Bankacılık ve Finans Alanında Robotik Süreç Otomasyonu, otomasyon teknolojisinin en güçlü ve cazip kullanım alanlarından biridir. Ticaret otomasyonu 1970’ler ve 1980’lerden beri yaygındır, ancak RPA, maliyetleri düşürmeye ve tüketici deneyimlerini iyileştirmeye daha fazla odaklanarak farklı bir mekanizasyon türünün önünü açmaktadır.
Bankacılık RPA’sı, işletmelerin bir finans otomasyonu RegTech çözümü olarak hareket ederek sürekli değişen düzenleyici ortama yanıt vermelerine de olanak sağlamıştır. Bununla birlikte, işlem işleme, kredi onayları ve artan siber güvenlik dahil olmak üzere RPA’nın finans alanında başka mükemmel kullanımları da vardır.
Bu makalede, Finans ve Bankacılıkta Robotik Süreç Otomasyonunun faydalarını, örnek olaylarını, kullanım durumlarını, trendlerini ve zorluklarını inceleyeceğiz.
Robotik Süreç Otomasyonu
Finans ve Bankacılık pazar büyüklüğü
Bankacılık ve finansta (BFSI) küresel Robotik Süreç Otomasyonu (RPA) pazar büyüklüğü 2023 yılında yaklaşık 860,75 milyon dolardı. Analistler, %40’lık yıllık bileşik büyüme oranıyla (CAGR) sektörün 2030 yılına kadar yaklaşık 9 milyar dolara ulaşmasını bekliyor.
Kuzey Amerika (%45) ve Avrupa (%30) pazarın büyük bölümünü oluşturmaktadır. Ancak Asya Pasifik, önümüzdeki on yıl içinde en yüksek büyüme potansiyeline sahip bölge olarak görülmektedir.
Bankacılığı etkileyen faktörler ve
fi̇nans süreç otomasyonu
Bankacılık ve finans piyasaları, yazılım testi otomasyon araçlarını ve RPA teknolojisini ilk benimseyenler oldu. Birçok açıdan bu sektörler teknoloji için ideal adaylardı çünkü bu sektörler finansal işlemler gibi yüksek hacimli tekrarlayan ve kural tabanlı görevleri yerine getiriyorlardı. Bununla birlikte, benimseme çeşitli başka nedenlerden dolayı artmıştır. İşte en önemlilerinden birkaçı.
1. Maliyetlerin azaltılması
Bankalar ve finansal hizmet şirketleri uzun bir süre boyunca düşük ve hatta negatif faiz oranlarının geçerli olduğu bir çağda varlıklarını sürdürdüler ve bu da maliyet tasarrufunu bir öncelik haline getirdi. Birçok merkez bankasının faiz oranlarını %5 civarına yükseltmesiyle birlikte son yıllarda artan enflasyon bu durumu değiştirmiş olabilir. Bununla birlikte, finansal işletmelerin mücadele etmesi gereken başka rüzgarlar da var.
Neobankaların ve yenilikçi FinTech işletmelerinin yükselişi, finans dünyasına ciddi bir rekabet getirmiştir. Tüketici beklentilerindeki belirgin değişimlerle birleştiğinde, finans kuruluşlarının rekabetçi kalabilmek için maliyetleri düşürmesi gerekiyor. RPA, ekiplerin tüketiciler için yenilikçi ürünler sunmaya devam ederken, hizmetlerin günlük maliyetlerini azaltmalarına yardımcı olur.
2. Artan düzenleyici ve idari yük
Son birkaç yılda finansal düzenleme standartlarındaki artış, finansal işletmeler için büyük bir sorun oluşturdu. Müşterini Tanı (KYC) ve Kara Para Aklamayı Önleme (AML) yükümlülükleri, finansal hizmet şirketlerine kârlılıklarına katkıda bulunmadan büyük bir idari yük getirmiştir. Manuel uyumluluk maliyetlidir, tekrarlayıcıdır ve insan hatasına açıktır.
Optik Karakter Tanıma (OCR ) ve diğer yapay zeka destekli araçlara sahip RPA araçları, bu yükün bir kısmını bankalardan alabilir ve insan sermayesi gibi uyumlu kalmanın maliyetlerini azaltabilir.
3. Müşteri self-servisi
Müşteri beklentileri son on yılda önemli ölçüde değişmiştir. Artık tüketiciler işlerin hemen yapılmasını bekliyor ve kendilerine yalnızca 9 ile 5 arasında yardımcı olabilecek bir işletme için zamanları yok. Elbette büyüyen sadece müşteri hizmetleri beklentileri değil. Tüketiciler ayrıca kredi ve hesap başvurularında hızlı karar almak istiyor.
RPA, insan etkileşimine en az ihtiyaç duyarak ve müşteri sorgularıyla ilgilenerek uygulamaları kural tabanlı kriterlere göre otomatikleştirerek tüm bu sorunlara yardımcı olabilir.
4. Daha az risk
Bankalar ve finans şirketleri kaçınılmaz olarak çok fazla riskle uğraşırlar. Ancak bu riski azaltmak, iyi yönetilen bir işletmenin önemli bir parçasıdır. Hatalar tüketici güveninin kaybolmasına ve itibar kaybına yol açabilirken, uyumluluk hataları ağır mali cezalarla sonuçlanır.
RPA insan hatalarını azaltır, kurumların uyumlu kalmasına yardımcı olur, veri doğruluğunu ve işlemeyi iyileştirir ve Makine Öğrenimi (ML) ile güçlendirildiğinde dolandırıcılık tespitinde kullanılabilir.
5. İş sürekliliği
Finans kurumları ekonomide kritik bir rol oynamaktadır ve herhangi bir hizmet kesintisi itibar kaybına yol açabilir. Ayrıca, bu kurumlar hassas verileri tuttukları için, tüketicileri koruyan ve finansal sistemin istikrarını sağlayan düzenlemelere tabidirler.
RPA, sağlam bir iş sürekliliği planının (BCP) bir parçasını oluşturabilir ve doğal afetler, halk sağlığı acil durumları, siber güvenlik saldırıları veya daha fazlasının neden olduğu kesinti sürelerinin en aza indirilmesini sağlayabilir.
Robotik Süreç Otomasyonunun Faydaları
Finans ve Bankacılık alanında
Finansal hizmetler sektöründe RPA çözümlerinin uygulanmasının birçok faydası vardır. İşte en önemlilerinden bazıları.
#1. Paradan tasarruf edin
RPA kullanımının önümüzdeki yıllarda finans sektöründe büyümeye devam etmesi bekleniyor. RPA, finans sektöründeki görevlerin %80‘ine kadarını otomatikleştirebilir ve bu da kuruluşlar için inanılmaz maliyet tasarrufu olanakları anlamına gelir.
#2. Artan iş tatmini
Finans sektörü, çalışanların kendilerini ilhamdan yoksun, sıkılmış ve değersiz hissetmelerine neden olan tekrarlayan ve sıradan görevlerle doludur. RPA araçları bu kural tabanlı işleri devralabilir ve çalışanların kuruluşun genel misyonuna daha bağlı hissetmelerine yardımcı olan daha ilgi çekici ve yaratıcı görevlere kapı açabilir.
Artan iş memnuniyeti, çalışanların elde tutulmasının artması anlamına gelir. RPA bu stratejinin bir parçası olmalıdır.
#3. Mevzuat uyumluluğunu karşılayın
Finansal hizmetler sektörü, herhangi bir sektör için en titiz düzenleyici gerekliliklerden bazılarına sahiptir. Bu kurallara uyulmaması ağır para cezalarına, lisans kaybına ve telafisi zor itibar zedelenmesine yol açabilir. RPA, ekiplerin sürekli gelişen bu standartları karşılamasına yardımcı olur.
#4. Ölçeklenebilirlik
Finansal hizmetler startup alanındaki neobankalar ve FinTech işletmeleri genellikle cazip teşvikler sayesinde hızla büyür. Ancak bu büyüme, personel eksikliği gibi sorunlara neden olabilir. RPA, artan iş yüklerinin üstesinden gelebilecek dijital bir işgücü aracılığıyla bu sınırlamaların üstesinden gelmeye yardımcı olur.
RPA bankacılık kullanım örnekleri
Bankacılık ve finans alanında birçok harika RPA kullanım örneği var. Bazıları doğrudan temel bankacılık faaliyetleriyle ilgiliyken, diğerleri daha idari veya müşteriye yönelik görevlere yardımcı olur.
İşte bankacılık ve finans alanındaki en iyi dokuz Robotik Süreç Otomasyonu kullanım örneği.
#1. Müşteri alımı
Müşteri kabulü, modern bankacılık dönemi için en iyi RPA kullanım örneklerinden biridir. Neobankaların ve FinTech şirketlerinin ortaya çıkışı, dijital bankacılıkta yeni bir çağ başlattı. Yeni bir hesap açmak için şubeye gitmek hızla demode oluyor. Bunun yerine, modern tüketiciler her şeyi uygulamalarında yapmak istiyor.
Elbette, uzaktan hesap açmaya geçmek kendi sorunlarını da beraberinde getirir. Müşterilerin belge ve evrakları yüklemeleri ve kredi kontrolü yaptırmaları gerekir. Dahası, bilgilerinin bankanın sistemlerine yüklenmesi gerekiyor.
RPA, müşteri iletişimi, belge işleme, kimlik doğrulama, kredi kontrolleri, veri girişi, hesap güncelleme ve daha fazlası dahil olmak üzere tüm bu süreçlere yardımcı olur. Hızlı, ölçeklenebilir, uygun maliyetli ve tüketicilerin self servis taleplerini karşılıyor.
#2. Kredi başvurularının işlenmesi
Kredi başvurularının işlenmesi, bankacılıkta RPA için harika bir örnektir. Bu süreçler, kayıpları azaltmak için evrakların ve müşteri verilerinin yoğun bir şekilde incelenmesini gerektirir. Ancak bu titizlik, rekabette kalabilmek için hızlı kararlarla dengelenmelidir.
RPA, belgeleri analiz etmek, verileri çıkarmak ve kredileri onaylamak veya reddetmek için bilgileri dahili belgelerle karşılaştırmak için Optik Karakter Tanıma (OCR) ve Akıllı Belge İşleme (IDP) kullanarak yardımcı olur. RPA, tüketicilerin dijital bankacılıktan beklediği hız ve doğruluk karışımını sağlar.
#3. Otomatik müşteri desteği
Müşteri self-servis trendini devam ettiren bankalar, müşterilerine hızlı, her zaman açık, çok kanallı destek sunmanın yollarını bulmalıdır. RPA bu sürece birkaç farklı şekilde yardımcı olabilir. Yeni başlayanlar için, müşteri hizmetleri botları müşterilere sofistike ve bağlamsal tavsiyeler sağlayabilir. Bu, SSS’lere veya bilgi tabanlarına bağlantılar kadar basit bir şey olabileceği gibi tam gelişmiş Üretken Yapay Zeka destekli konuşmalar da olabilir.
Dahası, RPA botları veri ve belge toplayarak, destek taleplerini ilgili departmanlara ileterek ve sorun sırasında kullanıcılarla otomatik iletişim sağlayarak müşteri sorunlarının çözülmesine yardımcı olabilir. Yapay zeka ve veri analizi ile eşleştirildiğinde RPA araçları, güven oluşturmaya yardımcı olan daha kişiselleştirilmiş bir hizmet türü sağlamaya yardımcı olabilir.
#4. Rapor oluşturma
Bankacılık için RPA, finansal hizmetlerin rapor oluşturma ihtiyaçlarını karşılamaya yardımcı olur. Çalışanlar, çeşitli veri tabanları ve elektronik tablolarla bağlantı kurarak, gerçek zamanlı olarak bilgi çıkarmak için RPA araçlarını kullanabilir ve bu da yüksek görünürlük sağlayan güncel raporlara yol açar.
Veri toplama, bilgi toplama, rapor oluşturma ve nihai ürünü ilgili korsanlara dağıtma işlemlerini otomatikleştirmeye yardımcı oldukları için RPA araçlarıyla tüm rapor oluşturma yaşam döngüsü daha hızlı hale gelir.
RPA tarafından oluşturulan raporlar daha hızlı, hatasız ve uygun maliyetlidir. Dahası, RPA sistemleri uyumluluk göz önünde bulundurularak uygulanabilir ve yapay zeka araçlarıyla eşleştirildiklerinde analiz ve karar verme süreçlerine de yardımcı olabilirler.
#5. Dolandırıcılık tespiti
RPA’nın dolandırıcılık tespiti konusunda finansal işletmelere yardımcı olabileceği çeşitli yollar vardır. RPA araçları, örüntü tanımayı kolaylaştırmak için veri toplayabilir ve bir araya getirebilir. Ayrıca gerçek zamanlı izleme, uyarı gönderme ve belirli bulgulara veya koşullara dayalı kuralları yürütmek için de kullanılabilir.
RPA’nın dolandırıcılık tespiti için gerçek gücü, yapay zeka ile entegrasyonunda ve özellikle anormallikleri tespit etmek için büyük miktarda veriyi analiz edebilen makine öğrenimi algoritmalarında yatmaktadır. Bu RPA botları, insan incelemesi için vakaları vurgulayabilir ve bankaların ve finans kuruluşlarının dolandırıcılıkla ilişkili riskleri ve kayıpları azaltmasına olanak tanır.
#6. Uyumluluk
Mevzuata uyum, bankacılık ve finans sektörlerinde öylesine acil bir konudur ki, son yıllarda bu sorunu çözmek için bir teknoloji kolu ortaya çıkmıştır. Özel düzenleme teknolojisi (RegTech) aracı harcamalarının 2028 yılına kadar 200 milyar dolara ulaşması bekleniyor. Ancak RPA bu sorunların çoğunu çözebilir.
Finansal mevzuata uyum için RPA araçları, şeffaflığı göstermek için mükemmel denetim izleri ile raporlar için veri toplamaya yardımcı olabilir. Dahası, RPA veri yönetimi ve anonimleştirme, kimlik doğrulama ve genel siber güvenlik için harika bir seçenektir.
Genel olarak, yönetmelik gerekliliklerini karşılamak maliyetli ve zaman alıcıdır. RPA araçları, ekiplerin tekrarlayan KYC ve AML görevlerini otomatikleştirerek ekiplerinin yükünü hafifletmelerine olanak tanır. Cennette yapılmış bir eşleşme.
#7. Ödeme işlemleri
Tıpkı muhasebedeki RPA gibi, finans hizmetleri kuruluşları da günlük ödeme ve transfer işlemlerinin çoğunu otomatikleştirerek hızlı ve hatasız bir şekilde tamamlanmalarını sağlayabilir. RPA, yüksek hacimli ve tekrarlayan görevlerin otomasyonunda ustadır ve ödeme işlemleri kesinlikle bu parametrelere girer.
RPA araçları ödemeleri başlatabilir, ödeme işleme yazılımına talimat verebilir, mutabakat verilerini gönderebilir ve hatta müşteri anlaşmazlıklarını çözebilir. Yine, doğruluk, verimlilik ve insan hatasını azaltmakla ilgilidir. Doğru kurulumla, ödemeler aynı zamanda uyumluluk standartlarının karşılanmasına yardımcı olurken, genişleyen finansal hizmetler işinin kolayca ölçeklenmesini sağlayabilir.
#8. Otomatik hesap kapatma
Hiçbir banka veya finans kurumu bir müşterinin gittiğini görmekten hoşlanmaz ve bunun bir nedeni de yarattığı tüm ekstra yönetimdir. Bununla birlikte, RPA araçları süreci daha verimli, uygun maliyetli ve uyumlu hale getirebilir. Bankalar, çeşitli kaynaklardan müşteri bilgilerini toplamak ve bakiyeleri, belgeleri ve hesap durumunu kontrol ederek hesap doğrulamasını planlamak için RPA’yı kullanabilir.
Bir hesabın kapatılması genellikle fonların yeni varış noktalarına aktarılmasını ve üçüncü tarafların bilgilendirilmesini gerektirir. Yine, RPA bu görevleri otomatikleştirmek için iyi bir konumdadır. Son olarak, finansal hizmet işletmeleri de ilgili belgeleri ve evrakları oluşturabilir ve herhangi bir değişikliği yansıtmak için müşteri veritabanlarını güncelleyebilir.
#9. Çalışan yönetimi
Finans hizmetleri, gider yönetiminin otomatikleştirilmesinden çalışanların işe alımına ve performans incelemelerine kadar İK ile ilgili çok çeşitli görevler için RPA araçlarını kullanıyor. Finans kurumları hizmetleri kolaylaştırma ve maliyetleri azaltma baskısı altındayken, RPA çalışan yönetimiyle ilgili maliyetleri azaltmak için zarif bir çözümdür.
RPA, ekiplerin bordro ve sosyal yardımları otomatikleştirmesine ve hastalık izinlerini yönetmesine yardımcı olurken, gerekli standartları karşılar ve çalışanlara hızlı, self servis bir seçenek sunar. Buradaki faydalar, iş memnuniyeti ve bağlılığa yardımcı olan artan bir çalışan deneyimidir.
Finansal hizmetlerde RPA vaka çalışmaları
Elbette, finans ve bankacılıkta RPA kullanım örneklerini duymak bir şeydir, ancak teknolojinin sektörde nasıl uygulandığını ve kuruluşlar için hangi somut faydaların kilidini açtığını anlamak, RPA’nın etkisini ölçmenin en zorlayıcı yoludur.
Örnek çalışma #1: İnsan hatalarını ortadan kaldırma
150’den fazla ülkede yaklaşık 240.000 çalışanı olan küresel bir finansal hizmetler şirketi, iş akışlarını düzene sokmak ve manuel görevlerle ilişkili insan hatalarını azaltmak için acil bir ihtiyaç duyuyordu. Karşı karşıya kaldıkları sorunlardan biri, denetim, vergi danışmanlığı, İK, siber güvenlik ve anlaşma yönetimi de dahil olmak üzere sundukları hizmetlerin çeşitliliğiydi.
Ancak, başka parametreler de vardı. Şirket, mevcut BT sistemini elden geçirmek veya iş sürekliliğinde çok fazla kesintiye neden olmak istemiyordu.
İşletme, kurum içindeki çeşitli paydaşları ve BT çalışanlarını bir araya getirdi ve gereksinimleri toplamak ve otomatikleştirebilecekleri iş akışlarını ve iş süreçlerini belirlemek için çapraz fonksiyonlu bir ekip oluşturdu. İnsan hatası oranının yüksek olduğu tekrarlayan görevleri belirlediler ve proje için hız, veri kalitesi, özerklik ve ürün etkisi dahil olmak üzere dört KPI belirlediler.
Uygulama yaklaşık üç ay sürdü ve sonunda ekip, sayısız sistem arasında günde üç kez veri alışverişi yapan bir RPA botu oluşturdu. Proje, insan hatasından kaynaklanan sorunları azaltırken yılda 100.000 çalışma saati ve 800 milyon dolar tasarruf sağladı.
Örnek çalışma #2: Kredi işlemlerinin hızlandırılması
Önde gelen bir ABD bankası ayda 10.000’in üzerinde kredi başvurusu alıyordu. Bu kredilerin işlenmesi, kredi başvurularının incelenmesi, müşteri verilerinin toplanması ve doğrulanması ve nihayetinde kredinin kabul edilmesi veya reddedilmesi gibi süreçlerle birlikte 50 personelin çalışmasını gerektirmiştir. Ancak, bankanın eski bir yazılım sistemine bağlı olması nedeniyle başa çıkılması gereken ekstra bir karmaşıklık katmanı vardı.
Dikkatli bir planlamanın ardından banka, tüm kredi sürecini otomatikleştirmek için RPA’yı kullandı. RPA araçları, uygulamalardan verileri okuyup çıkarmış ve verileri bankanın kredi politikalarına ve ilgili düzenleyici çerçeveye göre doğrulamıştır. Bu noktadan sonra sistem kredinin uygunluğuna karar verebilir.
Banka, bir RPA çözümü uygulayarak kredi işlemlerinin hem doğruluğunu hem de hızını büyük ölçüde artırdı. Başvuru işlemleri %80 oranında azaldı ve insan hataları tamamen ortadan kalktı. Artan verimlilik, bankanın düzenlemelere uymasını sağlarken insan emeğini %70 oranında azalttı.
Örnek olay incelemesi #3: Mevzuat yükünün karşılanması
Birleşik Krallık’ta yerleşik çok uluslu bir banka, ürünlerinden birini değiştirmesi için mevzuat baskısıyla karşılaştı. Müşterilerine puan ve ödül kazandıran eski kredi kartları vardı. Ancak, 1,4 milyon müşterinin yeni ürünleri seçmesini gerektiren yeni bir modele geçme ihtiyacı, manuel olarak halledilebilecek bir şey değildi.
Otomatikleştirilmesi gereken süreçler arasında müşterilere değişikliklerle ilgili iletişim gönderilmesi, müşteri kararlarının işlenmesi, şirket sistemlerindeki ayrıntıların güncellenmesi ve denetim gerekliliklerine uymak için değişikliklerin kaydedilmesi yer alıyordu. Ancak zaman ve bütçe kısıtlamaları aşılması gereken engeller olarak ortaya çıktı.
Banka, CRM sistemi için bir arka uç SQL veritabanı oluşturdu ve karar vermeye yardımcı olabilecek tüm senaryoları kapsayabilecek bir veritabanı oluşturdu. Ayrıca, iletişim ve geri bildirim de dahil olmak üzere ürün değiştirme adımlarını otomatikleştirdiler. Son olarak, rapor alımını yönetmek için bir yönetici portalı oluşturdular.
Sonuçlar arasında yılda 1,2 milyon £ tasarruf, 18 tam zamanlı personelin işe alınmasında tasarruf, doğruluk oranının %100’e çıkarılması ve yasal gerekliliklerin karşılanması yer alıyordu.
Robotik Sürecin Karşılaştığı Zorluklar
Bankacılık ve Finans Sektörlerinde Otomasyon
Bankacılık ve finans ekipleri için otomasyon uygulamak, her iki sektördeki kültür ve iş akışları nedeniyle bazı özel zorluklarla birlikte gelir.
#1. Eski altyapı
Finans sektörü, BT teknolojisi söz konusu olduğunda duygusallık konusunda haklı bir üne sahiptir. Aslında, 2020’lerin başında, büyük ABD finans kurumlarının %40 ‘ından fazlası hala 1959’da icat edilen bir programlama dili olan Common Business Oriented Language (COBOL) üzerine inşa edilmiş yazılımları kullanıyordu . Dahası, birçok işletme veri işleme için hala ana bilgisayar kullanıyor.
RPA, eski sistemlerin modern bulut tabanlı uygulamalar ve API’ler ile entegre edilmesine yardımcı olan etkili bir araçtır. Ayrıca bu eski sistemlerden veri taşımak ve eski teknolojiyle ilişkili bakım maliyetlerini azaltmak için de kullanılabilir.
#2. Süreç standardizasyonu
Kültüre, çalışanlara ve şirket mimarisindeki eski sistemlerin yüksek yoğunluğuna bağlı olarak, finans kurumları genellikle farklı departmanlarda kendi iş akışlarına ve süreçlerine sahip olacaktır. RPA çözümlerini uygulama girişimleri, departmanlar arası işbirliği ve süreç standardizasyonu gerektirecektir.
Süreç standardizasyonu birçok açıdan verimliliği artırmanın sadece bir parçasıdır. İki departman veya ekip üyesi aynı şeyi çılgınca farklı şekillerde yapıyorsa, zaman veya kaynak kullanımı açısından biri diğerinden daha az verimli olacaktır. Süreçlerin standartlaştırılması, kuruluşların RPA çözümlerinden yararlanmak için konumlandırılması anlamına gelir.
#3. Gümüş Kurşun Efsanesi
Deloitte, finans kuruluşlarının Bilişsel RPA’nın “kendi kendini düzelteceği beklentisiyle temelde bozuk bir sürece uygulanabilecek” bir ” Gümüş Kurşun” olacağına inanma tehlikesi olduğunu öne sürüyor.
Gerçekte, herhangi bir RPA sisteminin uygulanması dikkatli bir gereksinim toplama ve planlama gerektirir. Bir RPA uzmanına danışmak, zaten karmaşık olan bir ekosistemde bu teknolojiyi uygulamakla ilgili birçok sorunun üstesinden gelebilir.
#4. Mevzuata uygunluk
Finansal hizmetler, hassas verilerin ve hatta risklerin ele alınmasıyla ilgili kurallarla en sıkı şekilde düzenlenen sektörlerden biridir. Bu nedenle, herhangi bir RPA çözümünün bu kısıtlamalara uyması ve mevzuata uygunluğu sağlaması gerekecektir.
RPA bu senaryolar için iyi bir adaydır çünkü mali denetimler için hayati önem taşıyan her süreç için kayıtlar vardır. Dahası, düzenlemeler sürekli değişir ve güncellenirken, RPA yeni kurallara uyum sağlama esnekliği sunar. Son olarak, otomatikleştirme hassas finansal ve kişisel verilerin insanların erişimine kapalı olmasını sağlayarak ekstra bir güvenlik katmanı oluşturabilir.
#5. Beceri eksikliği
BT becerilerindeki eksiklik son birkaç yıldır finansal hizmetler sektörünü etkilemektedir. Bu nedenle, BT uzmanlarının deneyimi ve uzmanlığı olmadan RPA çözümlerini uygulamak zordur.
RPA’nın başarılı bir şekilde benimsenmesi, potansiyeli ve sınırlamaları da dahil olmak üzere teknolojinin derinlemesine anlaşılmasını gerektirir. ZAPTEST Enterprise kullanıcıları, gereksinimleri anlamak ve sektördeki en iyi uygulamalara dayalı RPA çözümlerini uygulamaya yardımcı olmak için kendileriyle yakın bir şekilde çalışabilecek özel bir ZAP Uzmanından yararlanabilir. Bu ekleme, ekiplerin RPA uzmanlarının göreceli eksikliğinin üstesinden gelmesine yardımcı olabilir.
Bankacılık sektöründe RPA trendleri
Finansal hizmetler sektörü, değişen tüketici ve düzenleyici taleplere yanıt olarak hızlı hareket ediyor. Finans ve bankacılıkta RPA’nın bazı trendlerini inceleyelim.
#1. Akıllı Otomasyon
Akıllı Otomasyon (IA), RPA araçları ile birlikte diğer Yapay Zeka türlerinin kullanılmasını içerir. Burada yer alan teknolojilerden bazıları Akıllı Belge İşleme (IDP) ve Makine Öğrenimini içerir.
Bu araçların eklenmesi, RPA’nın yapılandırılmamış verilerle başa çıkma ve karar verme yetenekleri konusundaki doğal sınırlamalarının üstesinden gelir. Net sonuç, otomatikleştirilebilir görevlerin kapsamının artması ve finans kuruluşlarının daha fazlasını yapmasına olanak tanımasıdır.
#2. Bulut tabanlı RPA
İlk RPA sistemleri genellikle şirket içi iken, son birkaç yılda bulut tabanlı araçlara doğru kayda değer bir kayma görüldü. Bu geçişin, dağıtık ekipler için güvenli uzaktan erişim de dahil olmak üzere pek çok faydası vardır.
#3. Üretken Yapay Zeka
Üretken yapay zeka, bankacılık ve finans sektörleri de dahil olmak üzere çok çeşitli sektörlerde etki yaratıyor. Sohbet robotu müşteri asistanları, içerik oluşturma ve rapor oluşturma dahil olmak üzere birçok farklı kullanım durumu vardır. Bankalar ve finansal hizmetler, finansal ve kişisel verilerle ilgili düzenlemelerle başa çıkmak için kendi kurum içi yapay zekalarını da oluşturabilir.
#4. Destekli RPA
Desteksiz RPA hala iş dünyasında kullanılan en popüler otomasyon türü olsa da, Destekli RPA’nın önemi giderek artıyor. Bu araçlar, bir çalışanın iş akışına sorunsuz bir şekilde uyum sağlayacaktır. Örneğin, bir müşteri hizmetleri temsilcisi veri alma veya işleme görevlerini anında otomatik hale getirerek çok daha fazla üretkenlik ve nihayetinde daha mutlu tüketiciler elde edebilir.
Bankacılık sektöründe otomasyonun geleceği
Finans ve Bankacılıkta Robotik Süreç Otomasyonu artık iyice yerleşmiştir. Bununla birlikte, ilginç ve yenilikçi yollarla büyümek için çok fazla alana sahiptir.
#1. Hiperotomasyon
Veri analitiği, yapay zeka, doğal dil işleme (NLP) ve RPA, arka uç süreçlerinden ön uç iş akışlarına kadar mümkün olan her şeyi otomatikleştiren bankacılık ve finans sistemleri oluşturmak için bir araya gelecek. Bu fütüristik hedefin adı Hyperautomation.
Bankacılık sektöründe hiperotomasyonun gidebileceği birkaç yol var. Finans ve muhasebe görevlerinde robotik süreç otomasyonunun ötesinde, insan onayı için kararlar öneren makine öğrenimi ve analitik ile insan-bilgisayar işbirliğini daha yüksek bir düzeyde görebiliriz.
#2. Son derece kişiselleştirilmiş kodsuz uygulama tasarımı
Bankacılık sektöründe uygulama tasarımı karmaşıktır. Bu büyük ölçüde finansal ve kişisel verileri düzenleyen katı yasalarla ilgilidir. Bununla birlikte, yapay zeka ve API’lere sahip RPA araçları sayesinde kodsuz uygulamalar bu alana girecektir. Yazılım test otomasyonu, bireysel iş akışına veya şirket kültürüne göre uyarlanabilen bu yazılımın hem bütünlüğünü hem de güvenliğini sağlamanın büyük bir parçası olacaktır.
#3. Tahmine dayalı dolandırıcılık tespiti
Dolandırıcılık tespiti finans kurumları için büyük bir endişe kaynağıdır. Birleşik Krallık’ta dolandırıcılık, 2022 yılında bankalara yaklaşık 1,2 milyar sterline mal olmuştur. Makine öğrenimi araçları finans ve muhasebede RPA aracılığıyla zaten kullanılıyor ve dolandırıcılığı tespit etmede ustalar. Ancak gelecekte, yeterince iyi eğitilmiş makine öğrenimi algoritmaları, başvuru anında veya belirli bir dizi adıma dayalı olarak dolandırıcılık olasılığını tahmin edebilir. Maliyet tasarrufunun etkileri çok büyüktür.
Son düşünceler
Bankacılık ve Finans alanında Robotik Süreç Otomasyonu hızlı ilerleyen ve heyecan verici bir alandır. Finansal hizmetler sektöründeki modernleşme ve artan teknolojik gelişmişlik, Bankacılık RPA’sının sadece sahip olunması gereken bir şey değil, rakiplerinizle rekabet etmek için kritik öneme sahip olduğu anlamına gelir.
Finans ve Bankacılıkta Robotik Süreç Otomasyonunun gücünü ortaya çıkarmak, verimliliği ve uyumluluk standartlarına uyumu artırır ve para tasarrufu sağlar. Bankalar daha müşteri odaklı operasyonlar haline geldikçe, finans otomasyonu, özellikle yapay zeka araçlarıyla birleştirildiğinde, daha iyi müşteri deneyimleri sunmaya ve kişiselleştirmeyi artırmaya yardımcı olacaktır. Kolaylaştırılmış operasyonlar tasarrufları kullanıcılara aktarırken, yenilikçi yeni ürünler kullanıcıların tasarruf etmelerine, bütçe yapmalarına ve yaşam hedeflerine ulaşmalarına yardımcı olan uygulamalara olan talebi karşılayacaktır.
