A automatização de processos robóticos no sector bancário e financeiro é um dos casos de utilização mais potentes e convincentes da tecnologia de automatização. A automatização do comércio está generalizada desde as décadas de 1970 e 1980, mas a RPA está a abrir um tipo diferente de mecanização com um maior enfoque na redução de custos e na melhoria das experiências dos consumidores.
A RPA bancária também permitiu que as empresas respondessem ao cenário regulamentar em constante mudança, actuando como uma solução RegTech de automatização financeira. No entanto, existem várias outras utilizações excelentes da RPA nas finanças, incluindo o processamento de transacções, a aprovação de empréstimos e o aumento da cibersegurança.
Neste artigo, vamos explorar os benefícios, os estudos de caso, os casos de utilização, as tendências e os desafios da automatização de processos robóticos no sector financeiro e bancário.
Automatização Robótica de Processos em
Dimensão do mercado financeiro e bancário
O tamanho do mercado global de Robotic Process Automation (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 sector se expanda para quase 9 mil milhões de dólares até 2030.
A América do Norte (45%) e a Europa (30%) constituem a maior parte do mercado. No entanto, a Ásia-Pacífico é considerada a zona com maior potencial de crescimento na próxima década.
Factores que influenciam a atividade bancária e
automatização de processos financeiros
Os mercados bancário e financeiro foram os primeiros a adotar as ferramentas de automatização dos testes de software e a tecnologia RPA. Em muitos aspectos, eram os candidatos ideais para a tecnologia porque estes sectores processam um elevado volume de tarefas repetitivas e baseadas em regras, como as transacções financeiras. No entanto, a adoção aumentou por uma série de outras razões. Eis alguns dos mais importantes.
1. Reduzir os custos
Durante muito tempo, os bancos e as empresas de serviços financeiros viveram numa era de taxas de juro baixas ou mesmo negativas, o que tornou a poupança de custos uma prioridade. A inflação galopante pode ter mudado isso nos últimos anos, com muitos bancos centrais a aumentarem os juros para cerca de 5%. No entanto, há outros factores que as empresas financeiras têm de enfrentar.
A ascensão dos neobancos e das empresas inovadoras da FinTech veio acrescentar uma concorrência séria ao panorama financeiro. Quando conjugado com mudanças claras nas expectativas dos consumidores, as instituições financeiras precisam de reduzir os custos para se manterem competitivas. A RPA ajuda as equipas a reduzir os custos diários de funcionamento dos serviços, continuando a fornecer produtos inovadores aos consumidores.
2. Aumento da carga regulamentar e administrativa
O aumento das normas de regulamentação financeira nos últimos anos constituiu 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 os seus resultados. A conformidade manual é dispendiosa, repetitiva e propensa a erros humanos.
As ferramentas de RPA com Reconhecimento Ótico de Caracteres (OCR) e outras ferramentas assistidas por IA podem retirar parte deste ónus aos bancos e reduzir os custos de manutenção da conformidade, como o capital humano.
3. Autosserviço ao cliente
As expectativas dos clientes mudaram significativamente na última década. Atualmente, os consumidores esperam que as coisas sejam feitas imediatamente e não têm tempo para uma empresa que só os pode ajudar entre as 9 e as 5. É claro que não são apenas as expectativas de serviço ao cliente que aumentaram. Os consumidores também querem decisões rápidas sobre empréstimos e pedidos de abertura de conta.
A RPA pode ajudar a resolver todos estes problemas, automatizando as aplicações de acordo com critérios baseados em regras, com uma necessidade mínima de interação humana e lidando com as questões dos clientes.
4. Menor risco
Os bancos e as empresas financeiras lidam inevitavelmente com muitos riscos. No entanto, a atenuação desse risco é uma parte importante de uma empresa bem gerida. Os erros podem levar à perda de confiança dos consumidores e a danos na reputação, enquanto os erros de conformidade resultam em sanções financeiras pesadas.
A RPA reduz o erro humano, ajuda as instituições a manterem a conformidade, melhora a precisão e o processamento dos dados e pode ser utilizada na deteção de fraudes quando complementada com a aprendizagem automática (ML).
5. Continuidade das actividades
As instituições financeiras desempenham um papel fundamental na economia e quaisquer interrupções no serviço podem causar danos à reputação. Além disso, como estas instituições detêm dados sensíveis, estão vinculadas a regulamentos que protegem os consumidores e garantem a estabilidade do sistema financeiro.
A RPA pode fazer parte de um sólido plano de continuidade do negócio (BCP) e garantir a minimização de qualquer tempo de inatividade causado por catástrofes naturais, emergências de saúde pública, ataques de cibersegurança ou outros.
Benefícios da automatização de processos robóticos
em Finanças e Banca
A implementação de soluções RPA no sector dos serviços financeiros tem muitas vantagens. Eis algumas das mais importantes.
#1. Poupar dinheiro
Prevê-se que a utilização da RPA continue a crescer no sector financeiro nos próximos anos. A RPA pode automatizar até 80% das tarefas no sector financeiro, o que representa possibilidades incríveis de redução de custos para as organizações.
#2. Aumento da satisfação profissional
O sector financeiro está repleto de tarefas repetitivas e mundanas que fazem com que os trabalhadores se sintam desinspirados, aborrecidos e subvalorizados. As ferramentas de RPA podem assumir estas tarefas baseadas em regras e abrir a porta a tarefas mais envolventes e criativas que ajudam os funcionários a sentirem-se mais ligados à missão global da organização.
O aumento da satisfação no trabalho equivale a uma maior retenção dos trabalhadores. A RPA deve fazer parte dessa estratégia.
#3. Cumprir a conformidade regulamentar
O sector dos serviços financeiros tem alguns dos requisitos regulamentares mais exigentes de todos os sectores. O não cumprimento destas regras pode levar a coimas pesadas, à perda da licença e a danos na reputação dos quais é difícil recuperar. A RPA ajuda as equipas a cumprir estas normas em constante evolução.
#4. Escalabilidade
Os neobancos e as empresas FinTech do sector dos serviços financeiros em fase de arranque crescem frequentemente de forma rápida graças a incentivos aliciantes. No entanto, este crescimento pode causar problemas, como a falta de pessoal. A RPA ajuda a ultrapassar estas limitações através de uma força de trabalho digital que pode lidar com cargas de trabalho acrescidas.
Casos de utilização da RPA no sector bancário
Existem muitos casos de utilização da RPA no sector bancário e financeiro. Algumas estão diretamente relacionadas com as actividades bancárias essenciais, enquanto outras ajudam em tarefas mais administrativas ou orientadas para o cliente.
Aqui estão nove dos melhores casos de utilização da automatização de processos robóticos no sector bancário e financeiro.
#1. Integração do cliente
A integração de clientes é um dos melhores casos de utilização de RPA para a era bancária moderna. O advento dos neobancos e das empresas FinTech deu início a uma nova era da banca digital. Entrar numa agência para abrir uma nova conta está rapidamente a deixar de estar na moda. Em vez disso, os consumidores modernos querem fazer tudo na sua aplicação.
É claro que a mudança para uma abertura de conta à distância tem os seus próprios problemas. Os clientes têm de carregar documentos e documentação e obter uma verificação de crédito. Além disso, as suas informações têm de ser carregadas nos sistemas do banco.
A RPA ajuda em todos estes processos, incluindo a comunicação com o cliente, o processamento de documentos, a verificação de identidade, as verificações de crédito, a introdução de dados, a atualização de contas e muito mais. É rápido, escalável, económico e satisfaz a procura de autosserviço por parte dos consumidores.
#2. Processamento de pedidos de empréstimo
O processamento de pedidos de empréstimo é um ótimo exemplo de RPA no sector bancário. Estes processos exigem um controlo intenso da documentação e dos dados dos clientes para reduzir as perdas. No entanto, este rigor deve ser contrabalançado por decisões rápidas para manter a competitividade.
A RPA ajuda a utilizar o reconhecimento ótico 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. Apoio automatizado ao cliente
Continuando com a tendência de autosserviço ao cliente, os bancos têm de encontrar formas de prestar um apoio rápido, sempre ativo e multicanal aos seus clientes. A RPA pode ajudar neste processo de várias formas diferentes. Para começar, os bots de atendimento ao cliente podem fornecer conselhos sofisticados e contextuais aos clientes. Pode ser algo tão simples como ligações a perguntas frequentes ou a bases de dados de conhecimento ou conversas totalmente assistidas por IA generativa.
Além disso, os bots RPA podem ajudar a resolver problemas dos clientes, recolhendo dados e documentação, enviando bilhetes para os departamentos relevantes e fornecendo contacto automatizado aos utilizadores durante o problema. Quando combinadas com IA e análise de dados, as ferramentas 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 sector bancário ajuda a satisfazer as necessidades dos serviços financeiros em termos de geração de relatórios. Ao ligarem-se a várias bases de dados e folhas de cálculo, os funcionários podem utilizar as ferramentas de RPA para extrair informações em tempo real, o que conduz a relatórios actualizados que proporcionam uma elevada visibilidade.
Todo o ciclo de vida da geração de relatórios torna-se mais rápido com as ferramentas RPA, porque estas ajudam a automatizar a recolha de dados, a agregar informações, a gerar relatórios e a distribuir o produto final aos piratas relevantes.
Os relatórios gerados pela RPA são mais rápidos, sem erros e económicos. Além disso, os sistemas RPA podem ser implementados tendo em conta a conformidade e, se combinados com ferramentas de IA, podem também ajudar na análise e na tomada de decisões.
#5. Deteção de fraudes
Há várias formas de a RPA ajudar as empresas financeiras na deteção de fraudes. As ferramentas RPA podem recolher e agregar dados para facilitar o reconhecimento de padrões. Também pode ser utilizado para monitorização em tempo real, envio de alertas e execução de regras com base em determinados resultados ou condições.
O verdadeiro poder da RPA para a deteção de fraudes reside na sua integração com a inteligência artificial e, em particular, com os algoritmos de aprendizagem automática que podem analisar grandes quantidades de dados para detetar anomalias. A partir daí, estes bots RPA podem destacar casos para análise humana, permitindo que os bancos e as instituições financeiras reduzam os riscos e as perdas associados à fraude.
#6. Conformidade
A conformidade regulamentar é uma questão tão premente nos sectores bancário e financeiro que, nos últimos anos, surgiu todo um conjunto de tecnologias para resolver o problema. As despesas com ferramentas dedicadas à tecnologia de regulamentação (RegTech) deverão atingir 200 mil milhões de dólares até 2028. No entanto, a RPA pode resolver muitos destes problemas.
As ferramentas RPA para conformidade regulamentar financeira podem ajudar na recolha de dados para relatórios, com pistas de auditoria perfeitas para mostrar transparência. Além disso, a RPA é uma excelente opção para a gestão e anonimização de dados, credenciação e cibersegurança geral.
De um modo geral, o cumprimento dos requisitos regulamentares é dispendioso e moroso. As ferramentas de RPA permitem que as equipas aliviem a carga da sua equipa, automatizando tarefas KYC e AML repetitivas. É uma combinação feita no céu.
#7. Processamento de pagamentos
Tal como a RPA na contabilidade, as organizações de serviços financeiros podem automatizar muitos dos pagamentos e transacções de transferência do dia a dia, garantindo que são concluídos rapidamente e sem erros. A RPA é adepta da automatização de tarefas repetitivas e de grande volume, e o processamento de pagamentos enquadra-se certamente nesses parâmetros.
As ferramentas RPA podem iniciar pagamentos, dar instruções ao software de processamento de pagamentos, enviar dados de reconciliação e até resolver litígios com clientes. Mais uma vez, trata-se de exatidão, eficiência e redução do erro humano. Com a configuração correcta, os pagamentos também podem ajudar a cumprir as normas de conformidade, ao mesmo tempo que permitem que as empresas de serviços financeiros em expansão se expandam facilmente.
#8. Encerramento automático de contas
Nenhum banco ou instituição financeira gosta de ver um cliente partir e, em parte, isso deve-se a toda a administração adicional que cria. No entanto, as ferramentas RPA podem tornar o processo mais eficiente, económico e compatível. Os bancos podem utilizar a RPA para recolher informações sobre os clientes a partir de uma variedade de fontes e agendar a verificação da conta através da verificação de saldos, documentos e estado da conta.
O encerramento de uma conta exige frequentemente transferências de fundos para novos destinos e a notificação de terceiros. Mais uma vez, a RPA está bem posicionada para automatizar estas tarefas. Por fim, as empresas de serviços financeiros podem também gerar a documentação e os documentos relevantes e atualizar as bases de dados dos clientes para refletir quaisquer alterações.
#9. Gestão dos trabalhadores
Desde a automatização da gestão de despesas até à integração de funcionários e análises de desempenho, os serviços financeiros utilizam ferramentas de RPA para uma grande variedade de tarefas relacionadas com RH. Com as instituições financeiras sob pressão para otimizar os serviços e reduzir os custos, a RPA é uma solução elegante para reduzir os custos associados à gestão dos funcionários.
A RPA ajuda as equipas a automatizar a folha de pagamentos, os benefícios e a gerir as baixas por doença, cumprindo simultaneamente as normas exigidas e proporcionando aos funcionários uma opção rápida de auto-atendimento. Os benefícios são uma melhor experiência do trabalhador, que contribui para a satisfação e lealdade no trabalho.
Estudos de casos de RPA em serviços financeiros
Claro que ouvir falar de casos de utilização de RPA no sector financeiro e bancário é uma coisa, mas compreender como é que a tecnologia foi aplicada no sector e quais os benefícios tangíveis que trouxe às organizações é a forma mais convincente de medir o impacto da RPA.
Caso de estudo #1: Eliminar o erro humano
Uma empresa global de serviços financeiros com quase 240.000 funcionários em mais de 150 países tinha uma necessidade premente de otimizar os seus fluxos de trabalho e reduzir os erros humanos associados às tarefas manuais. Um problema que tiveram de enfrentar foi a diversidade de serviços que ofereciam, incluindo auditoria, consultoria fiscal, RH, cibersegurança e gestão de negócios.
No entanto, existiam outros parâmetros. A empresa não queria reformular o seu atual sistema de TI nem causar demasiadas perturbações na continuidade do negócio.
A empresa reuniu vários intervenientes e trabalhadores de TI da organização e criou uma equipa multifuncional para reunir requisitos e identificar fluxos de trabalho e processos empresariais que pudessem ser automatizados. Identificaram tarefas repetitivas com uma elevada taxa de erro humano e definiram quatro KPIs para o projeto, incluindo velocidade, qualidade dos dados, autonomia e impacto no produto.
A implementação demorou cerca de três meses e, no final, a equipa tinha criado um bot RPA que trocava dados entre uma miríade de sistemas três vezes por dia. O projeto permitiu poupar 100.000 horas de trabalho por ano e 800 milhões de dólares, reduzindo os problemas causados por erros humanos.
Estudo de caso n.º 2: Acelerar o processamento de empréstimos
Um importante banco americano recebia mais de 10.000 pedidos de empréstimo por mês. O processamento destes empréstimos exigiu o trabalho de 50 funcionários, sendo que o processo incluía a análise dos pedidos de empréstimo, a recolha e verificação dos dados dos clientes e, por fim, a aceitação ou recusa do empréstimo. No entanto, havia uma camada extra de complexidade a tratar devido à dependência do banco de um sistema de software antigo.
Após um planeamento cuidadoso, o banco utilizou a RPA para automatizar todo o seu processo de empréstimo. As ferramentas RPA leram e extraíram dados das aplicações e validaram os dados com base nas políticas de empréstimo do banco e no quadro regulamentar relevante. A partir daí, o sistema pode decidir sobre a adequação do empréstimo.
Ao implementar uma solução RPA, o banco melhorou significativamente a precisão e a velocidade do processamento de empréstimos. O processamento das aplicações foi reduzido em 80%, com uma redução total dos erros humanos. O aumento da eficiência reduziu o trabalho humano em 70%, assegurando ao mesmo tempo que o banco cumpria os regulamentos.
Estudo de caso nº 3: Cumprir a carga regulamentar
Um banco multinacional sediado no Reino Unido enfrentou pressões regulamentares para substituir um dos seus produtos. Tinham cartões de crédito antigos, que davam aos seus clientes pontos e prémios. No entanto, a necessidade de mudar para um novo modelo, que exigia que 1,4 milhões de clientes seleccionassem novos produtos, não era algo que pudesse ser tratado manualmente.
Os processos que precisavam de ser automatizados incluíam o envio de comunicações aos clientes sobre as alterações, o processamento das decisões dos clientes, a atualização dos dados nos sistemas da empresa e o registo das alterações para cumprir os requisitos de auditoria. No entanto, existiam restrições de tempo e de orçamento, o que constituía um obstáculo adicional a ultrapassar.
O banco introduziu uma base de dados SQL backend para o sistema CRM e construiu uma base de dados capaz de cobrir todos os cenários que poderiam ajudar na tomada de decisões. Além disso, automatizaram as fases de mudança de produto, incluindo a comunicação e o feedback. Por fim, criaram um portal de administração para gerir a recuperação de relatórios.
Os resultados finais incluíram a poupança de 1,2 milhões de libras por ano, a poupança na contratação de 18 funcionários a tempo inteiro, o aumento da precisão para 100% e o cumprimento dos requisitos regulamentares.
Desafios do processo robótico
Automatização nos sectores bancário e financeiro
A implementação da automatização para equipas bancárias e financeiras apresenta alguns desafios específicos devido à cultura e aos fluxos de trabalho de ambos os sectores.
#1. Infra-estruturas herdadas
O sector financeiro tem uma reputação bem merecida de sentimentalismo quando se trata de tecnologia de TI. De facto, no início da década de 2020, mais de 40% das grandes instituições financeiras norte-americanas ainda utilizavam software construído em Common Business Oriented Language (COBOL), uma linguagem de programação inventada em 1959. Além disso, muitas empresas ainda utilizam computadores mainframe para o processamento de dados.
A RPA é uma ferramenta eficaz para ajudar a integrar sistemas antigos com aplicações e APIs modernas baseadas na nuvem. Também pode ser utilizada para migrar dados destes sistemas desactualizados e reduzir os custos de manutenção associados à tecnologia antiga.
#2. Normalização de processos
Dependendo da cultura, dos funcionários e da elevada concentração de sistemas antigos na arquitetura da empresa, as instituições financeiras terão os seus próprios fluxos de trabalho e processos, muitas vezes em diferentes departamentos. As tentativas de implementação de soluções RPA exigirão a colaboração entre departamentos e a normalização dos processos.
Em muitos aspectos, a normalização dos processos é apenas uma parte do aumento da eficiência. Se dois departamentos ou membros de uma equipa fizerem a mesma coisa de formas totalmente diferentes, um deles será menos eficiente do que o outro em termos de utilização de tempo ou de recursos. A normalização dos processos significa que as organizações estão em posição de tirar partido das soluções RPA.
#3. O mito da bala de prata
A Deloitte sugere que existe o perigo de as organizações financeiras acreditarem que a RPA cognitiva será uma “bala de prata” que pode ser “aplicada a um processo fundamentalmente quebrado com a expetativa de que se conserte por si só”.
Na realidade, a implementação de qualquer sistema RPA necessita de uma recolha de requisitos e de um planeamento cuidadosos. A consulta de um especialista em RPA pode atenuar muitos dos problemas associados à implementação desta tecnologia num ecossistema já de si complexo.
#4. Conformidade regulamentar
Os serviços financeiros são um dos sectores mais estritamente regulamentados, com regras relacionadas com o tratamento de dados sensíveis e até com o risco. Como tal, quaisquer soluções RPA terão de se enquadrar nestas restrições e garantir a conformidade regulamentar.
A RPA é uma boa candidata para estes cenários porque existem registos para cada processo, o que é vital para as auditorias financeiras. Além disso, enquanto os regulamentos estão constantemente a mudar e a ser actualizados, a RPA oferece a flexibilidade necessária para se adaptar às novas regras. Por último, a automatização pode ajudar a garantir que os dados financeiros e pessoais sensíveis não estão acessíveis a olhos humanos, proporcionando uma camada extra de segurança.
#5. Escassez de competências
A escassez de competências em TI tem afetado o sector dos serviços financeiros nos últimos anos. Como tal, a implementação de soluções RPA é difícil sem a experiência e os conhecimentos de especialistas em TI.
A adoção bem sucedida da RPA requer um conhecimento profundo da tecnologia, incluindo as suas potencialidades e limitações. Os utilizadores do ZAPTEST Enterprise podem tirar partido de um especialista ZAP dedicado que pode trabalhar em estreita colaboração com eles para compreender os requisitos e ajudar a implementar soluções RPA com base nas melhores práticas da indústria. Esta adição pode ajudar as equipas a ultrapassar a relativa escassez de especialistas em RPA.
RPA nas tendências do sector bancário
O sector dos serviços financeiros está a evoluir rapidamente em resposta à evolução das exigências dos consumidores e da regulamentação. Vamos explorar algumas das tendências da RPA no sector financeiro e bancário.
#1. Automação inteligente
A Automatização Inteligente (AI) envolve a utilização de outros tipos de Inteligência Artificial em conjunto com as ferramentas RPA. Algumas das tecnologias envolvidas neste domínio incluem o processamento inteligente de documentos (IDP) e a aprendizagem automática.
A adição destas ferramentas ultrapassa as limitações inerentes à RPA no que respeita ao tratamento de dados não estruturados e às capacidades de tomada de decisões. O resultado líquido é que o âmbito das tarefas automatizáveis aumenta, permitindo às instituições financeiras fazer mais.
#2. RPA baseada na nuvem
Embora os primeiros sistemas de RPA fossem normalmente locais, nos últimos anos assistiu-se a uma mudança notável para ferramentas baseadas na nuvem. Esta mudança tem muitas vantagens, incluindo o acesso remoto seguro para equipas distribuídas.
#3. IA generativa
A IA generativa está a ter um impacto numa vasta gama de sectores, não sendo os sectores bancário e financeiro diferentes. Existem muitos casos de utilização diferentes, incluindo assistentes de clientes chatbot, criação de conteúdos e geração de relatórios. Os bancos e os serviços financeiros podem também criar as suas próprias IAs para lidar com a regulamentação relativa aos dados financeiros e pessoais.
#4. RPA assistida
Embora a RPA não assistida continue a ser a variante mais popular da automatização utilizada no mundo empresarial, a RPA assistida está a ganhar relevância. Estas ferramentas integram-se perfeitamente no fluxo de trabalho de um empregado. Por exemplo, um representante do serviço de apoio ao cliente pode automatizar as tarefas de recuperação ou processamento de dados em tempo real, o que conduz a uma produtividade muito maior e, em última análise, a consumidores mais satisfeitos.
O futuro da automatização no sector bancário
A automatização de processos robóticos no sector financeiro e bancário está bem estabelecida. No entanto, tem muito espaço para crescer de forma interessante e inovadora.
#1. Hiperautomação
A análise de dados, a inteligência artificial, o processamento de linguagem natural (PNL) e a RPA irão convergir para criar sistemas bancários e financeiros que automatizam tudo o que é possível, desde os processos back-end até aos fluxos de trabalho front-end. Este destino futurista chama-se Hiperautomação.
A hiperautomatização pode ser utilizada de várias formas no sector bancário. Para além da automatização de processos robóticos em tarefas financeiras e contabilísticas, poderemos assistir a uma colaboração entre humanos e computadores a um nível mais elevado, com a aprendizagem automática e a análise a recomendarem decisões para aprovação humana.
#2. Conceção de aplicações sem código altamente personalizada
A conceção de aplicações no sector bancário é complexa. Em grande medida, isso tem a ver com as leis rigorosas que regem os dados financeiros e pessoais. No entanto, as aplicações sem código chegarão ao espaço graças às ferramentas RPA com IA e APIs. A automatização dos testes de software será uma parte importante para garantir a integridade e a segurança deste software, que pode ser adaptado ao fluxo de trabalho individual ou à cultura da empresa.
#3. Deteção preditiva de fraudes
A deteção de fraudes é uma grande preocupação para as instituições financeiras. No Reino Unido, a fraude custou aos bancos cerca de 1,2 mil milhões de libras em 2022. As ferramentas de aprendizagem automática já estão a ser utilizadas através da RPA nas áreas financeira e contabilística, e são competentes na deteção de fraudes. No entanto, no futuro, algoritmos de aprendizagem automática suficientemente bem treinados poderão prever a probabilidade de fraude no momento da candidatura ou com base num determinado conjunto de passos. As implicações em termos de poupança de custos são imensas.
Considerações finais
A automatização de processos robóticos no sector bancário e financeiro é um espaço em rápida evolução e excitante. A modernização e a crescente sofisticação tecnológica no sector dos serviços financeiros significam que a RPA bancária não é apenas uma opção agradável, mas sim essencial para competir com os seus rivais.
Libertar o poder da automatização de processos robóticos nas finanças e na banca melhora a eficiência e o cumprimento das normas de conformidade e poupa dinheiro. À medida que os bancos se tornam operações mais centradas no cliente, a automatização financeira ajudará a proporcionar melhores experiências ao cliente e uma maior personalização, especialmente quando combinada com ferramentas de IA. A racionalização das operações permitirá aos utilizadores poupar, enquanto os novos produtos inovadores responderão à procura de aplicações que ajudem os utilizadores a poupar, a fazer orçamentos e a atingir objectivos de vida.
