Robotska avtomatizacija procesov v bančništvu in financah je eden od najmočnejših in najprepričljivejših primerov uporabe tehnologije avtomatizacije. Avtomatizacija trgovanja je razširjena že od sedemdesetih in osemdesetih let prejšnjega stoletja, vendar RPA odpira drugačno vrsto mehanizacije z večjim poudarkom na zniževanju stroškov in izboljšanju izkušenj potrošnikov.
Bančni RPA je podjetjem omogočil tudi, da se odzovejo na nenehno spreminjajoče se regulativno okolje, saj deluje kot rešitev RegTech za avtomatizacijo financ. Vendar pa obstaja še več drugih odličnih načinov uporabe RPA v financah, vključno z obdelavo transakcij, odobritvami posojil in večjo kibernetsko varnostjo.
V tem članku bomo raziskali prednosti, študije primerov, primere uporabe, trende in izzive robotske avtomatizacije procesov v financah in bančništvu.
Robotska avtomatizacija procesov v
Velikost trga financ in bančništva
Globalni trg robotske avtomatizacije procesov (RPA) v bančništvu in financah (BFSI) je leta 2023 znašal približno 860,75 milijona dolarjev. Analitiki pričakujejo, da se bo sektor s 40-odstotno letno stopnjo rasti do leta 2030 povečal na skoraj 9 milijard dolarjev.
Severna Amerika (45 %) in Evropa (30 %) predstavljata večino trga. Vendar pa je azijsko-pacifiška regija območje z največjim potencialom za rast v naslednjem desetletju.
Dejavniki, ki vplivajo na bančništvo in
avtomatizacija finančnih procesov
Bančni in finančni trgi so zgodaj sprejeli orodja za avtomatizacijo testiranja programske opreme in tehnologijo RPA. V mnogih pogledih so bili idealni kandidati za to tehnologijo, saj ti sektorji obdelujejo veliko število ponavljajočih se in na pravilih temelječih opravil, kot so finančne transakcije. Vendar pa se je sprejetje povečalo tudi zaradi različnih drugih razlogov. Tukaj je nekaj najpomembnejših.
1. Zmanjšanje stroškov
Banke in podjetja za finančne storitve so dolgo časa živele v obdobju nizkih ali celo negativnih obrestnih mer, zato je bilo varčevanje prednostna naloga. V zadnjih letih se je zaradi visoke inflacije to morda spremenilo, saj so številne centralne banke dvignile obresti na približno 5 %. Vendar pa se morajo finančna podjetja spopadati tudi z drugimi negativnimi dejavniki.
Vzpon nebank in inovativnih podjetij FinTech je v finančni prostor vnesel resno konkurenco. Ob jasnih spremembah pričakovanj potrošnikov morajo finančne institucije zmanjšati stroške, da bi ostale konkurenčne. RPA pomaga ekipam zmanjšati vsakodnevne stroške izvajanja storitev, hkrati pa še vedno zagotavlja inovativne izdelke za potrošnike.
2. Večje regulativno in upravno breme
Povečanje finančnih regulativnih standardov v zadnjih nekaj letih je za finančna podjetja predstavljalo veliko težavo. Obveznosti poznavanja strank (KYC) in preprečevanja pranja denarja (AML) so predstavljale veliko upravno breme za podjetja, ki se ukvarjajo s finančnimi storitvami, ne da bi povečale njihov poslovni izid. Ročno izpolnjevanje zahtev je drago, ponavljajoče se in nagnjeno k človeškim napakam.
Orodja RPA z optičnim prepoznavanjem znakov (OCR) in druga orodja s pomočjo umetne inteligence lahko bankam odvzamejo del tega bremena in zmanjšajo stroške zagotavljanja skladnosti, na primer stroške človeškega kapitala.
3. Samopostrežna storitev za stranke
Pričakovanja strank so se v zadnjem desetletju močno spremenila. Potrošniki zdaj pričakujejo, da bodo stvari opravljene takoj, in nimajo časa za podjetje, ki jim lahko pomaga le med 9. in 5. uro. Seveda se niso povečala le pričakovanja glede storitev za stranke. Potrošniki želijo tudi hitre odločitve o posojilih in vlogah za račune.
RPA lahko pomaga pri vseh teh težavah z avtomatizacijo aplikacij na podlagi meril, ki temeljijo na pravilih, z minimalno potrebo po človeški interakciji in obravnavanjem poizvedb strank.
4. Manjše tveganje
Banke in finančna podjetja se neizogibno soočajo z velikim tveganjem. Vendar pa je zmanjševanje tega tveganja pomemben del dobro vodenega podjetja. Napake lahko povzročijo izgubo zaupanja potrošnikov in škodo ugledu, medtem ko napake pri zagotavljanju skladnosti povzročijo stroge finančne kazni.
RPA zmanjšuje število človeških napak, pomaga institucijam ohranjati skladnost s predpisi, izboljšuje natančnost in obdelavo podatkov ter se lahko uporablja pri odkrivanju goljufij, če je dopolnjena s strojnim učenjem (ML).
5. Neprekinjeno poslovanje
Finančne institucije imajo ključno vlogo v gospodarstvu, zato lahko kakršne koli motnje v delovanju povzročijo škodo ugledu. Ker imajo te institucije občutljive podatke, jih zavezujejo tudi predpisi, ki ščitijo potrošnike in zagotavljajo stabilnost finančnega sistema.
RPA je lahko del zanesljivega načrta neprekinjenega poslovanja (BCP) in zagotavlja, da so izpadi zaradi naravnih nesreč, izrednih razmer na področju javnega zdravja, napadov na kibernetsko varnost ali drugih vzrokov čim manjši.
Prednosti robotske avtomatizacije procesov
na področju financ in bančništva
Izvajanje rešitev RPA v sektorju finančnih storitev prinaša številne prednosti. Navajamo nekaj najpomembnejših.
#1. Prihranite denar
Pričakuje se, da se bo uporaba RPA v finančnem sektorju v prihodnjih letih še naprej povečevala. RPA lahko avtomatizira do 80 % nalog v finančnem sektorju, kar za organizacije pomeni neverjetne možnosti za zmanjšanje stroškov.
#2. večje zadovoljstvo pri delu
Finančni sektor je poln ponavljajočih se in vsakdanjih opravil, zaradi katerih se delavci počutijo brez navdiha, zdolgočaseni in podcenjeni. Orodja RPA lahko prevzamejo ta dela, ki temeljijo na pravilih, in odprejo vrata bolj zanimivim in ustvarjalnim nalogam, ki zaposlenim pomagajo, da se počutijo bolj povezane s splošnim poslanstvom organizacije.
Večje zadovoljstvo pri delu pomeni večjo zadržanost zaposlenih. RPA mora biti del te strategije.
#3. Izpolnjevanje zakonskih zahtev
V panogi finančnih storitev veljajo ene izmed najstrožjih regulativnih zahtev v vseh panogah. Neupoštevanje teh pravil lahko privede do visokih glob, izgube licence in škode za ugled, ki jo je težko odpraviti. RPA pomaga ekipam izpolnjevati te nenehno spreminjajoče se standarde.
#4. Skalabilnost
Neobanke in podjetja FinTech na področju zagonskih finančnih storitev pogosto hitro rastejo zaradi privlačnih spodbud. Vendar lahko ta rast povzroči težave, kot je pomanjkanje osebja. RPA pomaga premagati te omejitve z digitalno delovno silo, ki lahko obvladuje povečane delovne obremenitve.
Primeri uporabe RPA v bančništvu
V bančništvu in financah je veliko odličnih primerov uporabe RPA. Nekatere so neposredno povezane z osnovnimi bančnimi dejavnostmi, druge pa pomagajo pri bolj administrativnih nalogah ali nalogah, ki se nanašajo na stranke.
Tukaj je devet najboljših primerov uporabe robotske avtomatizacije procesov v bančništvu in financah.
#1. Uvajanje strank
Uvajanje strank je eden najboljših primerov uporabe RPA v sodobnem bančništvu. S prihodom nebank in podjetij FinTech se je začelo novo obdobje digitalnega bančništva. Hoja v poslovalnico za odprtje novega računa hitro prihaja iz mode. Namesto tega želijo sodobni potrošniki vse opraviti v svoji aplikaciji.
Seveda je prehod na oddaljeno odpiranje računov povezan s svojimi težavami. Stranke morajo naložiti dokumente in dokumentacijo ter preveriti kreditno sposobnost. Poleg tega je treba njihove podatke prenesti v sisteme banke.
RPA pomaga pri vseh teh procesih, vključno s komunikacijo s strankami, obdelavo dokumentov, preverjanjem identitete, preverjanjem kreditne sposobnosti, vnosom podatkov, posodabljanjem računov in drugimi. Je hiter, razširljiv, stroškovno učinkovit in izpolnjuje zahteve potrošnikov po samopostrežbi.
#2. Obdelava vlog za posojila
Obdelava vlog za posojila je odličen primer RPA v bančništvu. Ti postopki zahtevajo intenzivno preverjanje dokumentacije in podatkov o strankah, da bi zmanjšali izgube. Vendar je treba to temeljitost nadomestiti s hitrimi odločitvami, da bi ostali konkurenčni.
RPA pomaga z uporabo optičnega prepoznavanja znakov (OCR) in inteligentne obdelave dokumentov (IDP) za analizo dokumentov, pridobivanje podatkov in primerjavo informacij z internimi dokumenti za odobritev ali zavrnitev posojil. RPA zagotavlja kombinacijo hitrosti in natančnosti, ki jo potrošniki pričakujejo od digitalnega bančništva.
#3. Avtomatizirana podpora strankam
Banke morajo nadaljevati trend samopostrežnih storitev za stranke in poiskati načine, kako strankam zagotoviti hitro, stalno in večkanalno podporo. RPA lahko pri tem procesu pomaga na več različnih načinov. Za začetek lahko roboti za storitve za stranke strankam zagotavljajo izpopolnjene in kontekstualne nasvete. To so lahko tako preproste povezave do pogosto zastavljenih vprašanj ali baz znanja ali pa popolni pogovori s pomočjo generativne umetne inteligence.
Poleg tega lahko roboti RPA pomagajo reševati težave strank z zbiranjem podatkov in dokumentacije, posredovanjem vozovnic ustreznim oddelkom in zagotavljanjem samodejnega stika z uporabniki med reševanjem težave. V kombinaciji z umetno inteligenco in analizo podatkov lahko orodja RPA pomagajo zagotavljati bolj prilagojene storitve, ki pomagajo graditi zaupanje.
#4. Ustvarjanje poročil
RPA za bančništvo pomaga zadovoljiti potrebe finančnih storitev po ustvarjanju poročil. S povezovanjem z različnimi podatkovnimi zbirkami in preglednicami lahko zaposleni z orodji RPA pridobivajo informacije v realnem času, kar vodi do posodobljenih poročil, ki zagotavljajo veliko preglednost.
Z orodji RPA se celoten življenjski cikel ustvarjanja poročil pospeši, saj pomagajo pri avtomatizaciji zbiranja podatkov, združevanju informacij, ustvarjanju poročil in distribuciji končnega izdelka ustreznim piratom.
Poročila, ki jih generira RPA, so hitrejša, brez napak in stroškovno učinkovita. Poleg tega je mogoče sisteme RPA uvesti z upoštevanjem skladnosti, v kombinaciji z orodji umetne inteligence pa lahko pomagajo tudi pri analizi in sprejemanju odločitev.
#5. Odkrivanje goljufij
RPA lahko finančnim podjetjem pomaga pri odkrivanju goljufij na več načinov. Orodja RPA lahko zbirajo in združujejo podatke ter tako olajšajo prepoznavanje vzorcev. Uporablja se lahko tudi za spremljanje v realnem času, pošiljanje opozoril in izvajanje pravil na podlagi določenih ugotovitev ali pogojev.
Prava moč RPA za odkrivanje goljufij je v njeni integraciji z umetno inteligenco in zlasti algoritmi strojnega učenja, ki lahko analizirajo velike količine podatkov in odkrivajo anomalije. Nato lahko ti roboti RPA izpostavijo primere za človeški pregled, s čimer lahko banke in finančne institucije zmanjšajo tveganja in izgube, povezane z goljufijami.
#6. Skladnost
Skladnost z zakonodajo je v bančnem in finančnem sektorju tako pereče vprašanje, da se je v zadnjih letih pojavila cela vrsta tehnologij za reševanje tega problema. Poraba namenskih orodij za regulativno tehnologijo (RegTech) bo do leta 2028 dosegla 200 milijard dolarjev. Vendar pa lahko RPA reši veliko teh težav.
Orodja RPA za skladnost s finančnimi predpisi lahko pomagajo pri zbiranju podatkov za poročila z revizijskimi sledmi, ki so kot nalašč za zagotavljanje preglednosti. Poleg tega je RPA odlična možnost za upravljanje in anonimiziranje podatkov, potrjevanje in splošno kibernetsko varnost.
Na splošno je izpolnjevanje zahtev predpisov drago in zamudno. Orodja RPA ekipam omogočajo, da z avtomatizacijo ponavljajočih se opravil KYC in AML razbremenijo svojo ekipo. To je ujemanje, ki je bilo ustvarjeno v nebesih.
#7. Obdelava plačil
Podobno kot RPA v računovodstvu lahko tudi organizacije za finančne storitve avtomatizirajo veliko vsakodnevnih plačil in prenosov ter tako zagotovijo, da so opravljeni hitro in brez napak. RPA je vešč avtomatizacije obsežnih in ponavljajočih se opravil, obdelava plačil pa vsekakor spada med te parametre.
Orodja RPA lahko sprožijo plačila, dajejo navodila programski opremi za obdelavo plačil, pošiljajo podatke za usklajevanje in celo rešujejo spore s strankami. Tudi tu gre za natančnost, učinkovitost in zmanjšanje človeških napak. S pravo nastavitvijo lahko plačila pomagajo tudi pri izpolnjevanju standardov skladnosti, hkrati pa omogočajo, da se širijo finančne storitve.
#8. Avtomatizirano zapiranje računov
Nobena banka ali finančna ustanova ne vidi rada, da stranka odide, deloma tudi zaradi dodatne administracije, ki nastane zaradi tega. Orodja RPA pa lahko proces naredijo učinkovitejši, stroškovno učinkovitejši in skladnejši. Banke lahko z RPA zbirajo informacije o strankah iz različnih virov in načrtujejo preverjanje računov s preverjanjem stanj, dokumentov in statusa računa.
Zaprtje računa pogosto zahteva prenose sredstev na nove destinacije in obveščanje tretjih oseb. Tudi v tem primeru je RPA v dobrem položaju za avtomatizacijo teh nalog. Podjetja za finančne storitve lahko pripravijo tudi ustrezno dokumentacijo in papirje ter posodobijo zbirke podatkov o strankah, da se v njih odražajo morebitne spremembe.
#9. Upravljanje zaposlenih
Finančne storitve uporabljajo orodja RPA za najrazličnejše naloge, povezane s človeškimi viri, od avtomatizacije upravljanja stroškov do vkrcavanja zaposlenih in pregledov uspešnosti. Finančne institucije so pod pritiskom racionalizacije storitev in zniževanja stroškov, zato je RPA elegantna rešitev za zmanjšanje stroškov, povezanih z upravljanjem zaposlenih.
RPA pomaga ekipam avtomatizirati obračun plač, ugodnosti in upravljanje bolniškega dopusta, pri čemer vse to ustreza zahtevanim standardom in zaposlenim omogoča hitro samopostrežno storitev. Prednosti tega so boljše izkušnje zaposlenih, ki pripomorejo k zadovoljstvu pri delu in zvestobi.
Študije primerov RPA v finančnih storitvah
Seveda je ena stvar slišati o primerih uporabe RPA v financah in bančništvu, najbolj prepričljiv način za merjenje učinka RPA pa je razumevanje, kako je bila tehnologija uporabljena v tem sektorju in kakšne oprijemljive koristi je prinesla organizacijam.
Študija primera #1: Odpravljanje človeških napak
Globalno podjetje za finančne storitve s skoraj 240.000 zaposlenimi v več kot 150 državah je nujno potrebovalo racionalizacijo delovnih tokov in zmanjšanje človeških napak, povezanih z ročnimi opravili. Ena od težav, s katero so se morali spopasti, je bila raznolika paleta storitev, ki so jih ponujali, vključno z revizijo, davčnim svetovanjem, kadrovanjem, kibernetsko varnostjo in upravljanjem poslov.
Vendar pa so obstajali tudi drugi parametri. Podjetje ni želelo prenoviti svojega trenutnega informacijskega sistema ali preveč motiti neprekinjenega poslovanja.
Podjetje je zbralo različne zainteresirane strani in delavce IT v organizaciji ter oblikovalo medfunkcijsko skupino, ki je zbrala zahteve ter opredelila delovne tokove in poslovne procese, ki bi jih lahko avtomatizirala. Opredelili so ponavljajoča se opravila z visoko stopnjo človeških napak in za projekt določili štiri ključne kazalnike uspešnosti, vključno s hitrostjo, kakovostjo podatkov, avtonomijo in vplivom na izdelek.
Izvajanje je trajalo približno tri mesece, na koncu pa je ekipa izdelala robota RPA, ki je trikrat na dan izmenjeval podatke med neštetimi sistemi. Projekt je prihranil 100.000 delovnih ur na leto in 800 milijonov dolarjev, hkrati pa je zmanjšal težave, ki jih povzročajo človeške napake.
Študija primera #2: Pospešitev obdelave posojil
Ugledna ameriška banka je mesečno prejela več kot 10.000 prošenj za posojilo. Za obdelavo teh posojil je bilo potrebnih 50 zaposlenih, ki so pregledovali vloge za posojila, zbirali in preverjali podatke o strankah ter na koncu sprejeli ali zavrnili posojilo. Vendar je bilo treba zaradi odvisnosti banke od starejšega sistema programske opreme obravnavati še dodatno zapletenost.
Po skrbnem načrtovanju je banka z RPA avtomatizirala celoten proces odobravanja posojil. Orodja RPA so prebrala in pridobila podatke iz vlog ter jih potrdila glede na posojilne politike banke in ustrezen regulativni okvir. Nato se lahko sistem odloči o primernosti posojila.
Z uvedbo rešitve RPA je banka močno izboljšala natančnost in hitrost obdelave posojil. Obdelava vlog se je skrajšala za 80 %, pri čemer je bilo človeških napak v celoti manj. Povečana učinkovitost je zmanjšala obseg človeškega dela za 70 %, hkrati pa je banka zagotovila skladnost s predpisi.
Študija primera #3: Izpolnjevanje regulativnega bremena
Mednarodna banka s sedežem v Združenem kraljestvu se je soočila z regulativnim pritiskom, da zamenja enega od svojih produktov. Imeli so stare kreditne kartice, ki so strankam prinašale točke in nagrade. Vendar pa prehoda na nov model, ki je zahteval, da 1,4 milijona strank izbere nove izdelke, ni bilo mogoče opraviti ročno.
Procesi, ki jih je bilo treba avtomatizirati, so vključevali pošiljanje sporočil strankam o spremembah, obdelavo odločitev strank, posodabljanje podatkov v sistemih podjetja in beleženje sprememb za izpolnjevanje revizijskih zahtev. Vendar so bile časovne in proračunske omejitve dodatne ovire, ki jih je bilo treba premagati.
Banka je za sistem CRM uvedla zaledno podatkovno zbirko SQL in zgradila podatkovno zbirko, ki bi lahko zajela vse scenarije, ki bi lahko pomagali pri sprejemanju odločitev. Poleg tega so avtomatizirali korake za zamenjavo izdelka, vključno s komunikacijo in povratnimi informacijami. Na koncu so zgradili portal za upravitelja, ki skrbi za pridobivanje poročil.
Končni rezultati so vključevali prihranek 1,2 milijona funtov na leto, prihranek pri zaposlitvi 18 zaposlenih za polni delovni čas, povečanje natančnosti na 100 % in izpolnjevanje zakonskih zahtev.
Izzivi, s katerimi se soočajo robotski procesi
Avtomatizacija v bančnem in finančnem sektorju
Izvajanje avtomatizacije za bančne in finančne ekipe je zaradi kulture in delovnih tokov v obeh sektorjih povezano z nekaterimi posebnimi izzivi.
#1. Zapuščena infrastruktura
Finančni sektor ima zaslužen sloves sentimentalnosti, ko gre za informacijsko tehnologijo. V začetku leta 2020 je več kot 40 % velikih finančnih institucij v ZDA še vedno uporabljalo programsko opremo, zgrajeno na podlagi skupnega poslovno usmerjenega jezika (COBOL ), programskega jezika, izumljenega leta 1959. Poleg tega številna podjetja za obdelavo podatkov še vedno uporabljajo računalnike mainframe.
RPA je učinkovito orodje za pomoč pri integraciji starejših sistemov s sodobnimi aplikacijami in API-ji v oblaku. Uporablja se lahko tudi za selitev podatkov iz teh zastarelih sistemov in zmanjšanje stroškov vzdrževanja, povezanih z zastarelo tehnologijo.
#2. Standardizacija procesov
Finančne institucije imajo glede na kulturo, zaposlene in visoko koncentracijo podedovanih sistemov v arhitekturi podjetja lastne delovne tokove in procese, pogosto v različnih oddelkih. Pri poskusih uvajanja rešitev RPA bo potrebno sodelovanje med oddelki in standardizacija procesov.
Standardizacija procesov je v mnogih pogledih le del povečanja učinkovitosti. Če dva oddelka ali dva člana skupine isto stvar počneta na zelo različne načine, bo eden od njiju manj učinkovit od drugega v smislu porabe časa ali virov. Standardizacija procesov pomeni, da lahko organizacije izkoristijo prednosti rešitev RPA.
#3. Mit o srebrnem naboju
Deloitte meni, da obstaja nevarnost, da finančne organizacije verjamejo, da bo kognitivni RPA “srebrna krogla “, ki jo je mogoče “uporabiti za temeljno pokvarjen proces v pričakovanju, da se bo sam popravil”.
V resnici je treba pri izvajanju sistema RPA skrbno zbrati in načrtovati zahteve. Posvetovanje s strokovnjakom za RPA lahko odpravi številne težave, povezane z uvajanjem te tehnologije v že tako zapleten ekosistem.
#4. Skladnost s predpisi
Finančne storitve so eden od najstrožje urejenih sektorjev, saj veljajo pravila o ravnanju z občutljivimi podatki in celo o tveganjih. Zato bodo morale vse rešitve RPA ustrezati tem omejitvam in zagotavljati skladnost z zakonodajo.
RPA je dober kandidat za te scenarije, saj obstajajo zapisi za vsak postopek, kar je ključnega pomena za finančne revizije. Poleg tega se predpisi nenehno spreminjajo in posodabljajo, RPA pa omogoča prilagodljivost za prilagajanje novim pravilom. Avtomatizacija lahko pomaga zagotoviti, da občutljivi finančni in osebni podatki niso dostopni človeškim očem, kar zagotavlja dodatno raven varnosti.
#5. Pomanjkanje znanj in spretnosti
Pomanjkanje znanja in spretnosti s področja IT je v zadnjih nekaj letih prizadelo panogo finančnih storitev. Zato je uvajanje rešitev RPA brez izkušenj in strokovnega znanja IT-strokovnjakov težavno.
Za uspešno uvedbo RPA je potrebno poglobljeno razumevanje tehnologije, vključno z njenimi možnostmi in omejitvami. Uporabniki ZAPTEST Enterprise lahko izkoristijo prednosti posebnega strokovnjaka ZAP, ki z njimi tesno sodeluje pri razumevanju zahtev in pomaga pri izvajanju rešitev RPA na podlagi najboljših industrijskih praks. Ta dodatek lahko ekipam pomaga premagati relativno pomanjkanje strokovnjakov za RPA.
Trendi RPA v bančništvu
Sektor finančnih storitev se hitro odziva na spreminjajoče se zahteve potrošnikov in regulativnih organov. Preučimo nekatere trende RPA v financah in bančništvu.
#1. Inteligentna avtomatizacija
Inteligentna avtomatizacija (IA) vključuje uporabo drugih vrst umetne inteligence v povezavi z orodji RPA. Nekatere tehnologije, ki so pri tem uporabljene, vključujejo inteligentno obdelavo dokumentov (IDP) in strojno učenje.
Z dodajanjem teh orodij se premagajo omejitve, ki so značilne za RPA pri ravnanju z nestrukturiranimi podatki in zmožnostih odločanja. Končni rezultat je, da se poveča obseg samodejnih opravil, kar finančnim institucijam omogoča, da naredijo več.
#2. RPA v oblaku
Medtem ko so bili prvi sistemi RPA običajno na voljo na kraju samem, je v zadnjih nekaj letih opazen premik k orodjem v oblaku. Ta preklop prinaša številne prednosti, med drugim varen oddaljen dostop za porazdeljene ekipe.
#3. Generativna umetna inteligenca
Generativna umetna inteligenca vpliva na številne panoge, nič drugače pa ni v bančništvu in finančnem sektorju. Obstaja veliko različnih primerov uporabe, vključno s klepetalnimi roboti za pomoč strankam, ustvarjanjem vsebin in izdelavo poročil. Banke in finančne storitve lahko za obvladovanje predpisov o finančnih in osebnih podatkih razvijejo tudi svoje lastne umetne inteligence.
#4. RPA z asistenco
Medtem ko je neasistirana RPA še vedno najbolj priljubljen način avtomatizacije v poslovnem svetu, je asistirana RPA vse pomembnejša. Ta orodja se bodo brez težav vključila v delovni proces zaposlenega. Predstavnik službe za pomoč strankam lahko na primer avtomatizira naloge iskanja ali obdelave podatkov v hipu, kar vodi k veliko večji produktivnosti in navsezadnje k zadovoljnejšim potrošnikom.
Prihodnost avtomatizacije v bančništvu
Robotska avtomatizacija procesov v financah in bančništvu je dobro uveljavljena. Vendar ima veliko možnosti za zanimivo in inovativno rast.
#1. Hiperavtomatizacija
Analitika podatkov, umetna inteligenca, obdelava naravnega jezika (NLP) in RPA se bodo združili, da bi ustvarili bančne in finančne sisteme, ki avtomatizirajo vse mogoče, od zalednih procesov do sprednjih delovnih tokov. Ta futuristična destinacija se imenuje Hiperavtomatizacija.
Hiperavtomatizacija bi lahko v bančnem sektorju delovala na več načinov. Poleg robotizirane avtomatizacije procesov pri finančnih in računovodskih nalogah bi lahko prišlo do sodelovanja med človekom in računalnikom na višji ravni, pri čemer bi strojno učenje in analitika priporočala odločitve, ki bi jih moral odobriti človek.
#2. Visoko prilagojeno oblikovanje aplikacij brez kode
Oblikovanje aplikacij v bančništvu je zapleteno. To je v veliki meri povezano s strogimi zakoni, ki urejajo finančne in osebne podatke. Vendar pa bodo na tem področju z orodji RPA z umetno inteligenco in vmesniki API nastale aplikacije brez kode. Avtomatizacija testiranja programske opreme bo pomemben del zagotavljanja celovitosti in varnosti te programske opreme, ki jo je mogoče prilagoditi posameznemu delovnemu procesu ali kulturi podjetja.
#3. Prediktivno odkrivanje goljufij
Odkrivanje goljufij je velika skrb finančnih institucij. V Združenem kraljestvu so goljufije leta 2022 banke stale približno 1,2 milijarde funtov. Orodja za strojno učenje se že uporabljajo v okviru RPA v financah in računovodstvu ter so odlična pri odkrivanju goljufij. Vendar bi lahko v prihodnosti dovolj dobro usposobljeni algoritmi ML napovedali verjetnost goljufije že ob vložitvi vloge ali na podlagi določenega sklopa korakov. Posledice prihranka stroškov so ogromne.
Zaključne misli
Robotska avtomatizacija procesov v bančništvu in financah je hitro razvijajoče se in razburljivo področje. Modernizacija in vse večja tehnološka izpopolnjenost v sektorju finančnih storitev pomenita, da RPA v bančništvu ni le nekaj lepega, ampak je ključnega pomena za konkuriranje tekmecem.
Izkoriščanje moči robotske avtomatizacije procesov v financah in bančništvu izboljša učinkovitost in upoštevanje standardov skladnosti ter prihrani denar. Ker banke postajajo bolj usmerjene v stranke, bo finančna avtomatizacija pomagala zagotavljati boljše izkušnje strank in večjo personalizacijo, zlasti v kombinaciji z orodji umetne inteligence. Racionalizirano poslovanje bo prihranke preneslo na uporabnike, inovativni novi izdelki pa bodo zadovoljili povpraševanje po aplikacijah, ki uporabnikom pomagajo varčevati, načrtovati proračun in dosegati življenjske cilje.
