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La automatización robótica de procesos en banca y finanzas es uno de los casos de uso más potentes y convincentes de la tecnología de automatización. La automatización del comercio está muy extendida desde los años setenta y ochenta, pero la RPA está abriendo paso a un tipo diferente de mecanización, más centrada en la reducción de costes y la mejora de la experiencia del consumidor.

La RPA bancaria también ha permitido a las empresas responder al cambiante panorama normativo actuando como una solución RegTech de automatización financiera. Sin embargo, hay otros usos excelentes de la RPA en las finanzas, como el procesamiento de transacciones, la aprobación de préstamos y el aumento de la ciberseguridad.

En este artículo, exploraremos las ventajas, los casos prácticos, los casos de uso, las tendencias y los retos de la automatización robótica de procesos en el sector financiero y bancario.

 

Tabla de contenidos

Automatización robótica de procesos en

Tamaño del mercado financiero y bancario

El futuro de los copilotos y la IA generativa en las pruebas de software y RPA

El tamaño del mercado mundial de Automatización Robótica de Procesos (RPA) en banca y finanzas (BFSI) fue de alrededor de 860,75 millones de dólares en 2023. Con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 40%, los analistas prevén que el sector alcance casi los 9.000 millones de dólares en 2030.

América del Norte (45%) y Europa (30%) representan la mayor parte del mercado. Sin embargo, Asia-Pacífico se considera la zona con mayor potencial de crecimiento en la próxima década.

 

Factores que influyen en la banca y

automatización de procesos financieros

pruebas unitarias y factores que influyen en la RPA en el sector financiero y bancario

Los mercados bancario y financiero fueron los primeros en adoptar las herramientas de automatización de pruebas de software y la tecnología RPA. En muchos sentidos, eran candidatos ideales para la tecnología porque estos sectores procesan un gran volumen de tareas repetitivas y basadas en reglas, como las transacciones financieras. Sin embargo, la adopción ha aumentado por otras razones. He aquí algunas de las más importantes.

 

1. Reducción de costes

 

Durante mucho tiempo, los bancos y las empresas de servicios financieros existieron en una época de tipos de interés bajos o incluso negativos, lo que hizo del ahorro de costes una prioridad. La inflación galopante puede haber cambiado eso en los últimos años, con muchos bancos centrales subiendo el interés a alrededor del 5%. Sin embargo, hay otros vientos en contra con los que tienen que lidiar las empresas financieras.

El auge de los neobancos y de las innovadoras empresas FinTech ha añadido una seria competencia al panorama financiero. Si a ello se suman los claros cambios en las expectativas de los consumidores, las entidades financieras necesitan reducir costes para seguir siendo competitivas. La RPA ayuda a los equipos a reducir los costes cotidianos de funcionamiento de los servicios sin dejar de ofrecer productos innovadores a los consumidores.

2. Aumento de la carga reglamentaria y administrativa

 

El aumento de las normas de regulación financiera en los últimos años ha supuesto un gran problema para las empresas financieras. Las obligaciones de “Conozca a su cliente” (KYC) y de lucha contra el blanqueo de capitales (AML) han supuesto una gran carga administrativa para las empresas de servicios financieros, sin aportar nada a su cuenta de resultados. El cumplimiento manual es costoso, repetitivo y propenso al error humano.

Las herramientas de RPA con reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y otras herramientas asistidas por IA pueden quitar parte de esta carga a los bancos y reducir los costes de cumplimiento, como el capital humano.

 

3. Autoservicio del cliente

 

Las expectativas de los clientes han cambiado notablemente en la última década. Ahora, los consumidores esperan que las cosas se hagan de inmediato, y no tienen tiempo para una empresa que sólo puede ayudarles entre las 9 y las 5. Por supuesto, no sólo han crecido las expectativas de servicio al cliente. Los consumidores también quieren decisiones rápidas sobre préstamos y solicitudes de cuentas.

La RPA puede ayudar con todos estos problemas automatizando las aplicaciones en función de criterios basados en reglas con una necesidad mínima de interacción humana y atendiendo las consultas de los clientes.

 

4. Menos riesgo

 

Los bancos y las empresas financieras afrontan inevitablemente muchos riesgos. Sin embargo, mitigar ese riesgo es una parte importante de una empresa bien gestionada. Los errores pueden provocar la pérdida de confianza de los consumidores y dañar su reputación, mientras que los errores de cumplimiento acarrean fuertes sanciones económicas.

La RPA reduce los errores humanos, ayuda a las entidades a cumplir la normativa, mejora la precisión y el procesamiento de los datos y puede utilizarse en la detección del fraude cuando se complementa con el aprendizaje automático (ML).

 

5. 5. Continuidad de las actividades

 

Las instituciones financieras desempeñan un papel fundamental en la economía, y cualquier interrupción del servicio puede dañar su reputación. Además, dado que estas instituciones guardan datos sensibles, están sujetas a normativas que protegen a los consumidores y garantizan la estabilidad del sistema financiero.

La RPA puede formar parte de un sólido plan de continuidad del negocio (BCP) y garantizar que se minimice cualquier tiempo de inactividad causado por desastres naturales, emergencias de salud pública, ataques de ciberseguridad, etc.

Ventajas de la automatización robótica de procesos

en Finanzas y Banca

tamaño del mercado de la rpa en sanidad

La implantación de soluciones RPA en el sector de los servicios financieros tiene muchas ventajas. He aquí algunas de las más importantes.

 

#1. Ahorrar dinero

 

Se espera que el uso de la RPA siga creciendo en el sector financiero en los próximos años. RPA puede automatizar hasta el 80% de las tareas en el sector financiero, lo que representa increíbles posibilidades de ahorro de costes para las organizaciones.

 

#2. Mayor satisfacción laboral

 

El sector financiero está lleno de tareas repetitivas y mundanas que hacen que los trabajadores se sientan poco inspirados, aburridos e infravalorados. Las herramientas de RPA pueden hacerse cargo de estos trabajos basados en reglas y abrir la puerta a tareas más atractivas y creativas que ayuden a los empleados a sentirse más conectados con la misión general de la organización.

Una mayor satisfacción en el trabajo equivale a una mayor retención de los empleados. La RPA debería formar parte de esa estrategia.

 

#3. Cumplir la normativa

 

La industria de los servicios financieros tiene algunos de los requisitos normativos más exigentes de cualquier sector. El incumplimiento de estas normas puede acarrear fuertes multas, la pérdida de la licencia y daños a la reputación de los que es difícil recuperarse. RPA ayuda a los equipos a cumplir estas normas en constante evolución.

 

#4. Escalabilidad

 

Los neobancos y las empresas FinTech del ámbito de las startups de servicios financieros suelen crecer rápidamente gracias a atractivos incentivos. Sin embargo, este crecimiento puede causar problemas, como la escasez de personal. RPA ayuda a superar estas limitaciones a través de una fuerza de trabajo digital que puede manejar mayores cargas de trabajo.

 

Casos prácticos de RPA en la banca

casos de uso de la rpa en finanzas y banca

Hay muchos casos de uso de RPA en banca y finanzas. Algunas están directamente relacionadas con las actividades bancarias básicas, mientras que otras ayudan en tareas más administrativas o de cara al cliente.

 

He aquí nueve de los mejores casos de uso de la automatización robótica de procesos en banca y finanzas.

 

#1. Incorporación de clientes

 

La incorporación de clientes es uno de los mejores casos de uso de RPA para la banca moderna. La llegada de los neobancos y las empresas FinTech ha dado paso a una nueva era de la banca digital. Acudir a una sucursal para abrir una nueva cuenta está pasando rápidamente de moda. En cambio, los consumidores modernos quieren hacerlo todo en su aplicación.

Por supuesto, pasar a una apertura de cuenta a distancia conlleva sus propios problemas. Los clientes tienen que cargar documentos y papeles y someterse a una verificación de crédito. Además, su información debe cargarse en los sistemas del banco.

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La RPA ayuda en todos estos procesos, incluida la comunicación con el cliente, el procesamiento de documentos, la verificación de identidad, las comprobaciones de crédito, la introducción de datos, la actualización de cuentas, etc. Es rápido, escalable, rentable y satisface la demanda de autoservicio de los consumidores.

 

#2. Tramitación de solicitudes de préstamo

 

El procesamiento de solicitudes de préstamo es un gran ejemplo de RPA en banca. Estos procesos exigen un intenso escrutinio del papeleo y los datos de los clientes para mitigar las pérdidas. Sin embargo, esta minuciosidad debe compensarse con decisiones rápidas para seguir siendo competitivos.

La RPA ayuda utilizando el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP) para analizar documentos, extraer datos y comparar información con documentos internos para aprobar o rechazar préstamos. La RPA ofrece la combinación de velocidad y precisión que los consumidores esperan de la banca digital.

 

#3. Atención al cliente automatizada

 

Siguiendo con la tendencia del autoservicio, los bancos deben encontrar formas de ofrecer a sus clientes una asistencia rápida, permanente y multicanal. La RPA puede ayudar en este proceso de diferentes maneras. Para empezar, los bots de atención al cliente pueden proporcionar asesoramiento sofisticado y contextual a los clientes. Puede tratarse de algo tan sencillo como enlaces a preguntas frecuentes o bases de conocimientos, o de conversaciones totalmente asistidas por IA Generativa.

Además, los bots RPA pueden ayudar a resolver los problemas de los clientes recopilando datos y documentación, enviando tickets a los departamentos pertinentes y proporcionando contacto automático a los usuarios durante el problema. Cuando se combinan con la IA y el análisis de datos, las herramientas de RPA pueden ayudar a ofrecer un tipo de servicio más personalizado, lo que contribuye a generar confianza.

 

#4. Generación de informes

 

RPA para la banca ayuda a satisfacer las necesidades de los servicios financieros para la generación de informes. Al conectarse con varias bases de datos y hojas de cálculo, los empleados pueden utilizar herramientas de RPA para extraer información en tiempo real, lo que da lugar a informes actualizados que proporcionan una gran visibilidad.

El ciclo de vida completo de generación de informes se agiliza con las herramientas de RPA porque ayudan a automatizar la recopilación de datos, agregar información, generar informes y distribuir el producto final a los piratas pertinentes.

Los informes generados por RPA son más rápidos, sin errores y rentables. Además, los sistemas RPA pueden implantarse teniendo en cuenta el cumplimiento de la normativa y, si se combinan con herramientas de IA, también pueden ayudar en el análisis y la toma de decisiones.

 

#5. Detección de fraudes

 

Existen varias formas en las que la RPA puede ayudar a las empresas financieras en la detección del fraude. Las herramientas de RPA pueden recopilar y agregar datos para facilitar el reconocimiento de patrones. También puede utilizarse para la supervisión en tiempo real, el envío de alertas y la ejecución de reglas basadas en determinados resultados o condiciones.

El verdadero poder de la RPA para la detección del fraude reside en su integración con la inteligencia artificial y, en particular, con los algoritmos de aprendizaje automático que pueden analizar grandes cantidades de datos para detectar anomalías. A partir de ahí, estos robots RPA pueden señalar casos para su revisión humana, lo que permite a bancos e instituciones financieras reducir los riesgos y pérdidas asociados al fraude.

 

#6. Conformidad

 

El cumplimiento de la normativa es un problema tan acuciante en los sectores bancario y financiero que en los últimos años ha surgido toda una rama tecnológica para abordarlo. El gasto en herramientas dedicadas a la tecnología de regulación (RegTech) alcanzará los 200.000 millones de dólares en 2028. Sin embargo, la RPA puede resolver muchos de estos problemas.

Las herramientas de RPA para el cumplimiento de la normativa financiera pueden ayudar con la recopilación de datos para informes, con registros de auditoría perfectos para mostrar transparencia. Además, la RPA es una gran opción para la gestión y anonimización de datos, la acreditación y la ciberseguridad en general.

En general, cumplir los requisitos de la normativa es costoso y requiere mucho tiempo. Las herramientas de RPA permiten aliviar la carga de los equipos automatizando las tareas repetitivas de CSC y ALD. Es una combinación perfecta.

 

#7. Procesamiento de pagos

 

Al igual que la RPA en contabilidad, las organizaciones de servicios financieros pueden automatizar gran parte de las transacciones de pagos y transferencias cotidianas, garantizando que se completen rápidamente y sin errores. La RPA es experta en la automatización de tareas repetitivas y de gran volumen, y el procesamiento de pagos sin duda entra dentro de esos parámetros.

Las herramientas RPA pueden iniciar pagos, dar instrucciones al software de procesamiento de pagos, enviar datos de conciliación e incluso resolver disputas de los clientes. Una vez más, se trata de precisión, eficacia y reducción del error humano. Con la configuración adecuada, los pagos también pueden ayudar a cumplir las normas de conformidad y, al mismo tiempo, permitir que las empresas de servicios financieros en expansión escalen fácilmente.

 

#8. Cierre automático de cuentas

 

A ningún banco o entidad financiera le gusta que se vaya un cliente, y en parte se debe a toda la administración adicional que genera. Sin embargo, las herramientas de RPA pueden hacer que el proceso sea más eficiente, rentable y conforme a la normativa. Los bancos pueden utilizar RPA para recopilar información de clientes de diversas fuentes y programar la verificación de cuentas mediante la comprobación de saldos, documentos y estado de cuentas.

El cierre de una cuenta suele requerir transferencias de fondos a nuevos destinos y la notificación a terceros. Una vez más, la RPA está bien posicionada para automatizar estas tareas. Por último, las empresas de servicios financieros también pueden generar la documentación y el papeleo pertinentes y actualizar las bases de datos de clientes para reflejar cualquier cambio.

 

#9. Gestión de los empleados

 

Desde la automatización de la gestión de gastos hasta la incorporación de empleados y las revisiones de rendimiento, los servicios financieros utilizan herramientas de RPA para una amplia variedad de tareas relacionadas con RRHH. Con las instituciones financieras bajo presión para racionalizar los servicios y reducir los costes, la RPA es una solución elegante para reducir el coste asociado a la gestión de los empleados.

RPA ayuda a los equipos a automatizar las nóminas, las prestaciones y a gestionar las bajas por enfermedad, todo ello cumpliendo las normas exigidas y ofreciendo a los empleados una opción rápida de autoservicio. Las ventajas son una mayor experiencia de los empleados, que contribuye a la satisfacción laboral y a la fidelización.

 

Casos prácticos de RPA en servicios financieros

pruebas unitarias y factores que influyen en la RPA en el sector financiero y bancario

Por supuesto, oír hablar de casos de uso de RPA en finanzas y banca es una cosa, pero entender cómo se ha aplicado la tecnología en el sector y qué beneficios tangibles ha desbloqueado para las organizaciones es la forma más convincente de medir el impacto de RPA.

 

Caso práctico nº 1: Eliminar el error humano

 

Una empresa global de servicios financieros con casi 240.000 empleados en más de 150 países tenía la necesidad imperiosa de agilizar sus flujos de trabajo y reducir los errores humanos asociados a las tareas manuales. Uno de los problemas a los que tuvieron que enfrentarse fue la diversidad de servicios que ofrecían, como auditoría, asesoramiento fiscal, RRHH, ciberseguridad y gestión de operaciones.

Sin embargo, había otros parámetros. La empresa no quería revisar su actual sistema informático ni causar demasiados trastornos a la continuidad de la actividad.

La empresa reunió a varias partes interesadas y trabajadores de TI de la organización y creó un equipo interfuncional para recopilar requisitos e identificar flujos de trabajo y procesos empresariales que pudieran automatizar. Identificaron tareas repetitivas con un alto índice de error humano y establecieron cuatro indicadores clave de rendimiento para el proyecto: velocidad, calidad de los datos, autonomía e impacto en el producto.

La implantación duró unos tres meses y, al final, el equipo había creado un robot RPA que intercambiaba datos entre una miríada de sistemas tres veces al día. El proyecto ahorró 100.000 horas de trabajo al año y 800 millones de dólares, al tiempo que redujo los problemas causados por errores humanos.

 

Caso práctico nº 2: Aceleración de la tramitación de préstamos

 

Un importante banco estadounidense recibía más de 10.000 solicitudes de préstamo al mes. La tramitación de estos préstamos requería el trabajo de 50 empleados, y el proceso incluía la revisión de las solicitudes de préstamo, la recopilación y verificación de los datos del cliente y, en última instancia, la aceptación o denegación del préstamo. Sin embargo, la dependencia del banco de un sistema informático heredado suponía una complejidad añadida.

Tras una cuidadosa planificación, el banco utilizó RPA para automatizar todo su proceso de préstamos. Las herramientas de RPA leyeron y extrajeron datos de las solicitudes y los validaron con respecto a las políticas de préstamos del banco y el marco normativo pertinente. A partir de ahí, el sistema podría decidir sobre la idoneidad del préstamo.

Al implantar una solución RPA, el banco mejoró considerablemente tanto la precisión como la velocidad de procesamiento de sus préstamos. La tramitación de solicitudes se redujo en un 80%, con una disminución total de los errores humanos. El aumento de la eficiencia redujo la mano de obra en un 70%, al tiempo que garantizaba que el banco cumplía la normativa.

 

Estudio de caso nº 3: Cumplir la carga reglamentaria

 

Un banco multinacional con sede en el Reino Unido se enfrentó a presiones normativas para sustituir uno de sus productos. Tenían tarjetas de crédito heredadas, con las que sus clientes obtenían puntos y recompensas. Sin embargo, la necesidad de cambiar a un nuevo modelo, que exigía que 1,4 millones de clientes seleccionaran nuevos productos, no era algo que pudiera gestionarse manualmente.

Los procesos que debían automatizarse incluían el envío de comunicaciones a los clientes sobre los cambios, el procesamiento de las decisiones de los clientes, la actualización de los datos en los sistemas de la empresa y el registro de los cambios para cumplir los requisitos de auditoría. Sin embargo, había restricciones de tiempo y presupuesto, lo que añadía obstáculos que superar.

El banco introdujo una base de datos SQL backend para el sistema CRM y construyó una base de datos que podía cubrir todos los escenarios que podían ayudar en la toma de decisiones. Además, automatizaron los pasos de cambio de producto, incluida la comunicación y la retroalimentación. Por último, crearon un portal de administración para gestionar la recuperación de informes.

Los resultados finales fueron el ahorro de 1,2 millones de libras al año, el ahorro en la contratación de 18 empleados a tiempo completo, el aumento de la precisión al 100% y el cumplimiento de los requisitos normativos.

Retos del proceso robotizado

Automatización en los sectores bancario y financiero

desafíos pruebas de carga y RPA

La automatización de los equipos de banca y finanzas plantea algunos retos específicos debido a la cultura y los flujos de trabajo de ambos sectores.

 

#1. Infraestructura heredada

 

El sector financiero tiene una bien ganada reputación de sentimentalismo cuando se trata de tecnología informática. De hecho, a principios de la década de 2020, más del 40% de las grandes instituciones financieras estadounidenses seguían utilizando software basado en Common Business Oriented Language (COBOL ), un lenguaje de programación inventado en 1959. Es más, muchas empresas siguen utilizando ordenadores centrales para el procesamiento de datos.

La RPA es una herramienta eficaz para ayudar a integrar sistemas heredados con aplicaciones y API modernas basadas en la nube. También puede utilizarse para migrar datos de estos sistemas obsoletos y reducir los costes de mantenimiento asociados a la tecnología heredada.

 

#2. Normalización de procesos

 

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Dependiendo de la cultura, los empleados y la alta concentración de sistemas heredados en la arquitectura de la empresa, las instituciones financieras tendrán sus propios flujos de trabajo y procesos, a menudo en distintos departamentos. Los intentos de implantar soluciones de RPA requerirán la colaboración entre departamentos y la estandarización de procesos.

En muchos sentidos, la normalización de los procesos es sólo una parte del aumento de la eficiencia. Si dos departamentos o miembros de un equipo hacen lo mismo de formas radicalmente distintas, uno de ellos será menos eficiente que el otro en términos de tiempo o uso de recursos. Estandarizar los procesos significa que las organizaciones están en condiciones de aprovechar las soluciones de RPA.

 

#3. El mito de la bala de plata

 

Deloitte sugiere que existe el peligro de que las organizaciones financieras crean que la RPA cognitiva será una “bala de plata ” que puede “aplicarse sobre un proceso fundamentalmente roto con la expectativa de que se arregle solo”.

En realidad, la implantación de cualquier sistema de RPA requiere una cuidadosa recopilación de requisitos y planificación. La consulta a un experto en RPA puede allanar muchos de los problemas asociados a la implantación de esta tecnología en un ecosistema ya de por sí complejo.

#4. Cumplimiento de la normativa

 

Los servicios financieros son uno de los sectores más estrictamente regulados, con normas relativas al tratamiento de datos sensibles e incluso al riesgo. Por ello, cualquier solución de RPA deberá ajustarse a estas restricciones y garantizar el cumplimiento de la normativa.

RPA es un buen candidato para estos escenarios porque hay registros para cada proceso, lo que es vital para las auditorías financieras. Además, mientras la normativa cambia y se actualiza constantemente, la RPA ofrece la flexibilidad necesaria para adaptarse a las nuevas normas. Por último, la automatización puede ayudar a garantizar que los datos financieros y personales sensibles no sean accesibles a ojos humanos, proporcionando una capa adicional de seguridad.

 

#5. Escasez de cualificaciones

 

La escasez de competencias informáticas ha afectado al sector de los servicios financieros en los últimos años. Por ello, la implantación de soluciones de RPA es difícil sin la experiencia y los conocimientos de especialistas en TI.

El éxito de la adopción de RPA requiere un profundo conocimiento de la tecnología, incluyendo su potencial y sus limitaciones. Los usuarios de ZAPTEST Enterprise pueden beneficiarse de un experto de ZAP dedicado que puede trabajar estrechamente con ellos para comprender los requisitos y ayudar a implementar soluciones de RPA basadas en las mejores prácticas del sector. Esta incorporación puede ayudar a los equipos a superar la relativa escasez de especialistas en RPA.

 

Tendencias de la RPA en el sector bancario

tendencias rpa

El sector de los servicios financieros se mueve con rapidez en respuesta a las cambiantes demandas de los consumidores y la normativa. Exploremos algunas de las tendencias de RPA en finanzas y banca.

 

#1. Automatización inteligente

 

La Automatización Inteligente (AI) implica el uso de otros tipos de Inteligencia Artificial junto con herramientas RPA. Algunas de las tecnologías implicadas son el tratamiento inteligente de documentos (PID) y el aprendizaje automático.

La incorporación de estas herramientas supera las limitaciones inherentes a la RPA en el tratamiento de datos no estructurados y la capacidad de toma de decisiones. El resultado neto es que aumenta el alcance de las tareas automatizables, lo que permite a las entidades financieras hacer más.

 

#2. RPA en la nube

 

Mientras que los primeros sistemas de RPA solían ser on-prem, en los últimos años se ha producido un cambio notable hacia las herramientas basadas en la nube. Este cambio tiene muchas ventajas, como el acceso remoto seguro para equipos distribuidos.

 

#3. IA Generativa

 

La IA generativa está teniendo un gran impacto en una amplia gama de sectores, entre ellos el bancario y el financiero. Hay muchos casos de uso diferentes, como los asistentes de chatbot para clientes, la creación de contenidos y la generación de informes. Los bancos y los servicios financieros también pueden crear sus propias IA para cumplir la normativa sobre datos financieros y personales.

 

#4. RPA asistido

 

Aunque el RPA no asistido sigue siendo el tipo de automatización más popular en el mundo empresarial, el RPA asistido está cobrando cada vez más importancia. Estas herramientas se integran perfectamente en el flujo de trabajo de los empleados. Por ejemplo, un representante de atención al cliente podría automatizar la recuperación de datos o las tareas de procesamiento sobre la marcha, lo que redundaría en una productividad mucho mayor y, en última instancia, en consumidores más satisfechos.

 

El futuro de la automatización en el sector bancario

futuro de la rpa

La automatización robótica de procesos en los sectores financiero y bancario está bien establecida. Sin embargo, tiene mucho margen para crecer de forma interesante e innovadora.

 

#1. Hiperautomatización

 

El análisis de datos, la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la RPA convergerán para crear sistemas bancarios y financieros que automaticen todo lo posible, desde los procesos de back-end hasta los flujos de trabajo de front-end. Este destino futurista se llama Hiperautomatización.

La hiperautomatización podría ir por varios caminos en el sector bancario. Más allá de la automatización robótica de procesos en tareas financieras y contables, podríamos ver una colaboración entre humanos y ordenadores a un nivel superior, con aprendizaje automático y análisis que recomienden decisiones para su aprobación por humanos.

 

#2. Diseño de aplicaciones sin código altamente personalizadas

 

El diseño de aplicaciones en el sector bancario es complejo. En gran medida, esto tiene que ver con las estrictas leyes que rigen los datos financieros y personales. Sin embargo, las aplicaciones sin código llegarán al espacio gracias a las herramientas RPA con IA y API. La automatización de las pruebas de software será una parte importante para garantizar tanto la integridad como la seguridad de este software, que puede adaptarse en función del flujo de trabajo individual o de la cultura de la empresa.

 

#3. Detección predictiva del fraude

 

La detección del fraude es una gran preocupación para las instituciones financieras. En el Reino Unido, el fraude costó a los bancos unos 1.200 millones de libras en 2022. Las herramientas de aprendizaje automático ya se utilizan a través de RPA en finanzas y contabilidad, y son expertas en la detección del fraude. Sin embargo, en el futuro, algoritmos de ML suficientemente bien entrenados podrían predecir la probabilidad de fraude en el momento de la solicitud o basándose en un determinado conjunto de pasos. El ahorro de costes es inmenso.

 

Reflexiones finales

 

La automatización robótica de procesos en el sector bancario y financiero es un espacio emocionante y en rápida evolución. La modernización y el aumento de la sofisticación tecnológica en el sector de los servicios financieros hacen que la RPA bancaria no sea sólo un “nice-to-have”, sino algo fundamental para competir con sus rivales.

Liberar el poder de la automatización robótica de procesos en los sectores financiero y bancario mejora la eficacia y el cumplimiento de las normas, además de ahorrar dinero. A medida que los bancos se convierten en operaciones más centradas en el cliente, la automatización financiera ayudará a ofrecer mejores experiencias de cliente y una mayor personalización, especialmente cuando se combina con herramientas de IA. La racionalización de las operaciones repercutirá en el ahorro para los usuarios, mientras que los nuevos productos innovadores satisfarán la demanda de aplicaciones que ayuden a los usuarios a ahorrar, presupuestar y alcanzar objetivos vitales.

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Alex Zap Chernyak

Alex Zap Chernyak

Founder and CEO of ZAPTEST, with 20 years of experience in Software Automation for Testing + RPA processes, and application development. Read Alex Zap Chernyak's full executive profile on Forbes.

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