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L’automatisation robotisée des processus dans le secteur bancaire et financier est l’un des cas d’utilisation les plus puissants et les plus convaincants de la technologie de l’automatisation. L’automatisation du commerce est répandue depuis les années 1970 et 1980, mais la RPA ouvre la voie à un autre type de mécanisation, davantage axé sur la réduction des coûts et l’amélioration de l’expérience des consommateurs.

La RPA bancaire a également permis aux entreprises de répondre à l’évolution constante du paysage réglementaire en agissant comme une solution RegTech d’automatisation financière. Cependant, il existe plusieurs autres excellentes utilisations de la RPA dans la finance, notamment le traitement des transactions, l’approbation des prêts et le renforcement de la cybersécurité.

Dans cet article, nous allons explorer les avantages, les études de cas, les cas d’utilisation, les tendances et les défis de l’automatisation des processus robotiques dans la finance et la banque.

 

Table des matières

Automatisation des processus robotiques en

Taille du marché de la finance et de la banque

L'avenir des copilotes et de l'IA générative dans les tests logiciels et la RPA

La taille du marché mondial de l’automatisation des processus robotisés (RPA) dans le secteur bancaire et financier (BFSI) était d’environ 860,75 millions de dollars en 2023. Avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 40 %, les analystes s’attendent à ce que le secteur atteigne près de 9 milliards de dollars d’ici à 2030.

L’Amérique du Nord (45 %) et l’Europe (30 %) représentent la majeure partie du marché. Toutefois, l’Asie-Pacifique est considérée comme la région présentant le plus fort potentiel de croissance au cours de la prochaine décennie.

 

Facteurs influençant le secteur bancaire et

automatisation des processus financiers

tests unitaires et facteurs influençant la RPA dans la finance et la banque

Les marchés de la banque et de la finance ont été les premiers à adopter les outils d’automatisation des tests de logiciels et la technologie RPA. À bien des égards, il s’agissait de candidats idéaux pour la technologie, car ces secteurs traitent un volume élevé de tâches répétitives et fondées sur des règles, telles que les transactions financières. Cependant, l’adoption a augmenté pour toute une série d’autres raisons. En voici quelques-unes parmi les plus importantes.

 

1. Réduire les coûts

 

Pendant longtemps, les banques et les sociétés de services financiers ont vécu à une époque où les taux d’intérêt étaient bas, voire négatifs, ce qui faisait de la réduction des coûts une priorité. L’inflation galopante a peut-être changé la donne ces dernières années, de nombreuses banques centrales ayant relevé leurs taux d’intérêt à environ 5 %. Cependant, les entreprises financières doivent faire face à d’autres vents contraires.

L’essor des néobanques et des entreprises FinTech innovantes a ajouté une sérieuse concurrence au paysage financier. Si l’on ajoute à cela l’évolution manifeste des attentes des consommateurs, les institutions financières doivent réduire leurs coûts pour rester compétitives. La RPA aide les équipes à réduire les coûts quotidiens de fonctionnement des services tout en continuant à fournir des produits innovants aux consommateurs.

2. Augmentation de la charge réglementaire et administrative

 

Le renforcement des normes réglementaires financières au cours des dernières années a posé un problème de taille aux entreprises financières. Les obligations en matière de connaissance du client (KYC) et de lutte contre le blanchiment d’argent (AML) ont fait peser une lourde charge administrative sur les sociétés de services financiers sans pour autant améliorer leurs résultats. La conformité manuelle est coûteuse, répétitive et sujette à l’erreur humaine.

Les outils de RPA avec la reconnaissance optique de caractères (OCR) et d’autres outils assistés par l’IA peuvent soulager les banques d’une partie de ce fardeau et réduire les coûts liés au maintien de la conformité, tels que le capital humain.

 

3. Libre-service pour les clients

 

Les attentes des clients ont considérablement évolué au cours de la dernière décennie. Aujourd’hui, les consommateurs attendent que les choses soient faites immédiatement, et ils n’ont pas de temps à consacrer à une entreprise qui ne peut les aider qu’entre 9 et 5 heures. Bien entendu, les attentes en matière de service à la clientèle ne sont pas les seules à s’être accrues. Les consommateurs veulent également des décisions rapides sur les prêts et les demandes de compte.

La RPA peut contribuer à résoudre tous ces problèmes en automatisant les applications en fonction de critères basés sur des règles, avec un besoin minimal d’interaction humaine et en traitant les demandes des clients.

 

4. Moins de risques

 

Les banques et les sociétés financières sont inévitablement confrontées à de nombreux risques. Toutefois, l’atténuation de ce risque est un élément important d’une entreprise bien gérée. Les erreurs peuvent entraîner une perte de confiance des consommateurs et nuire à leur réputation, tandis que les erreurs de conformité entraînent de lourdes sanctions financières.

La RPA réduit les erreurs humaines, aide les institutions à rester conformes, améliore la précision et le traitement des données et peut être utilisée dans la détection des fraudes lorsqu’elle est complétée par l’apprentissage automatique (ML).

 

5. Continuité de l’activité

 

Les institutions financières jouent un rôle essentiel dans l’économie et toute interruption de service peut nuire à leur réputation. De plus, comme ces institutions détiennent des données sensibles, elles sont soumises à des réglementations qui protègent les consommateurs et garantissent la stabilité du système financier.

La RPA peut faire partie d’un solide plan de continuité des activités (BCP) et garantir que tout temps d’arrêt causé par des catastrophes naturelles, des urgences de santé publique, des attaques de cybersécurité, ou autres, soit minimisé.

Avantages de l’automatisation des processus robotiques

dans le domaine de la finance et de la banque

taille du marché de la rpa dans le secteur des soins de santé

La mise en œuvre de solutions RPA dans le secteur des services financiers présente de nombreux avantages. Voici quelques-unes des plus importantes.

 

#1. Économiser de l’argent

 

L’utilisation de la RPA devrait continuer à se développer dans le secteur financier au cours des prochaines années. La RPA peut automatiser jusqu’à 80 % des tâches dans le secteur financier, ce qui représente d’incroyables possibilités de réduction des coûts pour les organisations.

 

#2. Augmentation de la satisfaction au travail

 

Le secteur financier est rempli de tâches répétitives et banales qui laissent les employés sans inspiration, ennuyés et sous-estimés. Les outils de RPA peuvent prendre en charge ces tâches basées sur des règles et ouvrir la voie à des tâches plus engageantes et créatives qui aident les employés à se sentir plus connectés à la mission globale de l’organisation.

Une plus grande satisfaction au travail est synonyme d’une plus grande fidélisation des employés. L’APR devrait faire partie de cette stratégie.

 

#3. Respecter la conformité réglementaire

 

Le secteur des services financiers est soumis à des exigences réglementaires parmi les plus strictes de tous les secteurs. Le non-respect de ces règles peut entraîner de lourdes amendes, une perte de licence et une atteinte à la réputation dont il est difficile de se remettre. La RPA aide les équipes à répondre à ces normes en constante évolution.

 

#4. Évolutivité

 

Les néobanques et les entreprises FinTech au sein de l’espace de démarrage des services financiers se développent souvent rapidement grâce à des incitations séduisantes. Toutefois, cette croissance peut entraîner des problèmes, tels que des pénuries de personnel. La RPA permet de surmonter ces limites grâce à une main-d’œuvre numérique capable de gérer des charges de travail accrues.

 

Cas d’utilisation de la RPA dans le secteur bancaire

cas d'utilisation du rpa dans la finance et la banque

Il existe de nombreux cas d’utilisation de la RPA dans le secteur bancaire et financier. Certaines sont directement liées aux activités bancaires de base, tandis que d’autres contribuent à des tâches plus administratives ou en contact avec la clientèle.

 

Voici neuf des meilleurs cas d’utilisation de l’automatisation des processus robotiques dans le secteur bancaire et financier.

 

#1. L’accueil du client

 

L’accueil des clients est l’un des meilleurs cas d’utilisation de la RPA dans l’ère bancaire moderne. L’avènement des néobanques et des sociétés FinTech a ouvert une nouvelle ère de la banque numérique. Se rendre dans une agence pour ouvrir un nouveau compte tombe rapidement en désuétude. Au contraire, les consommateurs modernes veulent tout faire sur leur application.

Bien entendu, le passage à l’ouverture d’un compte à distance s’accompagne de ses propres problèmes. Les clients doivent télécharger des documents et des pièces justificatives et faire vérifier leur solvabilité. De plus, leurs informations doivent être téléchargées dans les systèmes de la banque.

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La RPA facilite tous ces processus, notamment la communication avec les clients, le traitement des documents, la vérification de l’identité, les contrôles de crédit, la saisie des données, la mise à jour des comptes, etc. Il est rapide, évolutif, rentable et répond à la demande des consommateurs en matière de libre-service.

 

#2. Traitement des demandes de prêt

 

Le traitement des demandes de prêt est un excellent exemple de RPA dans le secteur bancaire. Ces processus exigent un examen minutieux des documents et des données relatives aux clients afin de limiter les pertes. Toutefois, cette rigueur doit être contrebalancée par des décisions rapides pour rester compétitif.

La RPA permet d’utiliser la reconnaissance optique des caractères (OCR) et le traitement intelligent des documents (IDP) pour analyser les documents, extraire les données et comparer les informations avec les documents internes afin d’approuver ou de rejeter les prêts. La RPA offre le mélange de rapidité et de précision que les consommateurs attendent des services bancaires numériques.

 

#3. Soutien automatisé à la clientèle

 

Dans le prolongement de la tendance au libre-service pour les clients, les banques doivent trouver des moyens d’offrir à leurs clients une assistance rapide, permanente et multicanal. La RPA peut contribuer à ce processus de différentes manières. Pour commencer, les robots de service à la clientèle peuvent fournir des conseils sophistiqués et contextuels aux clients. Il peut s’agir de quelque chose d’aussi simple que des liens vers des FAQ ou des bases de connaissances, ou de véritables conversations assistées par l’IA générative.

De plus, les robots RPA peuvent aider à résoudre les problèmes des clients en collectant des données et de la documentation, en transmettant les tickets aux services concernés et en fournissant un contact automatisé aux utilisateurs pendant le problème. Associés à l’IA et à l’analyse des données, les outils RPA peuvent contribuer à fournir un type de service plus personnalisé, ce qui permet d’instaurer la confiance.

 

#4. Génération de rapports

 

La RPA pour le secteur bancaire permet de répondre aux besoins des services financiers en matière de génération de rapports. En se connectant à diverses bases de données et feuilles de calcul, les employés peuvent utiliser des outils RPA pour extraire des informations en temps réel, ce qui permet de produire des rapports actualisés offrant une grande visibilité.

Le cycle de vie complet de la génération de rapports devient plus rapide avec les outils RPA car ils aident à automatiser la collecte des données, l’agrégation des informations, la génération de rapports et la distribution du produit final aux pirates concernés.

Les rapports générés par la RPA sont plus rapides, exempts d’erreurs et rentables. De plus, les systèmes RPA peuvent être mis en œuvre en tenant compte de la conformité et, s’ils sont associés à des outils d’IA, ils peuvent également contribuer à l’analyse et à la prise de décision.

 

#5. Détection de la fraude

 

La RPA peut aider les entreprises financières à détecter les fraudes de plusieurs manières. Les outils d’APR peuvent collecter et agréger des données pour faciliter la reconnaissance des formes. Il peut également être utilisé pour la surveillance en temps réel, l’envoi d’alertes et l’exécution de règles basées sur certaines constatations ou conditions.

La véritable puissance de la RPA pour la détection des fraudes réside dans son intégration avec l’intelligence artificielle et, en particulier, les algorithmes d’apprentissage automatique qui peuvent analyser de grandes quantités de données pour détecter les anomalies. À partir de là, ces robots RPA peuvent mettre en évidence les cas à examiner par des humains, ce qui permet aux banques et aux institutions financières de réduire les risques et les pertes liés à la fraude.

 

#6. Conformité

 

La conformité réglementaire est une question tellement pressante dans les secteurs bancaire et financier que tout un pan de la technologie a vu le jour ces dernières années pour résoudre le problème. Les dépenses liées aux outils technologiques de régulation (RegTech) devraient atteindre 200 milliards de dollars d’ici 2028. Toutefois, la RPA peut résoudre bon nombre de ces problèmes.

Les outils RPA pour la conformité réglementaire financière peuvent aider à la collecte de données pour les rapports, avec des pistes d’audit parfaites pour montrer la transparence. De plus, la RPA est une excellente option pour la gestion et l’anonymisation des données, l’accréditation et la cybersécurité en général.

D’une manière générale, le respect des exigences réglementaires est coûteux et prend du temps. Les outils RPA permettent aux équipes de se décharger en automatisant les tâches répétitives de KYC et AML. C’est un mariage parfait.

 

#7. Traitement des paiements

 

Tout comme la RPA dans la comptabilité, les organisations de services financiers peuvent automatiser une grande partie des paiements et des transferts quotidiens, en veillant à ce qu’ils soient effectués rapidement et sans erreur. La RPA est experte dans l’automatisation des tâches répétitives et à fort volume, et le traitement des paiements fait certainement partie de ces paramètres.

Les outils RPA peuvent initier des paiements, donner des instructions aux logiciels de traitement des paiements, envoyer des données de rapprochement et même résoudre les litiges avec les clients. Là encore, il s’agit de précision, d’efficacité et de réduction de l’erreur humaine. Avec la bonne configuration, les paiements peuvent également aider à respecter les normes de conformité tout en permettant à l’entreprise de services financiers en expansion de s’étendre facilement.

 

#8. Fermeture automatisée des comptes

 

Aucune banque ou institution financière n’aime voir partir un client, notamment en raison de l’administration supplémentaire qu’il génère. Toutefois, les outils de RPA peuvent rendre le processus plus efficace, plus rentable et plus conforme. Les banques peuvent utiliser la RPA pour recueillir des informations sur les clients à partir de diverses sources et programmer la vérification des comptes en contrôlant les soldes, les documents et l’état des comptes.

La clôture d’un compte nécessite souvent des transferts de fonds vers de nouvelles destinations et la notification de tiers. Là encore, la RPA est bien placée pour automatiser ces tâches. Enfin, les entreprises de services financiers peuvent également générer la documentation et les documents nécessaires et mettre à jour les bases de données des clients pour refléter les changements.

 

#9. Gestion des employés

 

De l’automatisation de la gestion des dépenses à l’intégration des employés en passant par l’évaluation des performances, les services financiers utilisent des outils de RPA pour une grande variété de tâches liées aux ressources humaines. Les institutions financières étant sous pression pour rationaliser les services et réduire les coûts, la RPA est une solution élégante pour réduire les coûts associés à la gestion des employés.

La RPA aide les équipes à automatiser la paie, les avantages sociaux et la gestion des congés de maladie, tout en respectant les normes requises et en offrant aux employés une option rapide en libre-service. Les avantages qui en découlent sont l’amélioration de l’expérience des employés, ce qui contribue à la satisfaction professionnelle et à la loyauté.

 

Études de cas sur la RPA dans les services financiers

tests unitaires et facteurs influençant la RPA dans la finance et la banque

Bien sûr, entendre parler des cas d’utilisation de la RPA dans la finance et la banque est une chose, mais comprendre comment la technologie a été appliquée dans le secteur et quels avantages tangibles elle a débloqués pour les organisations est le moyen le plus convaincant de mesurer l’impact de la RPA.

 

Étude de cas n° 1 : Éliminer l’erreur humaine

 

Une société internationale de services financiers comptant près de 240 000 employés dans plus de 150 pays avait un besoin pressant de rationaliser ses flux de travail et de réduire les erreurs humaines associées aux tâches manuelles. L’un des problèmes auxquels ils ont dû faire face était la diversité des services qu’ils proposaient, notamment l’audit, la consultation fiscale, les ressources humaines, la cybersécurité et la gestion des transactions.

Mais il y a d’autres paramètres. L’entreprise ne souhaitait pas remanier son système informatique actuel ni perturber de manière trop importante la continuité de ses activités.

L’entreprise a rassemblé diverses parties prenantes et des informaticiens au sein de l’organisation et a créé une équipe interfonctionnelle chargée de recueillir les besoins et d’identifier les flux de travail et les processus d’entreprise susceptibles d’être automatisés. Ils ont identifié les tâches répétitives présentant un taux élevé d’erreurs humaines et ont défini quatre indicateurs clés de performance pour le projet, à savoir la vitesse, la qualité des données, l’autonomie et l’impact sur le produit.

La mise en œuvre a duré environ trois mois et, à la fin, l’équipe avait créé un robot RPA qui échangeait des données entre une myriade de systèmes trois fois par jour. Le projet a permis d’économiser 100 000 heures de travail par an et 800 millions de dollars, tout en réduisant les problèmes liés aux erreurs humaines.

 

Étude de cas n° 2 : Accélérer le traitement des prêts

 

Une grande banque américaine recevait plus de 10 000 demandes de prêt par mois. Le traitement de ces prêts a nécessité le travail de 50 personnes, le processus comprenant l’examen des demandes de prêt, la collecte et la vérification des données du client, et enfin l’acceptation ou le refus du prêt. Cependant, il y avait un niveau supplémentaire de complexité à gérer en raison de la dépendance de la banque à l’égard d’un système logiciel hérité.

Après une planification minutieuse, la banque a utilisé la RPA pour automatiser l’ensemble de son processus de prêt. Les outils RPA ont lu et extrait les données des applications et les ont validées par rapport aux politiques de prêt de la banque et au cadre réglementaire pertinent. À partir de là, le système peut décider de l’opportunité du prêt.

En mettant en œuvre une solution RPA, la banque a considérablement amélioré la précision et la rapidité de son traitement des prêts. Le traitement des demandes a été réduit de 80 % et les erreurs humaines ont été entièrement éliminées. L’efficacité accrue a permis de réduire la main-d’œuvre de 70 % tout en garantissant la conformité de la banque avec les réglementations.

 

Étude de cas n° 3 : Répondre à la charge réglementaire

 

Une banque multinationale basée au Royaume-Uni a dû faire face à des pressions réglementaires pour remplacer l’un de ses produits. Ils disposaient de cartes de crédit héritées du passé, qui permettaient à leurs clients d’obtenir des points et des récompenses. Cependant, la nécessité de passer à un nouveau modèle, qui exigeait que 1,4 million de clients choisissent de nouveaux produits, ne pouvait pas être gérée manuellement.

Les processus qui devaient être automatisés comprenaient l’envoi de communications aux clients concernant les changements, le traitement des décisions des clients, la mise à jour des détails dans les systèmes de l’entreprise et l’enregistrement des changements pour se conformer aux exigences en matière d’audit. Cependant, des contraintes de temps et de budget ont ajouté des obstacles à surmonter.

La banque a introduit une base de données SQL pour le système de gestion de la relation client et a créé une base de données capable de couvrir tous les scénarios susceptibles d’aider à la prise de décision. En outre, ils ont automatisé les étapes de changement de produit, y compris la communication et le retour d’information. Enfin, ils ont créé un portail d’administration pour gérer la récupération des rapports.

Les résultats finaux comprenaient une économie de 1,2 million de livres sterling par an, l’économie de l’embauche de 18 personnes à temps plein, l’augmentation de la précision à 100 % et le respect des exigences réglementaires.

Les défis du processus robotique

Automatisation dans les secteurs bancaire et financier

défis des tests de charge et de l'APR

La mise en œuvre de l’automatisation pour les équipes bancaires et financières s’accompagne de défis spécifiques en raison de la culture et des flux de travail propres à ces deux secteurs.

 

#1. Infrastructure existante

 

Le secteur financier a une réputation bien méritée de sentimentalisme en ce qui concerne les technologies de l’information. En fait, au début des années 2020, plus de 40 % des grandes institutions financières américaines utilisaient encore des logiciels basés sur le langage COBOL (Common Business Oriented Language), un langage de programmation inventé en 1959. De plus, de nombreuses entreprises utilisent encore des ordinateurs centraux pour le traitement des données.

La RPA est un outil efficace pour faciliter l’intégration des systèmes existants avec les applications modernes basées sur le cloud et les API. Il peut également être utilisé pour migrer les données de ces systèmes obsolètes et réduire les coûts de maintenance associés à la technologie existante.

 

#2. Normalisation des processus

 

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En fonction de la culture, des employés et de la forte concentration de systèmes existants dans l’architecture de l’entreprise, les institutions financières auront leurs propres flux de travail et processus, souvent au sein de différents départements. Les tentatives de mise en œuvre de solutions de RPA nécessiteront une collaboration interdépartementale et une normalisation des processus.

À bien des égards, la normalisation des processus n’est qu’un élément de l’amélioration de l’efficacité. Si deux services ou membres d’une équipe font la même chose de manière extrêmement différente, l’un d’entre eux sera moins efficace que l’autre en termes d’utilisation du temps ou des ressources. La normalisation des processus permet aux organisations de tirer parti des solutions de RPA.

 

#3. Le mythe de la balle d’argent

 

Deloitte suggère qu’il y a un risque que les organisations financières croient que la RPA cognitive sera une “balle d’argent” qui peut être “appliquée sur un processus fondamentalement cassé avec l’espoir qu’il s’arrangera de lui-même”.

En réalité, la mise en œuvre de tout système de RPA nécessite une collecte et une planification minutieuses des besoins. La consultation d’un expert en RPA peut aplanir bon nombre des problèmes liés à la mise en œuvre de cette technologie dans un écosystème déjà complexe.

#4. Conformité réglementaire

 

Les services financiers sont l’un des secteurs les plus strictement réglementés, avec des règles relatives au traitement des données sensibles et même des risques. Ainsi, toute solution de RPA devra s’adapter à ces restrictions et garantir la conformité réglementaire.

L’APR est un bon candidat pour ces scénarios parce qu’il y a des enregistrements pour chaque processus, ce qui est vital pour les audits financiers. De plus, alors que les réglementations changent et sont mises à jour en permanence, la RPA offre la flexibilité nécessaire pour s’adapter aux nouvelles règles. Enfin, l’automatisation peut contribuer à garantir que les données financières et personnelles sensibles ne sont pas accessibles à des yeux humains, ce qui constitue un niveau de sécurité supplémentaire.

 

#5. Pénurie de compétences

 

La pénurie de compétences informatiques a affecté le secteur des services financiers au cours des dernières années. Il est donc difficile de mettre en œuvre des solutions de RPA sans l’expérience et l’expertise de spécialistes en informatique.

L’adoption réussie de la RPA nécessite une compréhension approfondie de la technologie, y compris de son potentiel et de ses limites. Les utilisateurs de ZAPTEST Enterprise peuvent bénéficier d’un expert ZAP dédié qui peut travailler en étroite collaboration avec eux pour comprendre les besoins et les aider à mettre en œuvre des solutions RPA basées sur les meilleures pratiques de l’industrie. Cet ajout peut aider les équipes à surmonter la pénurie relative de spécialistes de la RPA.

 

Tendances de la RPA dans le secteur bancaire

tendances de l'apr

Le secteur des services financiers évolue rapidement pour répondre aux demandes changeantes des consommateurs et de la réglementation. Examinons quelques-unes des tendances de la RPA dans la finance et la banque.

 

#1. Automatisation intelligente

 

L’automatisation intelligente (IA) consiste à utiliser d’autres types d’intelligence artificielle en conjonction avec les outils de RPA. Parmi les technologies concernées, citons le traitement intelligent des documents (IDP) et l’apprentissage automatique.

L’ajout de ces outils permet de surmonter les limites inhérentes à la RPA en ce qui concerne le traitement des données non structurées et les capacités de prise de décision. Le résultat net est que l’étendue des tâches automatisables augmente, ce qui permet aux institutions financières d’en faire plus.

 

#2. RPA dans le nuage

 

Alors que les premiers systèmes de RPA étaient généralement installés sur site, on assiste depuis quelques années à une évolution notable vers des outils basés sur le cloud. Ce changement présente de nombreux avantages, notamment un accès à distance sécurisé pour les équipes distribuées.

 

#3. IA générative

 

L’IA générative a un impact sur un large éventail d’industries, et les secteurs de la banque et de la finance ne font pas exception à la règle. Il existe de nombreux cas d’utilisation différents, notamment les assistants clients par chatbot, la création de contenu et la génération de rapports. Les banques et les services financiers peuvent également créer leurs propres IA en interne pour gérer les réglementations relatives aux données financières et personnelles.

 

#4. RPA assistée

 

Si la RPA non assistée reste la forme d’automatisation la plus répandue dans le monde des affaires, la RPA assistée gagne en importance. Ces outils s’intègrent parfaitement dans le flux de travail de l’employé. Par exemple, un représentant du service clientèle pourrait automatiser les tâches de récupération ou de traitement des données à la volée, ce qui se traduirait par une productivité nettement supérieure et, en fin de compte, par des consommateurs plus satisfaits.

 

L’avenir de l’automatisation dans le secteur bancaire

l'avenir du rpa

L’automatisation des processus robotiques dans la finance et la banque est bien établie. Cependant, il dispose d’une grande marge de manœuvre pour se développer de manière intéressante et innovante.

 

#1. Hyperautomatisation

 

L’analyse des données, l’intelligence artificielle, le traitement du langage naturel (NLP) et la RPA convergeront pour créer des systèmes bancaires et financiers qui automatisent tout ce qui est possible, depuis les processus dorsaux jusqu’aux flux de travail frontaux. Cette destination futuriste s’appelle Hyperautomation.

L’hyperautomatisation peut prendre plusieurs formes dans le secteur bancaire. Au-delà de l’automatisation des processus robotiques dans les tâches financières et comptables, nous pourrions assister à une collaboration entre l’homme et l’ordinateur à un niveau plus élevé, avec l’apprentissage automatique et l’analyse recommandant des décisions à approuver par l’homme.

 

#2. Conception d’applications “sans code” hautement personnalisées

 

La conception d’applications dans le secteur bancaire est complexe. Cela s’explique en grande partie par les lois strictes qui régissent les données financières et personnelles. Toutefois, les applications sans code arriveront dans l’espace grâce aux outils RPA avec IA et API. L’automatisation des tests de logiciels jouera un rôle important pour garantir l’intégrité et la sécurité de ces logiciels, qui peuvent être adaptés au flux de travail individuel ou à la culture de l’entreprise.

 

#3. Détection prédictive de la fraude

 

La détection des fraudes est une préoccupation majeure pour les institutions financières. Au Royaume-Uni, la fraude a coûté aux banques environ 1,2 milliard de livres en 2022. Les outils d’apprentissage automatique sont déjà utilisés via la RPA dans les domaines de la finance et de la comptabilité, et ils permettent de détecter les fraudes. Toutefois, à l’avenir, des algorithmes de ML suffisamment bien formés pourraient prédire la probabilité d’une fraude au moment de la demande ou sur la base d’un certain nombre d’étapes. Les implications en termes d’économies sont immenses.

 

Dernières réflexions

 

L’automatisation des processus robotiques dans le secteur bancaire et financier est un domaine passionnant qui évolue rapidement. La modernisation et la sophistication technologique croissante dans le secteur des services financiers signifient que la RPA bancaire n’est pas seulement un avantage, mais qu’elle est essentielle pour rivaliser avec vos concurrents.

Libérer la puissance de l’automatisation des processus robotiques dans la finance et la banque améliore l’efficacité et le respect des normes de conformité et permet d’économiser de l’argent. Alors que les banques deviennent des opérations davantage axées sur le client, l’automatisation financière contribuera à offrir de meilleures expériences client et une personnalisation accrue, en particulier lorsqu’elle est associée à des outils d’IA. La rationalisation des opérations permettra de répercuter les économies sur les utilisateurs, tandis que de nouveaux produits innovants répondront à la demande d’applications qui aident les utilisateurs à épargner, à établir un budget et à atteindre leurs objectifs de vie.

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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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