Robotic Process Automation inom bank- och finanssektorn är ett av de mest kraftfulla och övertygande användningsområdena för automationsteknik. Automatiseringen av handeln har varit utbredd sedan 1970- och 1980-talen, men RPA öppnar upp för en annan typ av mekanisering med större fokus på att minska kostnaderna och förbättra konsumentupplevelsen.
Bank-RPA har också gjort det möjligt för företag att reagera på det ständigt föränderliga regleringslandskapet genom att fungera som en RegTech-lösning för finansiell automatisering. Det finns dock flera andra utmärkta användningsområden för RPA inom finans, inklusive transaktionsbehandling, lånegodkännanden och ökad cybersäkerhet.
I den här artikeln går vi igenom fördelar, fallstudier, användningsområden, trender och utmaningar med Robotic Process Automation inom finans- och banksektorn.
Robotic Process Automation i
Finans- och bankmarknadens storlek
Den globala marknadsstorleken för robotprocessautomatisering (RPA) inom bank och finans (BFSI) var cirka 860,75 miljoner dollar 2023. Med en genomsnittlig årlig tillväxttakt (CAGR) på 40% räknar analytiker med att sektorn kommer att expandera till nästan 9 miljarder USD år 2030.
Nordamerika (45%) och Europa (30%) utgör huvuddelen av marknaden. Asien och Stillahavsområdet anses dock vara det område som har störst potential för tillväxt under det kommande årtiondet.
Faktorer som påverkar bankverksamhet och
automatisering av finansprocesser
Bank- och finansmarknaderna var tidiga med att använda automatiseringsverktyg för mjukvarutestning och RPA-teknik. På många sätt var de idealiska kandidater för tekniken eftersom dessa sektorer hanterar en stor mängd repetitiva och regelbaserade uppgifter, till exempel finansiella transaktioner. Adoptionen har dock ökat av en rad andra skäl. Här är några av de viktigaste.
1. Minskade kostnader
Under lång tid levde banker och företag inom finansiella tjänster i en tid med låga eller till och med negativa räntor, vilket gjorde att kostnadsbesparingar prioriterades. Den skenande inflationen kan ha ändrat på detta under de senaste åren, då många centralbanker har höjt räntan till omkring 5 procent. Det finns dock andra motvindar som finansiella företag måste hantera.
Uppkomsten av neobanker och innovativa FinTech-företag har skapat allvarlig konkurrens i det finansiella landskapet. I kombination med tydliga förändringar i konsumenternas förväntningar måste finansinstituten minska sina kostnader för att förbli konkurrenskraftiga. RPA hjälper teamen att minska de dagliga kostnaderna för att driva tjänster och samtidigt tillhandahålla innovativa produkter för konsumenterna.
2. Ökad reglering och administrativ börda
De ökade kraven på finansiell reglering under de senaste åren har inneburit en stor utmaning för finansföretagen. Kraven på kundkännedom (KYC) och bekämpning av penningtvätt (AML) har inneburit en stor administrativ börda för företag inom finanssektorn utan att bidra till deras resultat. Manuell efterlevnad är kostsam, repetitiv och känslig för mänskliga fel.
RPA-verktyg med optisk teckenigenkänning (OCR ) och andra AI-assisterade verktyg kan ta bort en del av denna börda från bankerna och minska kostnaderna för att uppfylla kraven, t.ex. humankapital.
3. Självbetjäning för kunder
Kundernas förväntningar har förändrats markant under det senaste decenniet. Nu förväntar sig konsumenterna att saker ska göras omedelbart, och de har inte tid för ett företag som bara kan hjälpa dem mellan 9 och 5. Naturligtvis är det inte bara förväntningarna på kundservice som har ökat. Konsumenterna vill också ha snabba beslut om lån och kontoansökningar.
RPA kan hjälpa till med alla dessa problem genom att automatisera applikationer mot regelbaserade kriterier med minimalt behov av mänsklig interaktion och hantering av kundförfrågningar.
4. Mindre risk
Banker och finansiella företag hanterar oundvikligen en hel del risker. Att minska denna risk är dock en viktig del av en välskött verksamhet. Misstag kan leda till förlorat konsumentförtroende och skadat anseende, medan brister i efterlevnaden leder till kännbara ekonomiska påföljder.
RPA minskar antalet mänskliga fel, hjälper institutioner att uppfylla kraven, förbättrar noggrannheten och bearbetningen av data och kan användas för att upptäcka bedrägerier när det kompletteras med maskininlärning (ML).
5. Kontinuitet i verksamheten
Finansinstituten spelar en avgörande roll i ekonomin, och eventuella avbrott i tjänsterna kan leda till skador på anseendet. Eftersom dessa institut innehar känsliga uppgifter är de dessutom bundna av bestämmelser som skyddar konsumenterna och säkerställer det finansiella systemets stabilitet.
RPA kan utgöra en del av en solid kontinuitetsplan (BCP) och säkerställa att eventuella driftstopp som orsakas av naturkatastrofer, folkhälsokriser, cybersäkerhetsattacker eller annat minimeras.
Fördelar med robotiserad processautomation
inom finans och bank
Att implementera RPA-lösningar inom finanssektorn har många fördelar. Här är några av de viktigaste.
#1. Spara pengar
Användningen av RPA förväntas fortsätta att öka inom finanssektorn under de kommande åren. RPA kan automatisera upp till 80 % av uppgifterna inom finanssektorn, vilket innebär otroliga möjligheter till kostnadsbesparingar för organisationer.
#2. Ökad arbetstillfredsställelse
Finanssektorn är full av repetitiva och vardagliga uppgifter som gör att medarbetarna känner sig oinspirerade, uttråkade och undervärderade. RPA-verktyg kan ta över dessa regelbaserade jobb och öppna dörren för mer engagerande och kreativa uppgifter som hjälper medarbetarna att känna sig mer kopplade till organisationens övergripande uppdrag.
Ökad arbetstillfredsställelse leder till att fler medarbetare stannar kvar. RPA bör vara en del av denna strategi.
#3. Uppfylla lagstadgade krav
Branschen för finansiella tjänster har några av de mest krävande lagstadgade kraven för någon sektor. Underlåtenhet att följa dessa regler kan leda till dryga böter, förlust av licens och skador på anseendet som är svåra att återhämta sig från. RPA hjälper teamen att uppfylla dessa ständigt föränderliga standarder.
#4. Skalbarhet
Neobanker och FinTech-företag inom startup-området för finansiella tjänster växer ofta snabbt tack vare lockande incitament. Denna tillväxt kan dock orsaka problem, t.ex. personalbrist. RPA hjälper till att övervinna dessa begränsningar genom en digital arbetsstyrka som kan hantera ökade arbetsbelastningar.
Användningsområden för RPA inom banksektorn
Det finns många bra RPA-användningsfall inom bank och finans. Vissa är direkt relaterade till kärnbankverksamheten, medan andra hjälper till med mer administrativa eller kundinriktade uppgifter.
Här är nio av de bästa användningsområdena för Robotic Process Automation inom bank och finans.
#1. Introduktion av kunder
Kundintegration är ett av de bästa RPA-användningsfallen för den moderna banksektorn. Tillkomsten av nya banker och FinTech-företag har lett till en ny era av digitala banktjänster. Att gå in på ett kontor för att öppna ett nytt konto är snabbt på väg att bli omodernt. Istället vill moderna konsumenter göra allt i sin app.
Att övergå till att öppna ett konto på distans medför naturligtvis sina egna problem. Kunderna måste ladda upp dokument och handlingar och genomgå en kreditprövning. Dessutom måste deras information laddas upp till bankens system.
RPA hjälper till med alla dessa processer, inklusive kundkommunikation, dokumenthantering, identitetsverifiering, kreditkontroller, datainmatning, kontouppdatering och mycket mer. Det är snabbt, skalbart, kostnadseffektivt och uppfyller konsumenternas krav på självbetjäning.
#2. Behandling av låneansökningar
Hantering av låneansökningar är ett bra exempel på RPA inom banksektorn. Dessa processer kräver intensiv granskning av pappersarbete och kunddata för att minska förlusterna. Denna noggrannhet måste dock vägas mot snabba beslut för att behålla konkurrenskraften.
RPA hjälper till genom att använda optisk teckenigenkänning (OCR) och intelligent dokumentbehandling (IDP) för att analysera dokument, extrahera data och jämföra information med interna dokument för att godkänna eller avslå lån. RPA ger den kombination av snabbhet och noggrannhet som konsumenterna har kommit att förvänta sig av digitala banktjänster.
#3. Automatiserad kundsupport
I linje med trenden med självbetjäning för kunderna måste bankerna hitta sätt att ge sina kunder snabb, ständigt tillgänglig support via flera kanaler. RPA kan hjälpa till med denna process på flera olika sätt. Till att börja med kan kundtjänstrobotar ge sofistikerad och kontextuell rådgivning till kunderna. Det kan vara något så enkelt som länkar till vanliga frågor eller kunskapsbaser eller regelrätta konversationer med hjälp av generativ AI.
Dessutom kan RPA-botar hjälpa till att lösa kundproblem genom att samla in data och dokumentation, skicka ärenden till relevanta avdelningar och tillhandahålla automatiserad kontakt med användare under problemets gång. I kombination med AI och dataanalys kan RPA-verktyg bidra till att ge en mer personlig service, vilket hjälper till att bygga förtroende.
#4. Generering av rapporter
RPA för bankverksamhet hjälper till att tillgodose finansiella tjänsters behov av rapportgenerering. Genom att ansluta till olika databaser och kalkylblad kan medarbetarna använda RPA-verktyg för att extrahera information i realtid, vilket leder till uppdaterade rapporter som ger hög synlighet.
Hela livscykeln för rapportgenerering blir snabbare med RPA-verktyg eftersom de hjälper till att automatisera datainsamling, sammanställa information, generera rapporter och distribuera slutprodukten till relevanta pirater.
RPA-genererade rapporter är snabbare, felfria och kostnadseffektiva. Dessutom kan RPA-system implementeras med efterlevnad i åtanke, och om de kombineras med AI-verktyg kan de också hjälpa till med analys och beslutsfattande.
#5. Upptäckt av bedrägerier
Det finns flera sätt som RPA kan hjälpa finansiella företag att upptäcka bedrägerier. RPA-verktyg kan samla in och aggregera data för att underlätta mönsterigenkänning. Det kan också användas för realtidsövervakning, skicka varningar och utföra regler baserat på vissa resultat eller villkor.
Den verkliga kraften i RPA för att upptäcka bedrägerier ligger i dess integration med artificiell intelligens och i synnerhet maskininlärningsalgoritmer som kan analysera stora mängder data för att upptäcka avvikelser. Därefter kan dessa RPA-robotar lyfta fram fall för mänsklig granskning, så att banker och finansinstitut kan minska de risker och förluster som är förknippade med bedrägerier.
#6. Överensstämmelse
Inom bank- och finanssektorn är regelefterlevnad en så viktig fråga att det på senare år har vuxit fram en hel rad olika tekniker för att lösa problemet. Utgifterna för dedikerad regleringsteknik (RegTech) kommer att uppgå till 200 miljarder dollar år 2028. RPA kan dock lösa många av dessa problem.
RPA-verktyg för finansiell regelefterlevnad kan hjälpa till med datainsamling för rapporter, med verifieringskedjor som är perfekta för att visa transparens. RPA är dessutom ett utmärkt alternativ för datahantering och anonymisering, legitimering och allmän cybersäkerhet.
Överlag är det kostsamt och tidskrävande att uppfylla lagstadgade krav. RPA-verktyg gör det möjligt för teamen att avlasta sina medarbetare genom att automatisera repetitiva uppgifter inom KYC och AML. Det är en match gjord i himlen.
#7. Hantering av betalningar
Precis som RPA inom redovisning kan organisationer inom finansiella tjänster automatisera många av de dagliga betalnings- och överföringstransaktionerna och se till att de slutförs snabbt och felfritt. RPA är bra på att automatisera stora volymer och repetitiva uppgifter, och betalningshantering faller definitivt inom dessa parametrar.
RPA-verktyg kan initiera betalningar, instruera programvara för betalningshantering, skicka avstämningsdata och till och med lösa kundtvister. Återigen handlar det om noggrannhet, effektivitet och att minska mänskliga fel. Med rätt inställning kan betalningarna också bidra till att uppfylla efterlevnadsstandarder samtidigt som expanderande finansiella tjänster enkelt kan skalas upp.
#8. Automatiserad stängning av konton
Ingen bank eller finansinstitut gillar att se en kund försvinna, och en del av förklaringen är all den extra administration det skapar. RPA-verktyg kan dock göra processen mer ändamålsenlig, kostnadseffektiv och kompatibel. Banker kan använda RPA för att samla in kundinformation från en mängd olika källor och schemalägga kontoverifiering genom att kontrollera saldon, dokument och kontostatus.
För att avsluta ett konto krävs ofta att medel överförs till nya destinationer och att tredje part underrättas. Även här är RPA väl lämpat för att automatisera dessa uppgifter. Slutligen kan finansiella tjänsteföretag också generera relevant dokumentation och pappersarbete och uppdatera kunddatabaser för att återspegla eventuella förändringar.
#9. Ledning av personal
Finansiella tjänster använder RPA-verktyg för en mängd olika HR-relaterade uppgifter, från automatisering av kostnadshantering till introduktion av nya medarbetare och utvecklingssamtal. Eftersom finansinstitut är under press att effektivisera tjänster och minska kostnader är RPA en elegant lösning för att minska kostnaderna i samband med personalhantering.
RPA hjälper teamen att automatisera löner, förmåner och hantera sjukfrånvaro, samtidigt som de uppfyller nödvändiga standarder och ger medarbetarna ett snabbt alternativ med självbetjäning. Fördelarna här är en ökad medarbetarupplevelse som bidrar till arbetstillfredsställelse och lojalitet.
Fallstudier av RPA inom finansiella tjänster
Att höra om RPA-användningsfall inom finans och bank är naturligtvis en sak, men att förstå hur tekniken har tillämpats inom sektorn och vilka konkreta fördelar den har gett organisationer är det mest övertygande sättet att mäta effekterna av RPA.
Fallstudie #1: Eliminera mänskliga fel
Ett globalt finansföretag med nästan 240 000 anställda i över 150 länder hade ett akut behov av att effektivisera sina arbetsflöden och minska den mänskliga faktorn i samband med manuella uppgifter. Ett problem som de var tvungna att ta itu med var den varierande mixen av tjänster som de erbjöd, inklusive revision, skatterådgivning, HR, cybersäkerhet och affärshantering.
Det fanns dock andra parametrar. Företaget ville inte göra en översyn av sitt nuvarande IT-system eller orsaka alltför stora störningar i verksamhetens kontinuitet.
Företaget samlade olika intressenter och IT-medarbetare inom organisationen och skapade ett tvärfunktionellt team för att samla in krav och identifiera arbetsflöden och affärsprocesser som de kunde automatisera. De identifierade repetitiva uppgifter med en hög grad av mänskliga fel och fastställde fyra nyckeltal för projektet, inklusive hastighet, datakvalitet, autonomi och produktpåverkan.
Implementeringen tog cirka tre månader, och i slutet hade teamet byggt en RPA-bot som utbytte data mellan otaliga system tre gånger om dagen. Projektet sparade 100.000 arbetstimmar per år och 800 miljoner dollar genom att minska de problem som orsakas av mänskliga fel.
Fallstudie 2: Snabbare hantering av lån
En framstående amerikansk bank tog emot över 10 000 låneansökningar per månad. Hanteringen av dessa lån krävde 50 anställda, som bland annat granskade låneansökningar, samlade in och kontrollerade kunddata och slutligen godkände eller avslog lånet. Det fanns dock ett extra lager av komplexitet att hantera på grund av bankens beroende av ett äldre programvarusystem.
Efter en noggrann planering använde banken RPA för att automatisera hela sin låneprocess. RPA-verktygen läste och extraherade data från applikationerna och validerade data mot bankens lånepolicy och relevanta regelverk. Därefter kan systemet besluta om lånets lämplighet.
Genom att implementera en RPA-lösning kunde banken avsevärt förbättra både noggrannheten och hastigheten i sin lånehantering. Ansökningshanteringen minskade med 80%, och mänskliga fel reducerades helt. Den ökade effektiviteten minskade personalbehovet med 70% samtidigt som banken kunde säkerställa att regelverket efterlevdes.
Fallstudie #3: Att hantera regelbördan
En multinationell bank med säte i Storbritannien utsattes för regulatoriska påtryckningar att ersätta en av sina produkter. De hade äldre kreditkort som gav deras kunder poäng och belöningar. Behovet av att byta till en ny modell, som krävde att 1,4 miljoner kunder valde nya produkter, var dock inte något som kunde hanteras manuellt.
De processer som behövde automatiseras var bland annat att skicka information till kunderna om förändringarna, behandla kundbeslut, uppdatera uppgifter i företagets system och registrera förändringar för att uppfylla revisionskraven. Det fanns dock tids- och budgetbegränsningar, vilket innebar ytterligare hinder som måste övervinnas.
Banken införde en backend SQL-databas för CRM-systemet och byggde en databas som kunde täcka alla scenarier som kunde hjälpa till med beslutsfattandet. Dessutom automatiserade de stegen i produktbytet, inklusive kommunikation och återkoppling. Slutligen byggde de en administratörsportal för att hantera rapporthämtning.
Slutresultatet blev en besparing på 1,2 miljoner pund per år, 18 heltidsanställda, en ökad noggrannhet till 100% och uppfyllande av lagstadgade krav.
Utmaningar för robotiserade processer
Automatisering inom bank- och finanssektorn
Att implementera automatisering för bank- och finansteam innebär vissa specifika utmaningar på grund av kulturen och arbetsflödena inom båda sektorerna.
#1. Äldre infrastruktur
Finanssektorn har ett välförtjänt rykte om sig att vara sentimental när det gäller IT-teknik. I början av 2020-talet använde över 40 % av de stora amerikanska finansinstituten fortfarande programvara som byggde på COBOL (Common Business Oriented Language), ett programmeringsspråk som uppfanns 1959. Dessutom använder många företag fortfarande stordatorer för databehandling.
RPA är ett effektivt verktyg för att integrera äldre system med moderna molnbaserade applikationer och API:er. Det kan också användas för att migrera data från dessa föråldrade system och minska de underhållskostnader som är förknippade med äldre teknik.
#2. Standardisering av processer
Beroende på kultur, anställda och den höga koncentrationen av äldre system inom företagsarkitekturen kommer finansinstitut att ha sina egna arbetsflöden och processer, ganska ofta över olika avdelningar. Försök att implementera RPA-lösningar kommer att kräva samarbete över avdelningsgränserna och standardisering av processer.
På många sätt är standardisering av processer bara en del av att öka effektiviteten. Om två avdelningar eller teammedlemmar gör samma sak på helt olika sätt kommer en av dem att vara mindre effektiv än den andra när det gäller tids- eller resursanvändning. Standardisering av processer innebär att organisationer är väl positionerade för att dra nytta av RPA-lösningar.
#3. Myten om silverkulan
Deloitte menar att det finns en risk att finansiella organisationer tror att kognitiv RPA kommer att vara en “silverkula” som kan “appliceras på en fundamentalt trasig process med förväntningen att den kommer att fixa sig själv”.
I själva verket kräver implementeringen av ett RPA-system noggrann kravinsamling och planering. Att rådfråga en RPA-expert kan lösa många av de problem som är förknippade med att implementera denna teknik i ett redan komplext ekosystem.
#4. Överensstämmelse med lagstiftning
Finansiella tjänster är en av de mest strikt reglerade sektorerna, med regler för hantering av känsliga uppgifter och till och med risker. Därför måste alla RPA-lösningar passa in i dessa begränsningar och säkerställa efterlevnad av lagstiftningen.
RPA är en bra kandidat för dessa scenarier eftersom det finns register för varje process, vilket är avgörande för finansiella revisioner. Dessutom erbjuder RPA flexibiliteten att anpassa sig till nya regler, samtidigt som reglerna ständigt förändras och uppdateras. Slutligen kan automatisering bidra till att säkerställa att känsliga finansiella uppgifter och personuppgifter inte är åtkomliga för mänskliga ögon, vilket ger ett extra lager av säkerhet.
#5. Brist på kvalificerad arbetskraft
Bristen på IT-kompetens har påverkat finansbranschen under de senaste åren. Därför är det svårt att implementera RPA-lösningar utan erfarenhet och expertis från IT-specialister.
För att lyckas med RPA krävs en djup förståelse för tekniken, inklusive dess potential och begränsningar. ZAPTEST Enterprise-användare kan dra nytta av en dedikerad ZAP-expert som kan arbeta nära dem för att förstå kraven och hjälpa till att implementera RPA-lösningar baserade på branschens bästa praxis. Detta tillskott kan hjälpa teamen att övervinna den relativa bristen på RPA-specialister.
Trender inom RPA i banksektorn
Branschen för finansiella tjänster utvecklas snabbt för att möta de skiftande kraven från konsumenter och myndigheter. Låt oss utforska några av trenderna för RPA inom finans och bank.
#1. Intelligent automation
Intelligent automatisering (IA) innebär att andra typer av artificiell intelligens används tillsammans med RPA-verktyg. Några av de tekniker som används här är Intelligent Document Processing (IDP) och Machine Learning.
Tillägget av dessa verktyg övervinner RPA:s inneboende begränsningar när det gäller att hantera ostrukturerad data och beslutsfattande. Nettoresultatet är att omfattningen av automatiserbara uppgifter ökar, vilket gör att finansinstituten kan göra mer.
#2. Molnbaserad RPA
Medan tidiga RPA-system vanligtvis var on-prem, har de senaste åren sett en anmärkningsvärd övergång till molnbaserade verktyg. Det finns många fördelar med den här omkopplingen, bland annat säker fjärråtkomst för distribuerade team.
#3. Generativ AI
Generativ AI har fått genomslag i en rad olika branscher, och bank- och finansbranschen är inget undantag. Det finns många olika användningsområden, inklusive chatbot-kundassistenter, innehållsskapande och rapportgenerering. Banker och finansiella tjänster kan också bygga sina egna interna AI:er för att hantera regler kring finansiella data och personuppgifter.
#4. RPA-stöd
Unassisted RPA är fortfarande den mest populära formen av automatisering som används i näringslivet, men Assisted RPA blir alltmer relevant. Dessa verktyg kommer att passa sömlöst in i medarbetarnas arbetsflöde. Till exempel kan en kundtjänstmedarbetare automatisera datahämtning eller bearbetningsuppgifter i farten, vilket leder till mycket högre produktivitet och i slutändan nöjdare konsumenter.
Framtiden för automatisering inom banksektorn
Robotic Process Automation inom finans och bank är väletablerat. Men den har gott om utrymme att växa på intressanta och innovativa sätt.
#1. Hyperautomation
Dataanalys, artificiell intelligens, naturlig språkbehandling (NLP) och RPA kommer att samverka för att skapa bank- och finanssystem som automatiserar allt möjligt, från back-end-processer till front-end-arbetsflöden. Denna futuristiska destination kallas Hyperautomation.
Det finns flera sätt som hyperautomation skulle kunna användas inom banksektorn. Utöver robotstyrd processautomation inom finans- och redovisningsuppgifter kan vi komma att se ett samarbete mellan människa och dator på en högre nivå, med maskininlärning och analys som rekommenderar beslut för mänskligt godkännande.
#2. Mycket personlig design av applikationer utan kod
Applikationsdesign inom banksektorn är komplex. Till stor del har det att göra med stränga lagar som reglerar finansiella uppgifter och personuppgifter. No-code-applikationer kommer dock att dyka upp på marknaden tack vare RPA-verktyg med AI och API:er. Automatisering av programvarutestning kommer att vara en stor del av att säkerställa både integriteten och säkerheten för denna programvara, som kan skräddarsys efter det individuella arbetsflödet eller företagskulturen.
#3. Prediktiv upptäckt av bedrägerier
Att upptäcka bedrägerier är ett stort problem för finansinstituten. I Storbritannien kostade bedrägerier bankerna omkring 1,2 miljarder pund under 2022. Verktyg för maskininlärning används redan via RPA inom finans och redovisning, och de är skickliga på att upptäcka bedrägerier. I framtiden kan dock tillräckligt välutbildade ML-algoritmer förutsäga sannolikheten för bedrägeri vid tidpunkten för ansökan eller baserat på en viss uppsättning steg. De kostnadsbesparande konsekvenserna är enorma.
Avslutande tankar
Robotic Process Automation inom bank- och finanssektorn är en snabbrörlig och spännande bransch. Moderniseringen och den ökande tekniska sofistikeringen inom sektorn för finansiella tjänster innebär att RPA inte bara är en bra sak att ha utan avgörande för att kunna konkurrera med sina rivaler.
Genom att utnyttja kraften i Robotic Process Automation inom finans och bank förbättras effektiviteten och efterlevnaden av efterlevnadsstandarder samtidigt som pengar sparas. I takt med att bankerna blir mer kundfokuserade kommer automatiseringen av finansverksamheten att bidra till bättre kundupplevelser och ökad personalisering, särskilt i kombination med AI-verktyg. Effektiviserade verksamheter kommer att ge besparingar till användarna, medan innovativa nya produkter kommer att möta efterfrågan på appar som hjälper användarna att spara, budgetera och uppnå livsmål.
