Robotická automatizace procesů v bankovnictví a finančnictví je jedním z nejsilnějších a nejpřesvědčivějších případů využití automatizačních technologií. Automatizace obchodování je rozšířená již od 70. a 80. let 20. století, ale RPA otevírá jiný typ mechanizace s větším důrazem na snižování nákladů a zlepšování zkušeností spotřebitelů.
Bankovní RPA také umožnila podnikům reagovat na neustále se měnící regulační prostředí tím, že funguje jako řešení RegTech pro automatizaci financí. Existuje však několik dalších vynikajících způsobů využití RPA v oblasti financí, včetně zpracování transakcí, schvalování úvěrů a zvýšení kybernetické bezpečnosti.
V tomto článku se budeme zabývat přínosy, případovými studiemi, případy použití, trendy a výzvami robotické automatizace procesů v oblasti financí a bankovnictví.
Robotická automatizace procesů v
Velikost finančního a bankovního trhu
Velikost globálního trhu robotické automatizace procesů (RPA) v bankovnictví a finančnictví (BFSI) činila v roce 2023 přibližně 860,75 milionu USD. Analytici očekávají, že se složená roční míra růstu (CAGR) ve výši 40 % zvýší do roku 2030 na téměř 9 miliard dolarů.
Většinu trhu tvoří Severní Amerika (45 %) a Evropa (30 %). Asie a Tichomoří jsou však považovány za oblast s největším potenciálem růstu v příštím desetiletí.
Faktory ovlivňující bankovnictví a
automatizace finančních procesů
Bankovní a finanční trhy byly prvními uživateli nástrojů pro automatizaci testování softwaru a technologie RPA. V mnoha ohledech se jednalo o ideální kandidáty pro tuto technologii, protože v těchto odvětvích se zpracovává velké množství opakujících se úloh založených na pravidlech, jako jsou například finanční transakce. Přijetí se však zvýšilo z řady dalších důvodů. Zde je několik nejdůležitějších.
1. Snížení nákladů
Banky a společnosti poskytující finanční služby se dlouhou dobu pohybovaly v éře nízkých nebo dokonce záporných úrokových sazeb, a proto byly úspory nákladů prioritou. V posledních letech to možná změnila prudká inflace, kdy mnohé centrální banky zvýšily úroky na zhruba 5 %. Finanční podniky se však musí potýkat i s dalšími překážkami.
Vzestup neobank a inovativních FinTech podniků přinesl do finančního prostředí vážnou konkurenci. V kombinaci s jasnými změnami v očekáváních spotřebitelů musí finanční instituce snížit náklady, aby si udržely konkurenceschopnost. RPA pomáhá týmům snižovat každodenní náklady na provoz služeb a zároveň poskytovat spotřebitelům inovativní produkty.
2. Zvýšená regulační a administrativní zátěž
Zvýšení finančních regulačních standardů v posledních několika letech představovalo pro finanční podniky velký problém. Povinnosti v oblasti “Poznej svého klienta” (KYC) a “Proti praní špinavých peněz” (AML) představují pro společnosti poskytující finanční služby velkou administrativní zátěž, aniž by přispěly k jejich hospodářskému výsledku. Manuální dodržování předpisů je nákladné, opakované a náchylné k lidským chybám.
Nástroje RPA s optickým rozpoznáváním znaků (OCR ) a další nástroje s podporou umělé inteligence mohou z bank sejmout část této zátěže a snížit náklady na udržení souladu s předpisy, například náklady na lidský kapitál.
3. Samoobsluha zákazníků
Očekávání zákazníků se za posledních deset let výrazně změnila. Spotřebitelé dnes očekávají, že věci budou vyřízeny okamžitě, a nemají čas na firmu, která jim může pomoci pouze mezi devátou a pátou hodinou. Samozřejmě se nezvýšila jen očekávání zákazníků. Spotřebitelé také chtějí rychlé rozhodování o půjčkách a žádostech o vedení účtu.
RPA může pomoci se všemi těmito problémy tím, že automatizuje aplikace podle kritérií založených na pravidlech s minimální potřebou lidské interakce a vyřizuje dotazy zákazníků.
4. Menší riziko
Banky a finanční společnosti se nevyhnutelně potýkají s velkým rizikem. Omezování tohoto rizika je však důležitou součástí dobře řízeného podniku. Chyby mohou vést ke ztrátě důvěry spotřebitelů a poškození pověsti, zatímco chyby v dodržování předpisů mají za následek vysoké finanční sankce.
RPA snižuje počet lidských chyb, pomáhá institucím dodržovat předpisy, zlepšuje přesnost a zpracování dat a může být použita při odhalování podvodů, pokud je rozšířena o strojové učení (ML).
5. Kontinuita podnikání
Finanční instituce hrají v ekonomice zásadní roli a jakékoli narušení služeb může vést k poškození dobré pověsti. Protože tyto instituce uchovávají citlivé údaje, jsou navíc vázány předpisy, které chrání spotřebitele a zajišťují stabilitu finančního systému.
RPA může být součástí spolehlivého plánu kontinuity provozu (BCP) a zajistit minimalizaci výpadků způsobených přírodními katastrofami, mimořádnými událostmi v oblasti veřejného zdraví, kybernetickými bezpečnostními útoky a dalšími.
Výhody robotické automatizace procesů
v oblasti financí a bankovnictví
Implementace řešení RPA v sektoru finančních služeb má mnoho výhod. Zde jsou některé z nejdůležitějších.
#1. Ušetřete peníze
Očekává se, že využití RPA bude v nadcházejících letech ve finančním sektoru nadále růst. RPA může automatizovat až 80 % úloh ve finančním sektoru, což pro organizace představuje neuvěřitelné možnosti úspory nákladů.
#2. Větší spokojenost s prací
Finanční sektor je plný opakujících se a všedních úkolů, kvůli kterým se pracovníci cítí bez inspirace, znudění a nedocenění. Nástroje RPA mohou převzít tyto úkoly založené na pravidlech a otevřít dveře zajímavějším a kreativnějším úkolům, které zaměstnancům pomohou cítit se více spjatí s celkovým posláním organizace.
Větší spokojenost s prací se rovná většímu udržení zaměstnanců. RPA by měla být součástí této strategie.
#3. Splnění požadavků předpisů
Odvětví finančních služeb má jedny z nejpřísnějších regulačních požadavků ze všech odvětví. Nedodržení těchto pravidel může vést k vysokým pokutám, ztrátě licence a poškození pověsti, z něhož se lze jen těžko vzpamatovat. RPA pomáhá týmům splnit tyto neustále se vyvíjející standardy.
#4. Škálovatelnost
Neobanky a FinTech podniky v oblasti finančních služeb často rychle rostou díky lákavým pobídkám. Tento růst však může způsobit problémy, například nedostatek zaměstnanců. RPA pomáhá překonat tato omezení prostřednictvím digitální pracovní síly, která zvládne zvýšené pracovní zatížení.
Případy použití RPA v bankovnictví
V bankovnictví a finančnictví existuje mnoho skvělých případů využití RPA. Některé z nich přímo souvisejí s hlavními bankovními činnostmi, zatímco jiné pomáhají s administrativními úkoly nebo úkoly zaměřenými na zákazníky.
Zde je devět nejlepších případů použití robotické automatizace procesů v bankovnictví a finančnictví.
#1. Nástup zákazníků
Onboarding zákazníků je jedním z nejlepších případů využití RPA v moderní bankovní éře. S příchodem nebankovních a FinTech společností nastala nová éra digitálního bankovnictví. Založení nového účtu na pobočce rychle vychází z módy. Moderní zákazníci chtějí vše vyřídit v aplikaci.
Přechod na vzdálené otevírání účtů s sebou samozřejmě nese vlastní problémy. Zákazníci musí nahrát dokumenty a doklady a nechat si zkontrolovat úvěr. Navíc je třeba jejich informace nahrát do systémů banky.
RPA pomáhá se všemi těmito procesy, včetně komunikace se zákazníky, zpracování dokumentů, ověřování totožnosti, kontroly kreditu, zadávání dat, aktualizace účtů a dalších. Je rychlý, škálovatelný, nákladově efektivní a splňuje požadavky spotřebitelů na samoobsluhu.
#2. Zpracování žádostí o úvěr
Zpracování žádostí o úvěr je skvělým příkladem RPA v bankovnictví. Tyto procesy vyžadují intenzivní kontrolu dokumentace a údajů o zákaznících, aby se zmírnily ztráty. Tato důkladnost však musí být vyvážena rychlým rozhodováním, abyste si udrželi konkurenceschopnost.
RPA pomáhá pomocí optického rozpoznávání znaků (OCR) a inteligentního zpracování dokumentů (IDP) analyzovat dokumenty, extrahovat data a porovnávat informace s interními dokumenty za účelem schválení nebo zamítnutí půjček. RPA poskytuje kombinaci rychlosti a přesnosti, kterou spotřebitelé od digitálního bankovnictví očekávají.
#3. Automatizovaná zákaznická podpora
V návaznosti na trend samoobsluhy musí banky najít způsob, jak svým zákazníkům poskytovat rychlou, nepřetržitou a vícekanálovou podporu. RPA může s tímto procesem pomoci několika různými způsoby. Pro začátek mohou boti zákaznického servisu poskytovat zákazníkům sofistikované a kontextové poradenství. Může to být něco tak jednoduchého, jako jsou odkazy na často kladené dotazy nebo znalostní databáze, nebo plnohodnotné konverzace s podporou generativní umělé inteligence.
RPA boti navíc mohou pomáhat řešit problémy zákazníků tím, že shromažďují data a dokumentaci, předávají tickety příslušným oddělením a zajišťují automatický kontakt s uživateli v průběhu řešení problému. Ve spojení s umělou inteligencí a analýzou dat mohou nástroje RPA pomoci poskytovat personalizovanější služby, které pomáhají budovat důvěru.
#4. Generování zpráv
RPA pro bankovnictví pomáhá uspokojit potřeby finančních služeb v oblasti tvorby zpráv. Díky propojení s různými databázemi a tabulkami mohou zaměstnanci pomocí nástrojů RPA získávat informace v reálném čase, což vede k aktuálním zprávám, které poskytují vysoký přehled.
Celý životní cyklus tvorby zpráv se s nástroji RPA zrychluje, protože pomáhají automatizovat sběr dat, agregovat informace, vytvářet zprávy a distribuovat výsledný produkt příslušným pirátům.
Reporty generované pomocí RPA jsou rychlejší, bezchybné a nákladově efektivní. Systémy RPA lze navíc implementovat s ohledem na dodržování předpisů, a pokud jsou spojeny s nástroji umělé inteligence, mohou také pomoci s analýzou a rozhodováním.
#5. Odhalování podvodů
Existuje několik způsobů, jak může RPA pomoci finančním podnikům s odhalováním podvodů. Nástroje RPA mohou shromažďovat a agregovat data a usnadnit tak rozpoznávání vzorů. Lze jej také použít pro monitorování v reálném čase, zasílání výstrah a provádění pravidel na základě určitých zjištění nebo podmínek.
Skutečná síla RPA pro odhalování podvodů spočívá v její integraci s umělou inteligencí a zejména s algoritmy strojového učení, které dokáží analyzovat obrovské množství dat a odhalovat anomálie. Odtud mohou tito roboti RPA upozornit na případy, které mají být přezkoumány lidmi, což bankám a finančním institucím umožní snížit rizika a ztráty spojené s podvody.
#6. Dodržování předpisů
Dodržování předpisů je v bankovním a finančním sektoru tak naléhavým problémem, že v posledních letech vznikla celá řada technologií, které se tímto problémem zabývají. Výdaje na specializované regulační technologie (RegTech) dosáhnou do roku 2028 200 miliard dolarů. RPA však může mnohé z těchto problémů vyřešit.
Nástroje RPA pro zajištění souladu s finančními předpisy mohou pomoci se shromažďováním dat pro výkazy, přičemž auditní stopy jsou ideální pro prokázání transparentnosti. RPA je navíc skvělou volbou pro správu a anonymizaci dat, ověřování a obecnou kybernetickou bezpečnost.
Celkově je plnění požadavků předpisů nákladné a časově náročné. Nástroje RPA umožňují týmům snížit zátěž jejich týmu tím, že automatizují opakující se úkoly KYC a AML. Je to jako stvořené pro nebe.
#7. Zpracování plateb
Stejně jako RPA v účetnictví mohou organizace poskytující finanční služby automatizovat mnoho každodenních platebních a převodních transakcí, a zajistit tak jejich rychlé a bezchybné provedení. RPA umí automatizovat velkoobjemové a opakující se úlohy a zpracování plateb do těchto parametrů zcela jistě spadá.
Nástroje RPA mohou iniciovat platby, dávat pokyny softwaru pro zpracování plateb, odesílat data pro odsouhlasení a dokonce řešit spory se zákazníky. Opět jde o přesnost, efektivitu a omezení lidských chyb. Při správném nastavení mohou platby také pomoci splnit normy pro dodržování předpisů a zároveň umožnit rozšiřujícímu se podnikání v oblasti finančních služeb snadné škálování.
#8. Automatické uzavření účtu
Žádná banka ani finanční instituce nemá ráda, když jí zákazník odchází, a to zčásti i kvůli další administrativě, která tím vzniká. Nástroje RPA však mohou tento proces zefektivnit, zefektivnit náklady a zajistit soulad s předpisy. Banky mohou pomocí RPA shromažďovat informace o zákaznících z různých zdrojů a naplánovat ověření účtu kontrolou zůstatků, dokumentů a stavu účtu.
Uzavření účtu často vyžaduje převody finančních prostředků na nová místa určení a oznámení třetím stranám. RPA má opět dobré předpoklady pro automatizaci těchto úkolů. Podniky poskytující finanční služby mohou také vytvářet příslušnou dokumentaci a dokumenty a aktualizovat databáze zákazníků tak, aby odrážely veškeré změny.
#9. Řízení zaměstnanců
Finanční služby využívají nástroje RPA pro širokou škálu úkolů souvisejících s lidskými zdroji, od automatizace správy výdajů až po nástup zaměstnanců a hodnocení výkonnosti. Finanční instituce jsou pod tlakem na zefektivnění služeb a snížení nákladů, a proto je RPA elegantním řešením, jak snížit náklady spojené s řízením zaměstnanců.
RPA pomáhá týmům automatizovat mzdy, benefity a spravovat nemocenskou, a to vše při dodržení požadovaných norem a poskytnutí rychlé samoobslužné možnosti zaměstnancům. Výhodou je větší spokojenost a loajalita zaměstnanců.
Případové studie RPA ve finančních službách
Jedna věc je samozřejmě slyšet o případech využití RPA v oblasti financí a bankovnictví, ale nejpřesvědčivějším způsobem, jak změřit dopad RPA, je pochopit, jak byla tato technologie v tomto odvětví použita a jaké hmatatelné přínosy pro organizace přinesla.
Případová studie č. 1: Eliminace lidských chyb
Globální společnost poskytující finanční služby s téměř 240 000 zaměstnanci ve více než 150 zemích naléhavě potřebovala zefektivnit své pracovní postupy a omezit lidské chyby spojené s manuálními úkoly. Jedním z problémů, se kterými se museli vypořádat, byla různorodá kombinace služeb, které nabízeli, včetně auditu, daňového poradenství, lidských zdrojů, kybernetické bezpečnosti a správy transakcí.
Existovaly však i další parametry. Společnost nechtěla přepracovávat svůj stávající IT systém ani příliš narušovat kontinuitu provozu.
Podnik shromáždil různé zainteresované strany a pracovníky IT v rámci organizace a vytvořil multifunkční tým, který shromáždil požadavky a identifikoval pracovní postupy a obchodní procesy, které by mohl automatizovat. Identifikovali opakující se úkoly s vysokou mírou lidských chyb a stanovili čtyři klíčové ukazatele výkonnosti pro projekt, včetně rychlosti, kvality dat, autonomie a dopadu na produkt.
Implementace trvala přibližně tři měsíce a na jejím konci tým vytvořil RPA bota, který třikrát denně vyměňoval data napříč nesčetnými systémy. Projekt ušetřil 100 000 pracovních hodin ročně a 800 milionů dolarů a zároveň snížil problémy způsobené lidskými chybami.
Případová studie č. 2: Zrychlení zpracování úvěrů
Významná americká banka obdržela měsíčně více než 10 000 žádostí o úvěr. Zpracování těchto úvěrů si vyžádalo práci 50 zaměstnanců, přičemž tento proces zahrnoval přezkoumání žádostí o úvěr, shromáždění a ověření údajů o zákazníkovi a nakonec přijetí nebo zamítnutí úvěru. Kvůli závislosti banky na starším softwarovém systému však bylo nutné řešit další složitost.
Po pečlivém plánování banka využila RPA k automatizaci celého úvěrového procesu. Nástroje RPA načítaly a extrahovaly data ze žádostí a ověřovaly je na základě úvěrových politik banky a příslušného regulačního rámce. Na základě toho by systém mohl rozhodnout o vhodnosti půjčky.
Zavedením řešení RPA banka výrazně zvýšila přesnost i rychlost zpracování úvěrů. Zpracování žádostí se zkrátilo o 80 % a zcela se snížil počet chyb způsobených lidským faktorem. Zvýšená efektivita snížila lidskou práci o 70 % a zároveň zajistila, že banka dodržuje předpisy.
Případová studie č. 3: Splnění regulační zátěže
Nadnárodní banka se sídlem ve Spojeném království čelila regulatornímu tlaku, aby nahradila jeden ze svých produktů. Měly starší kreditní karty, které zákazníkům přinášely body a odměny. Přechod na nový model, který vyžadoval výběr nových produktů u 1,4 milionu zákazníků, však nebylo možné zvládnout ručně.
Procesy, které bylo třeba automatizovat, zahrnovaly zasílání sdělení zákazníkům o změnách, zpracování rozhodnutí zákazníků, aktualizaci údajů v systémech společnosti a zaznamenávání změn, aby byly splněny požadavky auditu. Překážky, které bylo třeba překonat, však byly časově a rozpočtově omezené.
Banka zavedla backendovou databázi SQL pro systém CRM a vytvořila databázi, která by mohla pokrýt všechny scénáře, které by mohly pomoci při rozhodování. Kromě toho automatizovali kroky při přepínání produktů, včetně komunikace a zpětné vazby. Nakonec vytvořili portál správce, který se stará o vyhledávání zpráv.
Konečné výsledky zahrnovaly úsporu 1,2 milionu liber ročně, úsporu nákladů na zaměstnání 18 zaměstnanců na plný úvazek, zvýšení přesnosti na 100 % a splnění regulačních požadavků.
Výzvy, kterým čelí robotické procesy
Automatizace v bankovním a finančním sektoru
Zavedení automatizace pro bankovní a finanční týmy je spojeno s některými specifickými výzvami vyplývajícími z kultury a pracovních postupů v obou sektorech.
#1. Starší infrastruktura
Finanční sektor má zaslouženou pověst sentimentálního odvětví, pokud jde o IT technologie. Ještě na začátku roku 2020 používalo více než 40 % velkých amerických finančních institucí software postavený na programovacím jazyce COBOL (Common Business Oriented Language ), který byl vynalezen v roce 1959. Navíc mnoho podniků stále používá ke zpracování dat sálové počítače.
RPA je účinný nástroj, který pomáhá integrovat starší systémy s moderními cloudovými aplikacemi a rozhraními API. Lze ji také použít k migraci dat z těchto zastaralých systémů a snížit náklady na údržbu související se staršími technologiemi.
#2. Standardizace procesů
V závislosti na kultuře, zaměstnancích a vysoké koncentraci starších systémů v rámci firemní architektury budou mít finanční instituce své vlastní pracovní postupy a procesy, často napříč různými odděleními. Pokusy o zavedení řešení RPA budou vyžadovat spolupráci napříč odděleními a standardizaci procesů.
Standardizace procesů je v mnoha ohledech jen součástí zvyšování efektivity. Pokud dvě oddělení nebo členové týmu dělají stejnou věc naprosto odlišnými způsoby, bude jedno z nich méně efektivní než druhé z hlediska využití času nebo zdrojů. Standardizace procesů znamená, že organizace mohou využít výhod řešení RPA.
#3. Mýtus o stříbrné kulce
Společnost Deloitte naznačuje, že existuje nebezpečí, že finanční organizace uvěří, že kognitivní RPA bude “stříbrnou kulkou “, kterou lze “aplikovat na zásadně nefunkční proces s očekáváním, že se opraví sám”.
Implementace jakéhokoli systému RPA ve skutečnosti vyžaduje pečlivé shromažďování požadavků a plánování. Konzultace s odborníkem na RPA může vyřešit mnoho problémů spojených se zaváděním této technologie do již tak složitého ekosystému.
#4. Dodržování předpisů
Finanční služby jsou jedním z nejpřísněji regulovaných odvětví s pravidly týkajícími se nakládání s citlivými údaji a dokonce i rizik. Jakákoli řešení RPA se proto budou muset vejít do těchto omezení a zajistit soulad s předpisy.
RPA je pro tyto scénáře vhodným kandidátem, protože pro každý proces existují záznamy, což je pro finanční audity zásadní. Navíc, zatímco se předpisy neustále mění a aktualizují, RPA nabízí flexibilitu, díky níž se lze novým pravidlům přizpůsobit. Automatizace může pomoci zajistit, že citlivé finanční a osobní údaje nebudou přístupné lidským očím, a poskytnout tak další úroveň zabezpečení.
#5. Nedostatek dovedností
Nedostatek kvalifikovaných pracovníků v oblasti IT se v posledních letech projevuje i v odvětví finančních služeb. Implementace řešení RPA je proto obtížná bez zkušeností a odborných znalostí IT specialistů.
Úspěšné zavedení RPA vyžaduje hluboké porozumění této technologii, včetně jejího potenciálu a omezení. Uživatelé ZAPTEST Enterprise mohou využít služeb specializovaného experta ZAP, který s nimi může úzce spolupracovat na pochopení požadavků a pomoci jim implementovat řešení RPA na základě osvědčených postupů v oboru. Tento doplněk může týmům pomoci překonat relativní nedostatek specialistů na RPA.
Trendy v oblasti RPA v bankovnictví
Odvětví finančních služeb rychle reaguje na měnící se požadavky spotřebitelů a regulačních orgánů. Prozkoumejme některé trendy RPA v oblasti financí a bankovnictví.
#1. Inteligentní automatizace
Inteligentní automatizace (IA) zahrnuje použití jiných typů umělé inteligence ve spojení s nástroji RPA. Mezi tyto technologie patří inteligentní zpracování dokumentů (IDP) a strojové učení.
Přidání těchto nástrojů překonává přirozená omezení RPA při práci s nestrukturovanými daty a možnostmi rozhodování. Výsledkem je, že se zvyšuje rozsah automatizovatelných úkolů, což finančním institucím umožňuje dělat více.
#2. RPA v cloudu
Zatímco první systémy RPA byly obvykle on-prem, v posledních několika letech došlo k výraznému posunu směrem ke cloudovým nástrojům. Tento přechod má mnoho výhod, včetně bezpečného vzdáleného přístupu pro distribuované týmy.
#3. Generativní umělá inteligence
Generativní umělá inteligence má vliv na celou řadu odvětví, přičemž bankovnictví a finančnictví se v tomto ohledu nijak neliší. Existuje mnoho různých případů použití, včetně chatbotů pro asistenty zákazníků, vytváření obsahu a generování zpráv. Banky a finanční služby mohou také vytvářet vlastní interní umělé inteligence, aby se vypořádaly s předpisy týkajícími se finančních a osobních údajů.
#4. Asistovaná RPA
Zatímco neasistovaná RPA je stále nejoblíbenějším druhem automatizace používaným v podnikovém světě, asistovaná RPA nabývá na významu. Tyto nástroje se hladce spojí s pracovním postupem zaměstnance. Zástupce zákaznického servisu by například mohl automatizovat vyhledávání dat nebo zpracování úkolů za chodu, což by vedlo k mnohem vyšší produktivitě a v konečném důsledku ke spokojenějším zákazníkům.
Budoucnost automatizace v bankovnictví
Robotická automatizace procesů v oblasti financí a bankovnictví je dobře zavedená. Má však spoustu prostoru pro zajímavý a inovativní rozvoj.
#1. Hyperautomatizace
Analýza dat, umělá inteligence, zpracování přirozeného jazyka (NLP) a RPA se spojí a vytvoří bankovní a finanční systémy, které automatizují vše možné, od back-end procesů až po front-end pracovní postupy. Tento futuristický cíl se nazývá Hyperautomation.
Hyperautomatizace se v bankovním sektoru může ubírat několika směry. Kromě robotické automatizace procesů v oblasti financí a účetnictví bychom se mohli dočkat spolupráce člověka a počítače na vyšší úrovni, kdy by strojové učení a analytika doporučovaly rozhodnutí ke schválení člověku.
#2. Vysoce personalizovaný design aplikací bez kódu
Návrh aplikací v bankovnictví je složitý. Do značné míry to souvisí s přísnými zákony upravujícími finanční a osobní údaje. Díky nástrojům RPA s umělou inteligencí a rozhraním API se však v této oblasti objeví aplikace bez kódování. Automatizace testování softwaru bude velkou součástí zajištění integrity i bezpečnosti tohoto softwaru, který lze přizpůsobit individuálním pracovním postupům nebo firemní kultuře.
#3. Prediktivní odhalování podvodů
Odhalování podvodů je pro finanční instituce velkým problémem. Ve Spojeném království stály podvody v roce 2022 banky přibližně 1,2 miliardy liber. Nástroje strojového učení se již používají prostřednictvím RPA ve financích a účetnictví a jsou schopné odhalovat podvody. V budoucnu by však dostatečně dobře vyškolené ML algoritmy mohly předpovídat pravděpodobnost podvodu v okamžiku podání žádosti nebo na základě určitého souboru kroků. Důsledky úspory nákladů jsou obrovské.
Závěrečné myšlenky
Robotická automatizace procesů v bankovnictví a finančnictví je rychle se rozvíjející a vzrušující oblast. Modernizace a rostoucí technologická vyspělost v sektoru finančních služeb znamená, že bankovní RPA není jen příjemnou záležitostí, ale má zásadní význam pro soupeření s konkurenty.
Využití robotické automatizace procesů v oblasti financí a bankovnictví zvyšuje efektivitu a dodržování norem a šetří peníze. Vzhledem k tomu, že se banky více zaměřují na zákazníky, automatizace financí pomůže zajistit lepší zákaznickou zkušenost a větší personalizaci, zejména v kombinaci s nástroji umělé inteligence. Zefektivnění provozu přenese úspory na uživatele a nové inovativní produkty uspokojí poptávku po aplikacích, které uživatelům pomáhají šetřit, sestavovat rozpočet a dosahovat životních cílů.
