Robotic Process Automation in het bank- en financiewezen is een van de krachtigste en aantrekkelijkste toepassingen van automatiseringstechnologie. Automatisering van de handel is al wijdverspreid sinds de jaren 1970 en 1980, maar RPA maakt een ander soort mechanisering mogelijk met een grotere focus op het verlagen van de kosten en het verbeteren van de ervaringen van de consument.
Banking RPA heeft bedrijven ook in staat gesteld om te reageren op het steeds veranderende regelgevingslandschap door te fungeren als een financiële automatiseringsoplossing RegTech. Er zijn echter verschillende andere uitstekende toepassingen van RPA in de financiële wereld, zoals het verwerken van transacties, het goedkeuren van leningen en meer cyberbeveiliging.
In dit artikel gaan we in op de voordelen, casestudy’s, use cases, trends en uitdagingen van Robotic Process Automation in Finance en Banking.
Robotic Process Automation in
Financiën en bankwezen marktomvang
De wereldwijde Robotic Process Automation (RPA) in banking and finance (BFSI) marktomvang bedroeg in 2023 ongeveer 860,75 miljoen dollar. Met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 40% verwachten analisten dat de sector zal groeien tot bijna 9 miljard dollar in 2030.
Noord-Amerika (45%) en Europa (30%) vormen het grootste deel van de markt. Azië-Pacific wordt echter gezien als het gebied met het grootste groeipotentieel voor de komende tien jaar.
Factoren die van invloed zijn op bankieren en
automatisering van financiële processen
De bancaire en financiële markten waren vroege gebruikers van software testing automation tools en RPA-technologie. In veel opzichten waren ze ideale kandidaten voor de technologie omdat deze sectoren een grote hoeveelheid repetitieve en op regels gebaseerde taken verwerken, zoals financiële transacties. De adoptie is echter om verschillende andere redenen toegenomen. Hier zijn een paar van de belangrijkste.
1. Kosten verlagen
Banken en financiële dienstverleners leefden lange tijd in een tijdperk van lage of zelfs negatieve rentetarieven, waardoor kostenbesparing een prioriteit werd. De razendsnelle inflatie heeft daar de afgelopen jaren misschien verandering in gebracht, waardoor veel centrale banken de rente hebben verhoogd tot rond de 5%. Er zijn echter andere tegenslagen waar financiële bedrijven mee te kampen hebben.
De opkomst van neobanken en innovatieve FinTech-bedrijven hebben serieuze concurrentie toegevoegd aan het financiële landschap. In combinatie met duidelijke verschuivingen in de verwachtingen van de consument moeten financiële instellingen hun kosten verlagen om concurrerend te blijven. RPA helpt teams om de dagelijkse kosten voor het uitvoeren van diensten te verlagen en tegelijkertijd innovatieve producten voor consumenten te leveren.
2. Toegenomen regelgevende en administratieve lasten
De toename van de normen voor financiële regelgeving in de afgelopen jaren vormde een groot probleem voor financiële bedrijven. Verplichtingen op het gebied van Know Your Customer (KYC) en Anti-Money Laundering (AML) hebben een grote administratieve last gelegd op financiële dienstverleners zonder dat dit hun winstgevendheid ten goede is gekomen. Handmatige naleving is duur, repetitief en vatbaar voor menselijke fouten.
RPA-tools met optische tekenherkenning (OCR) en andere AI-ondersteunde tools kunnen een deel van deze last van banken wegnemen en de kosten om compliant te blijven, zoals menselijk kapitaal, verlagen.
3. Zelfbediening voor klanten
De verwachtingen van klanten zijn de afgelopen tien jaar sterk veranderd. Consumenten verwachten nu dat dingen onmiddellijk worden gedaan en ze hebben geen tijd voor een bedrijf dat hen alleen tussen 9 en 5 kan helpen. Natuurlijk zijn niet alleen de verwachtingen van de klantenservice gestegen. Consumenten willen ook snelle beslissingen over leningen en rekeningaanvragen.
RPA kan helpen bij al deze problemen door applicaties te automatiseren op basis van regelgebaseerde criteria met een minimale behoefte aan menselijke interactie en het afhandelen van klantvragen.
4. Minder risico
Banken en financiële bedrijven hebben onvermijdelijk te maken met veel risico. Dat risico beperken is echter een belangrijk onderdeel van een goed geleid bedrijf. Fouten kunnen leiden tot verlies van consumentenvertrouwen en reputatieschade, terwijl nalevingsfouten resulteren in hoge financiële boetes.
RPA vermindert menselijke fouten, helpt instellingen compliant te blijven, verbetert de nauwkeurigheid en verwerking van gegevens en kan worden gebruikt bij fraudedetectie wanneer het wordt uitgebreid met Machine Learning (ML).
5. Bedrijfscontinuïteit
Financiële instellingen spelen een cruciale rol in de economie en storingen in de dienstverlening kunnen leiden tot reputatieschade. Omdat deze instellingen over gevoelige gegevens beschikken, zijn ze bovendien gebonden aan regelgeving die consumenten beschermt en de stabiliteit van het financiële systeem waarborgt.
RPA kan deel uitmaken van een solide bedrijfscontinuïteitsplan (BCP) en ervoor zorgen dat eventuele downtime als gevolg van natuurrampen, noodsituaties op het gebied van de volksgezondheid, cyberbeveiligingsaanvallen of meer tot een minimum wordt beperkt.
Voordelen van robotische procesautomatisering
in Financiën en Bankwezen
Het implementeren van RPA-oplossingen in de financiële dienstverleningssector heeft veel voordelen. Hier zijn enkele van de belangrijkste.
#1. Geld besparen
Het gebruik van RPA zal de komende jaren naar verwachting blijven groeien in de financiële sector. RPA kan tot 80% van de taken in de financiële sector automatiseren, wat ongelooflijke kostenbesparingsmogelijkheden voor organisaties betekent.
#2. Verhoogd werkplezier
De financiële sector zit vol met repetitieve en alledaagse taken waardoor werknemers zich niet geïnspireerd, verveeld en ondergewaardeerd voelen. RPA-tools kunnen deze op regels gebaseerde taken overnemen en de deur openen naar meer boeiende en creatieve taken die werknemers helpen zich meer verbonden te voelen met de algehele missie van de organisatie.
Een grotere werktevredenheid staat gelijk aan een grotere retentie van werknemers. RPA moet deel uitmaken van die strategie.
#3. Voldoen aan regelgeving
De financiële dienstverleningssector kent enkele van de strengste regelgevingseisen van alle sectoren. Het niet naleven van deze regels kan leiden tot hoge boetes, verlies van licentie en reputatieschade die moeilijk te herstellen is. RPA helpt teams om aan deze steeds veranderende normen te voldoen.
#4. Schaalbaarheid
Neobanken en FinTech-bedrijven binnen de startup-ruimte voor financiële diensten groeien vaak snel dankzij aantrekkelijke prikkels. Deze groei kan echter problemen veroorzaken, zoals personeelstekorten. RPA helpt deze beperkingen te overwinnen door middel van een digitaal personeelsbestand dat een grotere werklast aankan.
RPA-gebruiksgevallen voor banken
Er zijn veel goede RPA-gebruiksgevallen in het bankwezen en de financiële sector. Sommige zijn direct gerelateerd aan kernactiviteiten van het bankwezen, terwijl andere helpen met meer administratieve of klantgerichte taken.
Hier zijn negen van de beste Robotic Process Automation use cases in bankieren en financiën.
#1. Inwerken van klanten
Customer onboarding is een van de beste RPA use cases voor het moderne banktijdperk. De komst van neobanken en FinTech-bedrijven heeft een nieuw tijdperk van digitaal bankieren ingeluid. Een filiaal binnenlopen om een nieuwe rekening te openen is snel uit de mode aan het raken. In plaats daarvan willen moderne consumenten alles op hun app doen.
Natuurlijk brengt de overstap naar het openen van een rekening op afstand zijn eigen problemen met zich mee. Klanten moeten documenten en papierwerk uploaden en hun kredietwaardigheid laten controleren. Bovendien moet hun informatie worden geüpload naar de systemen van de bank.
RPA helpt bij al deze processen, waaronder klantcommunicatie, documentverwerking, identiteitsverificatie, kredietcontroles, gegevensinvoer, het bijwerken van accounts en nog veel meer. Het is snel, schaalbaar, kosteneffectief en komt tegemoet aan de vraag van consumenten naar zelfbediening.
#2. Verwerken van leningaanvragen
Het verwerken van kredietaanvragen is een goed voorbeeld van RPA in de bankwereld. Deze processen vereisen een intensieve controle van papierwerk en klantgegevens om verliezen te beperken. Deze grondigheid moet echter worden afgezet tegen snelle beslissingen om concurrerend te blijven.
RPA helpt door gebruik te maken van optische tekenherkenning (OCR) en intelligente documentverwerking (IDP) om documenten te analyseren, gegevens te extraheren en informatie te vergelijken met interne documenten om leningen goed of af te keuren. RPA biedt de combinatie van snelheid en nauwkeurigheid die consumenten zijn gaan verwachten van digitaal bankieren.
#3. Geautomatiseerde klantenondersteuning
Voortbordurend op de trend van selfservice voor klanten moeten banken manieren vinden om hun klanten snelle, altijd beschikbare ondersteuning via meerdere kanalen te bieden. RPA kan op verschillende manieren helpen bij dit proces. Om te beginnen kunnen customer service bots verfijnd en contextueel advies geven aan klanten. Dat kan iets simpels zijn als links naar FAQ’s of kennisbanken of volwaardige Generative AI-ondersteunde conversaties.
Bovendien kunnen RPA-bots helpen bij het oplossen van klantproblemen door gegevens en documentatie te verzamelen, tickets door te sturen naar relevante afdelingen en geautomatiseerd contact op te nemen met gebruikers tijdens het probleem. In combinatie met AI en gegevensanalyse kunnen RPA-tools helpen om een meer persoonlijke service te bieden, wat helpt om vertrouwen op te bouwen.
#4. Rapport genereren
RPA voor bankieren helpt te voldoen aan de behoeften van financiële dienstverleners om rapporten te genereren. Door verbinding te maken met verschillende databases en spreadsheets kunnen medewerkers RPA-tools gebruiken om informatie in realtime te extraheren, wat leidt tot actuele rapporten die een hoge mate van zichtbaarheid bieden.
De hele levenscyclus van het genereren van rapporten wordt sneller met RPA-tools, omdat ze helpen bij het automatiseren van het verzamelen van gegevens, het samenvoegen van informatie, het genereren van rapporten en het distribueren van het eindproduct naar relevante piraten.
Door RPA gegenereerde rapporten zijn sneller, foutloos en kosteneffectief. Bovendien kunnen RPA-systemen worden geïmplementeerd met het oog op compliance, en als ze worden gecombineerd met AI-tools, kunnen ze ook helpen met analyse en besluitvorming.
#5. Fraudedetectie
Er zijn verschillende manieren waarop RPA financiële bedrijven kan helpen bij het opsporen van fraude. RPA tools kunnen gegevens verzamelen en samenvoegen om patroonherkenning te vergemakkelijken. Het kan ook worden gebruikt voor real-time monitoring, het verzenden van waarschuwingen en het uitvoeren van regels op basis van bepaalde bevindingen of omstandigheden.
De echte kracht van RPA voor fraudedetectie ligt in de integratie met kunstmatige intelligentie en in het bijzonder machine learning-algoritmen die enorme hoeveelheden gegevens kunnen analyseren om anomalieën te detecteren. Van daaruit kunnen deze RPA-bots gevallen markeren voor menselijke beoordeling, waardoor banken en financiële instellingen de risico’s en verliezen in verband met fraude kunnen beperken.
#6. Naleving
Naleving van regelgeving is zo’n urgent probleem in het bankwezen en de financiële sector dat er de afgelopen jaren een hele arm aan technologie is ontstaan om het probleem aan te pakken. De uitgaven aan specifieke regelgevende technologie (RegTech) zullen tegen 2028 naar verwachting 200 miljard dollar bedragen. RPA kan echter veel van deze problemen oplossen.
RPA tools voor naleving van financiële regelgeving kunnen helpen bij het verzamelen van gegevens voor rapporten, met audit trails die perfect zijn om transparantie te tonen. Bovendien is RPA een geweldige optie voor gegevensbeheer en anonimisering, credentialing en algemene cyberbeveiliging.
Over het algemeen is het kostbaar en tijdrovend om aan de vereisten van de regelgeving te voldoen. Met RPA-tools kunnen teams hun team ontlasten door repetitieve KYC- en AML-taken te automatiseren. Het is een match made in heaven.
#7. Betalingsverwerking
Net als RPA in de boekhouding kunnen financiële dienstverleners veel van de dagelijkse betalingen en overboekingen automatiseren, zodat ze snel en foutloos worden afgehandeld. RPA is bedreven in het automatiseren van grote volumes en repetitieve taken, en het verwerken van betalingen valt zeker binnen die parameters.
RPA-tools kunnen betalingen initiëren, betalingsverwerkingssoftware instrueren, reconciliatiegegevens verzenden en zelfs geschillen met klanten oplossen. Nogmaals, het gaat om nauwkeurigheid, efficiëntie en het verminderen van menselijke fouten. Met de juiste instelling kunnen de betalingen ook helpen om te voldoen aan compliance-normen, terwijl uitbreidende financiële dienstverleners gemakkelijk kunnen schalen.
#8. Geautomatiseerde accountafsluiting
Geen enkele bank of financiële instelling ziet graag een klant vertrekken, en dat komt deels door alle extra administratie die dat met zich meebrengt. RPA-tools kunnen het proces echter efficiënter, kosteneffectiever en conform maken. Banken kunnen RPA gebruiken om klantinformatie uit verschillende bronnen te verzamelen en rekeningverificatie te plannen door saldi, documenten en rekeningstatus te controleren.
Het sluiten van een rekening vereist vaak overschrijvingen van fondsen naar nieuwe bestemmingen en kennisgeving aan derden. Ook hier is RPA goed gepositioneerd om deze taken te automatiseren. Tot slot kunnen financiële dienstverleners ook de relevante documentatie en papieren genereren en klantendatabases bijwerken om wijzigingen weer te geven.
#9. Beheer van werknemers
Van het automatiseren van onkostenbeheer tot het inwerken van werknemers en prestatiebeoordelingen, financiële dienstverleners gebruiken RPA-tools voor een groot aantal HR-gerelateerde taken. Nu financiële instellingen onder druk staan om diensten te stroomlijnen en kosten te verlagen, is RPA een elegante oplossing om de kosten die gepaard gaan met personeelsbeheer te verlagen.
RPA helpt teams bij het automatiseren van salarisadministratie, secundaire arbeidsvoorwaarden en het beheren van ziekteverzuim, terwijl tegelijkertijd aan de vereiste normen wordt voldaan en werknemers een snelle selfservice-optie wordt geboden. De voordelen hiervan zijn een betere werknemerservaring die helpt bij werktevredenheid en loyaliteit.
Casestudies RPA in financiële dienstverlening
Natuurlijk is het horen over RPA use cases in de financiële en bancaire sector één ding, maar begrijpen hoe de technologie is toegepast in de sector en welke tastbare voordelen het heeft ontsloten voor organisaties is de meest overtuigende manier om de impact van RPA te meten.
Casestudie #1: Menselijke fouten elimineren
Een wereldwijde financiële dienstverlener met bijna 240.000 werknemers in meer dan 150 landen had dringend behoefte aan het stroomlijnen van zijn workflows en het verminderen van menselijke fouten bij handmatige taken. Een probleem waar ze mee te maken hadden, was de uiteenlopende mix van diensten die ze aanboden, waaronder auditing, belastingadvies, HR, cyberbeveiliging en dealmanagement.
Er waren echter nog andere parameters. Het bedrijf wilde zijn huidige IT-systeem niet omgooien of de bedrijfscontinuïteit te veel verstoren.
Het bedrijf verzamelde verschillende belanghebbenden en IT-medewerkers binnen de organisatie en stelde een cross-functioneel team samen om vereisten te verzamelen en workflows en bedrijfsprocessen te identificeren die ze konden automatiseren. Ze identificeerden repetitieve taken met een hoog percentage menselijke fouten en stelden vier KPI’s vast voor het project, waaronder snelheid, gegevenskwaliteit, autonomie en productimpact.
De implementatie duurde ongeveer drie maanden en tegen het einde had het team een RPA-bot gebouwd die drie keer per dag gegevens uitwisselde tussen talloze systemen. Het project bespaarde 100.000 werkuren per jaar en 800 miljoen dollar terwijl de problemen veroorzaakt door menselijke fouten werden verminderd.
Casestudie #2: Leningen sneller verwerken
Een vooraanstaande Amerikaanse bank ontving meer dan 10.000 leningaanvragen per maand. De verwerking van deze leningen vergde het werk van 50 medewerkers, waarbij het proces bestond uit het beoordelen van leningaanvragen, het verzamelen en verifiëren van klantgegevens en het uiteindelijk accepteren of weigeren van de lening. Er was echter een extra laag complexiteit omdat de bank afhankelijk was van een legacy softwaresysteem.
Na een zorgvuldige planning gebruikte de bank RPA om het hele kredietproces te automatiseren. De RPA tools lazen en extraheerden gegevens uit de aanvragen en valideerden de gegevens aan de hand van het kredietbeleid van de bank en de relevante regelgeving. Van daaruit kan het systeem beslissen over de geschiktheid van de lening.
Door een RPA-oplossing te implementeren, heeft de bank zowel de nauwkeurigheid als de snelheid van de verwerking van leningen sterk verbeterd. De verwerking van aanvragen werd met 80% verminderd en menselijke fouten werden volledig voorkomen. De verhoogde efficiëntie verminderde de menselijke arbeid met 70% en zorgde er tegelijkertijd voor dat de bank aan de voorschriften voldeed.
Casestudie #3: Voldoen aan de regeldruk
Een multinationale bank in het Verenigd Koninkrijk stond onder druk van de regelgeving om een van haar producten te vervangen. Ze hadden oude creditcards, waarmee hun klanten punten en beloningen verdienden. De noodzaak om over te schakelen op een nieuw model, waarbij 1,4 miljoen klanten nieuwe producten moesten kiezen, was echter niet iets dat handmatig kon worden afgehandeld.
De processen die geautomatiseerd moesten worden, waren onder andere het versturen van communicatie naar klanten over de wijzigingen, het verwerken van beslissingen van klanten, het bijwerken van gegevens in bedrijfssystemen en het vastleggen van wijzigingen om te voldoen aan auditvereisten. Er waren echter tijds- en budgetbeperkingen, waardoor er extra hindernissen overwonnen moesten worden.
De bank introduceerde een SQL-database aan de achterkant van het CRM-systeem en bouwde een database die alle scenario’s kon dekken die konden helpen bij de besluitvorming. Bovendien automatiseerden ze de productwisselingsstappen, inclusief communicatie en feedback. Tot slot bouwden ze een beheerdersportaal voor het ophalen van rapporten.
De eindresultaten waren onder andere een besparing van £1,2 miljoen per jaar, een besparing op het aannemen van 18 fulltime personeelsleden, een verhoging van de nauwkeurigheid tot 100% en het voldoen aan de wettelijke vereisten.
Uitdagingen voor robotprocessen
Automatisering in de bank- en financiële sector
Het implementeren van automatisering voor teams in de bank- en financiële sector brengt een aantal specifieke uitdagingen met zich mee vanwege de cultuur en workflows binnen beide sectoren.
#1. Verouderde infrastructuur
De financiële sector heeft een welverdiende reputatie van sentimentaliteit als het gaat om IT-technologie. In het begin van de jaren 2020 gebruikte meer dan 40% van de grote Amerikaanse financiële instellingen nog steeds software die gebouwd was op Common Business Oriented Language (COBOL), een programmeertaal die in 1959 werd uitgevonden. Bovendien gebruiken veel bedrijven nog steeds mainframe computers voor gegevensverwerking.
RPA is een effectief hulpmiddel om legacy-systemen te helpen integreren met moderne cloud-gebaseerde applicaties en API’s. Het kan ook worden gebruikt om gegevens uit deze verouderde systemen te migreren en de onderhoudskosten van legacy-technologie te verlagen.
#2. Standaardisatie van processen
Afhankelijk van de cultuur, de werknemers en de hoge concentratie legacysystemen binnen de bedrijfsarchitectuur, hebben financiële instellingen hun eigen workflows en processen, vaak verspreid over verschillende afdelingen. Pogingen om RPA-oplossingen te implementeren vereisen samenwerking tussen afdelingen en standaardisatie van processen.
In veel opzichten is processtandaardisatie slechts een onderdeel van het verhogen van de efficiëntie. Als twee afdelingen of teamleden hetzelfde doen op totaal verschillende manieren, zal de ene minder efficiënt zijn dan de andere in termen van tijd of middelengebruik. Door processen te standaardiseren bevinden organisaties zich in een positie waarin ze kunnen profiteren van RPA-oplossingen.
#3. De mythe van de zilveren kogel
Deloitte suggereert dat er een gevaar bestaat dat financiële organisaties geloven dat Cognitieve RPA een “Silver Bullet” zal zijn die kan worden “toegepast op een fundamenteel gebroken proces met de verwachting dat het zichzelf zal oplossen.”
In werkelijkheid moeten voor de implementatie van elk RPA-systeem zorgvuldig de vereisten worden verzameld en gepland. Overleg met een RPA-expert kan veel van de problemen gladstrijken die gepaard gaan met de implementatie van deze technologie in een toch al complex ecosysteem.
#4. Naleving van regelgeving
Financiële dienstverlening is een van de strengst gereguleerde sectoren, met regels voor het omgaan met gevoelige gegevens en zelfs risico’s. Daarom moeten alle RPA-oplossingen binnen deze beperkingen passen en zorgen voor naleving van de regelgeving.
RPA is een goede kandidaat voor deze scenario’s omdat er records zijn voor elk proces, wat essentieel is voor financiële audits. En terwijl de regelgeving voortdurend verandert en wordt bijgewerkt, biedt RPA de flexibiliteit om zich aan te passen aan nieuwe regels. Tot slot kan automatisering ervoor zorgen dat gevoelige financiële en persoonlijke gegevens niet toegankelijk zijn voor menselijke ogen, wat een extra beveiligingslaag biedt.
#5. Tekort aan vaardigheden
Het tekort aan IT-vaardigheden heeft de financiële dienstverleningssector de afgelopen jaren getroffen. Daarom is het implementeren van RPA-oplossingen moeilijk zonder de ervaring en expertise van IT-specialisten.
Succesvolle adoptie van RPA vereist een grondige kennis van de technologie, inclusief de mogelijkheden en beperkingen. ZAPTEST Enterprise-gebruikers kunnen profiteren van een toegewijde ZAP Expert die nauw met hen samenwerkt om de vereisten te begrijpen en kan helpen bij het implementeren van RPA-oplossingen op basis van best practices in de sector. Deze toevoeging kan teams helpen het relatieve tekort aan RPA-specialisten op te vangen.
RPA in de trends van de banksector
De financiële dienstverleningssector beweegt zich snel als reactie op de veranderende eisen van de consument en de regelgeving. Laten we eens kijken naar enkele trends van RPA in de financiële en bancaire sector.
#1. Intelligente automatisering
Intelligent Automation (IA) omvat het gebruik van andere soorten kunstmatige intelligentie in combinatie met RPA-tools. Enkele van de technologieën die hierbij betrokken zijn, zijn Intelligent Document Processing (IDP) en Machine Learning.
De toevoeging van deze tools ondervangt de inherente beperkingen van RPA bij het omgaan met ongestructureerde gegevens en beslissingsmogelijkheden. Het nettoresultaat is dat de omvang van automatiseerbare taken toeneemt, waardoor financiële instellingen meer kunnen doen.
#2. Cloud-gebaseerde RPA
Terwijl de eerste RPA-systemen meestal on-prem waren, is er de laatste jaren een duidelijke verschuiving te zien naar cloudgebaseerde tools. Deze overstap heeft veel voordelen, zoals veilige toegang op afstand voor verspreide teams.
#3. Generatieve AI
Generatieve AI heeft een impact in een groot aantal sectoren, waaronder het bankwezen en de financiële sector. Er zijn veel verschillende use cases, waaronder chatbot klantassistenten, contentcreatie en het genereren van rapporten. Banken en financiële dienstverleners kunnen ook hun eigen interne AI’s bouwen om te voldoen aan de regelgeving rond financiële en persoonlijke gegevens.
#4. Ondersteunde RPA
Terwijl Unassisted RPA nog steeds de meest populaire vorm van automatisering is in het bedrijfsleven, wordt Assisted RPA steeds relevanter. Deze tools sluiten naadloos aan op de workflow van een werknemer. Een medewerker van de klantenservice kan bijvoorbeeld het ophalen van gegevens of het verwerken van taken direct automatiseren, wat leidt tot een veel hogere productiviteit en uiteindelijk tot tevredener consumenten.
De toekomst van automatisering in de banksector
Robotic Process Automation in Finance en Banking is een gevestigde waarde. Er is echter nog genoeg ruimte om op interessante en innovatieve manieren te groeien.
#1. Hyperautomatisering
Data analytics, kunstmatige intelligentie, natuurlijke taalverwerking (NLP) en RPA zullen samenkomen om bancaire en financiële systemen te creëren die al het mogelijke automatiseren, van back-end processen tot front-end workflows. Deze futuristische bestemming heet Hyperautomation.
Er zijn verschillende manieren waarop hyperautomatisering in de banksector zou kunnen worden toegepast. Naast automatisering van robotische processen in financiële en boekhoudkundige taken, zouden we ook samenwerking tussen mens en computer op een hoger niveau kunnen zien, waarbij machine learning en analytics beslissingen aanbevelen voor menselijke goedkeuring.
#2. Zeer gepersonaliseerd no-code applicatieontwerp
Het ontwerpen van toepassingen in de banksector is complex. Dat heeft voor een groot deel te maken met strenge wetten voor financiële en persoonlijke gegevens. Dankzij RPA-tools met AI en API’s zullen er echter ook no-code-toepassingen komen. Automatisering van softwaretests zal een groot deel uitmaken van het waarborgen van zowel de integriteit als de veiligheid van deze software, die kan worden afgestemd op de individuele workflow of bedrijfscultuur.
#3. Voorspellende fraudedetectie
Fraudedetectie is een grote zorg voor financiële instellingen. In het Verenigd Koninkrijk kostte fraude banken in 2022 ongeveer 1,2 miljard pond. Tools voor machinaal leren worden al gebruikt via RPA in de financiële en boekhoudkundige sector, en ze zijn bedreven in het opsporen van fraude. In de toekomst zouden echter voldoende goed getrainde ML-algoritmen de waarschijnlijkheid van fraude kunnen voorspellen op het moment van de aanvraag of op basis van een bepaalde reeks stappen. De kostenbesparingen zijn enorm.
Laatste gedachten
Robotic Process Automation in het bank- en financiewezen is een snel veranderende en spannende sector. De modernisering en toenemende technologische geavanceerdheid in de financiële dienstverleningssector betekent dat RPA voor banken niet alleen een nice-to-have is, maar van cruciaal belang is om te kunnen concurreren met uw concurrenten.
Door de kracht van Robotic Process Automation in Finance en Banking aan te wenden, verbetert de efficiëntie en naleving van compliancestandaarden en wordt er geld bespaard. Naarmate banken klantgerichter worden, zal financiële automatisering helpen bij het leveren van betere klantervaringen en meer personalisering, vooral in combinatie met AI-tools. Gestroomlijnde activiteiten zullen besparingen doorberekenen aan gebruikers, terwijl innovatieve nieuwe producten zullen voldoen aan de vraag naar apps die gebruikers helpen te sparen, budgetteren en levensdoelen te bereiken.
