fbpx

Get your 6-month No-Cost Opt-Out offer for Unlimited Software Automation?

Robotska automatizacija procesa u bankarstvu i financijama jedan je od najmoćnijih i najzanimljivijih slučajeva upotrebe tehnologije automatizacije. Automatizacija trgovanja široko je rasprostranjena od 1970-ih i 1980-ih, ali RPA otvara drugu vrstu mehanizacije s većim fokusom na smanjenje troškova i poboljšanje korisničkih iskustava.

Banking RPA također je omogućio poduzećima da odgovore na regulatorni krajolik koji se stalno mijenja djelujući kao RegTech rješenje za automatizaciju financija. Međutim, postoji nekoliko drugih izvrsnih upotreba RPA u financijama, uključujući obradu transakcija, odobrenja zajmova i povećanu kibernetičku sigurnost.

U ovom ćemo članku istražiti prednosti, studije slučaja, slučajeve upotrebe, trendove i izazove robotske automatizacije procesa u financijama i bankarstvu.

 

Sadržaj dokumenta

Robotska automatizacija procesa u

Veličina tržišta financija i bankarstva

Budućnost kopilota i generativne umjetne inteligencije u ispitivanju softvera i RPA-u

Veličina globalnog tržišta robotske automatizacije procesa (RPA) u bankarstvu i financijama (BFSI) bila je oko 860,75 milijuna dolara u 2023. godini . S ukupnom godišnjom stopom rasta (CAGR) od 40%, analitičari očekuju da će se sektor proširiti na gotovo 9 milijardi dolara do 2030. godine.

Sjeverna Amerika (45%) i Europa (30%) čine najveći dio tržišta. Međutim, Azijski Pacifik se smatra područjem s najvećim potencijalom za rast u sljedećem desetljeću.

 

Čimbenici koji utječu na bankarstvo i

automatizacija financijskih procesa

jedinično testiranje i čimbenici koji utječu na RPA u financijama i bankarstvu

Bankarstvo i financijska tržišta rano su usvojila alate za automatizaciju testiranja softvera i RPA tehnologiju . Na mnoge su načine bili idealni kandidati za tehnologiju jer ovi sektori obrađuju veliku količinu ponavljajućih zadataka koji se temelje na pravilima, kao što su financijske transakcije. Međutim, posvajanje se povećalo iz niza drugih razloga. Evo nekoliko najvažnijih.

 

1. Smanjenje troškova

 

Dugo su vremena banke i tvrtke za financijske usluge postojale u eri niskih ili čak negativnih kamatnih stopa , zbog čega su uštede bile prioritet. Raspirujuća inflacija možda je to promijenila posljednjih godina, jer su mnoge središnje banke podigle kamate na oko 5%. Međutim, postoje i drugi vjetrovi s kojima se financijska poduzeća moraju boriti.

Uspon neobanaka i inovativnih FinTech poslova dodao je ozbiljnu konkurenciju financijskom krajoliku. U kombinaciji s jasnim promjenama u očekivanjima potrošača, financijske institucije moraju smanjiti troškove kako bi ostale konkurentne. RPA pomaže timovima smanjiti svakodnevne troškove pružanja usluga, a istovremeno pruža inovativne proizvode za potrošače.

2. Povećano regulatorno i administrativno opterećenje

 

Povećanje financijskih regulatornih standarda tijekom posljednjih nekoliko godina predstavljalo je veliki problem za financijska poduzeća. Obaveze Know Your Customer (KYC) i Anti-Money Laundering (AML) postavile su veliko administrativno opterećenje tvrtkama koje pružaju financijske usluge, a da pritom nisu doprinijele njihovom konačnom rezultatu. Ručna usklađenost je skupa, ponavlja se i sklona je ljudskoj pogrešci.

RPA alati s optičkim prepoznavanjem znakova (OCR) i drugi alati potpomognuti umjetnom inteligencijom mogu skinuti dio ovog tereta s banaka i smanjiti troškove usklađenosti, kao što je ljudski kapital.

 

3. Samoposluživanje kupaca

 

Očekivanja kupaca znatno su se promijenila tijekom posljednjeg desetljeća. Sada potrošači očekuju da se stvari obave odmah, a nemaju vremena za posao koji im može pomoći samo između 9 i 5. Naravno, nisu porasla samo očekivanja korisničke službe. Potrošači također žele brze odluke o zajmovima i zahtjevima za račune.

RPA može pomoći sa svim ovim problemima automatiziranjem aplikacija prema kriterijima temeljenim na pravilima uz minimalnu potrebu za ljudskom interakcijom i rješavanjem upita korisnika.

 

4. Manji rizik

 

Banke i financijske tvrtke neizbježno se suočavaju s velikim rizikom. Međutim, ublažavanje tog rizika važan je dio dobrog poslovanja. Pogreške mogu dovesti do gubitka povjerenja potrošača i štete ugledu, dok pogreške u usklađenosti rezultiraju strogim financijskim kaznama.

RPA smanjuje ljudske pogreške, pomaže institucijama da ostanu usklađene, poboljšava točnost i obradu podataka i može se koristiti u otkrivanju prijevara kada se proširi strojnim učenjem (ML) .

 

5. Kontinuitet poslovanja

 

Financijske institucije igraju ključnu ulogu u gospodarstvu, a svaki prekid usluge može dovesti do štete po ugledu. Štoviše, budući da te institucije posjeduju osjetljive podatke, obvezuju ih propisi koji štite potrošače i osiguravaju stabilnost financijskog sustava.

RPA može biti dio čvrstog plana kontinuiteta poslovanja (BCP) i osigurati da se svaki prekid rada uzrokovan prirodnim katastrofama, javnozdravstvenim hitnim slučajevima, napadima na kibernetičku sigurnost ili više svede na minimum.

Prednosti robotske automatizacije procesa

in Financije i bankarstvo

Tržišna veličina RPA u zdravstvu

Implementacija RPA rješenja u sektoru financijskih usluga ima mnoge prednosti. Evo nekih od najvažnijih.

 

#1. Štedi novac

 

Očekuje se da će upotreba RPA nastaviti rasti u financijskom sektoru u nadolazećim godinama. RPA može automatizirati do 80% zadataka u financijskom sektoru , što predstavlja nevjerojatne mogućnosti uštede za organizacije.

 

#2. Povećano zadovoljstvo poslom

 

Financijski sektor pun je ponavljajućih i svakodnevnih zadataka zbog kojih se radnici osjećaju nenadahnuto, dosadno i podcijenjeno. RPA alati mogu preuzeti ove poslove temeljene na pravilima i otvoriti vrata zanimljivijim i kreativnijim zadacima koji pomažu zaposlenicima da se osjećaju povezanijima s cjelokupnom misijom organizacije.

Povećano zadovoljstvo poslom jednako je povećanom zadržavanju zaposlenika. RPA bi trebao biti dio te strategije.

 

#3. Ispunite regulatornu usklađenost

 

Industrija financijskih usluga ima neke od najstrožih regulatornih zahtjeva za bilo koji sektor. Nepoštivanje ovih pravila može dovesti do velikih kazni, gubitka licence i štete ugledu od koje se teško oporaviti. RPA pomaže timovima da zadovolje te standarde koji se stalno razvijaju.

 

#4. Skalabilnost

 

Neobanke i FinTech tvrtke unutar prostora za pokretanje financijskih usluga često brzo rastu zahvaljujući primamljivim poticajima. Međutim, taj rast može uzrokovati probleme, poput nedostatka osoblja. RPA pomaže u prevladavanju ovih ograničenja putem digitalne radne snage koja može podnijeti povećana radna opterećenja.

 

Slučajevi korištenja RPA bankarstva

slučajevi upotrebe rpa u financijama i bankarstvu

Postoji mnogo sjajnih slučajeva korištenja RPA u bankarstvu i financijama. Neki su izravno povezani s osnovnim bankarskim aktivnostima, dok drugi pomažu u više administrativnih zadataka ili zadataka koji se odnose na klijente.

 

Evo devet najboljih slučajeva upotrebe robotske automatizacije procesa u bankarstvu i financijama.

 

#1. Uključivanje korisnika

 

Uključivanje korisnika jedan je od najboljih slučajeva korištenja RPA-a za modernu bankarsku eru. Pojava neobanaka i FinTech tvrtki otvorila je novu eru digitalnog bankarstva. Odlazak u poslovnicu radi otvaranja novog računa brzo izlazi iz mode. Umjesto toga, moderni potrošači žele učiniti sve na svojoj aplikaciji.

Naravno, prelazak na daljinsko otvaranje računa dolazi sa svojim problemima. Kupci moraju učitati dokumente i papire i dobiti provjeru kreditne sposobnosti. Štoviše, njihove podatke potrebno je učitati u sustave banke.

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

RPA pomaže u svim tim procesima , uključujući komunikaciju s klijentima, obradu dokumenata, provjeru identiteta, kreditne provjere, unos podataka, ažuriranje računa i više. Brz je, skalabilan, isplativ i zadovoljava zahtjeve potrošača za samoposluživanjem.

 

#2. Obrada zahtjeva za kredit

 

Obrada zahtjeva za kredit izvrstan je primjer RPA-a u bankarstvu. Ovi procesi zahtijevaju intenzivnu kontrolu papirologije i podataka o klijentima kako bi se smanjili gubici. Međutim, ova se temeljitost mora nadoknaditi brzim odlukama kako bi se ostala konkurentna.

RPA pomaže korištenjem optičkog prepoznavanja znakova (OCR) i inteligentne obrade dokumenata (IDP) za analizu dokumenata, izdvajanje podataka i usporedbu informacija s internim dokumentima za odobravanje ili odbijanje zajmova. RPA pruža spoj brzine i točnosti koju potrošači očekuju od digitalnog bankarstva.

 

#3. Automatizirana korisnička podrška

 

Nastavljajući s trendom samoposluživanja korisnika, banke moraju pronaći načine za pružanje brze, uvijek uključene, višekanalne podrške svojim klijentima. RPA može pomoći u ovom procesu na nekoliko različitih načina. Za početak, botovi korisničke službe mogu korisnicima pružiti sofisticirane i kontekstualne savjete. To može biti nešto jednostavno poput poveznica na često postavljana pitanja ili baza znanja ili potpuni razgovori uz pomoć Generativne umjetne inteligencije .

Štoviše, RPA roboti mogu pomoći u rješavanju problema korisnika prikupljanjem podataka i dokumentacije, slanjem tiketa relevantnim odjelima i pružanjem automatskog kontakta korisnicima tijekom problema. U kombinaciji s umjetnom inteligencijom i analizom podataka, RPA alati mogu pomoći u pružanju personaliziranije vrste usluge, što pomaže u izgradnji povjerenja.

 

#4. Generiranje izvješća

 

RPA za bankarstvo pomaže zadovoljiti potrebe financijskih usluga za generiranje izvješća. Povezivanjem s različitim bazama podataka i proračunskim tablicama, zaposlenici mogu koristiti RPA alate za izvlačenje informacija u stvarnom vremenu, što dovodi do ažurnih izvješća koja pružaju visoku vidljivost.

Cijeli životni ciklus generiranja izvješća postaje brži s RPA alatima jer oni pomažu u automatiziranju prikupljanja podataka, agregiranju informacija, generiranju izvješća i distribuciji konačnog proizvoda relevantnim piratima.

Izvješća koja generira RPA su brža, bez grešaka i isplativa. Štoviše, RPA sustavi mogu se implementirati imajući na umu usklađenost, a ako su upareni s alatima umjetne inteligencije, također mogu pomoći u analizi i donošenju odluka.

 

#5. Otkrivanje prijevara

 

Postoji nekoliko načina na koje RPA može pomoći financijskim tvrtkama u otkrivanju prijevara. RPA alati mogu prikupljati i agregirati podatke kako bi se olakšalo prepoznavanje uzoraka. Također se može koristiti za praćenje u stvarnom vremenu, slanje upozorenja i izvršavanje pravila temeljenih na određenim nalazima ili uvjetima.

Prava moć RPA za otkrivanje prijevara leži u njegovoj integraciji s umjetnom inteligencijom i, posebno, algoritmima strojnog učenja koji mogu analizirati ogromne količine podataka kako bi otkrili anomalije. Odatle, ovi RPA roboti mogu istaknuti slučajeve za ljudski pregled, omogućujući bankama i financijskim institucijama da smanje rizike i gubitke povezane s prijevarom.

 

#6. Usklađenost

 

Usklađenost s propisima toliko je gorući problem u bankarskom i financijskom sektoru da se posljednjih godina pojavila cijela grana tehnologije za rješavanje tog problema. Potrošnja alata za tehnologiju namjenske regulacije (RegTech) trebala bi doseći 200 milijardi dolara do 2028. godine . Međutim, RPA može riješiti mnoge od ovih problema.

RPA alati za usklađivanje s financijskim propisima mogu pomoći u prikupljanju podataka za izvješća, s revizijskim tragovima savršenim za pokazivanje transparentnosti. Štoviše, RPA je izvrsna opcija za upravljanje podacima i anonimizaciju, vjerodajnice i opću kibernetičku sigurnost.

Sve u svemu, ispunjavanje zahtjeva propisa je skupo i dugotrajno. RPA alati omogućuju timovima da skinu teret sa svog tima automatiziranjem ponavljajućih KYC i AML zadataka. To je spoj napravljen na nebu.

 

#7. Obrada plaćanja

 

Baš kao i RPA u računovodstvu, organizacije koje pružaju financijske usluge mogu automatizirati mnoge svakodnevne isplate i transakcije prijenosa, osiguravajući da budu dovršene brzo i bez grešaka. RPA je vješt u automatizaciji zadataka velikog volumena i ponavljanja, a obrada plaćanja sasvim sigurno spada u te parametre.

RPA alati mogu pokrenuti plaćanja, uputiti softver za obradu plaćanja, poslati podatke za usklađivanje, pa čak i riješiti sporove kupaca. Opet, radi se o točnosti, učinkovitosti i smanjenju ljudske pogreške. Uz ispravnu postavku, plaćanja također mogu pomoći u ispunjavanju standarda usklađenosti, a istovremeno omogućuju jednostavno povećanje poslovanja s financijskim uslugama.

 

#8. Automatsko zatvaranje računa

 

Nijedna banka ili financijska institucija ne voli vidjeti da klijent odlazi, a dijelom je to zbog svog dodatnog administratora koji stvara. Međutim, RPA alati mogu učiniti proces učinkovitijim, isplativijim i usklađenijim. Banke mogu koristiti RPA za prikupljanje podataka o klijentima iz različitih izvora i zakazivanje provjere računa provjerom stanja, dokumenata i statusa računa.

Zatvaranje računa često zahtijeva prijenos sredstava na nova odredišta i obavještavanje trećih strana. Opet, RPA je u dobroj poziciji za automatizaciju ovih zadataka. Konačno, tvrtke koje pružaju financijske usluge također mogu generirati relevantnu dokumentaciju i papirologiju te ažurirati baze podataka o klijentima kako bi odražavale sve promjene.

 

#9. Upravljanje zaposlenicima

 

Od automatizacije upravljanja troškovima do uključivanja zaposlenika i pregleda učinka, financijske usluge koriste RPA alate za širok raspon zadataka povezanih s ljudskim resursima . Uz financijske institucije pod pritiskom da pojednostave usluge i smanje troškove, RPA je elegantno rješenje za smanjenje troškova povezanih s upravljanjem zaposlenicima.

RPA pomaže timovima automatizirati obračun plaća, beneficije i upravljati bolovanjem, a sve to uz ispunjavanje potrebnih standarda i pružanje zaposlenicima brze opcije samoposluživanja. Prednosti su ovdje veće iskustvo zaposlenika koje pomaže u zadovoljstvu poslom i lojalnosti.

 

RPA u studijama slučaja financijskih usluga

jedinično testiranje i čimbenici koji utječu na RPA u financijama i bankarstvu

Naravno, čuti o slučajevima korištenja RPA u financijama i bankarstvu jedna je stvar, ali razumijevanje načina na koji je tehnologija primijenjena u sektoru i koje je opipljive koristi donijela organizacijama najuvjerljiviji je način za mjerenje utjecaja RPA.

 

Studija slučaja #1: Uklanjanje ljudske pogreške

 

Globalna tvrtka za financijske usluge s gotovo 240.000 zaposlenika u više od 150 zemalja imala je hitnu potrebu za pojednostavljenjem svojih radnih procesa i smanjenjem ljudskih pogrešaka povezanih s ručnim zadacima. Jedan problem s kojim su se morali suočiti bila je raznolika kombinacija usluga koje su nudili, uključujući reviziju, porezno savjetovanje, ljudske resurse, kibernetičku sigurnost i upravljanje poslovima.

Međutim, postojali su i drugi parametri. Tvrtka nije željela revidirati svoj trenutni IT sustav ili uzrokovati prevelike poremećaje u kontinuitetu poslovanja.

Posao je okupio različite dionike i IT radnike unutar organizacije i stvorio međufunkcionalni tim za prikupljanje zahtjeva i identificiranje radnih procesa i poslovnih procesa koje bi mogli automatizirati. Identificirali su zadatke koji se ponavljaju s visokom stopom ljudske pogreške i postavili četiri KPI-ja za projekt, uključujući brzinu, kvalitetu podataka, autonomiju i učinak proizvoda.

Implementacija je trajala oko tri mjeseca, a do kraja je tim izgradio RPA bota koji je razmjenjivao podatke preko bezbrojnih sustava tri puta dnevno. Projekt je uštedio 100.000 radnih sati godišnje i 800 milijuna dolara, a smanjio je probleme uzrokovane ljudskom greškom.

 

Studija slučaja #2: Ubrzavanje obrade kredita

 

Istaknuta američka banka primala je više od 10.000 zahtjeva za kredit mjesečno. Za obradu ovih zajmova bilo je angažirano 50 članova osoblja, a proces je uključivao pregled zahtjeva za zajmove, prikupljanje i provjeru podataka o klijentima i konačno prihvaćanje ili odbijanje zajma. Međutim, postojao je dodatni sloj složenosti s kojim se trebalo nositi zbog oslanjanja banke na naslijeđeni softverski sustav.

Nakon pomnog planiranja, banka je upotrijebila RPA za automatizaciju cjelokupnog procesa zajma. RPA alati čitaju i izvlače podatke iz aplikacija te potvrđuju podatke u odnosu na kreditnu politiku banke i relevantni regulatorni okvir. Odatle bi sustav mogao odlučiti o prikladnosti zajma.

Implementacijom RPA rješenja banka je značajno poboljšala točnost i brzinu obrade kredita. Obrada aplikacija smanjena je za 80%, uz potpuno smanjenje ljudske pogreške. Povećana učinkovitost smanjila je ljudski rad za 70% dok je istovremeno osiguravala usklađenost banke s propisima.

 

Studija slučaja #3: Suočavanje s regulatornim teretom

 

Multinacionalna banka sa sjedištem u Ujedinjenom Kraljevstvu suočila se s regulatornim pritiskom da zamijeni jedan od svojih proizvoda. Imali su stare kreditne kartice, koje su njihovim klijentima donosile bodove i nagrade. Međutim, potreba za prelaskom na novi model, koja je zahtijevala 1,4 milijuna kupaca da odaberu nove proizvode, nije bila nešto što bi se moglo riješiti ručno.

Procesi koje je trebalo automatizirati uključivali su slanje obavijesti kupcima o promjenama, obradu odluka korisnika, ažuriranje pojedinosti u sustavima tvrtke i bilježenje promjena radi usklađivanja sa zahtjevima revizije. Međutim, postojala su vremenska i proračunska ograničenja, koja su dodala prepreke koje je trebalo prevladati.

Banka je uvela pozadinsku SQL bazu podataka za CRM sustav i izgradila bazu podataka koja može pokriti sve scenarije koji mogu pomoći pri donošenju odluka. Dodatno, automatizirali su korake promjene proizvoda, uključujući komunikaciju i povratne informacije. Konačno, izgradili su administrativni portal za upravljanje dohvaćanjem izvješća.

Krajnji rezultati uključivali su uštedu od 1,2 milijuna funti godišnje, uštedu na zapošljavanju 18 stalnih članova osoblja, povećanje točnosti na 100% i ispunjavanje regulatornih zahtjeva.

Izazovi s kojima se suočava robotski proces

Automatizacija u sektoru bankarstva i financija

izaziva testiranje opterećenja i RPA

Implementacija automatizacije za bankarske i financijske timove dolazi s određenim izazovima zbog kulture i tijeka rada u oba sektora.

 

#1. Naslijeđena infrastruktura

 

Financijski sektor ima dobro zasluženu reputaciju sentimentalnosti kada je u pitanju IT tehnologija. Zapravo, početkom 2020-ih više od 40% velikih američkih financijskih institucija još uvijek je koristilo softver izgrađen na Common Business Oriented Language (COBOL), programskom jeziku izumljenom 1959. Štoviše, mnoge tvrtke još uvijek koriste mainframe računala za obradu podataka.

RPA je učinkovit alat za pomoć pri integraciji naslijeđenih sustava s modernim aplikacijama i API-jima temeljenim na oblaku. Također se može koristiti za migraciju podataka iz ovih zastarjelih sustava i smanjenje troškova održavanja povezanih s naslijeđenom tehnologijom.

 

#2. Standardizacija procesa

 

IS YOUR COMPANY IN NEED OF

ENTERPRISE LEVEL

TASK-AGNOSTIC SOFTWARE AUTOMATION?

Ovisno o kulturi, zaposlenicima i visokoj koncentraciji naslijeđenih sustava unutar arhitekture tvrtke, financijske institucije će imati vlastite tijekove rada i procese, prilično često u različitim odjelima. Pokušaji implementacije RPA rješenja zahtijevat će međusektorsku suradnju i standardizaciju procesa.

Na mnogo načina, standardizacija procesa samo je dio povećanja učinkovitosti. Ako dva odjela ili člana tima rade istu stvar na potpuno različite načine, jedan od njih će biti manje učinkovit od drugog u smislu upotrebe vremena ili resursa. Standardiziranje procesa znači da su organizacije u poziciji da iskoriste RPA rješenja.

 

#3. Mit o srebrnom metku

 

Deloitte sugerira da postoji opasnost da financijske organizacije vjeruju da će Cognitive RPA biti “srebrni metak” koji se može “primijeniti na suštinski pokvaren proces s očekivanjem da će se sam popraviti.”

U stvarnosti, implementacija bilo kojeg RPA sustava zahtijeva pažljivo prikupljanje zahtjeva i planiranje. Konzultacija sa stručnjakom za RPA može izgladiti mnoge probleme povezane s implementacijom ove tehnologije u već složenom ekosustavu.

#4. Usklađenost s propisima

 

Financijske usluge jedan su od najstrože reguliranih sektora, s pravilima koja se odnose na rukovanje osjetljivim podacima, pa čak i rizikom. Kao takva, sva RPA rješenja morat će se uklopiti unutar ovih ograničenja i osigurati usklađenost s propisima.

RPA je dobar kandidat za ove scenarije jer postoje zapisi za svaki proces, što je ključno za financijske revizije. Štoviše, iako se propisi neprestano mijenjaju i ažuriraju, RPA nudi fleksibilnost za prilagodbu novim pravilima. Konačno, automatizacija može pomoći u osiguravanju da osjetljivi financijski i osobni podaci nisu dostupni ljudskim očima, pružajući dodatni sloj sigurnosti.

 

#5. Nedostatak vještina

 

Nedostatak IT vještina utjecao je na industriju financijskih usluga tijekom posljednjih nekoliko godina. Kao takva, implementacija RPA rješenja je teška bez iskustva i stručnosti IT stručnjaka.

Uspješno usvajanje RPA zahtijeva duboko razumijevanje tehnologije, uključujući njezin potencijal i ograničenja. ZAPTEST Enterprise korisnici mogu iskoristiti prednosti posvećenog ZAP stručnjaka koji može blisko surađivati ​​s njima kako bi razumjeli zahtjeve i pomogao implementirati RPA rješenja temeljena na najboljoj praksi u industriji. Ovaj dodatak može pomoći timovima da prevladaju relativni nedostatak stručnjaka za RPA.

 

RPA u trendovima u bankarskoj industriji

rpa trendovi

Industrija financijskih usluga brzo se kreće kao odgovor na promjene potrošačkih i regulatornih zahtjeva. Istražimo neke od trendova RPA u financijama i bankarstvu.

 

#1. Inteligentna automatizacija

 

Inteligentna automatizacija (IA) uključuje korištenje drugih vrsta umjetne inteligencije u kombinaciji s RPA alatima. Neke od tehnologija koje su ovdje uključene uključuju inteligentnu obradu dokumenata (IDP) i strojno učenje.

Dodavanjem ovih alata prevladavaju se RPA-ova inherentna ograničenja u radu s nestrukturiranim podacima i mogućnostima donošenja odluka. Konačni rezultat je da se opseg automatiziranih zadataka povećava, što financijskim institucijama omogućuje da učine više.

 

#2. RPA temeljen na oblaku

 

Dok su rani RPA sustavi obično bili on-prem, posljednjih nekoliko godina došlo je do značajnog pomaka prema alatima temeljenim na oblaku. Ovaj prekidač ima mnogo prednosti, uključujući siguran daljinski pristup za distribuirane timove.

 

#3. Generativna umjetna inteligencija

 

Generativna umjetna inteligencija ima utjecaj u širokom rasponu industrija, pri čemu se bankarska i financijska industrija ne razlikuju. Postoji mnogo različitih slučajeva upotrebe, uključujući korisničke pomoćnike chatbota, stvaranje sadržaja i generiranje izvješća. Banke i financijske službe također mogu izgraditi vlastite interne umjetne inteligencije za rješavanje propisa u vezi s financijskim i osobnim podacima.

 

#4. Potpomognuti RPA

 

Dok je Unassisted RPA još uvijek najpopularnija vrsta automatizacije koja se koristi u poslovnom svijetu, Assisted RPA postaje sve relevantniji. Ovi će se alati neprimjetno uklopiti u tijek rada zaposlenika. Na primjer, predstavnik korisničke službe mogao bi automatizirati dohvaćanje podataka ili zadatke obrade u hodu, što dovodi do daleko veće produktivnosti i, u konačnici, sretnijih potrošača.

 

Budućnost automatizacije u bankarskoj industriji

budućnost rpa

Robotska automatizacija procesa u financijama i bankarstvu dobro je uspostavljena. Međutim, ima dovoljno prostora za rast na zanimljive i inovativne načine.

 

#1. Hiperautomatizacija

 

Analitika podataka, umjetna inteligencija, obrada prirodnog jezika (NLP) i RPA spojit će se kako bi stvorili bankarske i financijske sustave koji automatiziraju sve što je moguće, od pozadinskih procesa do prednjih radnih procesa. Ova futuristička destinacija zove se Hyperautomation .

Postoji nekoliko načina na koje bi hiperautomatizacija mogla ići u bankarskom sektoru. Osim robotske automatizacije procesa u financijskim i računovodstvenim zadacima, mogli bismo vidjeti suradnju između čovjeka i računala na višoj razini, uz strojno učenje i analitiku koja preporučuje odluke za ljudsko odobrenje.

 

#2. Visoko personaliziran dizajn aplikacije bez koda

 

Dizajn aplikacija unutar bankarske industrije je složen. U velikoj mjeri to ima veze sa strogim zakonima koji reguliraju financijske i osobne podatke. Međutim, aplikacije bez koda stići će u svemir zahvaljujući RPA alatima s AI i API-jima. Automatizacija testiranja softvera bit će veliki dio osiguravanja integriteta i sigurnosti ovog softvera, koji se može prilagoditi tijeku rada pojedinca ili kulturi tvrtke.

 

#3. Prediktivno otkrivanje prijevara

 

Otkrivanje prijevara velika je briga financijskih institucija. U Ujedinjenom Kraljevstvu prijevare su banke koštale oko 1,2 milijarde funti u 2022. Alati za strojno učenje već se koriste putem RPA u financijama i računovodstvu i vješti su u otkrivanju prijevara. Međutim, u budućnosti bi dovoljno dobro obučeni ML algoritmi mogli predvidjeti vjerojatnost prijevare u trenutku prijave ili na temelju određenog niza koraka. Implikacije uštede troškova su ogromne.

 

Završne misli

 

Automatizacija robotiziranih procesa u bankarstvu i financijama je brz i uzbudljiv prostor. Modernizacija i sve veća tehnološka sofisticiranost u sektoru financijskih usluga znači da Banking RPA nije samo nešto što je lijepo imati, već je ključno za natjecanje s vašim rivalima.

Oslobađanje snage robotske automatizacije procesa u financijama i bankarstvu poboljšava učinkovitost i poštivanje standarda usklađenosti te štedi novac. Kako banke postaju sve više usredotočene na klijente, automatizacija financija pomoći će u pružanju boljih korisničkih iskustava i povećane personalizacije, posebno u kombinaciji s AI alatima. Pojednostavljene operacije prenijet će uštede na korisnike, dok će inovativni novi proizvodi zadovoljiti potražnju za aplikacijama koje korisnicima pomažu uštedjeti, proračunati i postići životne ciljeve.

Download post as PDF

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.

Get PDF-file of this post