehandling (IDP) til at analysere dokumenter, udtrække data og sammenligne oplysninger med interne dokumenter for at godkende eller afvise lån. RPA giver den blanding af hastighed og præcision, som forbrugerne forventer af digital bankvirksomhed.
#3. Automatiseret kundesupport
I forlængelse af trenden med kundeselvbetjening skal bankerne finde måder at levere hurtig, always-on og multikanalsupport til deres kunder. RPA kan hjælpe med denne proces på flere forskellige måder. Til at begynde med kan kundeservice-bots give sofistikeret og kontekstuel rådgivning til kunderne. Det kan være noget så simpelt som links til ofte stillede spørgsmål eller vidensdatabaser eller fuldblods generative AI-assisterede samtaler.
Derudover kan RPA-bots hjælpe med at løse kundeproblemer ved at indsamle data og dokumentation, sende tickets til relevante afdelinger og sørge for automatiseret kontakt til brugerne i løbet af problemet. Når de kombineres med AI og dataanalyse, kan RPA-værktøjer hjælpe med at give en mere personlig service, hvilket er med til at opbygge tillid.
#4. Generering af rapporter
RPA til banksektoren hjælper med at opfylde finansielle tjenesters behov for rapportgenerering. Ved at oprette forbindelse til forskellige databaser og regneark kan medarbejderne bruge RPA-værktøjer til at udtrække information i realtid, hvilket fører til opdaterede rapporter, der giver stor synlighed.
Hele livscyklussen for rapportgenerering bliver hurtigere med RPA-værktøjer, fordi de hjælper med at automatisere dataindsamling, aggregere information, generere rapporter og distribuere det endelige produkt til relevante pirater.
RPA-genererede rapporter er hurtigere, fejlfri og omkostningseffektive. Desuden kan RPA-systemer implementeres med compliance for øje, og hvis de kombineres med AI-værktøjer, kan de også hjælpe med analyse og beslutningstagning.
#5. Opsporing af svindel
Der er flere måder, hvorpå RPA kan hjælpe finansielle virksomheder med at opdage svindel. RPA-værktøjer kan indsamle og aggregere data for at lette mønstergenkendelse. Det kan også bruges til realtidsovervågning, til at sende alarmer og til at udføre regler baseret på bestemte resultater eller betingelser.
Den virkelige styrke ved RPA til afsløring af svindel ligger i dens integration med kunstig intelligens og især maskinlæringsalgoritmer, der kan analysere store mængder data for at opdage uregelmæssigheder. Derfra kan disse RPA-bots fremhæve sager til menneskelig gennemgang, så banker og finansielle institutioner kan reducere de risici og tab, der er forbundet med svindel.
#6. Overholdelse
Overholdelse af lovgivningen er et så presserende problem i bank- og finanssektoren, at der i de senere år er opstået en hel række teknologier til at løse problemet. Udgifterne til reguleringsteknologi (RegTech) forventes at nå 200 milliarder dollars i 2028. Men RPA kan løse mange af disse problemer.
RPA-værktøjer til overholdelse af finansielle regler kan hjælpe med dataindsamling til rapporter med revisionsspor, der er perfekte til at vise gennemsigtighed. RPA er desuden en god mulighed for datahåndtering og anonymisering, legitimation og generel cybersikkerhed.
Overordnet set er det dyrt og tidskrævende at opfylde lovgivningens krav. RPA-værktøjer gør det muligt for teams at lette byrden fra deres team ved at automatisere gentagne KYC- og AML-opgaver. Det er et match made in heaven.
#7. Behandling af betalinger
Ligesom RPA i bogholderiet kan organisationer inden for finansielle tjenester automatisere mange af de daglige betalinger og overførsler og sikre, at de gennemføres hurtigt og fejlfrit. RPA er dygtig til at automatisere store mængder og gentagne opgaver, og betalingsbehandling falder helt sikkert inden for disse parametre.
RPA-værktøjer kan igangsætte betalinger, instruere betalingsbehandlingssoftware, sende afstemningsdata og endda løse kundetvister. Igen handler det om nøjagtighed, effektivitet og reduktion af menneskelige fejl. Med den rette opsætning kan betalingerne også hjælpe med at opfylde compliance-standarder, samtidig med at ekspanderende finansielle servicevirksomheder nemt kan skalere.
#8. Automatisk lukning af konti
Ingen bank eller finansiel institution kan lide at se en kunde gå, og en del af det er på grund af al den ekstra administration, det skaber. Men RPA-værktøjer kan gøre processen mere effektiv, omkostningseffektiv og compliant. Banker kan bruge RPA til at indsamle kundeoplysninger fra en række forskellige kilder og planlægge kontoverificering ved at tjekke saldi, dokumenter og kontostatus.
Lukning af en konto kræver ofte overførsel af penge til nye destinationer og underretning af tredjeparter. Igen er RPA godt positioneret til at automatisere disse opgaver. Endelig kan finansielle servicevirksomheder også generere den relevante dokumentation og papirarbejde og opdatere kundedatabaser for at afspejle eventuelle ændringer.
#9. Ledelse af medarbejdere
Finanssektoren bruger RPA-værktøjer til en lang række HR-relaterede opgaver, lige fra automatisering af udgiftsstyring til onboarding af medarbejdere og præstationsevalueringer. Da finansielle institutioner er under pres for at strømline tjenester og reducere omkostninger, er RPA en elegant løsning til at reducere omkostningerne forbundet med medarbejderadministration.
RPA hjælper teams med at automatisere løn, fordele og administrere sygefravær, alt imens de opfylder de krævede standarder og giver medarbejderne en hurtig, selvbetjent mulighed. Fordelene her er en øget medarbejderoplevelse, der hjælper med jobtilfredshed og loyalitet.
Casestudier af RPA i finansielle tjenester
En ting er selvfølgelig at høre om RPA-anvendelser i finans- og banksektoren, men den mest overbevisende måde at måle effekten af RPA på er at forstå, hvordan teknologien er blevet anvendt i sektoren, og hvilke håndgribelige fordele den har givet organisationer.
Casestudie #1: Eliminering af menneskelige fejl
En global finansiel virksomhed med næsten 240.000 ansatte i over 150 lande havde et presserende behov for at strømline sine arbejdsgange og reducere menneskelige fejl i forbindelse med manuelle opgaver. Et problem, de måtte kæmpe med, var den mangfoldige blanding af tjenester, de tilbød, herunder revision, skatterådgivning, HR, cybersikkerhed og deal management.
Men der var også andre parametre. Virksomheden ønskede ikke at omlægge sit nuværende IT-system eller forårsage for mange forstyrrelser i forretningskontinuiteten.
Virksomheden samlede forskellige interessenter og it-medarbejdere i organisationen og oprettede et tværfunktionelt team, der skulle indsamle krav og identificere arbejdsgange og forretningsprocesser, som de kunne automatisere. De identificerede gentagne opgaver med en høj grad af menneskelige fejl og satte fire KPI’er for projektet, herunder hastighed, datakvalitet, autonomi og produktpåvirkning.
Implementeringen tog omkring tre måneder, og til sidst havde teamet bygget en RPA-bot, der udvekslede data på tværs af utallige systemer tre gange om dagen. Projektet sparede 100.000 arbejdstimer om året og 800 millioner dollars, samtidig med at det reducerede problemer forårsaget af menneskelige fejl.
Casestudie #2: Hurtigere behandling af lån
En fremtrædende amerikansk bank modtog over 10.000 låneansøgninger om måneden. Behandlingen af disse lån krævede 50 medarbejderes arbejde, hvor processen omfattede gennemgang af låneansøgninger, indsamling og verificering af kundedata og i sidste ende accept eller afvisning af lånet. Der var dog et ekstra lag af kompleksitet at håndtere på grund af bankens afhængighed af et ældre softwaresystem.
Efter en omhyggelig planlægning brugte banken RPA til at automatisere hele sin låneproces. RPA-værktøjerne læste og udtrak data fra ansøgningerne og validerede dataene i forhold til bankens lånepolitikker og relevante lovgivningsmæssige rammer. Derfra kan systemet afgøre, om lånet er passende.
Ved at implementere en RPA-løsning forbedrede banken i høj grad både nøjagtigheden og hastigheden af deres lånebehandling. Behandlingen af ansøgninger blev reduceret med 80 %, og menneskelige fejl blev helt elimineret. Den øgede effektivitet reducerede den menneskelige arbejdskraft med 70% og sikrede samtidig, at banken overholdt reglerne.
Casestudie #3: At imødekomme den lovgivningsmæssige byrde
En multinational bank med base i Storbritannien blev presset af myndighederne til at udskifte et af sine produkter. De havde ældre kreditkort, som gav deres kunder point og belønninger. Men behovet for at skifte til en ny model, som krævede, at 1,4 millioner kunder skulle vælge nye produkter, var ikke noget, der kunne håndteres manuelt.
De processer, der skulle automatiseres, omfattede udsendelse af kommunikation til kunderne om ændringerne, behandling af kundebeslutninger, opdatering af oplysninger på tværs af virksomhedens systemer og registrering af ændringer for at overholde revisionskrav. Men der var tids- og budgetbegrænsninger, som gjorde det svært at overvinde forhindringerne.
Banken introducerede en backend SQL-database til CRM-systemet og byggede en database, der kunne dække alle de scenarier, der kunne hjælpe med beslutningstagningen. Derudover automatiserede de produktskiftets trin, herunder kommunikation og feedback. Endelig byggede de en administratorportal til at håndtere hentning af rapporter.
Slutresultatet var en besparelse på 1,2 millioner pund om året, besparelse på ansættelse af 18 fuldtidsmedarbejdere, øget nøjagtighed til 100 % og opfyldelse af lovkrav.
Udfordringer i forbindelse med robotprocesser
Automatisering i bank- og finanssektoren
Implementering af automatisering for bank- og finansteams kommer med nogle specifikke udfordringer på grund af kulturen og arbejdsgangene i begge sektorer.
#1. Ældre infrastruktur
Finanssektoren har et velfortjent ry for at være sentimental, når det kommer til IT-teknologi. Faktisk brugte over 40% af de store amerikanske finansielle institutioner i begyndelsen af 2020’erne stadig software, der var bygget på Common Business Oriented Language (COBOL), et programmeringssprog, der blev opfundet i 1959. Desuden bruger mange virksomheder stadig mainframe-computere til databehandling.
RPA er et effektivt værktøj til at integrere ældre systemer med moderne cloud-baserede applikationer og API’er. Det kan også bruges til at migrere data fra disse forældede systemer og reducere de vedligeholdelsesomkostninger, der er forbundet med ældre teknologi.
#2. Standardisering af processer
Afhængigt af kulturen, medarbejderne og den høje koncentration af legacy-systemer i virksomhedens arkitektur vil finansielle institutioner have deres egne arbejdsgange og processer, ofte på tværs af forskellige afdelinger. Forsøg på at implementere RPA-løsninger vil kræve samarbejde på tværs af afdelinger og standardisering af processer.
På mange måder er processtandardisering bare en del af at øge effektiviteten. Hvis to afdelinger eller teammedlemmer gør det samme på vidt forskellige måder, vil den ene være mindre effektiv end den anden med hensyn til tids- eller ressourceforbrug. Standardisering af processer betyder, at organisationer er i stand til at drage fordel af RPA-løsninger.
#3. Myten om sølvkuglen
Deloitte antyder, at der er en fare for, at finansielle organisationer tror, at kognitiv RPA vil være en “sølvkugle” , der kan “anvendes på en fundamentalt ødelagt proces med forventningen om, at den vil reparere sig selv.”
I virkeligheden kræver implementeringen af ethvert RPA-system omhyggelig indsamling af krav og planlægning. Konsultation med en RPA-ekspert kan afhjælpe mange af de problemer, der er forbundet med at implementere denne teknologi i et allerede komplekst økosystem.
#4. Overholdelse af lovgivning
Finansielle tjenester er en af de mest strengt regulerede sektorer med regler for håndtering af følsomme data og endda risiko. Derfor skal alle RPA-løsninger passe ind i disse begrænsninger og sikre overholdelse af lovgivningen.
RPA er en god kandidat til disse scenarier, fordi der er optegnelser for hver proces, hvilket er afgørende for finansiel revision. Og mens reglerne konstant ændres og opdateres, giver RPA fleksibiliteten til at tilpasse sig nye regler. Endelig kan automatisering hjælpe med at sikre, at følsomme økonomiske og personlige data ikke er tilgængelige for menneskelige øjne, hvilket giver et ekstra lag af sikkerhed.
#5. Mangel på kvalificeret arbejdskraft
Manglen på IT-kompetencer har påvirket finanssektoren i de sidste par år. Derfor er det svært at implementere RPA-løsninger uden erfaring og ekspertise fra it-specialister.
Vellykket indførelse af RPA kræver en dyb forståelse af teknologien, herunder dens potentiale og begrænsninger. ZAPTEST Enterprise-brugere kan drage fordel af en dedikeret ZAP-ekspert, der kan arbejde tæt sammen med dem for at forstå kravene og hjælpe med at implementere RPA-løsninger baseret på branchens bedste praksis. Denne tilføjelse kan hjælpe teams med at overvinde den relative mangel på RPA-specialister.
Tendenser inden for RPA i banksektoren
Den finansielle servicebranche bevæger sig hurtigt som reaktion på skiftende forbruger- og lovkrav. Lad os se nærmere på nogle af tendenserne inden for RPA i finans- og bankverdenen.
#1. Intelligent automatisering
Intelligent Automation (IA) indebærer brug af andre typer kunstig intelligens sammen med RPA-værktøjer. Nogle af de teknologier, der er involveret her, er Intelligent Document Processing (IDP) og Machine Learning.
Tilføjelsen af disse værktøjer overvinder RPA’s indbyggede begrænsninger i håndteringen af ustrukturerede data og beslutningstagning. Nettoresultatet er, at omfanget af opgaver, der kan automatiseres, øges, så finansielle institutioner kan gøre mere.
#2. Cloud-baseret RPA
Mens de første RPA-systemer typisk var on-prem, er der i de senere år sket et markant skift mod cloud-baserede værktøjer. Der er mange fordele ved dette skift, herunder sikker fjernadgang for distribuerede teams.
#3. Generativ kunstig intelligens
Generativ AI har indflydelse på en lang række brancher, og bank- og finanssektoren er ingen undtagelse. Der er masser af forskellige anvendelsesmuligheder, herunder chatbot-kundeassistenter, oprettelse af indhold og rapportgenerering. Banker og finansielle tjenester kan også bygge deres egne interne AI’er til at håndtere regler omkring finansielle og personlige data.
#4. Assisteret RPA
Mens uassisteret RPA stadig er den mest populære form for automatisering i erhvervslivet, bliver assisteret RPA mere og mere relevant. Disse værktøjer vil indgå problemfrit i en medarbejders arbejdsgang. For eksempel kan en kundeservicemedarbejder automatisere dataindhentning eller behandlingsopgaver på farten, hvilket fører til langt større produktivitet og i sidste ende gladere forbrugere.
Fremtiden for automatisering i banksektoren
Robotic Process Automation i finans- og bankverdenen er veletableret. Men den har masser af plads til at vokse på interessante og innovative måder.
#1. Hyperautomatisering
Dataanalyse, kunstig intelligens, naturlig sprogbehandling (NLP) og RPA vil smelte sammen for at skabe bank- og finanssystemer, der automatiserer alt muligt, fra back-end-processer til front-end-workflows. Denne futuristiske destination hedder Hyperautomation.
Der er flere veje, som hyperautomatisering kan gå i banksektoren. Ud over robotprocesautomatisering i finans- og regnskabsopgaver kan vi se samarbejde mellem mennesker og computere på et højere niveau med maskinlæring og analyser, der anbefaler beslutninger til menneskelig godkendelse.
#2. Meget personligt design af applikationer uden kode
Applikationsdesign inden for banksektoren er komplekst. Det har i høj grad at gøre med strenge love for finansielle og personlige data. Der vil dog komme no-code-applikationer på markedet takket være RPA-værktøjer med AI og API’er. Automatisering af softwaretest vil være en stor del af at sikre både integriteten og sikkerheden af denne software, som kan skræddersys til det individuelle workflow eller virksomhedskulturen.
#3. Prædiktiv afsløring af svindel
Opsporing af svindel er et stort problem for finansielle institutioner. I Storbritannien kostede svindel bankerne omkring 1,2 milliarder pund i 2022. Maskinlæringsværktøjer er allerede i brug via RPA i finans og regnskab, og de er dygtige til at opdage svindel. Men i fremtiden kan tilstrækkeligt veltrænede ML-algoritmer forudsige sandsynligheden for svindel på ansøgningstidspunktet eller baseret på et bestemt sæt trin. De omkostningsbesparende konsekvenser er enorme.
Afsluttende tanker
Robotic Process Automation i bank- og finansverdenen er et spændende område i rivende udvikling. Moderniseringen og den stigende teknologiske sofistikering i finanssektoren betyder, at RPA i banksektoren ikke bare er et nice-to-have, men afgørende for at kunne konkurrere med dine konkurrenter.
Ved at frigøre styrken ved Robotic Process Automation i finans- og bankverdenen kan man forbedre effektiviteten, overholde compliance-standarder og spare penge. Efterhånden som bankerne bliver mere kundefokuserede, vil finansautomatisering hjælpe med at levere bedre kundeoplevelser og øget personalisering, især når det kombineres med AI-værktøjer. Strømlinede operationer vil give besparelser videre til brugerne, mens innovative nye produkter vil imødekomme efterspørgslen efter apps, der hjælper brugerne med at spare, budgettere og nå livsmål.
