Automatizarea proceselor robotice în sectorul bancar și financiar este unul dintre cele mai puternice și convingătoare cazuri de utilizare a tehnologiei de automatizare. Automatizarea tranzacțiilor a fost larg răspândită încă din anii 1970 și 1980, dar RPA deschide un alt tip de mecanizare, cu un accent mai mare pe reducerea costurilor și îmbunătățirea experienței consumatorilor.
Banking RPA a permis, de asemenea, întreprinderilor să răspundă la peisajul de reglementare în continuă schimbare, acționând ca o soluție RegTech de automatizare financiară. Cu toate acestea, există alte câteva utilizări excelente ale RPA în domeniul financiar, inclusiv procesarea tranzacțiilor, aprobarea împrumuturilor și creșterea securității cibernetice.
În acest articol, vom explora beneficiile, studiile de caz, cazurile de utilizare, tendințele și provocările legate de automatizarea proceselor robotice în sectorul financiar și bancar.
Automatizarea proceselor robotice în
Dimensiunea pieței financiare și bancare
Dimensiunea globală a pieței de Robotic Process Automation (RPA) în sectorul bancar și financiar (BFSI) a fost de aproximativ 860,75 milioane de dolari în 2023. Cu o rată de creștere anuală compusă (CAGR) de 40%, analiștii se așteaptă ca acest sector să se extindă la aproape 9 miliarde de dolari până în 2030.
America de Nord (45%) și Europa (30%) reprezintă cea mai mare parte a pieței. Cu toate acestea, Asia-Pacific este considerată ca fiind zona cu cel mai mare potențial de creștere în următorul deceniu.
Factorii care influențează activitatea bancară și
automatizarea proceselor financiare
Piețele bancară și financiară au fost primele care au adoptat instrumentele de automatizare a testelor software și tehnologia RPA. În multe privințe, erau candidații ideali pentru această tehnologie, deoarece aceste sectoare procesează un volum mare de sarcini repetitive și bazate pe reguli, cum ar fi tranzacțiile financiare. Cu toate acestea, adopția a crescut dintr-o serie de alte motive. Iată câteva dintre cele mai importante.
1. Reducerea costurilor
Pentru o lungă perioadă de timp, băncile și companiile de servicii financiare au existat într-o eră a ratelor scăzute sau chiar negative ale dobânzii, ceea ce a făcut din reducerea costurilor o prioritate. Este posibil ca inflația galopantă să fi schimbat această situație în ultimii ani, multe bănci centrale majorând dobânzile la aproximativ 5%. Cu toate acestea, există și alte obstacole cu care trebuie să se confrunte întreprinderile financiare.
Apariția neobancilor și a întreprinderilor inovatoare FinTech a adus o concurență serioasă în peisajul financiar. În contextul unor schimbări clare în ceea ce privește așteptările consumatorilor, instituțiile financiare trebuie să reducă costurile pentru a rămâne competitive. RPA ajută echipele să reducă costurile zilnice de funcționare a serviciilor, oferind în același timp produse inovatoare pentru consumatori.
2. Creșterea sarcinii administrative și de reglementare
Creșterea standardelor de reglementare financiară din ultimii ani a reprezentat o mare problemă pentru întreprinderile financiare. Obligațiile de cunoaștere a clientelei (KYC) și de combatere a spălării banilor (AML) au reprezentat o sarcină administrativă importantă pentru companiile de servicii financiare, fără a contribui la creșterea profitului acestora. Conformitatea manuală este costisitoare, repetitivă și predispusă la erori umane.
Instrumentele RPA cu recunoaștere optică a caracterelor (OCR) și alte instrumente asistate de inteligență artificială pot lua o parte din această povară de pe umerii băncilor și pot reduce costurile pentru menținerea conformității, cum ar fi cele legate de capitalul uman.
3. Autoservirea clienților
Așteptările clienților s-au schimbat semnificativ în ultimul deceniu. Acum, consumatorii se așteaptă ca lucrurile să fie făcute imediat și nu au timp pentru o afacere care îi poate ajuta doar între orele 9 și 5. Desigur, nu doar așteptările în materie de servicii pentru clienți au crescut. Consumatorii doresc, de asemenea, decizii rapide în ceea ce privește împrumuturile și cererile de cont.
RPA poate contribui la rezolvarea tuturor acestor probleme prin automatizarea aplicațiilor în funcție de criterii bazate pe reguli, cu o nevoie minimă de interacțiune umană și prin tratarea întrebărilor clienților.
4. Risc mai mic
Băncile și societățile financiare se confruntă în mod inevitabil cu multe riscuri. Cu toate acestea, atenuarea acestui risc este o parte importantă a unei afaceri bine gestionate. Greșelile pot duce la pierderea încrederii consumatorilor și la afectarea reputației, în timp ce erorile de conformitate se soldează cu sancțiuni financiare severe.
RPA reduce erorile umane, ajută instituțiile să rămână conforme, îmbunătățește acuratețea și procesarea datelor și poate fi utilizată în detectarea fraudelor atunci când este completată cu învățarea automată (ML).
5. Continuitatea activității
Instituțiile financiare joacă un rol esențial în economie, iar orice întrerupere a serviciilor poate duce la deteriorarea reputației. În plus, deoarece aceste instituții dețin date sensibile, ele sunt obligate să respecte reglementările care protejează consumatorii și asigură stabilitatea sistemului financiar.
RPA poate face parte dintr-un plan solid de continuitate a activității (BCP) și poate asigura reducerea la minimum a timpilor de nefuncționare cauzate de dezastre naturale, urgențe de sănătate publică, atacuri de securitate cibernetică sau altele.
Beneficiile automatizării proceselor robotice
în domeniul financiar și bancar
Implementarea soluțiilor RPA în sectorul serviciilor financiare are multe beneficii. Iată câteva dintre cele mai importante.
#1. Economisiți bani
Se preconizează că utilizarea RPA va continua să crească în sectorul financiar în următorii ani. RPA poate automatiza până la 80% din sarcinile din sectorul financiar, ceea ce reprezintă posibilități incredibile de reducere a costurilor pentru organizații.
#2. Creșterea satisfacției la locul de muncă
Sectorul financiar este plin de sarcini repetitive și banale care îi fac pe lucrători să se simtă lipsiți de inspirație, plictisiți și subevaluați. Instrumentele RPA pot prelua aceste sarcini bazate pe reguli și pot deschide ușa către sarcini mai captivante și mai creative, care îi ajută pe angajați să se simtă mai conectați la misiunea generală a organizației.
Satisfacția crescută la locul de muncă este echivalentă cu o mai mare retenție a angajaților. RPA ar trebui să facă parte din această strategie.
#3. Respectați conformitatea cu reglementările
Industria serviciilor financiare are unele dintre cele mai exigente cerințe de reglementare din orice sector. Nerespectarea acestor reguli poate duce la amenzi mari, la pierderea licenței și la daune de reputație greu de recuperat. RPA ajută echipele să îndeplinească aceste standarde în continuă evoluție.
#4. Scalabilitate
Neobancile și afacerile FinTech din domeniul serviciilor financiare de tip start-up se dezvoltă adesea rapid datorită stimulentelor atrăgătoare. Cu toate acestea, această creștere poate cauza probleme, cum ar fi lipsa de personal. RPA ajută la depășirea acestor limitări prin intermediul unei forțe de muncă digitale care poate face față unor sarcini de lucru sporite.
Cazuri de utilizare RPA în domeniul bancar
Există multe cazuri excelente de utilizare a RPA în sectorul bancar și financiar. Unele sunt direct legate de activitățile bancare de bază, în timp ce altele contribuie la îndeplinirea unor sarcini mai administrative sau de relaționare cu clienții.
Iată nouă dintre cele mai bune cazuri de utilizare a automatizării proceselor robotice în domeniul bancar și financiar.
#1. Îmbarcarea clienților
Abordarea clienților este unul dintre cele mai bune cazuri de utilizare a RPA pentru era bancară modernă. Apariția neobancilor și a companiilor FinTech a deschis o nouă eră a serviciilor bancare digitale. Intrarea într-o sucursală pentru a deschide un nou cont se demodează rapid. În schimb, consumatorii moderni doresc să facă totul în aplicația lor.
Desigur, trecerea la deschiderea unui cont la distanță vine cu propriile probleme. Clienții trebuie să încarce documente și hârtii și să fie verificați în privința creditului. În plus, informațiile acestora trebuie încărcate în sistemele băncii.
RPA ajută la toate aceste procese, inclusiv la comunicarea cu clienții, procesarea documentelor, verificarea identității, verificarea creditelor, introducerea datelor, actualizarea conturilor și multe altele. Este rapid, scalabil, eficient din punct de vedere al costurilor și răspunde cererii consumatorilor pentru autoservire.
#2. Procesarea cererilor de împrumut
Procesarea cererilor de împrumut este un exemplu excelent de RPA în sectorul bancar. Aceste procese necesită o examinare intensă a documentelor și a datelor clienților pentru a reduce pierderile. Cu toate acestea, această minuțiozitate trebuie să fie contrabalansată de decizii rapide pentru a rămâne competitiv.
RPA ajută prin utilizarea recunoașterii optice a caracterelor (OCR) și a procesării inteligente a documentelor (IDP) pentru a analiza documentele, a extrage date și a compara informațiile cu documentele interne pentru a aproba sau respinge creditele. RPA oferă combinația de viteză și precizie pe care consumatorii o așteaptă de la serviciile bancare digitale.
#3. Asistență automatizată pentru clienți
Continuând tendința de autoservire a clienților, băncile trebuie să găsească modalități de a le oferi clienților lor un sprijin rapid, permanent și pe mai multe canale. RPA poate contribui la acest proces în mai multe moduri diferite. Pentru început, roboții de asistență clienți pot oferi clienților sfaturi sofisticate și contextuale. Aceasta poate fi ceva simplu, cum ar fi linkuri către întrebări frecvente sau baze de cunoștințe sau conversații complete asistate de inteligență artificială generativă.
Mai mult, roboții RPA pot ajuta la rezolvarea problemelor clienților prin colectarea de date și documentație, prin trimiterea de bilete către departamentele relevante și prin furnizarea de contacte automate cu utilizatorii în timpul problemei. Atunci când sunt asociate cu inteligența artificială și analiza datelor, instrumentele RPA pot ajuta la furnizarea unui tip de servicii mai personalizate, ceea ce contribuie la consolidarea încrederii.
#4. Generarea de rapoarte
RPA pentru sectorul bancar contribuie la satisfacerea nevoilor serviciilor financiare în ceea ce privește generarea de rapoarte. Prin conectarea cu diverse baze de date și foi de calcul, angajații pot folosi instrumentele RPA pentru a extrage informații în timp real, ceea ce duce la rapoarte actualizate care oferă o vizibilitate ridicată.
Întregul ciclu de viață al generării rapoartelor devine mai rapid cu ajutorul instrumentelor RPA, deoarece acestea ajută la automatizarea colectării datelor, agregarea informațiilor, generarea rapoartelor și distribuirea produsului final către pirații relevanți.
Rapoartele generate de RPA sunt mai rapide, fără erori și eficiente din punct de vedere al costurilor. În plus, sistemele RPA pot fi implementate ținând cont de conformitate și, dacă sunt asociate cu instrumente de inteligență artificială, pot ajuta la analiza și luarea deciziilor.
#5. Detectarea fraudelor
Există mai multe moduri în care RPA poate ajuta întreprinderile financiare în detectarea fraudelor. Instrumentele RPA pot colecta și agrega date pentru a facilita recunoașterea modelelor. De asemenea, poate fi utilizat pentru monitorizarea în timp real, trimiterea de alerte și executarea de reguli pe baza anumitor constatări sau condiții.
Adevărata putere a RPA pentru detectarea fraudelor constă în integrarea sa cu inteligența artificială și, în special, cu algoritmii de învățare automată care pot analiza cantități mari de date pentru a detecta anomalii. De acolo, acești roboți RPA pot evidenția cazurile pentru o analiză umană, permițând băncilor și instituțiilor financiare să reducă riscurile și pierderile asociate cu frauda.
#6. Conformitate
Conformitatea cu reglementările este o problemă atât de presantă în sectorul bancar și financiar încât, în ultimii ani, a apărut o întreagă ramură de tehnologie pentru a rezolva această problemă. Cheltuielile pentru instrumentele dedicate tehnologiei de reglementare (RegTech) vor ajunge la 200 de miliarde de dolari până în 2028. Cu toate acestea, RPA poate rezolva multe dintre aceste probleme.
Instrumentele RPA pentru conformitatea cu reglementările financiare pot ajuta la colectarea de date pentru rapoarte, cu trasee de audit perfecte pentru a arăta transparență. În plus, RPA este o opțiune excelentă pentru gestionarea și anonimizarea datelor, acreditare și securitate cibernetică generală.
În general, respectarea cerințelor de reglementare este costisitoare și necesită mult timp. Instrumentele RPA permit echipelor să își ușureze povara de pe umerii lor prin automatizarea sarcinilor repetitive de cunoaștere a clientelei și de combatere a spălării banilor. Este o potrivire făcută în rai.
#7. Procesarea plăților
La fel ca RPA în contabilitate, organizațiile de servicii financiare pot automatiza o mare parte din plățile și tranzacțiile de transfer, asigurându-se că acestea sunt finalizate rapid și fără erori. RPA este adeptul automatizării sarcinilor repetitive și de volum mare, iar procesarea plăților se încadrează cu siguranță în acești parametri.
Instrumentele RPA pot iniția plăți, pot da instrucțiuni software-ului de procesare a plăților, pot trimite date de reconciliere și chiar pot rezolva disputele cu clienții. Din nou, este vorba despre acuratețe, eficiență și reducerea erorilor umane. Cu o configurație corectă, plățile pot contribui, de asemenea, la respectarea standardelor de conformitate, permițând în același timp extinderea cu ușurință a activității de servicii financiare.
#8. Închiderea automată a contului
Niciunei bănci sau instituții financiare nu-i place să vadă un client plecând, iar o parte din acest lucru se datorează administrației suplimentare pe care o creează. Cu toate acestea, instrumentele RPA pot face ca procesul să fie mai eficient, mai rentabil și mai conform. Băncile pot folosi RPA pentru a colecta informații despre clienți dintr-o varietate de surse și pentru a programa verificarea conturilor prin verificarea soldurilor, a documentelor și a statutului contului.
Închiderea unui cont necesită adesea transferuri de fonduri către noi destinații și notificarea unor terțe părți. Din nou, RPA este bine poziționată pentru a automatiza aceste sarcini. În cele din urmă, întreprinderile de servicii financiare pot genera, de asemenea, documentația și actele relevante și pot actualiza bazele de date ale clienților pentru a reflecta orice modificări.
#9. Managementul angajaților
De la automatizarea managementului cheltuielilor până la integrarea angajaților și evaluarea performanțelor, serviciile financiare folosesc instrumente RPA pentru o mare varietate de sarcini legate de resurse umane. În condițiile în care instituțiile financiare sunt presate să eficientizeze serviciile și să reducă costurile, RPA este o soluție elegantă pentru reducerea costurilor asociate cu gestionarea angajaților.
RPA ajută echipele să automatizeze salarizarea, beneficiile și să gestioneze concediile medicale, respectând în același timp standardele impuse și oferind angajaților o opțiune rapidă de autoservire. Beneficiile sunt o experiență sporită a angajaților, care contribuie la satisfacția și loialitatea la locul de muncă.
Studii de caz privind RPA în serviciile financiare
Desigur, să auziți despre cazurile de utilizare a RPA în sectorul financiar și bancar este un lucru, dar înțelegerea modului în care tehnologia a fost aplicată în acest sector și a beneficiilor tangibile pe care le-a deblocat pentru organizații este cel mai convingător mod de a măsura impactul RPA.
Studiu de caz #1: Eliminarea erorilor umane
O companie globală de servicii financiare, cu aproape 240.000 de angajați în peste 150 de țări, avea o nevoie urgentă de a-și raționaliza fluxurile de lucru și de a reduce erorile umane asociate cu sarcinile manuale. Una dintre problemele cu care au trebuit să se confrunte a fost combinația diversă de servicii pe care le ofereau, inclusiv audit, consultanță fiscală, resurse umane, securitate cibernetică și gestionarea afacerilor.
Cu toate acestea, au existat și alți parametri. Compania nu dorea să își revizuiască sistemul IT actual și nici să perturbe prea mult continuitatea activității.
Întreprinderea a reunit diverse părți interesate și lucrători IT din cadrul organizației și a creat o echipă interfuncțională pentru a aduna cerințele și a identifica fluxurile de lucru și procesele de afaceri pe care le-ar putea automatiza. Aceștia au identificat sarcinile repetitive cu o rată ridicată de eroare umană și au stabilit patru indicatori cheie de performanță pentru proiect, inclusiv viteza, calitatea datelor, autonomia și impactul asupra produsului.
Implementarea a durat aproximativ trei luni, iar la final, echipa a construit un robot RPA care făcea schimb de date între o multitudine de sisteme de trei ori pe zi. Proiectul a permis economisirea a 100 000 de ore de lucru pe an și a 800 de milioane de dolari, reducând în același timp problemele cauzate de erori umane.
Studiu de caz #2: Accelerarea procesării împrumuturilor
O bancă importantă din SUA primea peste 10.000 de cereri de împrumut pe lună. Procesarea acestor împrumuturi a necesitat munca a 50 de membri ai personalului, procesul incluzând examinarea cererilor de împrumut, colectarea și verificarea datelor clienților și, în cele din urmă, acceptarea sau refuzarea împrumutului. Cu toate acestea, a existat un nivel suplimentar de complexitate, din cauza dependenței băncii de un sistem software vechi.
După o planificare atentă, banca a folosit RPA pentru a-și automatiza întregul proces de creditare. Instrumentele RPA au citit și extras date din aplicații și au validat datele în raport cu politicile de creditare ale băncii și cu cadrul de reglementare relevant. De aici, sistemul ar putea decide cu privire la caracterul adecvat al împrumutului.
Prin implementarea unei soluții RPA, banca a îmbunătățit considerabil atât acuratețea, cât și viteza de procesare a creditelor. Procesarea cererilor a fost redusă cu 80%, iar erorile umane au fost reduse în totalitate. Eficiența crescută a redus forța de muncă cu 70%, asigurând în același timp respectarea reglementărilor de către bancă.
Studiu de caz nr. 3: Satisfacerea sarcinii de reglementare
O bancă multinațională cu sediul în Marea Britanie s-a confruntat cu presiuni de reglementare pentru a înlocui unul dintre produsele sale. Aveau carduri de credit tradiționale, care le aduceau clienților puncte și recompense. Cu toate acestea, necesitatea de a trece la un nou model, care presupunea ca 1,4 milioane de clienți să selecteze noi produse, nu era ceva ce putea fi gestionat manual.
Procesele care trebuiau să fie automatizate includeau trimiterea de comunicări către clienți cu privire la modificări, procesarea deciziilor clienților, actualizarea detaliilor în sistemele companiei și înregistrarea modificărilor pentru a respecta cerințele de audit. Cu toate acestea, au existat restricții de timp și de buget, ceea ce a adăugat obstacole de depășit.
Banca a introdus o bază de date SQL backend pentru sistemul CRM și a construit o bază de date care să acopere toate scenariile care ar putea ajuta la luarea deciziilor. În plus, au automatizat etapele de schimbare a produsului, inclusiv comunicarea și feedback-ul. În cele din urmă, au construit un portal de administrare pentru a gestiona recuperarea rapoartelor.
Printre rezultatele finale se numără economisirea a 1,2 milioane de lire sterline pe an, reducerea cheltuielilor de angajare a 18 angajați cu normă întreagă, creșterea acurateței la 100% și respectarea cerințelor de reglementare.
Provocări cu care se confruntă procesul robotic
Automatizarea în sectorul bancar și financiar
Implementarea automatizării pentru echipele din sectorul bancar și financiar vine cu unele provocări specifice din cauza culturii și a fluxurilor de lucru din ambele sectoare.
#1. Infrastructură moștenită
Sectorul financiar are o reputație binemeritată de sentimentalism atunci când vine vorba de tehnologia IT. De fapt, la începutul anilor 2020, peste 40% dintre marile instituții financiare din SUA încă mai foloseau software construit pe baza limbajului COBOL (Common Business Oriented Language), un limbaj de programare inventat în 1959. În plus, multe întreprinderi încă mai folosesc calculatoare centrale pentru procesarea datelor.
RPA este un instrument eficient pentru a ajuta la integrarea sistemelor tradiționale cu aplicațiile și API-urile moderne bazate pe cloud. De asemenea, poate fi utilizată pentru a migra datele din aceste sisteme învechite și pentru a reduce costurile de întreținere asociate cu tehnologia moștenită.
#2. Standardizarea proceselor
În funcție de cultură, de angajați și de concentrația mare de sisteme moștenite în cadrul arhitecturii companiei, instituțiile financiare vor avea propriile fluxuri de lucru și procese, destul de des în diferite departamente. Încercările de implementare a soluțiilor RPA vor necesita colaborare între departamente și standardizarea proceselor.
În multe privințe, standardizarea proceselor este doar o parte a creșterii eficienței. Dacă două departamente sau membri ai unei echipe fac același lucru în moduri extrem de diferite, unul dintre ei va fi mai puțin eficient decât celălalt în ceea ce privește utilizarea timpului sau a resurselor. Standardizarea proceselor înseamnă că organizațiile sunt poziționate pentru a profita de soluțiile RPA.
#3. Mitul glonțului de argint
Deloitte sugerează că există pericolul ca organizațiile financiare să creadă că RPA cognitivă va fi o ” bala de argint” care poate fi „aplicată pe un proces fundamental stricat, cu speranța că se va rezolva de la sine”.
În realitate, punerea în aplicare a oricărui sistem RPA necesită o colectare și o planificare atentă a cerințelor. Consultarea unui expert în RPA poate rezolva multe dintre problemele asociate cu implementarea acestei tehnologii într-un ecosistem deja complex.
#4. Conformitatea cu reglementările
Serviciile financiare sunt unul dintre cele mai strict reglementate sectoare, cu reguli referitoare la manipularea datelor sensibile și chiar la riscuri. Ca atare, orice soluție RPA va trebui să se încadreze în aceste restricții și să asigure conformitatea cu reglementările.
RPA este un bun candidat pentru aceste scenarii, deoarece există înregistrări pentru fiecare proces, ceea ce este vital pentru auditurile financiare. În plus, în timp ce reglementările se schimbă și se actualizează în mod constant, RPA oferă flexibilitatea de a se adapta la noile reguli. În cele din urmă, automatizarea poate contribui la asigurarea faptului că datele financiare și personale sensibile nu sunt accesibile pentru ochii oamenilor, oferind un nivel suplimentar de securitate.
#5. Deficitul de competențe
Deficitul de competențe IT a afectat industria serviciilor financiare în ultimii ani. Ca atare, implementarea soluțiilor RPA este dificilă fără experiența și expertiza specialiștilor IT.
Adoptarea cu succes a RPA necesită o înțelegere profundă a tehnologiei, inclusiv a potențialului și a limitărilor sale. Utilizatorii ZAPTEST Enterprise pot beneficia de un expert ZAP dedicat, care poate lucra îndeaproape cu ei pentru a înțelege cerințele și pentru a ajuta la implementarea soluțiilor RPA pe baza celor mai bune practici din industrie. Acest adaos poate ajuta echipele să depășească deficitul relativ de specialiști RPA.
Tendințe RPA în industria bancară
Industria serviciilor financiare se mișcă rapid ca răspuns la cerințele în schimbare ale consumatorilor și ale autorităților de reglementare. Să explorăm câteva dintre tendințele RPA în domeniul financiar și bancar.
#1. Automatizare inteligentă
Automatizarea inteligentă (IA) presupune utilizarea altor tipuri de inteligență artificială împreună cu instrumentele RPA. Unele dintre tehnologiile implicate aici includ procesarea inteligentă a documentelor (IDP) și învățarea automată.
Adăugarea acestor instrumente depășește limitările inerente ale RPA în ceea ce privește tratarea datelor nestructurate și capacitățile de luare a deciziilor. Rezultatul net este că sfera sarcinilor automatizabile crește, permițând instituțiilor financiare să facă mai mult.
#2. RPA bazat pe cloud
În timp ce primele sisteme RPA erau de obicei locale, în ultimii câțiva ani s-a înregistrat o schimbare notabilă către instrumente bazate pe cloud. Această schimbare are o mulțime de avantaje, inclusiv accesul la distanță securizat pentru echipele distribuite.
#3. Inteligența artificială generativă
Inteligența artificială generativă are un impact într-o gamă largă de industrii, iar industriile bancară și financiară nu fac excepție. Există o mulțime de cazuri de utilizare diferite, inclusiv asistenții clienților prin chatbot, crearea de conținut și generarea de rapoarte. Băncile și serviciile financiare ar putea, de asemenea, să își construiască propriile IA interne pentru a face față reglementărilor privind datele financiare și personale.
#4. RPA asistat
În timp ce RPA fără asistență este încă cea mai populară formă de automatizare utilizată în lumea afacerilor, RPA asistată devine din ce în ce mai relevantă. Aceste instrumente se vor integra perfect în fluxul de lucru al unui angajat. De exemplu, un reprezentant al serviciului clienți ar putea automatiza din mers sarcinile de recuperare sau de procesare a datelor, ceea ce ar duce la o productivitate mult mai mare și, în cele din urmă, la consumatori mai mulțumiți.
Viitorul automatizării în industria bancară
Automatizarea proceselor robotice în sectorul financiar și bancar este bine stabilită. Cu toate acestea, are suficient spațiu pentru a se dezvolta în moduri interesante și inovatoare.
#1. Hiperautomatizare
Analiza datelor, inteligența artificială, procesarea limbajului natural (NLP) și RPA vor converge pentru a crea sisteme bancare și financiare care să automatizeze tot ce este posibil, de la procesele back-end la fluxurile de lucru front-end. Această destinație futuristă se numește Hyperautomation.
Există mai multe moduri în care hiperautomatizarea ar putea fi utilizată în sectorul bancar. Dincolo de automatizarea robotizată a proceselor financiare și contabile, am putea asista la o colaborare om-calculator la un nivel mai înalt, în care învățarea automată și analizele să recomande decizii pentru aprobare umană.
#2. Proiectare de aplicații fără cod foarte personalizate
Proiectarea aplicațiilor în sectorul bancar este complexă. În mare măsură, acest lucru are legătură cu legile stricte care reglementează datele financiare și personale. Cu toate acestea, aplicațiile fără cod vor ajunge în acest spațiu datorită instrumentelor RPA cu AI și API. Automatizarea testelor software va fi o parte importantă în asigurarea atât a integrității, cât și a securității acestui software, care poate fi adaptat în funcție de fluxul de lucru individual sau de cultura companiei.
#3. Detectarea predictivă a fraudei
Detectarea fraudei este o preocupare importantă pentru instituțiile financiare. În Marea Britanie, frauda a costat băncile aproximativ 1,2 miliarde de lire sterline în 2022. Instrumentele de învățare automată sunt deja utilizate prin intermediul RPA în finanțe și contabilitate, iar acestea sunt capabile să detecteze fraudele. Cu toate acestea, în viitor, algoritmii ML suficient de bine pregătiți ar putea prezice probabilitatea de fraudă în momentul depunerii cererii sau pe baza unui anumit set de etape. Implicațiile în materie de reducere a costurilor sunt imense.
Gânduri finale
Automatizarea robotică a proceselor în sectorul bancar și financiar este un domeniu în plină evoluție și foarte interesant. Modernizarea și sofisticarea tehnologică din ce în ce mai mare din sectorul serviciilor financiare înseamnă că RPA bancară nu este doar un lucru de care trebuie să dispui, ci este esențială pentru a concura cu rivalii tăi.
Dezlănțuirea puterii automatizării proceselor robotice în sectorul financiar și bancar îmbunătățește eficiența și respectarea standardelor de conformitate și economisește bani. Pe măsură ce băncile devin operațiuni orientate mai mult către clienți, automatizarea financiară va contribui la oferirea unor experiențe mai bune pentru clienți și la o personalizare sporită, în special atunci când este combinată cu instrumente de inteligență artificială. Operațiunile raționalizate vor transfera economiile către utilizatori, în timp ce noile produse inovatoare vor satisface cererea de aplicații care să îi ajute pe utilizatori să economisească, să își facă un buget și să își atingă obiectivele de viață.
