Robotic Process Automation w bankowości i finansach to jeden z najsilniejszych i najbardziej atrakcyjnych przypadków zastosowania technologii automatyzacji. Automatyzacja handlu jest szeroko rozpowszechniona od lat 70. i 80. ubiegłego wieku, ale RPA otwiera inny rodzaj mechanizacji z większym naciskiem na obniżenie kosztów i poprawę doświadczeń konsumentów.
RPA w bankowości pozwoliło również firmom reagować na stale zmieniający się krajobraz regulacyjny, działając jako rozwiązanie RegTech do automatyzacji finansów. Istnieje jednak kilka innych doskonałych zastosowań RPA w finansach, w tym przetwarzanie transakcji, zatwierdzanie pożyczek i zwiększanie cyberbezpieczeństwa.
W tym artykule zbadamy korzyści, studia przypadków, przypadki użycia, trendy i wyzwania związane z automatyzacją procesów robotycznych w finansach i bankowości.
Automatyzacja procesów robotycznych w
Wielkość rynku finansów i bankowości
Globalna wielkość rynku Robotic Process Automation (RPA) w bankowości i finansach (BFSI) wyniosła około 860,75 mln USD w 2023 roku. Przy złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) wynoszącej 40%, analitycy spodziewają się, że sektor ten wzrośnie do prawie 9 miliardów dolarów do 2030 roku.
Ameryka Północna (45%) i Europa (30%) stanowią większość rynku. Jednak Azja i Pacyfik są postrzegane jako obszar o największym potencjale wzrostu w ciągu następnej dekady.
Czynniki wpływające na bankowość i
automatyzacja procesów finansowych
Rynki bankowości i finansów wcześnie wdrożyły narzędzia do automatyzacji testowania oprogramowania i technologię RPA. Pod wieloma względami byli idealnymi kandydatami do zastosowania tej technologii, ponieważ sektory te przetwarzają dużą liczbę powtarzalnych i opartych na regułach zadań, takich jak transakcje finansowe. Jednak adopcja wzrosła z wielu innych powodów. Oto kilka najważniejszych z nich.
1. Obniżenie kosztów
Przez długi czas banki i firmy świadczące usługi finansowe funkcjonowały w erze niskich lub nawet ujemnych stóp procentowych, co sprawiło, że oszczędności kosztów stały się priorytetem. Gwałtowna inflacja mogła to zmienić w ostatnich latach, a wiele banków centralnych podniosło oprocentowanie do około 5%. Istnieją jednak inne przeciwności, z którymi muszą zmagać się firmy finansowe.
Powstanie neobanków i innowacyjnych firm FinTech dodało poważną konkurencję do krajobrazu finansowego. W połączeniu z wyraźnymi zmianami oczekiwań konsumentów, instytucje finansowe muszą obniżyć koszty, aby pozostać konkurencyjnymi. RPA pomaga zespołom obniżyć codzienne koszty prowadzenia usług, jednocześnie dostarczając konsumentom innowacyjne produkty.
2. Zwiększone obciążenie regulacyjne i administracyjne
Wzrost standardów regulacji finansowych w ciągu ostatnich kilku lat stanowił duży problem dla firm finansowych. Obowiązki w zakresie poznania swojego klienta (KYC) i przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML) nałożyły na firmy świadczące usługi finansowe duże obciążenie administracyjne, nie zwiększając przy tym ich wyników finansowych. Ręczne zapewnianie zgodności jest kosztowne, powtarzalne i podatne na błędy ludzkie.
Narzędzia RPA z optycznym rozpoznawaniem znaków (OCR) i innymi narzędziami wspomaganymi sztuczną inteligencją mogą odciążyć banki i zmniejszyć koszty utrzymania zgodności, takie jak kapitał ludzki.
3. Samoobsługa klienta
Oczekiwania klientów zmieniły się znacząco w ciągu ostatniej dekady. Obecnie konsumenci oczekują, że sprawy będą załatwiane natychmiast i nie mają czasu dla firm, które mogą im pomóc tylko w godzinach od 9 do 17. Oczywiście wzrosły nie tylko oczekiwania dotyczące obsługi klienta. Konsumenci chcą również szybkich decyzji w sprawie pożyczek i wniosków o konto.
RPA może pomóc we wszystkich tych problemach, automatyzując aplikacje w oparciu o kryteria oparte na regułach przy minimalnej potrzebie interakcji z człowiekiem i obsługi zapytań klientów.
4. Mniejsze ryzyko
Banki i firmy finansowe nieuchronnie mają do czynienia z dużym ryzykiem. Jednak ograniczanie tego ryzyka jest ważną częścią dobrze zarządzanego biznesu. Błędy mogą prowadzić do utraty zaufania konsumentów i utraty reputacji, podczas gdy błędy w zakresie zgodności skutkują wysokimi karami finansowymi.
RPA redukuje błędy ludzkie, pomaga instytucjom zachować zgodność z przepisami, poprawia dokładność i przetwarzanie danych oraz może być wykorzystywana do wykrywania oszustw, gdy jest rozszerzona o uczenie maszynowe (ML).
5. Ciągłość działania
Instytucje finansowe odgrywają kluczową rolę w gospodarce, a wszelkie zakłócenia w świadczeniu usług mogą prowadzić do utraty reputacji. Ponadto, ponieważ instytucje te przechowują wrażliwe dane, są one związane przepisami, które chronią konsumentów i zapewniają stabilność systemu finansowego.
RPA może stanowić część solidnego planu ciągłości działania (BCP) i zapewnić minimalizację przestojów spowodowanych klęskami żywiołowymi, sytuacjami zagrożenia zdrowia publicznego, atakami cyberbezpieczeństwa lub innymi.
Zalety zrobotyzowanej automatyzacji procesów
w Finanse i bankowość
Wdrożenie rozwiązań RPA w sektorze usług finansowych przynosi wiele korzyści. Oto kilka najważniejszych z nich.
#1. Oszczędzaj pieniądze
Oczekuje się, że wykorzystanie RPA będzie nadal rosło w sektorze finansowym w nadchodzących latach. RPA może zautomatyzować do 80% zadań w sektorze finansowym, co oznacza niesamowite możliwości oszczędności kosztów dla organizacji.
#2. Zwiększona satysfakcja z pracy
Sektor finansowy jest pełen powtarzalnych i przyziemnych zadań, które sprawiają, że pracownicy czują się pozbawieni inspiracji, znudzeni i niedoceniani. Narzędzia RPA mogą przejąć te oparte na regułach zadania i otworzyć drzwi do bardziej angażujących i kreatywnych zadań, które pomogą pracownikom poczuć się bardziej związanymi z ogólną misją organizacji.
Większa satysfakcja z pracy oznacza większą retencję pracowników. RPA powinna być częścią tej strategii.
#3. Zgodność z przepisami
Branża usług finansowych ma jedne z najbardziej rygorystycznych wymogów regulacyjnych w każdym sektorze. Nieprzestrzeganie tych zasad może prowadzić do wysokich grzywien, utraty licencji i utraty reputacji, z której trudno się odbić. RPA pomaga zespołom spełniać te stale zmieniające się standardy.
#4. Skalowalność
Neobanki i firmy FinTech w przestrzeni startupów usług finansowych często rozwijają się szybko dzięki kuszącym zachętom. Wzrost ten może jednak powodować problemy, takie jak niedobory personelu. RPA pomaga przezwyciężyć te ograniczenia dzięki cyfrowej sile roboczej, która może poradzić sobie ze zwiększonym obciążeniem pracą.
Przypadki użycia RPA w bankowości
Istnieje wiele świetnych przypadków użycia RPA w bankowości i finansach. Niektóre z nich są bezpośrednio związane z podstawowymi działaniami bankowymi, podczas gdy inne pomagają w zadaniach bardziej administracyjnych lub związanych z obsługą klienta.
Oto dziewięć najlepszych przypadków użycia Robotic Process Automation w bankowości i finansach.
#1. Wdrażanie klientów
Onboarding klienta jest jednym z najlepszych przypadków użycia RPA w erze nowoczesnej bankowości. Pojawienie się neobanków i firm FinTech zapoczątkowało nową erę bankowości cyfrowej. Chodzenie do oddziału w celu założenia nowego konta szybko wychodzi z mody. Zamiast tego współcześni konsumenci chcą robić wszystko w swojej aplikacji.
Oczywiście przejście na zdalne otwieranie konta wiąże się z własnymi problemami. Klienci muszą przesłać dokumenty i dokumenty oraz przejść weryfikację kredytową. Co więcej, ich informacje muszą zostać przesłane do systemów banku.
RPA pomaga we wszystkich tych procesach, w tym w komunikacji z klientami, przetwarzaniu dokumentów, weryfikacji tożsamości, sprawdzaniu zdolności kredytowej, wprowadzaniu danych, aktualizacji konta i nie tylko. Jest szybki, skalowalny, opłacalny i spełnia zapotrzebowanie konsumentów na samoobsługę.
#2. Przetwarzanie wniosków kredytowych
Przetwarzanie wniosków kredytowych jest doskonałym przykładem RPA w bankowości. Procesy te wymagają intensywnej kontroli dokumentacji i danych klientów w celu ograniczenia strat. Jednak ta dokładność musi być zrównoważona szybkimi decyzjami, aby pozostać konkurencyjnym.
RPA pomaga poprzez wykorzystanie optycznego rozpoznawania znaków (OCR) i inteligentnego przetwarzania dokumentów (IDP) do analizy dokumentów, wyodrębniania danych i porównywania informacji z dokumentami wewnętrznymi w celu zatwierdzenia lub odrzucenia pożyczek. RPA zapewnia połączenie szybkości i dokładności, których konsumenci oczekują od bankowości cyfrowej.
#3. Zautomatyzowana obsługa klienta
Kontynuując trend samoobsługi klienta, banki muszą znaleźć sposoby na zapewnienie swoim klientom szybkiego, zawsze dostępnego, wielokanałowego wsparcia. RPA może pomóc w tym procesie na kilka różnych sposobów. Po pierwsze, boty do obsługi klienta mogą zapewniać klientom zaawansowane i kontekstowe porady. Może to być coś tak prostego, jak linki do często zadawanych pytań lub baz wiedzy, lub w pełni rozwinięte konwersacje wspomagane przez generatywną sztuczną inteligencję.
Co więcej, boty RPA mogą pomóc w rozwiązywaniu problemów klientów poprzez gromadzenie danych i dokumentacji, przesyłanie zgłoszeń do odpowiednich działów i zapewnianie automatycznego kontaktu z użytkownikami w trakcie trwania problemu. W połączeniu ze sztuczną inteligencją i analizą danych, narzędzia RPA mogą pomóc w zapewnieniu bardziej spersonalizowanego rodzaju usług, co pomaga budować zaufanie.
#4. Generowanie raportów
RPA dla bankowości pomaga zaspokoić potrzeby usług finansowych w zakresie generowania raportów. Łącząc się z różnymi bazami danych i arkuszami kalkulacyjnymi, pracownicy mogą wykorzystywać narzędzia RPA do pozyskiwania informacji w czasie rzeczywistym, co prowadzi do tworzenia aktualnych raportów zapewniających wysoką widoczność.
Cały cykl generowania raportów staje się szybszy dzięki narzędziom RPA, ponieważ pomagają one zautomatyzować gromadzenie danych, agregowanie informacji, generowanie raportów i dystrybucję produktu końcowego do odpowiednich piratów.
Raporty generowane przez RPA są szybsze, wolne od błędów i opłacalne. Co więcej, systemy RPA mogą być wdrażane z myślą o zgodności z przepisami, a w połączeniu z narzędziami sztucznej inteligencji mogą również pomóc w analizie i podejmowaniu decyzji.
#5. Wykrywanie oszustw
Istnieje kilka sposobów, w jakie RPA może pomóc firmom finansowym w wykrywaniu oszustw. Narzędzia RPA mogą gromadzić i agregować dane w celu ułatwienia rozpoznawania wzorców. Może być również używany do monitorowania w czasie rzeczywistym, wysyłania alertów i wykonywania reguł w oparciu o określone ustalenia lub warunki.
Prawdziwa siła RPA w wykrywaniu oszustw leży w jej integracji ze sztuczną inteligencją, a w szczególności z algorytmami uczenia maszynowego, które mogą analizować ogromne ilości danych w celu wykrycia anomalii. Stamtąd boty RPA mogą wskazać przypadki do weryfikacji przez człowieka, umożliwiając bankom i instytucjom finansowym zmniejszenie ryzyka i strat związanych z oszustwami.
#6. Zgodność
Zgodność z przepisami jest tak palącą kwestią w sektorze bankowym i finansowym, że w ostatnich latach powstało całe ramię technologii, aby rozwiązać ten problem. Wydatki na narzędzia dedykowane technologii regulacyjnej (RegTech) mają osiągnąć 200 miliardów dolarów do 2028 roku. RPA może jednak rozwiązać wiele z tych problemów.
Narzędzia RPA do zapewnienia zgodności z przepisami finansowymi mogą pomóc w gromadzeniu danych do raportów, a ścieżki audytu są idealne do wykazania przejrzystości. Co więcej, RPA to świetna opcja do zarządzania danymi i ich anonimizacji, uwierzytelniania i ogólnego cyberbezpieczeństwa.
Ogólnie rzecz biorąc, spełnienie wymogów regulacyjnych jest kosztowne i czasochłonne. Narzędzia RPA pozwalają odciążyć zespoły poprzez automatyzację powtarzalnych zadań KYC i AML. To mecz stworzony w niebie.
#7. Przetwarzanie płatności
Podobnie jak RPA w księgowości, organizacje świadczące usługi finansowe mogą zautomatyzować wiele codziennych płatności i transakcji przelewów, zapewniając ich szybką i bezbłędną realizację. RPA doskonale radzi sobie z automatyzacją dużych i powtarzalnych zadań, a przetwarzanie płatności z pewnością mieści się w tych parametrach.
Narzędzia RPA mogą inicjować płatności, instruować oprogramowanie do przetwarzania płatności, wysyłać dane rozliczeniowe, a nawet rozwiązywać spory z klientami. Ponownie, chodzi o dokładność, wydajność i ograniczenie błędów ludzkich. Przy odpowiedniej konfiguracji płatności mogą również pomóc w spełnieniu standardów zgodności, jednocześnie umożliwiając łatwe skalowanie rozwijającej się działalności w zakresie usług finansowych.
#8. Automatyczne zamykanie konta
Żaden bank ani instytucja finansowa nie lubi, gdy klient odchodzi, a częściowo jest to spowodowane dodatkowym administratorem. Narzędzia RPA mogą jednak sprawić, że proces ten będzie bardziej wydajny, opłacalny i zgodny z przepisami. Banki mogą wykorzystywać RPA do zbierania informacji o klientach z różnych źródeł i planowania weryfikacji konta poprzez sprawdzanie sald, dokumentów i statusu konta.
Zamknięcie konta często wymaga transferu środków do nowych miejsc docelowych i powiadomienia stron trzecich. Ponownie, RPA jest dobrze przygotowana do automatyzacji tych zadań. Wreszcie, firmy świadczące usługi finansowe mogą również generować odpowiednią dokumentację i formalności oraz aktualizować bazy danych klientów w celu odzwierciedlenia wszelkich zmian.
#9. Zarządzanie pracownikami
Od automatyzacji zarządzania wydatkami po wdrażanie pracowników i przeglądy wydajności, usługi finansowe wykorzystują narzędzia RPA do szerokiej gamy zadań związanych z zasobami ludzkimi. W sytuacji, gdy instytucje finansowe znajdują się pod presją usprawnienia usług i obniżenia kosztów, RPA jest eleganckim rozwiązaniem pozwalającym obniżyć koszty związane z zarządzaniem pracownikami.
RPA pomaga zespołom zautomatyzować listę płac, świadczenia i zarządzanie zwolnieniami lekarskimi, jednocześnie spełniając wymagane standardy i zapewniając pracownikom szybką, samoobsługową opcję. Korzyścią jest tutaj zwiększone doświadczenie pracowników, które pomaga w osiągnięciu satysfakcji z pracy i lojalności.
Studia przypadków RPA w usługach finansowych
Oczywiście słuchanie o przypadkach użycia RPA w finansach i bankowości to jedno, ale zrozumienie, w jaki sposób technologia ta została zastosowana w tym sektorze i jakie wymierne korzyści przyniosła organizacjom, jest najbardziej przekonującym sposobem zmierzenia wpływu RPA.
Studium przypadku #1: Eliminacja błędów ludzkich
Globalna firma świadcząca usługi finansowe, zatrudniająca prawie 240 000 pracowników w ponad 150 krajach, miała pilną potrzebę usprawnienia przepływu pracy i ograniczenia błędów ludzkich związanych z zadaniami wykonywanymi ręcznie. Jedną z kwestii, z którą musieli się zmierzyć, była różnorodność oferowanych usług, w tym audyt, konsultacje podatkowe, HR, cyberbezpieczeństwo i zarządzanie transakcjami.
Istniały jednak inne parametry. Firma nie chciała przebudowywać swojego obecnego systemu IT ani powodować zbyt dużych zakłóceń w ciągłości działania.
Firma zebrała różnych interesariuszy i pracowników IT w organizacji i stworzyła wielofunkcyjny zespół w celu zebrania wymagań i zidentyfikowania przepływów pracy i procesów biznesowych, które mogliby zautomatyzować. Zidentyfikowali powtarzalne zadania z wysokim wskaźnikiem błędów ludzkich i ustalili cztery kluczowe wskaźniki efektywności dla projektu, w tym szybkość, jakość danych, autonomię i wpływ na produkt.
Wdrożenie zajęło około trzech miesięcy, a pod koniec zespół zbudował bota RPA, który wymieniał dane między niezliczonymi systemami trzy razy dziennie. Projekt pozwolił zaoszczędzić 100 000 godzin pracy rocznie i 800 milionów dolarów przy jednoczesnym ograniczeniu problemów spowodowanych błędami ludzkimi.
Studium przypadku nr 2: Przyspieszenie przetwarzania pożyczek
Znany amerykański bank otrzymywał ponad 10 000 wniosków kredytowych miesięcznie. Przetwarzanie tych pożyczek wymagało pracy 50 pracowników, a proces obejmował przeglądanie wniosków o pożyczkę, gromadzenie i weryfikację danych klienta, a ostatecznie akceptację lub odmowę pożyczki. Istniała jednak dodatkowa warstwa złożoności, z którą trzeba było sobie poradzić ze względu na zależność banku od starszego systemu oprogramowania.
Po starannym zaplanowaniu bank wykorzystał RPA do zautomatyzowania całego procesu kredytowego. Narzędzia RPA odczytały i wyodrębniły dane z aplikacji oraz zweryfikowały je pod kątem polityki kredytowej banku i odpowiednich ram regulacyjnych. Stamtąd system może zdecydować o przydatności pożyczki.
Wdrażając rozwiązanie RPA, bank znacznie poprawił zarówno dokładność, jak i szybkość przetwarzania pożyczek. Przetwarzanie aplikacji zostało zredukowane o 80%, przy całkowitym ograniczeniu błędów ludzkich. Zwiększona wydajność pozwoliła zmniejszyć nakład pracy ludzkiej o 70% przy jednoczesnym zapewnieniu zgodności banku z przepisami.
Studium przypadku nr 3: Sprostanie obciążeniom regulacyjnym
Międzynarodowy bank z siedzibą w Wielkiej Brytanii stanął w obliczu presji regulacyjnej, aby zastąpić jeden ze swoich produktów. Mieli starsze karty kredytowe, które zapewniały klientom punkty i nagrody. Jednak konieczność przejścia na nowy model, który wymagał od 1,4 miliona klientów wyboru nowych produktów, nie była czymś, co można było obsłużyć ręcznie.
Procesy, które należało zautomatyzować, obejmowały wysyłanie klientom informacji o zmianach, przetwarzanie decyzji klientów, aktualizację danych w systemach firmy oraz rejestrowanie zmian w celu spełnienia wymogów audytu. Istniały jednak ograniczenia czasowe i budżetowe, które stanowiły dodatkową przeszkodę do pokonania.
Bank wprowadził backendową bazę danych SQL dla systemu CRM i zbudował bazę danych, która mogła obejmować wszystkie scenariusze, które mogłyby pomóc w podejmowaniu decyzji. Dodatkowo zautomatyzowali etapy zmiany produktu, w tym komunikację i informacje zwrotne. Na koniec stworzyli portal administracyjny do obsługi pobierania raportów.
Końcowe wyniki obejmowały oszczędność 1,2 miliona funtów rocznie, oszczędność na zatrudnieniu 18 pełnoetatowych pracowników, zwiększenie dokładności do 100% i spełnienie wymogów regulacyjnych.
Wyzwania stojące przed procesami zrobotyzowanymi
Automatyzacja w sektorze bankowości i finansów
Wdrożenie automatyzacji dla zespołów bankowych i finansowych wiąże się z pewnymi szczególnymi wyzwaniami ze względu na kulturę i przepływy pracy w obu sektorach.
#1. Starsza infrastruktura
Sektor finansowy ma zasłużoną reputację sentymentalizmu, jeśli chodzi o technologię IT. W rzeczywistości, na początku 2020 roku ponad 40% dużych amerykańskich instytucji finansowych nadal korzystało z oprogramowania zbudowanego w oparciu o Common Business Oriented Language (COBOL), język programowania wynaleziony w 1959 roku. Co więcej, wiele firm wciąż używa komputerów mainframe do przetwarzania danych.
RPA jest skutecznym narzędziem ułatwiającym integrację starszych systemów z nowoczesnymi aplikacjami i interfejsami API opartymi na chmurze. Można go również wykorzystać do migracji danych z tych przestarzałych systemów i zmniejszenia kosztów utrzymania związanych ze starszą technologią.
#2. Standaryzacja procesów
W zależności od kultury, pracowników i dużej koncentracji starszych systemów w architekturze firmy, instytucje finansowe będą miały własne przepływy pracy i procesy, często w różnych działach. Próby wdrożenia rozwiązań RPA będą wymagały współpracy między działami i standaryzacji procesów.
Pod wieloma względami standaryzacja procesów jest tylko częścią zwiększania wydajności. Jeśli dwa działy lub członkowie zespołu wykonują tę samą czynność na skrajnie różne sposoby, jeden z nich będzie mniej wydajny od drugiego pod względem wykorzystania czasu lub zasobów. Standaryzacja procesów oznacza, że organizacje są w stanie wykorzystać rozwiązania RPA.
#3. Mit srebrnej kuli
Deloitte sugeruje, że istnieje niebezpieczeństwo, iż organizacje finansowe uwierzą, że Cognitive RPA będzie „srebrną kulą” , którą można „zastosować do fundamentalnie zepsutego procesu z oczekiwaniem, że sam się naprawi”.
W rzeczywistości wdrożenie dowolnego systemu RPA wymaga starannego zebrania wymagań i planowania. Konsultacja z ekspertem w dziedzinie RPA może rozwiązać wiele problemów związanych z wdrożeniem tej technologii w i tak już złożonym ekosystemie.
#4. Zgodność z przepisami
Usługi finansowe są jednym z najściślej regulowanych sektorów, z zasadami dotyczącymi przetwarzania wrażliwych danych, a nawet ryzyka. W związku z tym wszelkie rozwiązania RPA będą musiały mieścić się w tych ograniczeniach i zapewniać zgodność z przepisami.
RPA jest dobrym kandydatem do tych scenariuszy, ponieważ dla każdego procesu istnieje dokumentacja, co jest kluczowe dla audytów finansowych. Co więcej, podczas gdy przepisy stale się zmieniają i są aktualizowane, RPA oferuje elastyczność w dostosowywaniu się do nowych zasad. Wreszcie, automatyzacja może pomóc w zapewnieniu, że wrażliwe dane finansowe i osobowe nie są dostępne dla ludzkich oczu, zapewniając dodatkową warstwę bezpieczeństwa.
#5. Niedobór umiejętności
Niedobór umiejętności informatycznych dotknął branżę usług finansowych w ciągu ostatnich kilku lat. W związku z tym wdrażanie rozwiązań RPA jest trudne bez doświadczenia i wiedzy specjalistów IT.
Pomyślne wdrożenie RPA wymaga dogłębnego zrozumienia technologii, w tym jej potencjału i ograniczeń. Użytkownicy ZAPTEST Enterprise mogą skorzystać z dedykowanego eksperta ZAP, który może ściśle z nimi współpracować, aby zrozumieć wymagania i pomóc wdrożyć rozwiązania RPA w oparciu o najlepsze praktyki branżowe. Ten dodatek może pomóc zespołom przezwyciężyć względny niedobór specjalistów RPA.
RPA w trendach branży bankowej
Branża usług finansowych szybko się rozwija w odpowiedzi na zmieniające się wymagania konsumentów i regulacyjne. Przyjrzyjmy się niektórym trendom RPA w finansach i bankowości.
#1. Inteligentna Automatyzacja
Inteligentna automatyzacja (Intelligent Automation, IA) obejmuje wykorzystanie innych rodzajów sztucznej inteligencji w połączeniu z narzędziami RPA. Niektóre z zastosowanych tu technologii obejmują inteligentne przetwarzanie dokumentów (IDP) i uczenie maszynowe.
Dodanie tych narzędzi przezwycięża nieodłączne ograniczenia RPA w radzeniu sobie z nieustrukturyzowanymi danymi i możliwościami podejmowania decyzji. W rezultacie zwiększa się zakres zadań, które można zautomatyzować, co pozwala instytucjom finansowym robić więcej.
#2. RPA w chmurze
Podczas gdy wczesne systemy RPA były zazwyczaj instalowane lokalnie, w ciągu ostatnich kilku lat nastąpił znaczący zwrot w kierunku narzędzi opartych na chmurze. Zmiana ta niesie ze sobą wiele korzyści, w tym bezpieczny zdalny dostęp dla rozproszonych zespołów.
#3. Generatywna sztuczna inteligencja
Generatywna sztuczna inteligencja wywiera wpływ na wiele branż, w tym bankowość i finanse. Istnieje wiele różnych przypadków użycia, w tym asystenci klienta chatbot, tworzenie treści i generowanie raportów. Banki i firmy świadczące usługi finansowe mogą również tworzyć własne SI, aby radzić sobie z przepisami dotyczącymi danych finansowych i osobowych.
#4. Wspomagane RPA
Podczas gdy RPA niewspomagane jest wciąż najpopularniejszą odmianą automatyzacji w świecie biznesu, RPA wspomagane zyskuje na znaczeniu. Narzędzia te płynnie łączą się z przepływem pracy pracownika. Przykładowo, przedstawiciel obsługi klienta może zautomatyzować zadania związane z wyszukiwaniem lub przetwarzaniem danych w locie, co prowadzi do znacznie większej produktywności, a ostatecznie do zadowolenia klientów.
Przyszłość automatyzacji w branży bankowej
Robotic Process Automation w finansach i bankowości ma ugruntowaną pozycję. Ma jednak wiele miejsca na rozwój w interesujący i innowacyjny sposób.
#1. Hiperautomatyzacja
Analityka danych, sztuczna inteligencja, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) i RPA połączą się w celu stworzenia systemów bankowych i finansowych, które zautomatyzują wszystko, co możliwe, od procesów zaplecza po front-endowe przepływy pracy. Ten futurystyczny cel nosi nazwę Hyperautomation.
Istnieje kilka dróg, którymi hiperautomatyzacja może podążać w sektorze bankowym. Poza zrobotyzowaną automatyzacją procesów w zadaniach finansowych i księgowych, możemy zobaczyć współpracę człowiek-komputer na wyższym poziomie, z uczeniem maszynowym i analityką rekomendującą decyzje do zatwierdzenia przez człowieka.
#2. Wysoce spersonalizowane projektowanie aplikacji bez użycia kodu
Projektowanie aplikacji w branży bankowej jest złożone. W dużej mierze ma to związek z surowymi przepisami dotyczącymi danych finansowych i osobowych. Jednak aplikacje bez kodu pojawią się w przestrzeni dzięki narzędziom RPA ze sztuczną inteligencją i interfejsami API. Automatyzacja testowania oprogramowania będzie dużą częścią zapewnienia zarówno integralności, jak i bezpieczeństwa tego oprogramowania, które można dostosować do indywidualnego przepływu pracy lub kultury firmy.
#3. Predykcyjne wykrywanie oszustw
Wykrywanie oszustw jest poważnym problemem dla instytucji finansowych. W Wielkiej Brytanii oszustwa kosztowały banki około 1,2 miliarda funtów w 2022 roku. Narzędzia uczenia maszynowego są już wykorzystywane za pośrednictwem RPA w finansach i księgowości, i doskonale radzą sobie z wykrywaniem oszustw. Jednak w przyszłości wystarczająco dobrze wyszkolone algorytmy ML mogłyby przewidywać prawdopodobieństwo oszustwa w momencie składania wniosku lub na podstawie określonego zestawu kroków. Oszczędności są ogromne.
Końcowe przemyślenia
Robotic Process Automation w bankowości i finansach to szybko rozwijająca się i ekscytująca przestrzeń. Modernizacja i rosnące zaawansowanie technologiczne w sektorze usług finansowych oznacza, że RPA w bankowości nie jest tylko miłym dodatkiem, ale ma kluczowe znaczenie dla konkurowania z rywalami.
Uwolnienie mocy zrobotyzowanej automatyzacji procesów w finansach i bankowości poprawia wydajność i zgodność ze standardami zgodności oraz oszczędza pieniądze. W miarę jak banki stają się operacjami bardziej skoncentrowanymi na kliencie, automatyzacja finansów pomoże zapewnić lepsze doświadczenia klientów i zwiększoną personalizację, zwłaszcza w połączeniu z narzędziami sztucznej inteligencji. Usprawnione operacje przełożą się na oszczędności dla użytkowników, podczas gdy innowacyjne nowe produkty zaspokoją popyt na aplikacje, które pomogą użytkownikom oszczędzać, budżetować i osiągać cele życiowe.
