ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਵਪਾਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ 1970 ਅਤੇ 1980 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਹੈ, ਪਰ RPA ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਵਧੇਰੇ ਫੋਕਸ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮਸ਼ੀਨੀਕਰਨ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਰਿਹਾ ਹੈ।
ਬੈਂਕਿੰਗ RPA ਨੇ ਵੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿੱਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ RegTech ਹੱਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਸਦਾ ਬਦਲਦੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਆਰਪੀਏ ਦੇ ਕਈ ਹੋਰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਉਪਯੋਗ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਲੋਨ ਮਨਜ਼ੂਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਵਧੀ ਹੋਈ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭਾਂ, ਕੇਸ ਅਧਿਐਨਾਂ, ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸਾਂ, ਰੁਝਾਨਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ।
ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ (BFSI) ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (RPA) ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਆਕਾਰ 2023 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ $860.75 ਮਿਲੀਅਨ ਸੀ। 40% ਦੀ ਮਿਸ਼ਰਿਤ ਸਾਲਾਨਾ ਵਿਕਾਸ ਦਰ (CAGR) ਦੇ ਨਾਲ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇਹ ਸੈਕਟਰ 2030 ਤੱਕ ਲਗਭਗ $9 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਫੈਲ ਜਾਵੇਗਾ।
ਉੱਤਰੀ ਅਮਰੀਕਾ (45%) ਅਤੇ ਯੂਰਪ (30%) ਮਾਰਕੀਟ ਦਾ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਏਸ਼ੀਆ ਪੈਸੀਫਿਕ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਾਰਕ ਅਤੇ
ਵਿੱਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਬਾਜ਼ਾਰ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਆਰਪੀਏ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਧਾਰਨੀ ਸਨ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਉਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਆਦਰਸ਼ ਉਮੀਦਵਾਰ ਸਨ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਖੇਤਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਉੱਚ ਮਾਤਰਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਲੈਣ-ਦੇਣ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਕਈ ਹੋਰ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਗੋਦ ਲੈਣਾ ਵਧਿਆ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
1. ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ
ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ, ਬੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ਘੱਟ ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਆਜ ਦਰਾਂ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਸਨ , ਜਿਸ ਨੇ ਲਾਗਤ ਬਚਤ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕੇਂਦਰੀ ਬੈਂਕਾਂ ਨੇ ਲਗਭਗ 5% ਤੱਕ ਵਿਆਜ ਵਧਾ ਕੇ, ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਮਹਿੰਗਾਈ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਕੀਤੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਥੇ ਹੋਰ ਮੁੱਖ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.
ਨਿਓਬੈਂਕਸ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਫਿਨਟੈਕ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਵਿੱਤੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਗੰਭੀਰ ਮੁਕਾਬਲਾ ਜੋੜਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿੱਚ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਿੱਚ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। RPA ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਲਈ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚੱਲ ਰਹੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਕੀ ਬੋਝ
ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਾਧੇ ਨੇ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮੁੱਦਾ ਖੜ੍ਹਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਆਪਣੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਾਣੋ (KYC) ਅਤੇ ਐਂਟੀ-ਮਨੀ ਲਾਂਡਰਿੰਗ (AML) ਦੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਨੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਕੰਪਨੀਆਂ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਹੇਠਲੀ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਬੋਝ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਹੱਥੀਂ ਪਾਲਣਾ ਮਹਿੰਗੀ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ।
ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR) ਅਤੇ ਹੋਰ AI-ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਵਾਲੇ RPA ਟੂਲ ਇਸ ਬੋਝ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਨੂੰ ਬੈਂਕਾਂ ਤੋਂ ਦੂਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹਿਣ ਦੀਆਂ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਨੁੱਖੀ ਪੂੰਜੀ।
3. ਗਾਹਕ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ
ਪਿਛਲੇ ਦਹਾਕੇ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕਾਂ ਦੀਆਂ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਬਦਲਾਅ ਆਇਆ ਹੈ। ਹੁਣ, ਖਪਤਕਾਰ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਚੀਜ਼ਾਂ ਤੁਰੰਤ ਹੋ ਜਾਣਗੀਆਂ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਅਜਿਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਲਈ ਸਮਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜੋ ਸਿਰਫ 9 ਅਤੇ 5 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਬੇਸ਼ੱਕ, ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਉਮੀਦਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ਜੋ ਵਧੀਆਂ ਹਨ. ਖਪਤਕਾਰ ਲੋਨ ਅਤੇ ਖਾਤੇ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ‘ਤੇ ਵੀ ਤੁਰੰਤ ਫੈਸਲੇ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
RPA ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਸੰਪਰਕ ਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜ ਦੇ ਨਾਲ ਨਿਯਮ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
4. ਘੱਟ ਜੋਖਮ
ਬੈਂਕ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਾਜ਼ਮੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜੋਖਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਚੱਲ ਰਹੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਗਲਤੀਆਂ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੇ ਭਰੋਸੇ ਅਤੇ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਪਾਲਣਾ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਸਖ਼ਤ ਵਿੱਤੀ ਜੁਰਮਾਨੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
RPA ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਰਹਿਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੇਟਾ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਨਾਲ ਵਧੇ ਹੋਏ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
5. ਵਪਾਰਕ ਨਿਰੰਤਰਤਾ
ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੇਵਾ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਹ ਨਿਯਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਬੰਨ੍ਹੇ ਹੋਏ ਹਨ ਜੋ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
RPA ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਪਾਰਕ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਯੋਜਨਾ (BCP) ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਦਰਤੀ ਆਫ਼ਤਾਂ, ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਸੰਕਟਕਾਲਾਂ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਹਮਲਿਆਂ, ਜਾਂ ਹੋਰਾਂ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਡਾਊਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ।
ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਲਾਭ
ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ RPA ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ। ਇੱਥੇ ਸਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹਨ.
#1. ਪੈਸੇ ਬਚਾਓ
ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਰਪੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਾਰੀ ਰਹਿਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। RPA ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ 80% ਤੱਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਲਾਗਤ-ਬਚਤ ਦੀਆਂ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
#2. ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਵਧੀ
ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਅਤੇ ਦੁਨਿਆਵੀ ਕਾਰਜਾਂ ਨਾਲ ਭਰਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ-ਸਮਝੇ, ਬੋਰ, ਅਤੇ ਘੱਟ ਮੁੱਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ। RPA ਟੂਲ ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮ-ਅਧਾਰਿਤ ਨੌਕਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਰੁਝੇਵੇਂ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਸਮੁੱਚੇ ਮਿਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਜੁੜੇ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਵਧੀ ਹੋਈ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਧਾਰਨ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ। RPA ਉਸ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
#3. ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰੋ
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੈਕਟਰ ਲਈ ਕੁਝ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹਿਣ ਨਾਲ ਭਾਰੀ ਜੁਰਮਾਨੇ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ, ਅਤੇ ਸਾਖ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਤੋਂ ਵਾਪਸ ਉਛਾਲਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। RPA ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਦਾ-ਵਿਕਸਤ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
#4. ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਾਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਨਿਓਬੈਂਕਸ ਅਤੇ ਫਿਨਟੈਕ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਕਸਰ ਮਨਮੋਹਕ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਾਧਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟਾਫ ਦੀ ਕਮੀ। RPA ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਕਾਰਜਬਲ ਦੁਆਰਾ ਇਹਨਾਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਧੇ ਹੋਏ ਵਰਕਲੋਡ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ।
RPA ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵਧੀਆ RPA ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਹਨ। ਕੁਝ ਕੋਰ ਬੈਂਕਿੰਗ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨਾਲ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਬੰਧਤ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੂਸਰੇ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਜਾਂ ਗਾਹਕ-ਸਾਹਮਣੇ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨੌਂ ਵਧੀਆ ਕੇਸ ਹਨ।
#1. ਗਾਹਕ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ
ਗਾਹਕ ਆਨਬੋਰਡਿੰਗ ਆਧੁਨਿਕ ਬੈਂਕਿੰਗ ਯੁੱਗ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ RPA ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ। ਨਿਓਬੈਂਕਸ ਅਤੇ ਫਿਨਟੈਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨੇ ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਂਕਿੰਗ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਖਾਤਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਖਾ ਵਿੱਚ ਜਾਣਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਫੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਆਧੁਨਿਕ ਖਪਤਕਾਰ ਆਪਣੇ ਐਪ ‘ਤੇ ਸਭ ਕੁਝ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਬੇਸ਼ੱਕ, ਰਿਮੋਟ ਖਾਤਾ ਖੋਲ੍ਹਣ ਲਈ ਸ਼ਿਫਟ ਕਰਨਾ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ. ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਵਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਬੈਂਕ ਦੇ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.
RPA ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ , ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਸੰਚਾਰ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਪਛਾਣ ਤਸਦੀਕ, ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਜਾਂਚ, ਡੇਟਾ ਐਂਟਰੀ, ਖਾਤਾ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇਹ ਤੇਜ਼, ਮਾਪਯੋਗ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਲਈ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
#2. ਕਰਜ਼ੇ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ‘ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ
ਕਰਜ਼ਾ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ RPA ਦੀ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਤੀਬਰ ਜਾਂਚ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਬਣੇ ਰਹਿਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਇਹ ਸੰਪੂਰਨਤਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ।
ਆਰਪੀਏ ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਜਾਂ ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ, ਡੇਟਾ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਟੀਕਲ ਕਰੈਕਟਰ ਰਿਕੋਗਨੀਸ਼ਨ (OCR) ਅਤੇ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (IDP) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। RPA ਗਤੀ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਸੁਮੇਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਖਪਤਕਾਰ ਡਿਜੀਟਲ ਬੈਂਕਿੰਗ ਤੋਂ ਉਮੀਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
#3. ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ
ਗਾਹਕ ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ, ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ, ਹਮੇਸ਼ਾ-ਚਾਲੂ, ਮਲਟੀ-ਚੈਨਲ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਲੱਭਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ। RPA ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਲਈ, ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਬੋਟ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਵਧੀਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਸਲਾਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਆਮ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਜਾਂ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ ਜਾਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਸਤ ਜਨਰੇਟਿਵ AI- ਸਹਾਇਤਾ ਵਾਲੀਆਂ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੇ ਲਿੰਕ ਜਿੰਨਾ ਸਰਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, RPA ਬੋਟ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਕੇ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਵਿਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਟਿਕਟਾਂ ਭੇਜ ਕੇ, ਅਤੇ ਮੁੱਦੇ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਸੰਪਰਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ AI ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਬਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ RPA ਟੂਲ ਵਧੇਰੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕਿਸਮ ਦੀ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
#4. ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣਾ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਲਈ RPA ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਕੇ, ਕਰਮਚਾਰੀ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ RPA ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਚ ਦਿੱਖ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਨਵੀਨਤਮ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ।
RPA ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਤੇਜ਼ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਡਾਟਾ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਇਕੱਤਰ ਕਰਨ, ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਉਤਪਾਦ ਨੂੰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੁੰਦਰੀ ਡਾਕੂਆਂ ਨੂੰ ਵੰਡਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਦੇ ਹਨ।
RPA ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤੇਜ਼, ਤਰੁੱਟੀ-ਮੁਕਤ ਅਤੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, RPA ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖ ਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਜੇਕਰ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
#5. ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਅਜਿਹੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ RPA ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿੱਤੀ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਰਪੀਏ ਟੂਲ ਪੈਟਰਨ ਪਛਾਣ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਅਤੇ ਇਕੱਤਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਸਲ-ਸਮੇਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਭੇਜਣ ਅਤੇ ਕੁਝ ਖੋਜਾਂ ਜਾਂ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ RPA ਦੀ ਅਸਲ ਸ਼ਕਤੀ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਅਤੇ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਵਿੱਚ ਹੈ ਜੋ ਵਿਗਾੜਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਲਈ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉੱਥੋਂ, ਇਹ RPA ਬੋਟ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਲਈ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬੈਂਕਾਂ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਧੋਖਾਧੜੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਜੋਖਮਾਂ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
#6. ਪਾਲਣਾ
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਦਬਾਅ ਵਾਲਾ ਮੁੱਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਬਾਂਹ ਉੱਭਰ ਕੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਈ ਹੈ। ਸਮਰਪਿਤ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ (RegTech) ਟੂਲ ਖਰਚ 2028 ਤੱਕ $200 ਬਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਲਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ । ਹਾਲਾਂਕਿ, RPA ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ RPA ਟੂਲ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਡਿਟ ਟ੍ਰੇਲ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਹਨ। ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, RPA ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤਕਰਨ, ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਆਮ ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਵਿਕਲਪ ਹੈ।
ਕੁੱਲ ਮਿਲਾ ਕੇ, ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਮਹਿੰਗਾ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ। RPA ਟੂਲ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ KYC ਅਤੇ AML ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਕੇ ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਤੋਂ ਬੋਝ ਉਤਾਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਸਵਰਗ ਵਿੱਚ ਬਣਿਆ ਮੈਚ ਹੈ।
#7. ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ
ਲੇਖਾ-ਜੋਖਾ ਵਿੱਚ RPA ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਵਿੱਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਕੰਮ-ਇੱਕ-ਦਿਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਭੁਗਤਾਨਾਂ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਟ੍ਰਾਂਜੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਜਲਦੀ ਅਤੇ ਗਲਤੀ-ਮੁਕਤ ਹਨ। RPA ਉੱਚ-ਆਵਾਜ਼ ਅਤੇ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੈ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਆਉਂਦੀ ਹੈ।
RPA ਟੂਲ ਭੁਗਤਾਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਭੁਗਤਾਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਨੂੰ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮੇਲ-ਮਿਲਾਪ ਡੇਟਾ ਭੇਜ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਵਿਵਾਦਾਂ ਦਾ ਹੱਲ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, ਇਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਸਹੀ ਸੈਟਅਪ ਦੇ ਨਾਲ, ਭੁਗਤਾਨ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
#8. ਸਵੈਚਲਿਤ ਖਾਤਾ ਬੰਦ ਕਰਨਾ
ਕੋਈ ਵੀ ਬੈਂਕ ਜਾਂ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾ ਕਿਸੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਜਾਂਦੇ ਹੋਏ ਦੇਖਣਾ ਪਸੰਦ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਉਸ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਸਾਰੇ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, RPA ਟੂਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ, ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੈਂਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਗਾਹਕ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਲਈ ਆਰਪੀਏ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਬਕਾਇਆ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਅਤੇ ਖਾਤੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਖਾਤਾ ਤਸਦੀਕ ਦਾ ਸਮਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਕਿਸੇ ਖਾਤੇ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰਨ ਲਈ ਅਕਸਰ ਨਵੇਂ ਟਿਕਾਣਿਆਂ ‘ਤੇ ਫੰਡ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤੀਜੀਆਂ ਧਿਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਦੁਬਾਰਾ ਫਿਰ, RPA ਇਹਨਾਂ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚੰਗੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਅਤੇ ਕਾਗਜ਼ੀ ਕਾਰਵਾਈ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨੂੰ ਅਪਡੇਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
#9. ਕਰਮਚਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ
ਸਵੈਚਾਲਤ ਖਰਚ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੀ ਆਨ-ਬੋਰਡਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਤੱਕ, ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ HR-ਸੰਬੰਧੀ ਕਾਰਜਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕਿਸਮ ਲਈ RPA ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲਾਗਤਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ, RPA ਕਰਮਚਾਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਾਲ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੱਲ ਹੈ।
RPA ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤਨਖਾਹ, ਲਾਭ, ਅਤੇ ਬੀਮਾਰ ਛੁੱਟੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਲੋੜੀਂਦੇ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਅਤੇ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਸਵੈ-ਸੇਵਾ ਵਿਕਲਪ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਇੱਥੇ ਲਾਭ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਾ ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਅਨੁਭਵ ਹੈ ਜੋ ਨੌਕਰੀ ਦੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਅਤੇ ਵਫ਼ਾਦਾਰੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ RPA
ਬੇਸ਼ੱਕ, ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ RPA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਬਾਰੇ ਸੁਣਨਾ ਇੱਕ ਗੱਲ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਗਠਨਾਂ ਲਈ ਇਸ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਠੋਸ ਲਾਭ ਹੋਏ ਹਨ, RPA ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਮਾਪਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ #1: ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨਾ
150 ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ 240,000 ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾ ਕੰਪਨੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਦਸਤੀ ਕੰਮਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਲੋੜ ਸੀ। ਇੱਕ ਮੁੱਦਾ ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਝਗੜਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ ਉਹ ਸੀ ਉਹਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦਾ ਵਿਭਿੰਨ ਮਿਸ਼ਰਣ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਡਿਟਿੰਗ, ਟੈਕਸ ਸਲਾਹ, ਐਚਆਰ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਸੌਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹੋਰ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਸਨ. ਕੰਪਨੀ ਆਪਣੇ ਮੌਜੂਦਾ IT ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦੀ ਸੀ ਜਾਂ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰਤਾ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਘਨ ਨਹੀਂ ਪਾਉਂਦੀ ਸੀ।
ਕਾਰੋਬਾਰ ਨੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇਦਾਰਾਂ ਅਤੇ IT ਵਰਕਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਰਾਸ-ਫੰਕਸ਼ਨਲ ਟੀਮ ਬਣਾਈ ਜੋ ਉਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਉੱਚ ਦਰ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਲਈ ਚਾਰ ਕੇਪੀਆਈ ਸੈੱਟ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਗਤੀ, ਡਾਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨੇ ਲੱਗ ਗਏ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਤੱਕ, ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ RPA ਬੋਟ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਦਿਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਵਾਰ ਅਣਗਿਣਤ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਕਾਰਨ ਹੋਣ ਵਾਲੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ 100,000 ਕੰਮ ਦੇ ਘੰਟੇ ਅਤੇ $800 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਬਚਤ ਕੀਤੀ।
ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ #2: ਲੋਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ
ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਅਮਰੀਕੀ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਤੀ ਮਹੀਨਾ 10,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਲੋਨ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਈਆਂ। ਇਹਨਾਂ ਕਰਜ਼ਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ 50 ਸਟਾਫ਼ ਮੈਂਬਰਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਲਿਆ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀਆਂ ਅਰਜ਼ੀਆਂ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਲੋਨ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਇਨਕਾਰ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਪੁਰਾਤਨ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਸਿਸਟਮ ‘ਤੇ ਬੈਂਕ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਇਸ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਜਟਿਲਤਾ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਸੀ।
ਕੁਝ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਆਪਣੀ ਪੂਰੀ ਲੋਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ ਲਈ RPA ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। RPA ਟੂਲਸ ਨੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਪੜ੍ਹਿਆ ਅਤੇ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਬੈਂਕ ਦੀਆਂ ਲੋਨ ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ। ਉੱਥੋਂ, ਸਿਸਟਮ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਬਾਰੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ RPA ਹੱਲ ਲਾਗੂ ਕਰਕੇ, ਬੈਂਕ ਨੇ ਆਪਣੇ ਕਰਜ਼ੇ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਗਤੀ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਨੂੰ 80% ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਮਨੁੱਖੀ ਗਲਤੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘਟਾਈ ਗਈ ਸੀ। ਬੈਂਕ ਦੁਆਰਾ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਵਧੀ ਹੋਈ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੇ ਮਨੁੱਖੀ ਕਿਰਤ ਨੂੰ 70% ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ।
ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ #3: ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਬੋਝ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ
ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤ ਇੱਕ ਬਹੁ-ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਬੈਂਕ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ। ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵਿਰਾਸਤੀ ਕ੍ਰੈਡਿਟ ਕਾਰਡ ਸਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਪੁਆਇੰਟ ਅਤੇ ਇਨਾਮ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਸਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ‘ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ, ਜਿਸ ਲਈ 1.4 ਮਿਲੀਅਨ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ, ਅਜਿਹਾ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਸੀ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹੱਥੀਂ ਸੰਭਾਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਸੀ।
ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਸੀ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਭੇਜਣਾ, ਗਾਹਕਾਂ ਦੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨਾ, ਕੰਪਨੀ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰਵੇ ਅੱਪਡੇਟ ਕਰਨਾ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਬਜਟ ਦੀਆਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਸਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਿਆ।
ਬੈਂਕ ਨੇ CRM ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਇੱਕ ਬੈਕਐਂਡ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ ਬਣਾਇਆ ਜੋ ਸਾਰੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਸਮੇਤ ਉਤਪਾਦ ਬਦਲਣ ਦੇ ਕਦਮਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕੀਤਾ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਰਿਪੋਰਟ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਐਡਮਿਨ ਪੋਰਟਲ ਬਣਾਇਆ।
ਅੰਤਮ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀ ਸਾਲ £1.2 ਮਿਲੀਅਨ ਦੀ ਬੱਚਤ, ਸਟਾਫ ਦੇ 18 ਫੁੱਲ-ਟਾਈਮ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਬੱਚਤ, 100% ਤੱਕ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਵਧਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਦੋਵਾਂ ਸੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੁਝ ਖਾਸ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
#1. ਵਿਰਾਸਤੀ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ
ਜਦੋਂ ਇਹ ਆਈਟੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਵਿੱਤੀ ਖੇਤਰ ਦੀ ਭਾਵਨਾਤਮਕਤਾ ਲਈ ਚੰਗੀ ਕਮਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, 2020 ਦੇ ਦਹਾਕੇ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, 40% ਤੋਂ ਵੱਧ ਵੱਡੀਆਂ ਅਮਰੀਕੀ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਕਾਮਨ ਬਿਜ਼ਨਸ ਓਰੀਐਂਟਿਡ ਲੈਂਗੂਏਜ (COBOL) ਉੱਤੇ ਬਣੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਸਨ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜੋ 1959 ਵਿੱਚ ਖੋਜੀ ਗਈ ਸੀ। ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਅਜੇ ਵੀ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਲਈ ਮੇਨਫ੍ਰੇਮ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
RPA ਆਧੁਨਿਕ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ API ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹਨਾਂ ਪੁਰਾਣੀਆਂ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮਾਈਗਰੇਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਰਾਸਤੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਦੇ ਖਰਚਿਆਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
#2. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਨਕੀਕਰਨ
ਸਭਿਆਚਾਰ, ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਕੰਪਨੀ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਉੱਚ ਇਕਾਗਰਤਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵਰਕਫਲੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਹੋਣਗੀਆਂ, ਅਕਸਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿੱਚ। RPA ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅੰਤਰ-ਵਿਭਾਗੀ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਮਾਨਕੀਕਰਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੋ ਵਿਭਾਗ ਜਾਂ ਟੀਮ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਇੱਕੋ ਗੱਲ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਦੂਜੇ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਵੇਗਾ। ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਵਾਂ RPA ਹੱਲਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈਣ ਲਈ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹਨ।
#3. ਸਿਲਵਰ ਬੁਲੇਟ ਮਿੱਥ
ਡੇਲੋਇਟ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਖ਼ਤਰਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਬੋਧਾਤਮਕ RPA ਇੱਕ “ਸਿਲਵਰ ਬੁਲੇਟ” ਹੋਵੇਗਾ ਜੋ “ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਟੁੱਟੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ‘ਤੇ ਇਸ ਉਮੀਦ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ।”
ਵਾਸਤਵ ਵਿੱਚ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਰਪੀਏ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਸਾਵਧਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਇਕੱਠੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ RPA ਮਾਹਰ ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਲਝਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
#4. ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਭ ਤੋਂ ਸਖਤ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਨਿਯਮ ਹਨ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕਿਸੇ ਵੀ RPA ਹੱਲ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਫਿੱਟ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ।
RPA ਇਹਨਾਂ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਉਮੀਦਵਾਰ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਰਿਕਾਰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਵਿੱਤੀ ਆਡਿਟ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਹੋਰ ਕੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਯਮ ਲਗਾਤਾਰ ਬਦਲ ਰਹੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਪਡੇਟ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, RPA ਨਵੇਂ ਨਿਯਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਲਈ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਸਵੈਚਾਲਨ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਮਨੁੱਖੀ ਅੱਖਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੀ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਪਰਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
#5. ਹੁਨਰ ਦੀ ਘਾਟ
IT ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਨੇ ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ, IT ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬੇ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ RPA ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ।
ਸਫਲ RPA ਗੋਦ ਲੈਣ ਲਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸਮੇਤ। ZAPTEST ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੱਕ ਸਮਰਪਿਤ ZAP ਮਾਹਰ ਦਾ ਲਾਭ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ RPA ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਉਹਨਾਂ ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਜੋੜ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ RPA ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਘਾਟ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਵਿੱਚ ਆਰ.ਪੀ.ਏ
ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਉਦਯੋਗ ਖਪਤਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਆਉ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ RPA ਦੇ ਕੁਝ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰੀਏ।
#1. ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ (IA) ਵਿੱਚ ਆਰਪੀਏ ਟੂਲਸ ਦੇ ਨਾਲ ਹੋਰ ਕਿਸਮ ਦੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੁਝ ਤਕਨੀਕਾਂ ਵਿੱਚ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਡਾਕੂਮੈਂਟ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (ਆਈਡੀਪੀ) ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਜੋੜ ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਆਰਪੀਏ ਦੀਆਂ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁੱਧ ਨਤੀਜਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਦਾਇਰਾ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
#2. ਕਲਾਊਡ-ਅਧਾਰਿਤ RPA
ਜਦੋਂ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ RPA ਸਿਸਟਮ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਆਨ-ਪ੍ਰੀਮ ਸਨ, ਪਿਛਲੇ ਕੁਝ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੂਲਸ ਵੱਲ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਦੇਖੀ ਗਈ ਹੈ। ਵੰਡੀਆਂ ਟੀਮਾਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰਿਮੋਟ ਪਹੁੰਚ ਸਮੇਤ ਇਸ ਸਵਿੱਚ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।
#3. ਜੈਨੇਰੇਟਿਵ ਏ.ਆਈ.
ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਉਦਯੋਗਾਂ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਵੱਖਰਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚੈਟਬੋਟ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਕ, ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਬਣਾਉਣਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ। ਬੈਂਕ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਲਈ ਆਪਣੇ ਅੰਦਰੂਨੀ AIs ਵੀ ਬਣਾ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
#4. ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਆਰ.ਪੀ.ਏ
ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੈਰ-ਸਹਾਇਕ RPA ਅਜੇ ਵੀ ਵਪਾਰਕ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਰੂਪ ਹੈ, ਅਸਿਸਟਡ RPA ਪ੍ਰਸੰਗਿਕਤਾ ਵਿੱਚ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਕਿਸੇ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਸਿਲਾਈ ਕਰਨਗੇ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਫਲਾਈ ‘ਤੇ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਅਤੇ, ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਖੁਸ਼ਹਾਲ ਖਪਤਕਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪ ਅਤੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਧਣ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਥਾਂ ਹੈ।
#1. ਹਾਈਪਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ
ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ (NLP), ਅਤੇ RPA ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੋਣਗੇ ਜੋ ਬੈਕ-ਐਂਡ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਫਰੰਟ-ਐਂਡ ਵਰਕਫਲੋ ਤੱਕ ਹਰ ਸੰਭਵ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਭਵਿੱਖਮੁਖੀ ਮੰਜ਼ਿਲ ਨੂੰ ਹਾਈਪਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਬੈਂਕਿੰਗ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਹਾਈਪਰ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ। ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਲੇਖਾ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਅਸੀਂ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਨੁੱਖੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਉੱਚ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਹਿਯੋਗ ਦੇਖ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।
#2. ਉੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਨੋ-ਕੋਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਅੰਦਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ। ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ, ਇਸਦਾ ਸਬੰਧ ਵਿੱਤੀ ਅਤੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਖ਼ਤ ਕਾਨੂੰਨਾਂ ਨਾਲ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, AI ਅਤੇ API ਦੇ ਨਾਲ RPA ਟੂਲਸ ਦੀ ਬਦੌਲਤ ਨੋ-ਕੋਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਪਹੁੰਚ ਜਾਣਗੀਆਂ। ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਟੈਸਟਿੰਗ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇਸ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਰਕਫਲੋ ਜਾਂ ਕੰਪਨੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
#3. ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ
ਵਿੱਤੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਚਿੰਤਾ ਹੈ। ਯੂਕੇ ਵਿੱਚ, ਧੋਖਾਧੜੀ ਕਾਰਨ ਬੈਂਕਾਂ ਨੂੰ 2022 ਵਿੱਚ ਲਗਭਗ £1.2 ਬਿਲੀਅਨ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਇਆ। ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਟੂਲ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਲੇਖਾਕਾਰੀ ਵਿੱਚ RPA ਰਾਹੀਂ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿਖਿਅਤ ML ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਜਾਂ ਕੁਝ ਕਦਮਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਧੋਖਾਧੜੀ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਲਾਗਤ-ਬਚਤ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਨ.
ਅੰਤਿਮ ਵਿਚਾਰ
ਬੈਂਕਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿੱਤ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਾਲੀ ਅਤੇ ਦਿਲਚਸਪ ਜਗ੍ਹਾ ਹੈ। ਵਿੱਤੀ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਧੁਨਿਕੀਕਰਨ ਅਤੇ ਵਧ ਰਹੀ ਤਕਨੀਕੀ ਸੂਝ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਬੈਂਕਿੰਗ ਆਰਪੀਏ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ ਬਲਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਵਿਰੋਧੀਆਂ ਨਾਲ ਮੁਕਾਬਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਬੈਂਕਿੰਗ ਵਿੱਚ ਰੋਬੋਟਿਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਪਾਲਣਾ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਸੇ ਦੀ ਬਚਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੈਂਕ ਵਧੇਰੇ ਗਾਹਕ-ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੰਚਾਲਨ ਬਣ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਵਿੱਤ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਕਰਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਜਦੋਂ AI ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੁਚਾਰੂ ਸੰਚਾਲਨ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬੱਚਤ ਦੇਣਗੇ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਨਵੇਂ ਉਤਪਾਦ ਐਪਸ ਦੀ ਮੰਗ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਗੇ ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ, ਬਜਟ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਜੀਵਨ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨਗੇ।
