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L’automazione robotica dei processi nel settore bancario e finanziario è uno dei casi d’uso più potenti e convincenti della tecnologia di automazione. L’automazione del trading si è diffusa fin dagli anni ’70 e ’80, ma l’RPA sta aprendo un diverso tipo di meccanizzazione con una maggiore attenzione alla riduzione dei costi e al miglioramento dell’esperienza dei consumatori.

La RPA bancaria ha anche permesso alle aziende di rispondere al panorama normativo in continua evoluzione, fungendo da soluzione RegTech per l’automazione finanziaria. Tuttavia, esistono molti altri utilizzi eccellenti della RPA nel settore finanziario, tra cui l’elaborazione delle transazioni, l’approvazione dei prestiti e l’aumento della sicurezza informatica.

In questo articolo esploreremo i vantaggi, i casi di studio, i casi d’uso, le tendenze e le sfide della Robotic Process Automation nel settore finanziario e bancario.

 

Indice dei contenuti

Automazione robotica dei processi in

Dimensioni del mercato finanziario e bancario

Il futuro dei copiloti e dell'IA generativa nel test del software e nella RPA

La dimensione del mercato globale dell’automazione robotica dei processi (RPA) nel settore bancario e finanziario (BFSI) era di circa 860,75 milioni di dollari nel 2023. Con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 40%, gli analisti prevedono che il settore si espanderà fino a raggiungere quasi 9 miliardi di dollari entro il 2030.

Il Nord America (45%) e l’Europa (30%) costituiscono la maggior parte del mercato. Tuttavia, l’Asia-Pacifico è considerata l’area con il più alto potenziale di crescita nel prossimo decennio.

 

Fattori che influenzano il settore bancario e

automazione dei processi finanziari

test delle unità e fattori che influenzano la RPA nel settore finanziario e bancario

I mercati bancario e finanziario sono stati i primi ad adottare gli strumenti di automazione del testing del software e la tecnologia RPA. Per molti versi, si trattava di candidati ideali per la tecnologia, perché questi settori elaborano un elevato volume di attività ripetitive e basate su regole, come le transazioni finanziarie. Tuttavia, l’adozione è aumentata per una serie di altre ragioni. Ecco alcuni dei più importanti.

 

1. Riduzione dei costi

 

Per molto tempo, le banche e le società di servizi finanziari hanno vissuto in un’epoca di tassi d’interesse bassi o addirittura negativi, che hanno reso prioritario il risparmio sui costi. Negli ultimi anni l’inflazione dilagante potrebbe aver cambiato le cose, con molte banche centrali che hanno aumentato gli interessi fino a circa il 5%. Tuttavia, ci sono altri venti contrari con cui le imprese finanziarie devono fare i conti.

L’ascesa delle neobanche e delle imprese innovative FinTech ha aggiunto una seria concorrenza al panorama finanziario. In concomitanza con i chiari cambiamenti nelle aspettative dei consumatori, gli istituti finanziari devono ridurre i costi per rimanere competitivi. La RPA aiuta i team a ridurre i costi quotidiani di gestione dei servizi, continuando a fornire prodotti innovativi ai consumatori.

2. Aumento degli oneri normativi e amministrativi

 

L’aumento degli standard normativi in campo finanziario negli ultimi anni ha rappresentato un grosso problema per le imprese finanziarie. Gli obblighi di Know Your Customer (KYC) e Anti-Money Laundering (AML) hanno imposto alle società di servizi finanziari un notevole onere amministrativo senza che ciò abbia comportato un aumento dei profitti. La conformità manuale è costosa, ripetitiva e soggetta a errori umani.

Gli strumenti RPA con il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e altri strumenti assistiti dall’intelligenza artificiale possono togliere alle banche una parte di questo onere e ridurre i costi di mantenimento della conformità, come il capitale umano.

 

3. Il self-service del cliente

 

Le aspettative dei clienti sono cambiate notevolmente nell’ultimo decennio. Oggi i consumatori si aspettano che le cose vengano fatte immediatamente e non hanno tempo per un’azienda che può aiutarli solo tra le 9 e le 5. Naturalmente, non sono cresciute solo le aspettative del servizio clienti. I consumatori vogliono anche decisioni rapide su prestiti e richieste di conto corrente.

La RPA può aiutare a risolvere tutti questi problemi, automatizzando le applicazioni in base a criteri basati su regole, con una necessità minima di interazione umana e gestendo le domande dei clienti.

 

4. Meno rischi

 

Le banche e le società finanziarie hanno inevitabilmente a che fare con molti rischi. Tuttavia, la mitigazione del rischio è una parte importante di un’azienda ben gestita. Gli errori possono comportare una perdita di fiducia da parte dei consumatori e un danno alla reputazione, mentre gli errori di conformità comportano pesanti sanzioni finanziarie.

La RPA riduce l’errore umano, aiuta le istituzioni a mantenere la conformità, migliora l’accuratezza e l’elaborazione dei dati e può essere utilizzata per il rilevamento delle frodi se integrata con il Machine Learning (ML).

 

5. Continuità aziendale

 

Le istituzioni finanziarie svolgono un ruolo fondamentale nell’economia e qualsiasi interruzione del servizio può causare danni alla reputazione. Inoltre, poiché queste istituzioni detengono dati sensibili, sono vincolate da normative che proteggono i consumatori e garantiscono la stabilità del sistema finanziario.

L’RPA può far parte di un solido piano di continuità aziendale (BCP) e garantire che i tempi di inattività causati da disastri naturali, emergenze sanitarie, attacchi di cybersecurity o altro siano ridotti al minimo.

Vantaggi dell’automazione robotica dei processi

in Finanza e banche

dimensioni del mercato della rpa nel settore sanitario

L’implementazione di soluzioni RPA nel settore dei servizi finanziari offre molti vantaggi. Ecco alcuni dei più importanti.

 

#1. Risparmiare denaro

 

Si prevede che l’uso della RPA continuerà a crescere nel settore finanziario nei prossimi anni. La RPA può automatizzare fino all’80% delle attività nel settore finanziario, il che rappresenta un’incredibile possibilità di risparmio per le organizzazioni.

 

#2. Aumento della soddisfazione lavorativa

 

Il settore finanziario è pieno di compiti ripetitivi e banali che lasciano i lavoratori senza ispirazione, annoiati e sottovalutati. Gli strumenti di RPA possono rilevare questi lavori basati su regole e aprire la porta a compiti più coinvolgenti e creativi che aiutano i dipendenti a sentirsi più legati alla missione generale dell’organizzazione.

Una maggiore soddisfazione sul lavoro equivale a una maggiore fidelizzazione dei dipendenti. La RPA dovrebbe far parte di questa strategia.

 

#3. Soddisfare la conformità normativa

 

L’industria dei servizi finanziari è soggetta a requisiti normativi tra i più severi di qualsiasi altro settore. L’inosservanza di queste regole può comportare multe salate, la perdita della licenza e danni alla reputazione da cui è difficile riprendersi. La RPA aiuta i team a soddisfare questi standard in continua evoluzione.

 

#4. Scalabilità

 

Le neobanche e le imprese FinTech nell’ambito delle startup dei servizi finanziari spesso crescono rapidamente grazie a incentivi allettanti. Tuttavia, questa crescita può causare problemi, come la carenza di personale. La RPA aiuta a superare queste limitazioni grazie a una forza lavoro digitale in grado di gestire carichi di lavoro maggiori.

 

Casi d’uso bancari RPA

Casi d'uso della rpa nel settore finanziario e bancario

Esistono molti casi di utilizzo della RPA nel settore bancario e finanziario. Alcuni sono direttamente collegati alle attività bancarie di base, mentre altri aiutano a svolgere compiti più amministrativi o rivolti ai clienti.

 

Ecco nove dei migliori casi d’uso della Robotic Process Automation nel settore bancario e finanziario.

 

#1. Onboarding del cliente

 

L’onboarding dei clienti è uno dei migliori casi d’uso dell ‘RPA nell’era bancaria moderna. L’avvento delle neobanche e delle società FinTech ha inaugurato una nuova era di banche digitali. Entrare in una filiale per aprire un nuovo conto sta rapidamente passando di moda. I consumatori moderni vogliono invece fare tutto sulla loro app.

Naturalmente, il passaggio all’apertura di un conto a distanza comporta dei problemi. I clienti devono caricare documenti e pratiche e sottoporsi a un controllo del credito. Inoltre, le loro informazioni devono essere caricate nei sistemi della banca.

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La RPA aiuta in tutti questi processi, tra cui la comunicazione con i clienti, l’elaborazione dei documenti, la verifica dell’identità, i controlli del credito, l’inserimento dei dati, l’aggiornamento dei conti e altro ancora. È veloce, scalabile, conveniente e soddisfa la domanda di self-service dei consumatori.

 

#2. Elaborazione delle domande di prestito

 

L’elaborazione delle richieste di prestito è un ottimo esempio di RPA nel settore bancario. Questi processi richiedono un intenso controllo dei documenti e dei dati dei clienti per ridurre le perdite. Tuttavia, questa scrupolosità deve essere compensata dalla rapidità delle decisioni per rimanere competitivi.

La RPA aiuta utilizzando il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) per analizzare i documenti, estrarre i dati e confrontare le informazioni con i documenti interni per approvare o rifiutare i prestiti. La RPA offre la combinazione di velocità e precisione che i consumatori si aspettano dal digital banking.

 

#3. Assistenza clienti automatizzata

 

Sulla scia della tendenza al self-service dei clienti, le banche devono trovare il modo di fornire un’assistenza rapida, sempre attiva e multicanale ai loro clienti. L’RPA può aiutare questo processo in diversi modi. Per cominciare, i bot del servizio clienti possono fornire ai clienti consigli sofisticati e contestuali. Può trattarsi di semplici link a FAQ o basi di conoscenza o di vere e proprie conversazioni assistite dall’intelligenza artificiale generativa.

Inoltre, i bot RPA possono aiutare a risolvere i problemi dei clienti raccogliendo dati e documentazione, inoltrando i ticket ai reparti competenti e fornendo un contatto automatico agli utenti durante il problema. Se abbinati all’intelligenza artificiale e all’analisi dei dati, gli strumenti RPA possono aiutare a fornire un tipo di servizio più personalizzato, che contribuisce a creare fiducia.

 

#4. Generazione di rapporti

 

L’RPA per il settore bancario aiuta a soddisfare le esigenze dei servizi finanziari per la generazione di report. Collegandosi a vari database e fogli di calcolo, i dipendenti possono utilizzare gli strumenti RPA per estrarre le informazioni in tempo reale, ottenendo rapporti aggiornati che forniscono un’elevata visibilità.

L’intero ciclo di vita della generazione dei report diventa più rapido con gli strumenti RPA, perché aiutano ad automatizzare la raccolta dei dati, l’aggregazione delle informazioni, la generazione dei report e la distribuzione del prodotto finale ai pirati interessati.

I report generati dalla RPA sono più rapidi, privi di errori e convenienti. Inoltre, i sistemi RPA possono essere implementati tenendo conto della conformità e, se abbinati a strumenti di intelligenza artificiale, possono anche contribuire all’analisi e al processo decisionale.

 

#5. Rilevamento delle frodi

 

Ci sono diversi modi in cui la RPA può aiutare le aziende finanziarie a rilevare le frodi. Gli strumenti RPA possono raccogliere e aggregare i dati per facilitare il riconoscimento dei modelli. Può essere utilizzato anche per il monitoraggio in tempo reale, l’invio di avvisi e l’esecuzione di regole basate su determinati risultati o condizioni.

La vera potenza della RPA per il rilevamento delle frodi risiede nella sua integrazione con l’intelligenza artificiale e, in particolare, con gli algoritmi di apprendimento automatico che possono analizzare grandi quantità di dati per rilevare le anomalie. Da lì, questi bot RPA possono evidenziare i casi da sottoporre a revisione umana, consentendo alle banche e agli istituti finanziari di ridurre i rischi e le perdite associati alle frodi.

 

#6. Conformità

 

La conformità normativa è un problema così pressante nel settore bancario e finanziario che negli ultimi anni è nato un intero braccio di tecnologia per affrontare il problema. La spesa per gli strumenti dedicati alle tecnologie di regolamentazione (RegTech) è destinata a raggiungere i 200 miliardi di dollari entro il 2028. Tuttavia, la RPA può risolvere molti di questi problemi.

Gli strumenti RPA per la conformità alle normative finanziarie possono aiutare a raccogliere i dati per i rapporti, con audit trail perfetti per mostrare la trasparenza. Inoltre, l’RPA è un’ottima opzione per la gestione e l’anonimizzazione dei dati, la creazione di credenziali e la sicurezza informatica in generale.

In generale, soddisfare i requisiti normativi è costoso e richiede tempo. Gli strumenti RPA consentono ai team di alleggerire il carico di lavoro automatizzando le attività KYC e AML ripetitive. È un’accoppiata perfetta.

 

#7. Elaborazione dei pagamenti

 

Proprio come l’RPA nella contabilità, le organizzazioni di servizi finanziari possono automatizzare molti dei pagamenti e delle transazioni di trasferimento quotidiani, assicurando che vengano completati rapidamente e senza errori. L’RPA è abile nell’automazione di attività ripetitive e ad alto volume, e l’elaborazione dei pagamenti rientra certamente in questi parametri.

Gli strumenti RPA possono avviare i pagamenti, istruire il software di elaborazione dei pagamenti, inviare dati di riconciliazione e persino risolvere le controversie con i clienti. Anche in questo caso, si tratta di precisione, efficienza e riduzione dell’errore umano. Con la giusta configurazione, i pagamenti possono anche aiutare a soddisfare gli standard di conformità, consentendo al contempo alle attività di servizi finanziari in espansione di scalare facilmente.

 

#8. Chiusura automatica del conto

 

A nessuna banca o istituto finanziario piace vedere un cliente che se ne va, e in parte ciò è dovuto a tutti i costi amministrativi aggiuntivi che ne derivano. Tuttavia, gli strumenti RPA possono rendere il processo più efficiente, economico e conforme. Le banche possono utilizzare l’RPA per raccogliere informazioni sui clienti da diverse fonti e programmare la verifica del conto controllando saldi, documenti e stato del conto.

La chiusura di un conto spesso richiede il trasferimento di fondi verso nuove destinazioni e la notifica a terzi. Anche in questo caso, la RPA è ben posizionata per automatizzare questi compiti. Infine, le aziende di servizi finanziari possono anche generare la documentazione e i documenti pertinenti e aggiornare i database dei clienti per riflettere eventuali modifiche.

 

#9. Gestione dei dipendenti

 

Dall’automazione della gestione delle spese all’onboarding dei dipendenti e alle valutazioni delle prestazioni, i servizi finanziari utilizzano gli strumenti RPA per un’ampia gamma di attività legate alle risorse umane. Con le istituzioni finanziarie sottoposte a pressioni per ottimizzare i servizi e ridurre i costi, la RPA è una soluzione elegante per ridurre i costi associati alla gestione dei dipendenti.

La RPA aiuta i team ad automatizzare le buste paga, i benefit e a gestire le assenze per malattia, il tutto rispettando gli standard richiesti e fornendo ai dipendenti un’opzione rapida e self-service. I vantaggi sono rappresentati da una maggiore esperienza dei dipendenti, che contribuisce alla soddisfazione sul lavoro e alla fidelizzazione.

 

Casi di studio sulla RPA nei servizi finanziari

test delle unità e fattori che influenzano la RPA nel settore finanziario e bancario

Naturalmente, sentire parlare di casi d’uso della RPA nel settore finanziario e bancario è una cosa, ma capire come la tecnologia è stata applicata nel settore e quali vantaggi tangibili ha sbloccato per le organizzazioni è il modo più convincente per misurare l’impatto della RPA.

 

Caso di studio n. 1: Eliminazione dell’errore umano

 

Un’azienda globale di servizi finanziari con quasi 240.000 dipendenti in oltre 150 Paesi aveva l’urgente necessità di snellire i propri flussi di lavoro e ridurre gli errori umani associati alle attività manuali. Un problema che hanno dovuto affrontare è stata la varietà dei servizi offerti, tra cui la revisione contabile, la consulenza fiscale, le risorse umane, la sicurezza informatica e la gestione delle transazioni.

Tuttavia, c’erano altri parametri. L’azienda non voleva revisionare l’attuale sistema informatico o causare troppe interruzioni della continuità operativa.

L’azienda ha riunito vari stakeholder e operatori IT all’interno dell’organizzazione e ha creato un team interfunzionale per raccogliere i requisiti e identificare i flussi di lavoro e i processi aziendali da automatizzare. Hanno identificato le attività ripetitive con un alto tasso di errore umano e hanno stabilito quattro KPI per il progetto, tra cui velocità, qualità dei dati, autonomia e impatto sul prodotto.

L’implementazione è durata circa tre mesi e alla fine il team ha costruito un bot RPA che scambiava dati tra una miriade di sistemi tre volte al giorno. Il progetto ha permesso di risparmiare 100.000 ore di lavoro all’anno e 800 milioni di dollari, riducendo i problemi causati dagli errori umani.

 

Caso di studio n. 2: accelerazione dell’elaborazione dei prestiti

 

Un’importante banca statunitense riceveva oltre 10.000 richieste di prestito al mese. L’elaborazione di questi prestiti ha richiesto il lavoro di 50 membri del personale, con un processo che comprendeva l’esame delle richieste di prestito, la raccolta e la verifica dei dati dei clienti e, infine, l’accettazione o il rifiuto del prestito. Tuttavia, c’era un ulteriore livello di complessità da gestire a causa della dipendenza della banca da un sistema software legacy.

Dopo un’attenta pianificazione, la banca ha utilizzato la RPA per automatizzare l’intero processo di prestito. Gli strumenti RPA leggono ed estraggono i dati dalle applicazioni e li convalidano rispetto alle politiche di prestito della banca e al quadro normativo di riferimento. Da qui, il sistema potrebbe decidere l’idoneità del prestito.

Grazie all’implementazione di una soluzione RPA, la banca ha migliorato notevolmente sia l’accuratezza che la velocità di elaborazione dei prestiti. L’elaborazione delle domande è stata ridotta dell’80%, con una totale riduzione degli errori umani. La maggiore efficienza ha ridotto il lavoro umano del 70%, garantendo al contempo la conformità della banca alle normative.

 

Studio di caso n. 3: Soddisfare l’onere normativo

 

Una banca multinazionale con sede nel Regno Unito ha dovuto far fronte a pressioni normative per sostituire uno dei suoi prodotti. Avevano carte di credito legacy, che facevano guadagnare ai clienti punti e premi. Tuttavia, la necessità di passare a un nuovo modello, che richiedeva a 1,4 milioni di clienti di scegliere nuovi prodotti, non poteva essere gestita manualmente.

I processi da automatizzare comprendevano l’invio di comunicazioni ai clienti sulle modifiche, l’elaborazione delle decisioni dei clienti, l’aggiornamento dei dettagli nei sistemi aziendali e la registrazione delle modifiche per soddisfare i requisiti di audit. Tuttavia, le restrizioni di tempo e di budget hanno aggiunto ostacoli da superare.

La banca ha introdotto un database SQL di backend per il sistema CRM e ha costruito un database in grado di coprire tutti gli scenari che potrebbero aiutare nel processo decisionale. Inoltre, hanno automatizzato le fasi di cambio prodotto, comprese le comunicazioni e il feedback. Infine, hanno costruito un portale di amministrazione per gestire il recupero dei report.

I risultati finali sono stati il risparmio di 1,2 milioni di sterline all’anno, il risparmio sull’assunzione di 18 membri del personale a tempo pieno, l’aumento della precisione al 100% e il rispetto dei requisiti normativi.

Le sfide del processo robotico

Automazione nei settori bancario e finanziario

sfide di test di carico e RPA

L’implementazione dell’automazione per i team bancari e finanziari comporta alcune sfide specifiche dovute alla cultura e ai flussi di lavoro di entrambi i settori.

 

#1. Infrastruttura legacy

 

Il settore finanziario ha una meritata reputazione di sentimentalismo quando si tratta di tecnologia informatica. All’inizio degli anni 2020, infatti, oltre il 40% delle grandi istituzioni finanziarie statunitensi utilizzava ancora un software basato sul Common Business Oriented Language (COBOL), un linguaggio di programmazione inventato nel 1959. Inoltre, molte aziende utilizzano ancora computer mainframe per l’elaborazione dei dati.

La RPA è uno strumento efficace per favorire l’integrazione dei sistemi legacy con le moderne applicazioni e API basate sul cloud. Può anche essere utilizzato per migrare i dati da questi sistemi obsoleti e ridurre i costi di manutenzione associati alla tecnologia legacy.

 

#2. Standardizzazione dei processi

 

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A seconda della cultura, dei dipendenti e dell’elevata concentrazione di sistemi legacy all’interno dell’architettura aziendale, gli istituti finanziari avranno i propri flussi di lavoro e processi, spesso trasversali a diversi reparti. I tentativi di implementare soluzioni RPA richiederanno la collaborazione tra i vari reparti e la standardizzazione dei processi.

Per molti versi, la standardizzazione dei processi è solo una parte dell’aumento dell’efficienza. Se due reparti o membri di un team fanno la stessa cosa in modo selvaggiamente diverso, uno dei due sarà meno efficiente dell’altro in termini di tempo o di utilizzo delle risorse. La standardizzazione dei processi consente alle organizzazioni di trarre vantaggio dalle soluzioni RPA.

 

#3. Il mito del proiettile d’argento

 

Deloitte suggerisce che esiste il pericolo che le organizzazioni finanziarie credano che la RPA cognitiva sia un “proiettile d’argento” che può essere “applicato a un processo fondamentalmente rotto con l’aspettativa che si aggiusti da solo”.

In realtà, l’implementazione di qualsiasi sistema RPA richiede un’attenta raccolta dei requisiti e una pianificazione. La consulenza di un esperto di RPA può risolvere molti dei problemi associati all’implementazione di questa tecnologia in un ecosistema già complesso.

#4. Conformità normativa

 

I servizi finanziari sono uno dei settori più severamente regolamentati, con norme relative alla gestione dei dati sensibili e persino dei rischi. Di conseguenza, qualsiasi soluzione RPA dovrà rientrare in queste restrizioni e garantire la conformità alle normative.

L’RPA è un buon candidato per questi scenari perché esistono registrazioni per ogni processo, il che è fondamentale per le revisioni finanziarie. Inoltre, mentre le normative cambiano e vengono aggiornate costantemente, la RPA offre la flessibilità necessaria per adattarsi alle nuove regole. Infine, l’automazione può contribuire a garantire che i dati finanziari e personali sensibili non siano accessibili a occhi umani, fornendo un ulteriore livello di sicurezza.

 

#5. Carenza di competenze

 

La carenza di competenze informatiche ha colpito il settore dei servizi finanziari negli ultimi anni. Per questo motivo, l’implementazione di soluzioni RPA è difficile senza l’esperienza e la competenza di specialisti IT.

Un’adozione di successo della RPA richiede una profonda comprensione della tecnologia, comprese le sue potenzialità e i suoi limiti. Gli utenti di ZAPTEST Enterprise possono usufruire di un esperto ZAP dedicato che può lavorare a stretto contatto con loro per comprendere i requisiti e aiutarli a implementare soluzioni RPA basate sulle best practice del settore. Questa aggiunta può aiutare i team a superare la relativa carenza di specialisti RPA.

 

Tendenze della RPA nel settore bancario

tendenze rpa

Il settore dei servizi finanziari si sta muovendo rapidamente per rispondere alle mutevoli esigenze dei consumatori e delle normative. Esploriamo alcune delle tendenze della RPA nel settore finanziario e bancario.

 

#1. Automazione intelligente

 

L’automazione intelligente (IA) prevede l’utilizzo di altri tipi di intelligenza artificiale insieme agli strumenti RPA. Alcune delle tecnologie coinvolte sono l’elaborazione intelligente dei documenti (IDP) e l’apprendimento automatico.

L’aggiunta di questi strumenti supera i limiti intrinseci della RPA nel gestire i dati non strutturati e le capacità decisionali. Il risultato netto è che la portata delle attività automatizzabili aumenta, consentendo agli istituti finanziari di fare di più.

 

#2. RPA basata sul cloud

 

Mentre i primi sistemi RPA erano tipicamente on-premise, negli ultimi anni si è assistito a un notevole spostamento verso strumenti basati sul cloud. I vantaggi di questo passaggio sono molteplici, tra cui l’accesso remoto sicuro per i team distribuiti.

 

#3. IA generativa

 

L’IA generativa sta avendo un impatto su un’ampia gamma di settori, tra cui quello bancario e finanziario. Esistono molti casi d’uso diversi, tra cui l’assistenza clienti tramite chatbot, la creazione di contenuti e la generazione di report. Le banche e i servizi finanziari potrebbero anche costruire le proprie IA interne per gestire le normative sui dati finanziari e personali.

 

#4. RPA assistita

 

Mentre l’RPA non assistita è ancora il tipo di automazione più diffuso nel mondo delle imprese, l’RPA assistita sta diventando sempre più importante. Questi strumenti si inseriscono perfettamente nel flusso di lavoro di un dipendente. Ad esempio, un addetto al servizio clienti potrebbe automatizzare al volo il recupero dei dati o le attività di elaborazione, ottenendo una produttività di gran lunga superiore e, in ultima analisi, consumatori più soddisfatti.

 

Il futuro dell’automazione nel settore bancario

futuro della rpa

L’automazione robotica dei processi nel settore finanziario e bancario è ormai consolidata. Tuttavia, ha molto spazio per crescere in modi interessanti e innovativi.

 

#1. Iperautomazione

 

L’analisi dei dati, l’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e la RPA convergeranno per creare sistemi bancari e finanziari in grado di automatizzare tutto il possibile, dai processi back-end ai flussi di lavoro front-end. Questa destinazione futuristica si chiama Iperautomazione.

L’iperautomazione può essere utilizzata in diversi modi nel settore bancario. Oltre all’automazione robotizzata dei processi nelle attività finanziarie e contabili, potremmo assistere a una collaborazione uomo-macchina a un livello superiore, con l’apprendimento automatico e l’analisi che raccomandano decisioni da approvare da parte dell’uomo.

 

#2. Progettazione di applicazioni altamente personalizzate senza codice

 

La progettazione di applicazioni nel settore bancario è complessa. In gran parte, ciò ha a che fare con le severe leggi che regolano i dati finanziari e personali. Tuttavia, le applicazioni no-code arriveranno nello spazio grazie agli strumenti RPA con AI e API. L’automazione del test del software sarà un elemento importante per garantire l’integrità e la sicurezza di questo software, che può essere adattato al flusso di lavoro individuale o alla cultura aziendale.

 

#3. Rilevamento predittivo delle frodi

 

Il rilevamento delle frodi è una grande preoccupazione per gli istituti finanziari. Nel Regno Unito, le frodi sono costate alle banche circa 1,2 miliardi di sterline nel 2022. Gli strumenti di apprendimento automatico sono già in uso tramite RPA nei settori della finanza e della contabilità, e sono abili nel rilevare le frodi. Tuttavia, in futuro, algoritmi di ML sufficientemente addestrati potrebbero prevedere la probabilità di frode al momento della richiesta o sulla base di una determinata serie di passaggi. Le implicazioni in termini di risparmio dei costi sono immense.

 

Riflessioni finali

 

L’automazione robotica dei processi nel settore bancario e finanziario è uno spazio in rapida evoluzione ed entusiasmante. La modernizzazione e la crescente sofisticazione tecnologica del settore dei servizi finanziari fanno sì che la RPA bancaria non sia solo un “nice-to-have”, ma sia fondamentale per competere con i vostri rivali.

Liberare la potenza della Robotic Process Automation nel settore finanziario e bancario migliora l’efficienza e l’aderenza agli standard di conformità e fa risparmiare denaro. Man mano che le banche diventano più orientate al cliente, l’automazione finanziaria contribuirà a migliorare l’esperienza dei clienti e a incrementare la personalizzazione, soprattutto se combinata con strumenti di intelligenza artificiale. La razionalizzazione delle operazioni farà risparmiare gli utenti, mentre nuovi prodotti innovativi soddisferanno la domanda di applicazioni che aiutino gli utenti a risparmiare, a fare budget e a raggiungere gli obiettivi della vita.

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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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