Robotizēta procesu automatizācija banku un finanšu jomā ir viens no spēcīgākajiem un pārliecinošākajiem automatizācijas tehnoloģiju izmantošanas gadījumiem. Tirdzniecības automatizācija ir plaši izplatīta jau kopš pagājušā gadsimta 70. un 80. gadiem, taču RPA paver iespējas cita veida mehanizācijai, lielāku uzmanību pievēršot izmaksu samazināšanai un patērētāju pieredzes uzlabošanai.
Banku RPA ir arī ļāvusi uzņēmumiem reaģēt uz pastāvīgi mainīgo regulatīvo vidi, darbojoties kā finanšu automatizācijas RegTech risinājums. Tomēr ir arī vairāki citi lieliski RPA izmantošanas veidi finanšu jomā, tostarp darījumu apstrāde, aizdevumu apstiprināšana un kiberdrošības paaugstināšana.
Šajā rakstā aplūkosim ieguvumus, gadījumu izpēti, izmantošanas gadījumus, tendences un izaicinājumus saistībā ar robotizēto procesu automatizāciju finanšu un banku nozarē.
Robotizētā procesu automatizācija
Finanšu un banku tirgus lielums
Globālais robotizētās procesu automatizācijas (RPA) tirgus apjoms banku un finanšu nozarē (BFSI) 2023. gadā bija aptuveni 860,75 miljoni ASV dolāru. Analītiķi prognozē, ka līdz 2030. gadam šī nozare pieaugs līdz gandrīz 9 miljardiem ASV dolāru, sasniedzot 40% gada pieauguma tempu (CAGR).
Ziemeļamerika (45 %) un Eiropa (30 %) veido lielāko tirgus daļu. Tomēr Āzijas un Klusā okeāna reģions tiek uzskatīts par reģionu ar vislielāko izaugsmes potenciālu nākamajā desmitgadē.
Faktori, kas ietekmē banku un
finanšu procesu automatizācija
Banku un finanšu tirgi bija agrīnie programmatūras testēšanas automatizācijas rīku un RPA tehnoloģiju izmantotāji. Daudzējādā ziņā tās bija ideāli piemērotas šai tehnoloģijai, jo šajās nozarēs tiek apstrādāts liels skaits atkārtojošu un uz noteikumiem balstītu uzdevumu, piemēram, finanšu darījumi. Tomēr pieņemšana ir palielinājusies dažādu citu iemeslu dēļ. Šeit ir daži no svarīgākajiem.
1. Izmaksu samazināšana
Ilgu laiku bankas un finanšu pakalpojumu uzņēmumi darbojās zemo vai pat negatīvo procentu likmju laikmetā, tāpēc izmaksu taupīšana bija prioritāte. Pēdējos gados straujā inflācija, iespējams, ir mainījusi šo situāciju, un daudzas centrālās bankas paaugstināja procentu likmes līdz aptuveni 5%. Tomēr ir arī citi šķēršļi, ar kuriem finanšu uzņēmumiem ir jācīnās.
Neobanku un inovatīvo FinTech uzņēmumu pieaugums ir radījis nopietnu konkurenci finanšu jomā. Ņemot vērā skaidras izmaiņas patērētāju vēlmēs, finanšu iestādēm ir jāsamazina izmaksas, lai saglabātu konkurētspēju. RPA palīdz komandām samazināt ikdienas pakalpojumu sniegšanas izmaksas, vienlaikus nodrošinot inovatīvus produktus patērētājiem.
2. Lielāks regulatīvais un administratīvais slogs
Finanšu regulatīvo standartu paaugstināšana pēdējos gados radīja lielu problēmu finanšu uzņēmumiem. Pienākumi “Pazīsti savu klientu” (KYC) un nelikumīgi iegūtu līdzekļu legalizācijas novēršanas (AML) jomā ir uzlikuši lielu administratīvo slogu finanšu pakalpojumu uzņēmumiem, nepalielinot to peļņu. Manuāla atbilstības nodrošināšana ir dārga, atkārtojas un ir pakļauta cilvēciskām kļūdām.
RPA rīki ar optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR) un citi mākslīgā intelekta rīki var noņemt daļu no šī sloga no bankām un samazināt atbilstības nodrošināšanas izmaksas, piemēram, cilvēkresursu izmaksas.
3. Klientu pašapkalpošanās
Pēdējo desmit gadu laikā klientu vēlmes ir ievērojami mainījušās. Tagad patērētāji sagaida, ka viss tiks paveikts nekavējoties, un viņiem nav laika uzņēmumam, kas var palīdzēt tikai no 9 līdz 5 stundām. Protams, ir pieaugušas ne tikai klientu apkalpošanas prasības. Patērētāji vēlas arī ātrus lēmumus par aizdevumiem un kontu pieteikumiem.
RPA var palīdzēt atrisināt visas šīs problēmas, automatizējot lietojumprogrammas pēc uz noteikumiem balstītiem kritērijiem ar minimālu cilvēka mijiedarbības nepieciešamību un apstrādājot klientu pieprasījumus.
4. Mazāks risks
Bankas un finanšu uzņēmumi neizbēgami ir saistīti ar lielu risku. Tomēr šī riska mazināšana ir svarīga labi vadīta uzņēmuma sastāvdaļa. Kļūdas var izraisīt patērētāju uzticības zudumu un kaitējumu reputācijai, savukārt par kļūdām atbilstības nodrošināšanā var tikt piemēroti bargi finansiāli sodi.
RPA samazina cilvēcisko kļūdu skaitu, palīdz iestādēm saglabāt atbilstību, uzlabo datu precizitāti un apstrādi, un, papildinot to ar mašīnmācīšanos (ML), to var izmantot krāpšanas atklāšanā.
5. Uzņēmējdarbības nepārtrauktība
Finanšu iestādēm ir būtiska loma ekonomikā, un jebkādi pakalpojumu sniegšanas traucējumi var kaitēt reputācijai. Turklāt, tā kā šo iestāžu rīcībā ir sensitīvi dati, tām ir saistoši noteikumi, kas aizsargā patērētājus un nodrošina finanšu sistēmas stabilitāti.
RPA var būt daļa no stabila darbības nepārtrauktības plāna (BCP) un nodrošināt, ka tiek līdz minimumam samazinātas jebkādas dabas katastrofu, ārkārtas situāciju, kiberdrošības uzbrukumu vai citu iemeslu izraisītas dīkstāves.
Robotizētās procesu automatizācijas priekšrocības
in finanses un banku darbība
RPA risinājumu ieviešanai finanšu pakalpojumu nozarē ir daudz priekšrocību. Šeit ir daži no svarīgākajiem.
#1. Ietaupiet naudu
Paredzams, ka tuvākajos gados RPA izmantošana finanšu nozarē turpinās pieaugt. RPA var automatizēt līdz pat 80 % uzdevumu finanšu sektorā, kas organizācijām sniedz neticamas izmaksu ietaupījuma iespējas.
#2. Lielāka apmierinātība ar darbu
Finanšu sektorā ir daudz atkārtojošu un ikdienišķu uzdevumu, kas liek darbiniekiem justies bez iedvesmas, garlaikotiem un nenovērtētiem. RPA rīki var pārņemt šos uz noteikumiem balstītos darbus un pavērt durvis saistošākiem un radošākiem uzdevumiem, kas palīdz darbiniekiem justies vairāk saistītiem ar vispārējo organizācijas misiju.
Lielāka apmierinātība ar darbu nozīmē lielāku darbinieku noturību. RPA ir jābūt šīs stratēģijas sastāvdaļai.
#3. Atbilstība normatīvo aktu prasībām
Finanšu pakalpojumu nozarei ir vienas no stingrākajām regulatīvajām prasībām jebkurā nozarē. Šo noteikumu neievērošana var novest pie lieliem naudas sodiem, licences zaudēšanas un reputācijas zaudējumiem, no kuriem ir grūti atgūties. RPA palīdz komandām izpildīt šos pastāvīgi mainīgos standartus.
#4. Mērogojamība
Neobankas un FinTech uzņēmumi finanšu pakalpojumu jaunuzņēmumu jomā bieži vien strauji attīstās, pateicoties vilinošiem stimuliem. Tomēr šī izaugsme var radīt problēmas, piemēram, darbinieku trūkumu. RPA palīdz pārvarēt šos ierobežojumus, izmantojot digitālo darbaspēku, kas var tikt galā ar lielāku darba slodzi.
RPA banku pakalpojumu izmantošanas gadījumi
Banku un finanšu jomā ir daudz lielisku RPA izmantošanas gadījumu. Dažas no tām ir tieši saistītas ar banku pamatdarbībām, bet citas palīdz veikt administratīvus vai ar klientiem saistītus uzdevumus.
Šeit ir deviņi labākie robotizētās procesu automatizācijas izmantošanas gadījumi banku un finanšu jomā.
#1. Klientu uzņemšana darbā
Klientu uzņemšana darbā ir viens no labākajiem RPA izmantošanas gadījumiem mūsdienu banku laikmetā. Neobanku un FinTech uzņēmumu parādīšanās ir aizsākusi jaunu digitālo banku ēru. Iešana filiālē, lai atvērtu jaunu kontu, strauji iziet no modes. Mūsdienu patērētāji vēlas visu izdarīt savā lietotnē.
Protams, pāreja uz attālinātu konta atvēršanu ir saistīta ar savām problēmām. Klientiem ir jāaugšupielādē dokumenti un dokumentācija, kā arī jāpārbauda kredītspēja. Turklāt viņu informācija ir jāielādē bankas sistēmās.
RPA palīdz visos šajos procesos, tostarp saziņā ar klientiem, dokumentu apstrādē, identitātes verifikācijā, kredītu pārbaudēs, datu ievadē, kontu atjaunināšanā un citur. Tā ir ātra, mērogojama, rentabla un atbilst patērētāju pieprasījumam pēc pašapkalpošanās.
#2. Aizdevumu pieteikumu apstrāde
Aizdevumu pieteikumu apstrāde ir lielisks RPA piemērs banku nozarē. Lai mazinātu zaudējumus, šajos procesos ir rūpīgi jāpārbauda dokumenti un klientu dati. Tomēr, lai saglabātu konkurētspēju, šī rūpība ir jākompensē ar ātru lēmumu pieņemšanu.
RPA palīdz, izmantojot optisko rakstzīmju atpazīšanu (OCR) un inteliģento dokumentu apstrādi (IDP), lai analizētu dokumentus, iegūtu datus un salīdzinātu informāciju ar iekšējiem dokumentiem, lai apstiprinātu vai noraidītu aizdevumus. RPA nodrošina ātrumu un precizitāti, ko patērētāji ir gaidījuši no digitālās bankas.
#3. Automatizēts klientu atbalsts
Turpinot klientu pašapkalpošanās tendenci, bankām ir jāatrod veidi, kā nodrošināt klientiem ātru, vienmēr pieejamu daudzkanālu atbalstu. RPA var palīdzēt šajā procesā dažādos veidos. Vispirms, klientu apkalpošanas roboti var sniegt izsmalcinātas un kontekstuālas konsultācijas klientiem. Tās var būt gan pavisam vienkāršas saites uz bieži uzdotiem jautājumiem vai zināšanu bāzēm, gan pilnvērtīgas, ar mākslīgo intelekta robottehnoloģiju atbalstītas ģeneratīvas sarunas.
Turklāt RPA roboti var palīdzēt atrisināt klientu problēmas, apkopojot datus un dokumentāciju, nosūtot biļetes attiecīgajiem departamentiem un nodrošinot automatizētu saziņu ar lietotājiem problēmas risināšanas laikā. Apvienojumā ar mākslīgo intelektu un datu analīzi RPA rīki var palīdzēt nodrošināt personalizētāku apkalpošanu, kas palīdz veidot uzticību.
#4. Pārskatu ģenerēšana
RPA banku nozarei palīdz apmierināt finanšu pakalpojumu vajadzības pārskatu sagatavošanā. Savienojoties ar dažādām datubāzēm un izklājlapām, darbinieki var izmantot RPA rīkus, lai iegūtu informāciju reāllaikā, tādējādi iegūstot atjauninātus pārskatus, kas nodrošina augstu pārredzamību.
Izmantojot RPA rīkus, viss pārskatu sagatavošanas cikls kļūst ātrāks, jo tie palīdz automatizēt datu vākšanu, apkopot informāciju, ģenerēt pārskatus un izplatīt gala produktu attiecīgajiem pirātiem.
RPA ģenerētie pārskati ir ātrāki, bez kļūdām un rentabli. Turklāt RPA sistēmas var ieviest, domājot par atbilstību, un, ja tās ir apvienotas ar mākslīgā intelekta rīkiem, tās var palīdzēt arī analīzē un lēmumu pieņemšanā.
#5. Krāpšanas atklāšana
Ir vairāki veidi, kā RPA var palīdzēt finanšu uzņēmumiem atklāt krāpšanu. RPA rīki var vākt un apkopot datus, lai atvieglotu modeļu atpazīšanu. To var izmantot arī reāllaika uzraudzībai, brīdinājumu nosūtīšanai un noteikumu izpildei, pamatojoties uz noteiktiem konstatējumiem vai nosacījumiem.
RPA reālais spēks krāpšanas atklāšanā slēpjas tās integrācijā ar mākslīgo intelektu un jo īpaši mašīnmācīšanās algoritmiem, kas var analizēt milzīgus datu apjomus, lai atklātu anomālijas. Pēc tam šie RPA roboti var izcelt gadījumus, kurus jāpārbauda cilvēkam, ļaujot bankām un finanšu iestādēm samazināt ar krāpšanu saistītos riskus un zaudējumus.
#6. Atbilstība
Tiesību aktu ievērošana banku un finanšu nozarē ir tik aktuāla problēma, ka pēdējos gados ir radīta vesela virkne tehnoloģiju, lai risinātu šo problēmu. Līdz 2028. gadam specializēto regulēšanas tehnoloģiju (RegTech) rīku izdevumi sasniegs 200 miljardus ASV dolāru. Tomēr RPA var atrisināt daudzas no šīm problēmām.
RPA rīki finanšu regulējuma atbilstības nodrošināšanai var palīdzēt apkopot datus pārskatu sagatavošanai, un revīzijas izsekojumi ir lieliski piemēroti pārredzamības nodrošināšanai. Turklāt RPA ir lieliska iespēja datu pārvaldībai un anonimizācijai, pilnvaroto personu apstiprināšanai un vispārējai kiberdrošībai.
Kopumā regulējuma prasību ievērošana ir dārga un laikietilpīga. RPA rīki ļauj komandām atbrīvoties no sloga, automatizējot atkārtotus KYC un AML uzdevumus. Tas ir kā radīts debesīs.
#7. Maksājumu apstrāde
Līdzīgi kā RPA grāmatvedībā, arī finanšu pakalpojumu organizācijas var automatizēt daudzus ikdienā veicamos maksājumu un pārskaitījumu darījumus, nodrošinot, ka tie tiek veikti ātri un bez kļūdām. RPA spēj automatizēt liela apjoma un atkārtojošos uzdevumus, un maksājumu apstrāde noteikti atbilst šiem parametriem.
RPA rīki var iniciēt maksājumus, dot norādījumus maksājumu apstrādes programmatūrai, nosūtīt saskaņošanas datus un pat atrisināt klientu strīdus. Arī šajā gadījumā runa ir par precizitāti, efektivitāti un cilvēcisko kļūdu samazināšanu. Pareizi iestatīti maksājumi var arī palīdzēt izpildīt atbilstības standartus, vienlaikus ļaujot paplašināt finanšu pakalpojumu biznesu, lai to varētu viegli paplašināt.
#8. Automatizēta konta slēgšana
Nevienai bankai vai finanšu iestādei nepatīk, ka klients aiziet, un daļēji tas ir saistīts ar papildu administratīvo darbu, ko tas rada. Tomēr RPA rīki var padarīt šo procesu efektīvāku, rentablāku un atbilstošāku. Bankas var izmantot RPA, lai apkopotu klientu informāciju no dažādiem avotiem un plānotu kontu pārbaudi, pārbaudot atlikumus, dokumentus un konta statusu.
Slēdzot kontu, bieži vien ir jāveic līdzekļu pārskaitījumi uz jauniem galamērķiem un jāinformē trešās personas. Arī šajā gadījumā RPA ir labi piemērota šo uzdevumu automatizēšanai. Visbeidzot, finanšu pakalpojumu uzņēmumi var arī sagatavot attiecīgo dokumentāciju un dokumentus un atjaunināt klientu datubāzes, lai atspoguļotu visas izmaiņas.
#9. Darbinieku vadība
Finanšu pakalpojumi izmanto RPA rīkus visdažādākajiem ar cilvēkresursiem saistītiem uzdevumiem, sākot no izdevumu pārvaldības automatizēšanas līdz darbinieku uzņemšanai darbā un darba rezultātu pārskatīšanai. Tā kā uz finanšu iestādēm tiek izdarīts spiediens racionalizēt pakalpojumus un samazināt izmaksas, RPA ir elegants risinājums, lai samazinātu ar darbinieku pārvaldību saistītās izmaksas.
RPA palīdz komandām automatizēt algu sarakstu, pabalstus un pārvaldīt slimības atvaļinājumus, vienlaikus ievērojot nepieciešamos standartus un nodrošinot darbiniekiem ātru pašapkalpošanās iespēju. Ieguvums ir lielāka darbinieku pieredze, kas palīdz uzlabot apmierinātību ar darbu un lojalitāti.
RPA finanšu pakalpojumu jomā
Protams, dzirdēt par RPA izmantošanas gadījumiem finanšu un banku nozarē ir viena lieta, bet saprast, kā šī tehnoloģija ir pielietota šajā nozarē un kādus taustāmus ieguvumus tā ir devusi organizācijām, ir pārliecinošākais veids, kā novērtēt RPA ietekmi.
Gadījuma izpēte Nr. 1: Cilvēka kļūdas novēršana
Globālam finanšu pakalpojumu uzņēmumam ar gandrīz 240 000 darbinieku vairāk nekā 150 valstīs bija steidzami nepieciešams racionalizēt darba plūsmas un samazināt ar manuāliem uzdevumiem saistītās cilvēciskās kļūdas. Viena no problēmām, ar ko viņiem nācās saskarties, bija daudzveidīgais pakalpojumu klāsts, ko viņi piedāvāja, tostarp revīzijas, nodokļu konsultācijas, cilvēkresursu, kiberdrošības un darījumu pārvaldības pakalpojumi.
Tomēr bija arī citi parametri. Uzņēmums nevēlējās kapitāli pārveidot savu pašreizējo IT sistēmu vai radīt pārāk lielus traucējumus darbības nepārtrauktībai.
Uzņēmums sapulcināja dažādas ieinteresētās puses un IT darbiniekus organizācijā un izveidoja starpfunkcionālu komandu, lai apkopotu prasības un noteiktu darba plūsmas un biznesa procesus, kurus varētu automatizēt. Viņi identificēja atkārtotus uzdevumus ar augstu cilvēkkkļūdu īpatsvaru un projektam noteica četrus galvenos rezultatīvos rādītājus, tostarp ātrumu, datu kvalitāti, autonomiju un ietekmi uz produktu.
Īstenošana ilga aptuveni trīs mēnešus, un līdz tās beigām komanda bija izveidojusi RPA robotu, kas trīs reizes dienā apmainījās ar datiem ar neskaitāmām sistēmām. Projekts ļāva ietaupīt 100 000 darba stundu gadā un 800 miljonus ASV dolāru, vienlaikus samazinot cilvēcisko kļūdu radītās problēmas.
2. gadījuma izpēte: aizdevumu apstrādes paātrināšana
Kāda pazīstama ASV banka saņēma vairāk nekā 10 000 aizdevumu pieteikumu mēnesī. Šo aizdevumu apstrādei bija nepieciešams 50 darbinieku darbs, kas ietvēra aizdevumu pieteikumu izskatīšanu, klientu datu apkopošanu un pārbaudi, kā arī galu galā aizdevuma pieņemšanu vai atteikšanu. Tomēr, ņemot vērā bankas atkarību no mantotās programmatūras sistēmas, bija jārisina papildu sarežģītības jautājums.
Pēc rūpīgas plānošanas banka izmantoja RPA, lai automatizētu visu aizdevumu procesu. RPA rīki nolasīja un ieguva datus no pieteikumiem un pārbaudīja to atbilstību bankas aizdevumu politikai un attiecīgajam regulējumam. Pēc tam sistēma var lemt par aizdevuma atbilstību.
Ieviešot RPA risinājumu, banka ievērojami uzlaboja gan aizdevumu apstrādes precizitāti, gan ātrumu. Pieteikumu apstrāde tika samazināta par 80 %, pilnībā samazinot cilvēcisko kļūdu skaitu. Paaugstinātā efektivitāte samazināja cilvēkresursu skaitu par 70 %, vienlaikus nodrošinot bankas atbilstību normatīvajiem aktiem.
3. gadījuma izpēte: Normatīvā sloga izpilde
Apvienotajā Karalistē bāzēta starptautiska banka saskārās ar regulatīvo spiedienu aizstāt vienu no saviem produktiem. Tām bija vecās kredītkartes, kas klientiem nodrošināja punktus un balvas. Tomēr vajadzību pāriet uz jaunu modeli, lai 1,4 miljoni klientu izvēlētos jaunus produktus, nebija iespējams veikt manuāli.
Procesi, kas bija jāautomatizē, ietvēra saziņas nosūtīšanu klientiem par izmaiņām, klientu lēmumu apstrādi, datu atjaunināšanu uzņēmuma sistēmās un izmaiņu reģistrēšanu, lai nodrošinātu atbilstību revīzijas prasībām. Tomēr bija laika un budžeta ierobežojumi, kas radīja papildu šķēršļus, kas bija jāpārvar.
Banka CRM sistēmai ieviesa backend SQL datubāzi un izveidoja datubāzi, kas varēja aptvert visus scenārijus, kuri varēja palīdzēt lēmumu pieņemšanā. Turklāt viņi automatizēja produktu pārslēgšanas posmus, tostarp saziņu un atgriezenisko saiti. Visbeidzot, viņi izveidoja administratoru portālu, lai pārvaldītu pārskatu izgūšanu.
Galīgie rezultāti ietvēra 1,2 miljonu sterliņu mārciņu ietaupījumu gadā, 18 pilna laika darbinieku pieņemšanu darbā, precizitātes palielināšanu līdz 100 % un atbilstību normatīvajām prasībām.
Izaicinājumi, ar kuriem saskaras robotizēti procesi
Automatizācija banku un finanšu nozarē
Automatizācijas ieviešana banku un finanšu komandām ir saistīta ar dažiem specifiskiem izaicinājumiem, kas saistīti ar abu nozaru kultūru un darba plūsmām.
#1. Mantotā infrastruktūra
Finanšu nozarei ir labi nopelnīta reputācija par sentimentālu attieksmi pret IT tehnoloģijām. Patiesībā 2020. gadu sākumā vairāk nekā 40 % lielo ASV finanšu iestāžu joprojām izmantoja programmatūru, kas veidota, izmantojot 1959. gadā izgudroto programmēšanas valodu COBOL (Common Business Oriented Language ). Turklāt daudzi uzņēmumi datu apstrādei joprojām izmanto mainstreima datorus.
RPA ir efektīvs rīks, kas palīdz integrēt mantotās sistēmas ar mūsdienīgām mākoņprogrammām un API. To var izmantot arī, lai pārvietotu datus no šīm novecojušajām sistēmām un samazinātu uzturēšanas izmaksas, kas saistītas ar mantotajām tehnoloģijām.
#2. Procesu standartizācija
Atkarībā no kultūras, darbiniekiem un lielās mantoto sistēmu koncentrācijas uzņēmuma arhitektūrā finanšu iestādēm ir savas darba plūsmas un procesi, kas bieži vien ir dažādās nodaļās. Mēģinājumiem ieviest RPA risinājumus būs nepieciešama sadarbība starp departamentiem un procesu standartizācija.
Daudzējādā ziņā procesu standartizācija ir tikai daļa no efektivitātes paaugstināšanas. Ja divi departamenti vai komandas locekļi dara vienu un to pašu lietu ļoti atšķirīgos veidos, viens no tiem laika vai resursu izmantošanas ziņā būs mazāk efektīvs nekā otrs. Procesu standartizēšana nozīmē, ka organizācijas ir gatavas izmantot RPA risinājumu priekšrocības.
#3. Mīts par sudraba lodi
Deloitte norāda, ka pastāv risks, ka finanšu organizācijas uzskata, ka kognitīvā RPA būs “sudraba lode” , ko var “piemērot fundamentāli sabojātam procesam, cerot, ka tas atrisināsies pats no sevis”.
Patiesībā jebkuras RPA sistēmas ieviešanai ir nepieciešama rūpīga prasību apkopošana un plānošana. Konsultācijas ar RPA ekspertu var atrisināt daudzas problēmas, kas saistītas ar šīs tehnoloģijas ieviešanu jau tā sarežģītā ekosistēmā.
#4. Atbilstība tiesību aktiem
Finanšu pakalpojumi ir viena no visstingrāk reglamentētajām nozarēm, kurā ir noteikumi par konfidenciālu datu apstrādi un pat risku. Tāpēc visiem RPA risinājumiem būs jāiekļaujas šajos ierobežojumos un jānodrošina atbilstība normatīvajiem aktiem.
RPA ir labs kandidāts šiem scenārijiem, jo par katru procesu ir pieejami ieraksti, kas ir būtiski finanšu revīzijām. Turklāt, lai gan noteikumi pastāvīgi mainās un tiek atjaunināti, RPA nodrošina elastību, lai pielāgotos jaunajiem noteikumiem. Visbeidzot, automatizācija var palīdzēt nodrošināt, ka sensitīvi finanšu un personas dati nav pieejami cilvēku acīm, tādējādi nodrošinot papildu drošības līmeni.
#5. Prasmju trūkums
IT prasmju trūkums pēdējos gados ir ietekmējis finanšu pakalpojumu nozari. Tāpēc RPA risinājumu ieviešana ir sarežģīta bez IT speciālistu pieredzes un zināšanām.
Veiksmīgai RPA ieviešanai ir nepieciešama padziļināta izpratne par šo tehnoloģiju, tostarp par tās potenciālu un ierobežojumiem. ZAPTEST Enterprise lietotāji var izmantot priekšrocības, ko sniedz viņiem veltīts ZAP eksperts, kurš var cieši sadarboties, lai izprastu prasības un palīdzētu ieviest RPA risinājumus, pamatojoties uz nozares labāko praksi. Šis papildinājums var palīdzēt komandām pārvarēt relatīvo RPA speciālistu trūkumu.
RPA tendences banku nozarē
Finanšu pakalpojumu nozare strauji attīstās, reaģējot uz mainīgajām patērētāju un regulējuma prasībām. Izpētīsim dažas no RPA tendencēm finanšu un banku nozarē.
#1. Viedā automatizācija
Inteliģentā automatizācija (IA) ietver citu mākslīgā intelekta veidu izmantošanu kopā ar RPA rīkiem. Dažas no šeit izmantotajām tehnoloģijām ietver inteliģento dokumentu apstrādi (IDP) un mašīnmācīšanos.
Šo rīku pievienošana novērš RPA raksturīgos ierobežojumus darbā ar nestrukturētiem datiem un lēmumu pieņemšanas iespējām. Rezultātā palielinās automatizējamo uzdevumu apjoms, kas ļauj finanšu iestādēm paveikt vairāk.
#2. Mākoņtehnoloģiju balstīta RPA
Lai gan agrīnās RPA sistēmas parasti bija vietējas, pēdējos gados ir vērojama ievērojama pāreja uz mākoņtehnoloģiju rīkiem. Šim pārslēgumam ir daudz priekšrocību, tostarp droša attālinātā piekļuve izkliedētām komandām.
#3. Ģeneratīvais mākslīgais intelekts
Ģeneratīvais mākslīgais intelekts ietekmē dažādas nozares, un banku un finanšu nozare nav izņēmums. Ir daudz dažādu izmantošanas gadījumu, tostarp tērzēšanas robotu klientu asistenti, satura veidošana un pārskatu ģenerēšana. Bankas un finanšu pakalpojumu sniedzēji var izveidot arī savus iekšējos mākslīgos intelektus, lai nodrošinātu atbilstību finanšu un personas datu regulējumam.
#4. RPA ar atbalstu
Lai gan uzņēmējdarbības pasaulē joprojām vispopulārākais automatizācijas veids ir automatizācija bez palīdzības, automatizācija ar palīdzību kļūst aizvien aktuālāka. Šie rīki būs viegli savienojami ar darbinieka darba plūsmu. Piemēram, klientu apkalpošanas pārstāvis var automatizēt datu iegūšanu vai apstrādes uzdevumus, kas ļauj ievērojami palielināt produktivitāti un galu galā – apmierinātākus patērētājus.
Automatizācijas nākotne banku nozarē
Robotizētā procesu automatizācija finanšu un banku nozarē ir labi pazīstama. Tomēr tai ir daudz iespēju attīstīties interesantos un inovatīvos veidos.
#1. Hiperautomatizācija
Datu analītika, mākslīgais intelekts, dabiskās valodas apstrāde (NLP) un RPA saplūdīs, lai radītu banku un finanšu sistēmas, kas automatizē visu iespējamo, sākot ar back-end procesiem un beidzot ar front-end darba plūsmām. Šo futūristisko galamērķi sauc par hiperautomatizāciju.
Ir vairāki veidi, kā hiperautomatizācija varētu tikt izmantota banku nozarē. Papildus robotizētai procesu automatizācijai finanšu un grāmatvedības uzdevumu veikšanā mēs varētu redzēt cilvēku un datoru sadarbību augstākā līmenī, kad mašīnmācīšanās un analītika ieteiks lēmumus, kurus apstiprina cilvēks.
#2. Augsti personalizēts lietojumprogrammu dizains bez koda
Banku nozarē lietojumprogrammu projektēšana ir sarežģīta. Lielā mērā tas ir saistīts ar stingrajiem tiesību aktiem, kas reglamentē finanšu un personas datus. Tomēr, pateicoties RPA rīkiem ar mākslīgo intelektu un API, šajā jomā parādīsies lietojumprogrammas bez kodēšanas. Programmatūras testēšanas automatizācija būs liela daļa, lai nodrošinātu gan šīs programmatūras integritāti, gan drošību, ko var pielāgot individuālai darba plūsmai vai uzņēmuma kultūrai.
#3. Prognozējama krāpšanas atklāšana
Krāpšanas atklāšana finanšu iestādēm ir liela problēma. 2022. gadā Apvienotajā Karalistē krāpšana bankām izmaksāja aptuveni 1,2 miljardus mārciņu. Mašīnmācīšanās rīki jau tiek izmantoti ar RPA palīdzību finanšu un grāmatvedības jomā, un tie ir piemēroti krāpšanas atklāšanai. Tomēr nākotnē pietiekami labi apmācīti ML algoritmi varētu paredzēt krāpšanas iespējamību pieteikuma iesniegšanas brīdī vai pamatojoties uz noteiktu darbību kopumu. Izmaksu ietaupījuma ietekme ir milzīga.
Nobeiguma domas
Robotizētā procesu automatizācija banku un finanšu jomā ir strauji mainīga un aizraujoša joma. Finanšu pakalpojumu nozares modernizācija un augošā tehnoloģiskā izsmalcinātība nozīmē, ka banku RPA ir ne tikai patīkama, bet gan ļoti svarīga, lai konkurētu ar konkurentiem.
Robotizēto procesu automatizācijas iespēju izmantošana finanšu un banku nozarē uzlabo efektivitāti un atbilstības standartu ievērošanu, kā arī ļauj ietaupīt naudu. Bankām kļūstot uz klientiem vairāk orientētām operācijām, finanšu automatizācija palīdzēs nodrošināt labāku klientu pieredzi un lielāku personalizāciju, jo īpaši apvienojumā ar mākslīgā intelekta rīkiem. Racionalizēta darbība ļaus ietaupīt lietotājiem, savukārt inovatīvi jauni produkti apmierinās pieprasījumu pēc lietotnēm, kas palīdz lietotājiem ietaupīt, veidot budžetu un sasniegt dzīves mērķus.
