Роботизированная автоматизация процессов в банковской и финансовой сфере — один из самых мощных и убедительных примеров использования технологий автоматизации. Автоматизация торговли широко распространена с 1970-х и 1980-х годов, но RPA открывает другой тип механизации с большим упором на снижение затрат и улучшение потребительского опыта.
Банковская RPA также позволяет компаниям реагировать на постоянно меняющийся нормативно-правовой ландшафт, выступая в качестве решения RegTech для автоматизации финансовой деятельности. Однако есть и другие отличные варианты использования RPA в финансовой сфере, включая обработку транзакций, одобрение кредитов и повышение уровня кибербезопасности.
В этой статье мы рассмотрим преимущества, примеры использования, тенденции и проблемы автоматизации роботизированных процессов в финансовой и банковской сфере.
Роботизированная автоматизация процессов в
Размер рынка финансов и банковских услуг
Объем мирового рынка роботизированной автоматизации процессов (RPA) в банковской и финансовой сфере (BFSI) в 2023 году составил около $860,75 млн. Аналитики ожидают, что к 2030 году этот сектор вырастет почти до 9 миллиардов долларов при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 40%.
Основная часть рынка приходится на Северную Америку (45%) и Европу (30%). Однако Азиатско-Тихоокеанский регион рассматривается как регион с наибольшим потенциалом роста в течение следующего десятилетия.
Факторы, влияющие на банковскую деятельность и
автоматизация финансовых процессов
Банковский и финансовый рынки были первыми, кто начал использовать средства автоматизации тестирования программного обеспечения и технологии RPA. Во многих отношениях они были идеальными кандидатами для использования этой технологии, поскольку в этих секторах обрабатывается большое количество повторяющихся и основанных на правилах задач, таких как финансовые операции. Тем не менее, рост числа пользователей происходит по целому ряду других причин. Вот несколько самых важных.
1. Сокращение расходов
Долгое время банки и финансовые компании существовали в эпоху низких или даже отрицательных процентных ставок, что делало экономию средств приоритетной задачей. Возможно, в последние годы ситуация изменилась из-за бушующей инфляции, и многие центральные банки подняли процентную ставку до уровня около 5%. Однако есть и другие препятствия, с которыми приходится сталкиваться финансовым компаниям.
Появление необанков и инновационных компаний FinTech добавило серьезной конкуренции в финансовый ландшафт. В сочетании с явными изменениями в ожиданиях потребителей финансовым учреждениям необходимо сокращать расходы, чтобы оставаться конкурентоспособными. RPA помогает командам сократить повседневные расходы на оказание услуг и при этом выпускать инновационные продукты для потребителей.
2. Увеличение нормативного и административного бремени
Повышение стандартов финансового регулирования за последние несколько лет стало серьезной проблемой для финансовых компаний. Обязательства, связанные со знанием клиентов (KYC) и борьбой с отмыванием денег (AML), ложатся тяжелым административным бременем на компании, предоставляющие финансовые услуги, не увеличивая их итоговую прибыль. Соблюдение правил вручную — дорогостоящее, повторяющееся и подверженное человеческим ошибкам мероприятие.
Инструменты RPA с оптическим распознаванием символов (OCR) и другие инструменты с искусственным интеллектом могут снять с банков часть этого бремени и сократить расходы на обеспечение соответствия требованиям, например, на человеческий капитал.
3. Самообслуживание клиентов
За последнее десятилетие ожидания клиентов заметно изменились. Теперь потребители ожидают, что все будет сделано немедленно, и у них нет времени на бизнес, который может помочь им только с 9 до 5. Конечно, выросли не только ожидания клиентов от обслуживания. Потребители также хотят быстро принимать решения по кредитам и заявкам на открытие счетов.
RPA может помочь решить все эти проблемы, автоматизируя приложения по критериям, основанным на правилах, с минимальной потребностью в человеческом взаимодействии и обработке запросов клиентов.
4. Меньше риска
Банки и финансовые компании неизбежно сталкиваются с большим количеством рисков. Однако снижение этого риска — важная составляющая хорошо управляемого бизнеса. Ошибки могут привести к потере доверия потребителей и репутационному ущербу, а ошибки в соблюдении требований — к жестким финансовым штрафам.
RPA снижает количество человеческих ошибок, помогает учреждениям соответствовать нормативным требованиям, повышает точность данных и их обработку, а также может использоваться для выявления мошенничества при дополнении машинным обучением (ML).
5. Непрерывность бизнеса
Финансовые учреждения играют важнейшую роль в экономике, и любые перебои в обслуживании могут нанести репутационный ущерб. Кроме того, поскольку эти учреждения хранят конфиденциальные данные, они обязаны соблюдать правила, защищающие потребителей и обеспечивающие стабильность финансовой системы.
RPA может стать частью надежного плана обеспечения непрерывности бизнеса (BCP) и гарантировать минимизацию простоев, вызванных стихийными бедствиями, чрезвычайными ситуациями в области здравоохранения, атаками кибербезопасности и т. д.
Преимущества автоматизации роботизированных процессов
в сфере финансов и банковского дела
Внедрение RPA-решений в секторе финансовых услуг имеет множество преимуществ. Вот некоторые из самых важных.
#1. Экономьте деньги
Ожидается, что в ближайшие годы использование RPA в финансовом секторе будет продолжать расти. RPA может автоматизировать до 80 % задач в финансовом секторе, что открывает перед организациями невероятные возможности для экономии средств.
#2. Повышение удовлетворенности работой
Финансовый сектор полон повторяющихся и рутинных задач, из-за которых работники не чувствуют вдохновения, скуки и недооценки. Инструменты RPA могут взять на себя выполнение этих заданий, основанных на правилах, и открыть двери для более интересных и творческих задач, которые помогут сотрудникам почувствовать себя более связанными с общей миссией организации.
Повышение удовлетворенности работой равносильно увеличению удержания сотрудников. RPA должна стать частью этой стратегии.
#3. Соответствие нормативным требованиям
В сфере финансовых услуг действуют одни из самых строгих нормативных требований среди всех отраслей. Несоблюдение этих правил может привести к крупным штрафам, потере лицензии и репутационному ущербу, от которого трудно оправиться. RPA помогает командам соответствовать этим постоянно меняющимся стандартам.
#4. Масштабируемость
Небанки и FinTech-компании в сфере финансовых услуг часто быстро развиваются благодаря заманчивым стимулам. Однако такой рост может вызвать проблемы, например, нехватку персонала. RPA помогает преодолеть эти ограничения благодаря цифровой рабочей силе, способной справиться с возросшими объемами работы.
Примеры использования RPA в банковской сфере
Существует множество отличных примеров использования RPA в банковской и финансовой сфере. Некоторые из них непосредственно связаны с основной банковской деятельностью, другие помогают решать более административные задачи или работать с клиентами.
Вот девять лучших примеров использования автоматизации роботизированных процессов в банковской и финансовой сфере.
#1. Ввод клиентов в эксплуатацию
Привлечение клиентов — один из лучших примеров использования RPA в современной банковской эре. Появление необанков и компаний FinTech открыло новую эру цифрового банкинга. Поход в отделение банка, чтобы открыть новый счет, стремительно выходит из моды. Вместо этого современные потребители хотят делать все в своем приложении.
Конечно, переход на удаленное открытие счета сопряжен со своими проблемами. Клиентам необходимо загрузить документы и бумаги, а также пройти проверку кредитоспособности. Более того, их информация должна быть загружена в системы банка.
RPA помогает во всех этих процессах, включая общение с клиентами, обработку документов, проверку личности, проверку кредитоспособности, ввод данных, обновление счетов и многое другое. Это быстро, масштабируемо, экономично и отвечает требованиям потребителей к самообслуживанию.
#2. Обработка кредитных заявок
Обработка кредитных заявок — отличный пример применения RPA в банковской сфере. Эти процессы требуют тщательной проверки документов и данных о клиентах, чтобы снизить потери. Однако такая тщательность должна компенсироваться быстротой принятия решений, чтобы оставаться конкурентоспособными.
RPA помогает использовать оптическое распознавание символов (OCR) и интеллектуальную обработку документов (IDP) для анализа документов, извлечения данных и сравнения информации с внутренними документами для утверждения или отклонения кредитов. RPA обеспечивает сочетание скорости и точности, которые потребители привыкли ожидать от цифровых банковских услуг.
#3. Автоматизированная поддержка клиентов
Продолжая тенденцию самообслуживания клиентов, банки должны найти способы обеспечить быструю, постоянную, многоканальную поддержку своих клиентов. RPA может помочь в этом процессе несколькими различными способами. Прежде всего, боты для обслуживания клиентов могут предоставлять сложные и контекстные консультации. Это могут быть как простые ссылки на часто задаваемые вопросы или базы знаний, так и полноценные беседы с помощью генеративного ИИ.
Более того, RPA-боты могут помочь в решении проблем клиентов, собирая данные и документацию, передавая тикеты в соответствующие отделы и обеспечивая автоматический контакт с пользователями во время решения проблемы. В сочетании с искусственным интеллектом и анализом данных инструменты RPA могут помочь обеспечить более персонализированный вид обслуживания, что способствует укреплению доверия.
#4. Формирование отчетов
RPA для банковской сферы помогает удовлетворить потребности финансовых служб в создании отчетов. Подключаясь к различным базам данных и электронным таблицам, сотрудники могут использовать инструменты RPA для извлечения информации в режиме реального времени, что позволяет создавать актуальные отчеты, обеспечивающие высокую степень наглядности.
Весь жизненный цикл создания отчетов ускоряется с помощью инструментов RPA, поскольку они помогают автоматизировать сбор данных, агрегировать информацию, создавать отчеты и распространять конечный продукт среди соответствующих пиратов.
Отчеты, созданные с помощью RPA, быстрее, без ошибок и с минимальными затратами. Более того, системы RPA могут быть внедрены с учетом требований законодательства, а в паре с инструментами искусственного интеллекта они также могут помочь в анализе и принятии решений.
#5. Выявление мошенничества
Существует несколько способов, с помощью которых RPA может помочь финансовым компаниям в обнаружении мошенничества. Инструменты RPA могут собирать и агрегировать данные, чтобы облегчить распознавание образов. Он также может использоваться для мониторинга в режиме реального времени, отправки предупреждений и выполнения правил на основе определенных данных или условий.
Реальная сила RPA для выявления мошенничества заключается в его интеграции с искусственным интеллектом и, в частности, алгоритмами машинного обучения, которые могут анализировать огромные объемы данных для выявления аномалий. После этого RPA-боты могут выделить случаи для рассмотрения человеком, что позволит банкам и финансовым учреждениям снизить риски и потери, связанные с мошенничеством.
#6. Соответствие требованиям
Соблюдение нормативных требований — настолько актуальный вопрос в банковском и финансовом секторах, что в последние годы появилось целое направление технологий, призванных решить эту проблему. Расходы на специализированные технологии регулирования (RegTech) к 2028 году достигнут 200 миллиардов долларов. Однако RPA может решить многие из этих проблем.
RPA-инструменты для обеспечения соответствия финансовым нормам могут помочь в сборе данных для отчетов, а аудиторские записи идеально подходят для демонстрации прозрачности. Кроме того, RPA — отличный вариант для управления данными и их анонимизации, проверки полномочий и общей кибербезопасности.
В целом соблюдение нормативных требований требует больших затрат и времени. Инструменты RPA позволяют командам снять с себя нагрузку, автоматизируя повторяющиеся задачи KYC и AML. Это совпадение, созданное на небесах.
#7. Обработка платежей
Подобно RPA в бухгалтерском учете, организации, предоставляющие финансовые услуги, могут автоматизировать множество ежедневных операций по платежам и переводам, обеспечивая их быстрое и безошибочное выполнение. RPA отлично справляется с автоматизацией больших объемов повторяющихся задач, и обработка платежей, несомненно, попадает в эти параметры.
Инструменты RPA могут инициировать платежи, давать указания программному обеспечению для обработки платежей, отправлять данные для сверки и даже разрешать споры с клиентами. И снова речь идет о точности, эффективности и сокращении количества человеческих ошибок. При правильной настройке платежи могут также помочь соответствовать стандартам соответствия, позволяя расширяющемуся бизнесу финансовых услуг легко масштабироваться.
#8. Автоматическое закрытие счетов
Ни один банк или финансовое учреждение не любит, когда клиент уходит, и отчасти это связано с дополнительными административными расходами, которые он создает. Однако инструменты RPA могут сделать этот процесс более эффективным, экономичным и отвечающим требованиям. Банки могут использовать RPA для сбора информации о клиенте из различных источников и планирования проверки счета путем проверки баланса, документов и состояния счета.
Закрытие счета часто требует перевода средств по новым направлениям и уведомления третьих лиц. И в этом случае RPA отлично подходит для автоматизации этих задач. Наконец, компании, предоставляющие финансовые услуги, могут также подготовить соответствующую документацию и бумаги и обновить базы данных клиентов, чтобы отразить любые изменения.
#9. Управление персоналом
Финансовые службы используют инструменты RPA для решения самых разных задач, связанных с управлением персоналом, — от автоматизации управления расходами до регистрации сотрудников и оценки их работы. В условиях, когда финансовые учреждения вынуждены оптимизировать услуги и сокращать расходы, RPA — это элегантное решение для снижения затрат, связанных с управлением сотрудниками.
RPA помогает командам автоматизировать начисление заработной платы, выплату пособий и управление больничными листами, соблюдая при этом необходимые стандарты и предоставляя сотрудникам возможность быстрого самообслуживания. Выгода заключается в том, что сотрудники получают больше впечатлений, что способствует повышению удовлетворенности работой и лояльности.
Примеры применения RPA в сфере финансовых услуг
Конечно, слушать о случаях применения RPA в финансовой и банковской сфере — это одно, но понимание того, как технология применяется в этом секторе и какие ощутимые преимущества она дает организациям, — это самый убедительный способ оценить влияние RPA.
Пример из практики №1: устранение человеческих ошибок
Глобальная финансовая компания с почти 240 000 сотрудников в более чем 150 странах мира столкнулась с острой необходимостью упорядочить рабочие процессы и сократить количество ошибок, связанных с выполнением задач вручную. Одной из проблем, с которой им пришлось столкнуться, было разнообразие предлагаемых ими услуг, включая аудит, налоговые консультации, управление персоналом, кибербезопасность и управление сделками.
Однако были и другие параметры. Компания не хотела перестраивать свою текущую ИТ-систему или слишком сильно нарушать непрерывность бизнеса.
Компания собрала различных заинтересованных лиц и ИТ-специалистов в организации и создала межфункциональную команду для сбора требований и определения рабочих процессов и бизнес-процессов, которые можно автоматизировать. Они определили повторяющиеся задачи с высоким уровнем человеческой ошибки и установили четыре KPI для проекта, включая скорость, качество данных, автономность и влияние на продукт.
Внедрение заняло около трех месяцев, и к концу команда создала RPA-бота, который три раза в день обменивался данными с множеством систем. Проект позволил сэкономить 100 000 рабочих часов в год и 800 миллионов долларов, уменьшив проблемы, вызванные человеческим фактором.
Пример №2: Ускорение обработки кредитов
Один известный американский банк получал более 10 000 заявок на получение кредитов в месяц. Для обработки этих займов требовалась работа 50 сотрудников, которые рассматривали кредитные заявки, собирали и проверяли данные клиентов и в конечном итоге принимали или отказывали в выдаче займа. Однако пришлось столкнуться с дополнительным уровнем сложности, связанным с тем, что банк полагался на унаследованную систему программного обеспечения.
После тщательного планирования банк использовал RPA для автоматизации всего процесса выдачи кредитов. Инструменты RPA считывали и извлекали данные из приложений и проверяли их на соответствие кредитной политике банка и соответствующей нормативной базе. После этого система может принять решение о целесообразности займа.
Внедрив решение RPA, банк значительно повысил точность и скорость обработки кредитов. Обработка заявок сократилась на 80 %, при этом полностью исключены человеческие ошибки. Повышение эффективности позволило сократить человеческий труд на 70 %, обеспечив при этом соблюдение банком нормативных требований.
Тематическое исследование № 3: Удовлетворение нормативной нагрузки
Многонациональный банк, расположенный в Великобритании, столкнулся с давлением со стороны регулирующих органов в связи с необходимостью замены одного из своих продуктов. У них были старые кредитные карты, по которым клиенты получали баллы и вознаграждения. Однако необходимость перехода на новую модель, в соответствии с которой 1,4 миллиона клиентов должны были выбрать новые продукты, не позволяла справиться с этой задачей вручную.
В число процессов, которые необходимо было автоматизировать, входили рассылка сообщений клиентам об изменениях, обработка решений клиентов, обновление данных в системах компании и регистрация изменений в соответствии с требованиями аудита. Однако существовали ограничения по времени и бюджету, что создавало дополнительные препятствия, которые нужно было преодолеть.
Банк внедрил внутреннюю базу данных SQL для CRM-системы и создал базу данных, способную охватить все сценарии, которые могут помочь в принятии решений. Кроме того, они автоматизировали этапы переключения продуктов, включая коммуникации и обратную связь. Наконец, они создали портал администратора для получения отчетов.
Конечный результат — экономия 1,2 млн фунтов стерлингов в год, экономия на найме 18 штатных сотрудников, повышение точности до 100% и соответствие нормативным требованиям.
Проблемы, с которыми сталкиваются роботизированные процессы
Автоматизация в банковском и финансовом секторах
Внедрение автоматизации для банковских и финансовых команд сопряжено с определенными трудностями, обусловленными культурой и рабочими процессами в обоих секторах.
#1. Унаследованная инфраструктура
Финансовый сектор имеет заслуженную репутацию сентиментального человека, когда речь заходит об ИТ-технологиях. На самом деле, в начале 2020-х годов более 40 % крупных финансовых учреждений США все еще использовали программное обеспечение, построенное на Common Business Oriented Language (COBOL), языке программирования, изобретенном в 1959 году. Более того, многие предприятия до сих пор используют мэйнфреймы для обработки данных.
RPA — эффективный инструмент, помогающий интегрировать устаревшие системы с современными облачными приложениями и API. Он также может использоваться для миграции данных из устаревших систем и сокращения расходов на обслуживание, связанных с унаследованными технологиями.
#2. Стандартизация процессов
В зависимости от культуры, сотрудников и высокой концентрации унаследованных систем в архитектуре компании, финансовые учреждения будут иметь свои собственные рабочие процессы, часто в разных отделах. Попытки внедрить решения RPA потребуют межведомственного взаимодействия и стандартизации процессов.
Во многих отношениях стандартизация процессов — это лишь часть повышения эффективности. Если два отдела или команды делают одно и то же дело совершенно разными способами, один из них будет менее эффективен, чем другой, с точки зрения использования времени или ресурсов. Стандартизация процессов означает, что организации смогут воспользоваться преимуществами решений RPA.
#3. Миф о серебряной пуле
По мнению Deloitte, существует опасность того, что финансовые организации считают, что когнитивные RPA станут «серебряной пулей» , которую можно «применить к фундаментально сломанному процессу, ожидая, что он сам себя исправит».
В действительности внедрение любой системы RPA требует тщательного сбора требований и планирования. Консультация с экспертом по RPA может сгладить многие проблемы, связанные с внедрением этой технологии в и без того сложную экосистему.
#4. Соответствие нормативным требованиям
Финансовые услуги — один из наиболее строго регулируемых секторов, где действуют правила, касающиеся работы с конфиденциальными данными и даже рисками. Таким образом, любые решения RPA должны вписываться в эти ограничения и обеспечивать соответствие нормативным требованиям.
RPA — хороший кандидат для таких сценариев, потому что для каждого процесса есть свои записи, что очень важно для финансового аудита. Более того, в то время как нормативные акты постоянно меняются и обновляются, RPA предлагает гибкость для адаптации к новым правилам. Наконец, автоматизация может помочь обеспечить недоступность конфиденциальных финансовых и личных данных для человека, обеспечивая дополнительный уровень безопасности.
#5. Нехватка квалифицированных кадров
Нехватка ИТ-специалистов сказывается на индустрии финансовых услуг в течение последних нескольких лет. Поэтому внедрение RPA-решений затруднительно без опыта и знаний ИТ-специалистов.
Успешное внедрение RPA требует глубокого понимания технологии, включая ее потенциал и ограничения. Пользователи ZAPTEST Enterprise могут воспользоваться услугами выделенного эксперта ZAP, который тесно сотрудничает с ними, чтобы понять требования и помочь внедрить RPA-решения на основе лучших отраслевых практик. Это дополнение может помочь командам преодолеть относительную нехватку специалистов по RPA.
Тенденции развития RPA в банковской отрасли
Сфера финансовых услуг быстро развивается в ответ на меняющиеся требования потребителей и регулирующих органов. Давайте рассмотрим некоторые тенденции развития RPA в финансовой и банковской сфере.
#1. Интеллектуальная автоматизация
Интеллектуальная автоматизация (IA) предполагает использование других видов искусственного интеллекта в сочетании с инструментами RPA. Некоторые из технологий, используемых здесь, включают интеллектуальную обработку документов (IDP) и машинное обучение.
Добавление этих инструментов позволяет преодолеть присущие RPA ограничения в работе с неструктурированными данными и возможности принятия решений. В результате расширяется круг автоматизируемых задач, что позволяет финансовым учреждениям делать больше.
#2. Облачный RPA
Если первые системы RPA обычно были локальными, то в последние несколько лет наблюдается заметный сдвиг в сторону облачных инструментов. Этот переход имеет множество преимуществ, включая безопасный удаленный доступ для распределенных команд.
#3. Генеративный ИИ
Генеративный ИИ оказывает влияние на широкий спектр отраслей, и банковская и финансовая сферы не являются исключением. Существует множество различных вариантов использования, включая чатботов-помощников, создание контента и формирование отчетов. Банки и финансовые службы также могут создавать собственные ИИ для работы с нормативными документами, касающимися финансовых и персональных данных.
#4. Ассистирование RPA
Несмотря на то, что RPA без помощи все еще остается самым популярным видом автоматизации в деловом мире, RPA с помощью помощи становится все более актуальным. Эти инструменты органично вписываются в рабочий процесс сотрудника. Например, представитель службы поддержки клиентов может автоматизировать поиск данных или обработку задач на лету, что приведет к повышению производительности и, в конечном счете, к более счастливым потребителям.
Будущее автоматизации в банковской сфере
Роботизированная автоматизация процессов в финансовой и банковской сферах уже давно известна. Однако у нее есть много возможностей для интересного и инновационного развития.
#1. Гиперавтоматизация
Аналитика данных, искусственный интеллект, обработка естественного языка (NLP) и RPA объединятся для создания банковских и финансовых систем, автоматизирующих все возможные процессы, начиная с внутренних и заканчивая внешними рабочими процессами. Это футуристическое направление называется Hyperautomation.
Существует несколько путей, по которым гиперавтоматизация может пойти в банковском секторе. Помимо роботизированной автоматизации финансовых и бухгалтерских процессов, мы можем увидеть сотрудничество человека и компьютера на более высоком уровне, когда машинное обучение и аналитика будут рекомендовать решения для утверждения человеком.
#2. Высокоиндивидуальная разработка приложений без кода
Разработка приложений в банковской сфере — сложная задача. Во многом это связано со строгими законами, регулирующими финансовые и личные данные. Однако благодаря инструментам RPA с искусственным интеллектом и API появятся приложения без кода. Автоматизация тестирования программного обеспечения будет играть важную роль в обеспечении целостности и безопасности этого программного обеспечения, которое может быть адаптировано к индивидуальному рабочему процессу или культуре компании.
#3. Предиктивное обнаружение мошенничества
Обнаружение мошенничества — большая проблема для финансовых учреждений. В Великобритании в 2022 году мошенничество обошлось банкам примерно в 1,2 миллиарда фунтов стерлингов. Инструменты машинного обучения уже используются с помощью RPA в финансовой и бухгалтерской сфере, и они отлично справляются с выявлением мошенничества. Однако в будущем достаточно хорошо обученные алгоритмы ML смогут предсказывать вероятность мошенничества в момент подачи заявки или на основе определенного набора шагов. Экономия средств огромна.
Заключительные мысли
Роботизированная автоматизация процессов в банковской и финансовой сфере — это быстро развивающаяся и захватывающая область. Модернизация и рост технологической сложности в секторе финансовых услуг означают, что банковские RPA — это не просто приятная мелочь, а критически важный фактор, позволяющий конкурировать с вашими соперниками.
Использование возможностей роботизированной автоматизации процессов в финансовой и банковской сфере позволяет повысить эффективность и соблюдение стандартов соответствия, а также сэкономить деньги. По мере того как банки становятся более клиентоориентированными, автоматизация финансовой деятельности будет способствовать повышению качества обслуживания клиентов и персонализации, особенно в сочетании с инструментами искусственного интеллекта. Оптимизация операций позволит пользователям сэкономить, а инновационные продукты удовлетворят спрос на приложения, которые помогают пользователям экономить, вести бюджет и достигать жизненных целей.
