A automação de processos robóticos em bancos e finanças é um dos casos de uso mais potentes e convincentes da tecnologia de automação. A automação comercial tem sido difundida desde as décadas de 1970 e 1980, mas a RPA está abrindo um tipo diferente de mecanização com um foco maior na redução de custos e na melhoria das experiências do consumidor.
A RPA bancária também permitiu que as empresas respondessem ao cenário regulatório em constante mudança, atuando como uma solução RegTech de automação financeira. No entanto, há vários outros usos excelentes da RPA em finanças, incluindo processamento de transações, aprovações de empréstimos e aumento da segurança cibernética.
Neste artigo, exploraremos os benefícios, estudos de caso, casos de uso, tendências e desafios da automação de processos robóticos em finanças e bancos.
Automação de processos robóticos em
Tamanho do mercado financeiro e bancário
O tamanho do mercado global de automação de processos robóticos (RPA) em bancos e finanças (BFSI) era de cerca de US$ 860,75 milhões em 2023. Com uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 40%, os analistas esperam que o setor se expanda para quase US$ 9 bilhões até 2030.
A América do Norte (45%) e a Europa (30%) constituem a maior parte do mercado. No entanto, a Ásia-Pacífico é vista como a área com o maior potencial de crescimento na próxima década.
Fatores que influenciam os serviços bancários e
automação de processos financeiros
Os mercados bancário e financeiro foram os primeiros a adotar as ferramentas de automação de testes de software e a tecnologia RPA. De muitas maneiras, eles eram candidatos ideais para a tecnologia porque esses setores processam um grande volume de tarefas repetitivas e baseadas em regras, como transações financeiras. No entanto, a adoção aumentou por uma série de outros motivos. Aqui estão alguns dos mais importantes.
1. Redução de custos
Durante muito tempo, os bancos e as empresas de serviços financeiros viveram em uma era de taxas de juros baixas ou até mesmo negativas, o que tornou a economia de custos uma prioridade. A inflação galopante pode ter mudado isso nos últimos anos, com muitos bancos centrais aumentando os juros para cerca de 5%. Entretanto, há outros ventos contrários que as empresas financeiras precisam enfrentar.
O surgimento de neobancos e de empresas inovadoras de FinTech adicionou uma séria concorrência ao cenário financeiro. Juntamente com mudanças claras nas expectativas dos consumidores, as instituições financeiras precisam reduzir os custos para se manterem competitivas. A RPA ajuda as equipes a reduzir os custos diários da execução de serviços e, ao mesmo tempo, fornece produtos inovadores para os consumidores.
2. Aumento da carga regulatória e administrativa
O aumento dos padrões regulatórios financeiros nos últimos anos representou um grande problema para as empresas financeiras. As obrigações de Know Your Customer (KYC) e Anti-Money Laundering (AML) impuseram uma grande carga administrativa às empresas de serviços financeiros sem aumentar seus resultados. A conformidade manual é cara, repetitiva e propensa a erros humanos.
As ferramentas de RPA com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e outras ferramentas assistidas por IA podem tirar parte desse ônus dos bancos e reduzir os custos para manter a conformidade, como o capital humano.
3. Autoatendimento ao cliente
As expectativas dos clientes mudaram bastante na última década. Agora, os consumidores esperam que as coisas sejam feitas imediatamente e não têm tempo para uma empresa que só pode ajudá-los entre 9 e 5 horas. É claro que não são apenas as expectativas de atendimento ao cliente que aumentaram. Os consumidores também querem decisões rápidas sobre empréstimos e solicitações de contas.
A RPA pode ajudar com todos esses problemas, automatizando aplicativos de acordo com critérios baseados em regras, com necessidade mínima de interação humana e lidando com as consultas dos clientes.
4. Menor risco
Os bancos e as empresas financeiras lidam inevitavelmente com muitos riscos. Entretanto, mitigar esse risco é uma parte importante de um negócio bem administrado. Os erros podem levar à perda de confiança do consumidor e a danos à reputação, enquanto os erros de conformidade resultam em penalidades financeiras severas.
A RPA reduz o erro humano, ajuda as instituições a se manterem em conformidade, melhora a precisão e o processamento dos dados e pode ser usada na detecção de fraudes quando ampliada com o aprendizado de máquina (ML).
5. Continuidade dos negócios
As instituições financeiras desempenham um papel fundamental na economia, e qualquer interrupção nos serviços pode causar danos à reputação. Além disso, como essas instituições mantêm dados confidenciais, elas estão sujeitas a regulamentações que protegem os consumidores e garantem a estabilidade do sistema financeiro.
A RPA pode fazer parte de um sólido plano de continuidade de negócios (BCP) e garantir a minimização de qualquer tempo de inatividade causado por desastres naturais, emergências de saúde pública, ataques de segurança cibernética ou outros.
Benefícios da automação robótica de processos
em Finanças e bancos
A implementação de soluções de RPA no setor de serviços financeiros traz muitos benefícios. Aqui estão alguns dos mais importantes.
#1. Economizar dinheiro
Espera-se que o uso da RPA continue a crescer no setor financeiro nos próximos anos. A RPA pode automatizar até 80% das tarefas no setor financeiro, o que representa incríveis possibilidades de economia de custos para as organizações.
#2. Aumento da satisfação no trabalho
O setor financeiro está repleto de tarefas repetitivas e mundanas que deixam os funcionários sem inspiração, entediados e desvalorizados. As ferramentas de RPA podem assumir o controle desses trabalhos baseados em regras e abrir a porta para tarefas mais envolventes e criativas que ajudam os funcionários a se sentirem mais conectados à missão geral da organização.
O aumento da satisfação no trabalho equivale ao aumento da retenção de funcionários. A RPA deve fazer parte dessa estratégia.
#3. Atender à conformidade regulatória
O setor de serviços financeiros tem alguns dos requisitos regulatórios mais exigentes de todos os setores. O não cumprimento dessas regras pode resultar em multas pesadas, perda de licença e danos à reputação dos quais é difícil se recuperar. A RPA ajuda as equipes a atender a esses padrões em constante evolução.
#4. Escalabilidade
As empresas de Neobanks e FinTech no espaço de startups de serviços financeiros geralmente crescem rapidamente graças a incentivos atraentes. No entanto, esse crescimento pode causar problemas, como a falta de pessoal. A RPA ajuda a superar essas limitações por meio de uma força de trabalho digital que pode lidar com o aumento das cargas de trabalho.
Casos de uso de RPA bancária
Há muitos casos de uso excelentes de RPA no setor bancário e financeiro. Alguns estão diretamente relacionados às atividades bancárias principais, enquanto outros ajudam em tarefas mais administrativas ou voltadas para o cliente.
Aqui estão nove dos melhores casos de uso da automação de processos robóticos em bancos e finanças.
#1. Integração do cliente
A integração de clientes é um dos melhores casos de uso de RPA para a era bancária moderna. O advento dos neobancos e das empresas FinTech deu início a uma nova era de serviços bancários digitais. Entrar em uma agência para abrir uma nova conta está rapidamente saindo de moda. Em vez disso, os consumidores modernos querem fazer tudo em seus aplicativos.
É claro que a mudança para uma abertura de conta remota traz seus próprios problemas. Os clientes precisam fazer o upload de documentos e papéis e obter uma verificação de crédito. Além disso, suas informações precisam ser carregadas nos sistemas do banco.
A RPA ajuda em todos esses processos, incluindo comunicação com o cliente, processamento de documentos, verificação de identidade, verificações de crédito, entrada de dados, atualização de contas e muito mais. É rápido, dimensionável, econômico e atende à demanda dos consumidores por autoatendimento.
#2. Processamento de solicitações de empréstimo
O processamento de solicitações de empréstimo é um ótimo exemplo de RPA no setor bancário. Esses processos exigem um exame minucioso da documentação e dos dados dos clientes para reduzir as perdas. No entanto, esse rigor deve ser compensado com decisões rápidas para manter a competitividade.
A RPA ajuda usando o reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e o processamento inteligente de documentos (IDP) para analisar documentos, extrair dados e comparar informações com documentos internos para aprovar ou rejeitar empréstimos. A RPA oferece a combinação de velocidade e precisão que os consumidores esperam dos serviços bancários digitais.
#3. Suporte automatizado ao cliente
Dando continuidade à tendência de autoatendimento ao cliente, os bancos precisam encontrar maneiras de oferecer suporte rápido, sempre ativo e multicanal aos seus clientes. A RPA pode ajudar nesse processo de várias maneiras diferentes. Para começar, os bots de atendimento ao cliente podem fornecer conselhos sofisticados e contextuais aos clientes. Isso pode ser algo simples como links para FAQs ou bases de conhecimento ou conversas totalmente assistidas por IA geradora.
Além disso, os bots de RPA podem ajudar a resolver os problemas dos clientes coletando dados e documentação, enviando tíquetes aos departamentos relevantes e fornecendo contato automatizado aos usuários durante o problema. Quando combinadas com IA e análise de dados, as ferramentas de RPA podem ajudar a fornecer um tipo de serviço mais personalizado, o que ajuda a criar confiança.
#4. Geração de relatórios
A RPA para o setor bancário ajuda a satisfazer as necessidades de serviços financeiros para a geração de relatórios. Ao se conectar com vários bancos de dados e planilhas, os funcionários podem usar as ferramentas de RPA para extrair informações em tempo real, gerando relatórios atualizados que proporcionam alta visibilidade.
Todo o ciclo de vida da geração de relatórios se torna mais rápido com as ferramentas de RPA, pois elas ajudam a automatizar a coleta de dados, agregar informações, gerar relatórios e distribuir o produto final para os piratas relevantes.
Os relatórios gerados por RPA são mais rápidos, livres de erros e econômicos. Além disso, os sistemas de RPA podem ser implementados tendo em mente a conformidade e, se combinados com ferramentas de IA, também podem ajudar na análise e na tomada de decisões.
#5. Deteção de fraudes
Há várias maneiras pelas quais a RPA pode ajudar as empresas financeiras na detecção de fraudes. As ferramentas de RPA podem coletar e agregar dados para facilitar o reconhecimento de padrões. Ele também pode ser usado para monitoramento em tempo real, envio de alertas e execução de regras com base em determinadas descobertas ou condições.
O verdadeiro poder da RPA para a detecção de fraudes está em sua integração com a inteligência artificial e, em particular, com os algoritmos de aprendizado de máquina que podem analisar grandes quantidades de dados para detectar anomalias. A partir daí, esses bots de RPA podem destacar casos para análise humana, permitindo que bancos e instituições financeiras reduzam os riscos e as perdas associados à fraude.
#6. Conformidade
A conformidade com as normas é uma questão tão premente nos setores bancário e financeiro que, nos últimos anos, surgiu todo um setor de tecnologia para resolver o problema. Os gastos com ferramentas dedicadas à tecnologia de regulamentação (RegTech) devem chegar a US$ 200 bilhões até 2028. No entanto, a RPA pode resolver muitos desses problemas.
As ferramentas de RPA para conformidade regulatória financeira podem ajudar na coleta de dados para relatórios, com trilhas de auditoria perfeitas para mostrar transparência. Além disso, a RPA é uma ótima opção para gerenciamento e anonimização de dados, credenciamento e segurança cibernética em geral.
De modo geral, atender aos requisitos regulamentares é caro e demorado. As ferramentas de RPA permitem que as equipes aliviem a carga de trabalho automatizando tarefas repetitivas de KYC e AML. É uma combinação feita no céu.
#7. Processamento de pagamentos
Assim como a RPA na contabilidade, as organizações de serviços financeiros podem automatizar muitos dos pagamentos e transações de transferência do dia a dia, garantindo que sejam concluídos rapidamente e sem erros. A RPA é adepta da automação de tarefas repetitivas e de alto volume, e o processamento de pagamentos certamente se enquadra nesses parâmetros.
As ferramentas de RPA podem iniciar pagamentos, instruir o software de processamento de pagamentos, enviar dados de reconciliação e até mesmo resolver disputas de clientes. Novamente, trata-se de precisão, eficiência e redução de erros humanos. Com a configuração correta, os pagamentos também podem ajudar a atender aos padrões de conformidade e, ao mesmo tempo, permitir que os negócios de serviços financeiros em expansão sejam ampliados com facilidade.
#8. Fechamento automatizado de contas
Nenhum banco ou instituição financeira gosta de ver um cliente ir embora, e parte disso se deve a toda a administração extra que isso gera. No entanto, as ferramentas de RPA podem tornar o processo mais eficiente, econômico e compatível. Os bancos podem usar a RPA para coletar informações de clientes de várias fontes e programar a verificação da conta, verificando saldos, documentos e status da conta.
O encerramento de uma conta geralmente exige transferências de fundos para novos destinos e notificação de terceiros. Novamente, a RPA está bem posicionada para automatizar essas tarefas. Por fim, as empresas de serviços financeiros também podem gerar a documentação e a papelada relevantes e atualizar os bancos de dados de clientes para refletir quaisquer alterações.
#9. Gerenciamento de funcionários
Desde a automação do gerenciamento de despesas até a integração de funcionários e avaliações de desempenho, os serviços financeiros usam ferramentas de RPA para uma ampla variedade de tarefas relacionadas a RH. Com as instituições financeiras sob pressão para simplificar os serviços e reduzir os custos, a RPA é uma solução elegante para reduzir o custo associado ao gerenciamento de funcionários.
A RPA ajuda as equipes a automatizar a folha de pagamento, os benefícios e a gerenciar as licenças médicas, tudo isso atendendo aos padrões exigidos e oferecendo aos funcionários uma opção rápida de autoatendimento. Os benefícios são o aumento da experiência do funcionário, que contribui para a satisfação e a fidelidade no trabalho.
Estudos de caso de RPA em serviços financeiros
É claro que ouvir sobre casos de uso de RPA em finanças e bancos é uma coisa, mas entender como a tecnologia foi aplicada no setor e quais benefícios tangíveis ela trouxe para as organizações é a maneira mais convincente de medir o impacto da RPA.
Estudo de caso nº 1: Eliminação de erros humanos
Uma empresa global de serviços financeiros com quase 240.000 funcionários em mais de 150 países tinha uma necessidade premente de otimizar seus fluxos de trabalho e reduzir os erros humanos associados às tarefas manuais. Um problema com o qual tiveram de lidar foi a combinação diversificada de serviços que ofereciam, incluindo auditoria, consultoria tributária, RH, segurança cibernética e gerenciamento de negócios.
No entanto, havia outros parâmetros. A empresa não queria reformular seu sistema de TI atual nem causar muitas interrupções na continuidade dos negócios.
A empresa reuniu várias partes interessadas e funcionários de TI da organização e criou uma equipe multifuncional para reunir requisitos e identificar fluxos de trabalho e processos de negócios que poderiam ser automatizados. Eles identificaram tarefas repetitivas com uma alta taxa de erro humano e definiram quatro KPIs para o projeto, incluindo velocidade, qualidade dos dados, autonomia e impacto no produto.
A implementação levou cerca de três meses e, no final, a equipe havia criado um bot de RPA que trocava dados entre inúmeros sistemas três vezes por dia. O projeto economizou 100.000 horas de trabalho por ano e US$ 800 milhões, reduzindo os problemas causados por erros humanos.
Estudo de caso nº 2: Aceleração do processamento de empréstimos
Um importante banco dos EUA recebia mais de 10.000 solicitações de empréstimo por mês. O processamento desses empréstimos exigiu o trabalho de 50 membros da equipe, sendo que o processo incluía a análise dos pedidos de empréstimo, a coleta e a verificação dos dados do cliente e, por fim, a aceitação ou recusa do empréstimo. No entanto, havia uma camada extra de complexidade a ser enfrentada devido à dependência do banco em um sistema de software legado.
Após um planejamento cuidadoso, o banco usou a RPA para automatizar todo o seu processo de empréstimo. As ferramentas de RPA leram e extraíram dados dos aplicativos e validaram os dados em relação às políticas de empréstimo do banco e à estrutura regulatória relevante. A partir daí, o sistema pode decidir sobre a adequação do empréstimo.
Ao implementar uma solução de RPA, o banco melhorou muito a precisão e a velocidade do processamento de empréstimos. O processamento de aplicativos foi reduzido em 80%, com redução total de erros humanos. O aumento da eficiência reduziu o trabalho humano em 70% e, ao mesmo tempo, garantiu que o banco cumprisse as normas.
Estudo de caso nº 3: Atendendo à carga regulatória
Um banco multinacional com sede no Reino Unido enfrentou pressão regulatória para substituir um de seus produtos. Eles tinham cartões de crédito antigos, que rendiam pontos e prêmios aos clientes. No entanto, a necessidade de mudar para um novo modelo, que exigia que 1,4 milhão de clientes selecionassem novos produtos, não era algo que pudesse ser tratado manualmente.
Os processos que precisavam ser automatizados incluíam o envio de comunicações aos clientes sobre as alterações, o processamento das decisões dos clientes, a atualização dos detalhes nos sistemas da empresa e o registro das alterações para atender aos requisitos de auditoria. No entanto, havia restrições de tempo e de orçamento, o que acrescentou obstáculos a serem superados.
O banco introduziu um banco de dados SQL de back-end para o sistema CRM e criou um banco de dados capaz de abranger todos os cenários que poderiam ajudar na tomada de decisões. Além disso, eles automatizaram as etapas de troca de produtos, incluindo comunicação e feedback. Por fim, eles criaram um portal de administração para lidar com a recuperação de relatórios.
Os resultados finais incluíram a economia de £ 1,2 milhão por ano, a economia na contratação de 18 funcionários em tempo integral, o aumento da precisão para 100% e o atendimento aos requisitos regulamentares.
Desafios enfrentados pelo processo robótico
Automação nos setores bancário e financeiro
A implementação da automação para equipes bancárias e financeiras apresenta alguns desafios específicos devido à cultura e aos fluxos de trabalho dos dois setores.
#1. Infraestrutura legada
O setor financeiro tem uma reputação bem merecida de sentimentalismo quando se trata de tecnologia de TI. De fato, no início da década de 2020, mais de 40% das grandes instituições financeiras dos EUA ainda usavam software desenvolvido em COBOL (Common Business Oriented Language), uma linguagem de programação inventada em 1959. Além disso, muitas empresas ainda usam computadores mainframe para processamento de dados.
A RPA é uma ferramenta eficaz para ajudar a integrar sistemas legados com aplicativos e APIs modernos baseados em nuvem. Ele também pode ser usado para migrar dados desses sistemas desatualizados e reduzir os custos de manutenção associados à tecnologia legada.
#2. Padronização de processos
Dependendo da cultura, dos funcionários e da alta concentração de sistemas legados na arquitetura da empresa, as instituições financeiras terão seus próprios fluxos de trabalho e processos, muitas vezes em diferentes departamentos. As tentativas de implementar soluções de RPA exigirão colaboração entre departamentos e padronização de processos.
De muitas maneiras, a padronização de processos é apenas parte do aumento da eficiência. Se dois departamentos ou membros de equipe fizerem a mesma coisa de maneiras totalmente diferentes, um deles será menos eficiente do que o outro em termos de tempo ou uso de recursos. A padronização de processos significa que as organizações estão posicionadas para aproveitar as vantagens das soluções de RPA.
#3. O mito da bala de prata
A Deloitte sugere que há o perigo de as organizações financeiras acreditarem que a RPA cognitiva será uma “bala de prata” que pode ser “aplicada em um processo fundamentalmente quebrado com a expectativa de que ele se consertará sozinho”.
Na realidade, a implementação de qualquer sistema de RPA precisa de coleta de requisitos e planejamento cuidadosos. A consulta a um especialista em RPA pode amenizar muitos dos problemas associados à implementação dessa tecnologia em um ecossistema já complexo.
#4. Conformidade regulamentar
Os serviços financeiros são um dos setores mais rigorosamente regulamentados, com regras relacionadas ao manuseio de dados confidenciais e até mesmo de riscos. Dessa forma, qualquer solução de RPA precisará se enquadrar nessas restrições e garantir a conformidade normativa.
A RPA é uma boa candidata para esses cenários porque há registros para cada processo, o que é vital para auditorias financeiras. Além disso, enquanto as regulamentações estão constantemente mudando e sendo atualizadas, a RPA oferece a flexibilidade para se adaptar às novas regras. Por fim, a automação pode ajudar a garantir que dados financeiros e pessoais confidenciais não sejam acessíveis a olhos humanos, proporcionando uma camada extra de segurança.
#5. Escassez de habilidades
A escassez de habilidades de TI afetou o setor de serviços financeiros nos últimos anos. Dessa forma, a implementação de soluções de RPA é difícil sem a experiência e o conhecimento de especialistas em TI.
A adoção bem-sucedida da RPA requer um profundo entendimento da tecnologia, incluindo seu potencial e suas limitações. Os usuários do ZAPTEST Enterprise podem aproveitar as vantagens de um especialista em ZAP dedicado, que pode trabalhar junto com eles para entender os requisitos e ajudar a implementar soluções de RPA com base nas práticas recomendadas do setor. Esse acréscimo pode ajudar as equipes a superar a relativa escassez de especialistas em RPA.
RPA nas tendências do setor bancário
O setor de serviços financeiros está se movendo rapidamente em resposta às mudanças nas demandas regulatórias e dos consumidores. Vamos explorar algumas das tendências da RPA nos setores financeiro e bancário.
#1. Automação inteligente
A Automação Inteligente (AI) envolve o uso de outros tipos de Inteligência Artificial em conjunto com as ferramentas de RPA. Algumas das tecnologias envolvidas aqui incluem o processamento inteligente de documentos (IDP) e a aprendizagem automática.
A adição dessas ferramentas supera as limitações inerentes da RPA ao lidar com dados não estruturados e recursos de tomada de decisão. O resultado líquido é que o escopo das tarefas automatizáveis aumenta, permitindo que as instituições financeiras façam mais.
#2. RPA baseada em nuvem
Embora os primeiros sistemas de RPA fossem geralmente locais, nos últimos anos houve uma mudança notável para ferramentas baseadas em nuvem. Há muitos benefícios nessa mudança, inclusive o acesso remoto seguro para equipes distribuídas.
#3. IA generativa
A IA generativa está causando impacto em uma ampla gama de setores, e os setores bancário e financeiro não são diferentes. Há muitos casos de uso diferentes, incluindo assistentes de clientes de chatbot, criação de conteúdo e geração de relatórios. Os bancos e os serviços financeiros também podem criar suas próprias IAs internas para lidar com as regulamentações sobre dados financeiros e pessoais.
#4. RPA assistida
Embora a RPA não assistida ainda seja o tipo mais popular de automação em uso no mundo dos negócios, a RPA assistida está crescendo em relevância. Essas ferramentas se encaixam perfeitamente no fluxo de trabalho do funcionário. Por exemplo, um representante do atendimento ao cliente poderia automatizar a recuperação de dados ou as tarefas de processamento em tempo real, resultando em uma produtividade muito maior e, em última análise, em consumidores mais satisfeitos.
O futuro da automação no setor bancário
A automação de processos robóticos em finanças e bancos está bem estabelecida. No entanto, ela tem muito espaço para crescer de maneiras interessantes e inovadoras.
#1. Hiperautomação
A análise de dados, a inteligência artificial, o processamento de linguagem natural (NLP) e a RPA convergirão para criar sistemas bancários e financeiros que automatizem tudo o que for possível, desde os processos de back-end até os fluxos de trabalho de front-end. Esse destino futurista é chamado de Hiperautomação.
Há vários caminhos que a hiperautomação poderia seguir no setor bancário. Além da automação de processos robóticos em tarefas financeiras e contábeis, poderemos ver a colaboração entre humanos e computadores em um nível mais elevado, com o aprendizado de máquina e a análise recomendando decisões para aprovação humana.
#2. Design de aplicativos sem código altamente personalizado
O design de aplicativos no setor bancário é complexo. Em grande parte, isso tem a ver com as leis rigorosas que regem os dados financeiros e pessoais. No entanto, os aplicativos sem código chegarão ao espaço graças às ferramentas de RPA com IA e APIs. A automação de testes de software será uma grande parte da garantia da integridade e da segurança desse software, que pode ser adaptado ao fluxo de trabalho individual ou à cultura da empresa.
#3. Detecção preditiva de fraudes
A detecção de fraudes é uma grande preocupação para as instituições financeiras. No Reino Unido, as fraudes custaram aos bancos cerca de £ 1,2 bilhão em 2022. As ferramentas de aprendizado de máquina já estão em uso por meio da RPA em finanças e contabilidade, e são hábeis na detecção de fraudes. No entanto, no futuro, algoritmos de ML suficientemente bem treinados poderão prever a probabilidade de fraude no momento da aplicação ou com base em um determinado conjunto de etapas. As implicações de economia de custos são imensas.
Considerações finais
A automação de processos robóticos no setor bancário e financeiro é um espaço empolgante e de rápida evolução. A modernização e o aumento da sofisticação tecnológica no setor de serviços financeiros significam que a RPA bancária não é apenas uma opção interessante, mas fundamental para competir com seus concorrentes.
Liberar o poder da automação de processos robóticos em finanças e bancos aumenta a eficiência e a adesão aos padrões de conformidade e economiza dinheiro. À medida que os bancos se tornam operações mais focadas no cliente, a automação financeira ajudará a proporcionar melhores experiências ao cliente e maior personalização, especialmente quando combinada com ferramentas de IA. Operações simplificadas repassarão as economias aos usuários, enquanto novos produtos inovadores atenderão à demanda por aplicativos que ajudem os usuários a economizar, fazer orçamentos e atingir metas de vida.
