Robotic Process Automation in Banking and Finance er en av de mest potente og overbevisende brukssakene av automatiseringsteknologi. Handelsautomatisering har vært utbredt siden 1970- og 1980-tallet, men RPA åpner for en annen type mekanisering med større fokus på å redusere kostnader og forbedre forbrukeropplevelsene.
Banking RPA har også tillatt virksomheter å svare på det stadig skiftende regulatoriske landskapet ved å fungere som en RegTech-løsning for finansautomatisering. Det er imidlertid flere andre utmerkede bruksområder for RPA i finans, inkludert transaksjonsbehandling, godkjenning av lån og økt cybersikkerhet.
I denne artikkelen vil vi utforske fordelene, case-studiene, brukstilfellene, trendene og utfordringene ved robotprosessautomatisering i finans og bank.
Robotisk prosessautomatisering i
Finans- og bankmarkedets størrelse
Den globale Robotic Process Automation (RPA) i bank og finans (BFSI) markedsstørrelse var rundt $860,75 millioner i 2023 . Med en sammensatt årlig vekstrate (CAGR) på 40 %, forventer analytikere at sektoren vil utvide seg til nesten 9 milliarder dollar innen 2030.
Nord-Amerika (45 %) og Europa (30 %) utgjør hoveddelen av markedet. Asia-Stillehavsområdet blir imidlertid sett på som området med det høyeste potensialet for vekst i løpet av det neste tiåret.
Faktorer som påvirker bank og
automatisering av økonomiprosesser
Bank- og finansmarkedene var tidlige brukere av automatiseringsverktøy for programvaretesting og RPA-teknologi . På mange måter var de ideelle kandidater for teknologien fordi disse sektorene behandler et stort volum av repeterende og regelbaserte oppgaver, for eksempel økonomiske transaksjoner. Adopsjonen har imidlertid økt av en rekke andre årsaker. Her er noen av de viktigste.
1. Redusere kostnader
I lang tid eksisterte banker og finansielle tjenester i en tid med lave eller til og med negative renter , noe som gjorde kostnadsbesparelser til en prioritet. Den voldsomme inflasjonen kan ha endret dette de siste årene, med mange sentralbanker som har hevet renten til rundt 5 %. Det er imidlertid andre motvind som finansbedrifter må slite med.
Fremveksten av neobanker og innovative FinTech-bedrifter har gitt seriøs konkurranse til det finansielle landskapet. Når kombinert med klare endringer i forbrukernes forventninger, må finansinstitusjoner redusere kostnadene for å holde seg konkurransedyktige. RPA hjelper team med å redusere de daglige kostnadene ved drift av tjenester, samtidig som de tilbyr innovative produkter til forbrukerne.
2. Økt regulerings- og administrativ byrde
Økningen i finansielle regulatoriske standarder de siste årene utgjorde et stort problem for finansielle virksomheter. Kjenn din kunde (KYC) og forpliktelser mot hvitvasking av penger (AML) har lagt en stor administrativ byrde på finansselskaper uten å øke bunnlinjen. Manuell overholdelse er kostbar, repeterende og utsatt for menneskelige feil.
RPA-verktøy med Optical Character Recognition (OCR) og andre AI-assisterte verktøy kan ta noe av denne byrden bort fra bankene og redusere kostnadene ved å overholde kravene, for eksempel menneskelig kapital.
3. Kundens selvbetjening
Kundenes forventninger har endret seg markant det siste tiåret. Nå forventer forbrukerne at ting blir gjort umiddelbart, og de har ikke tid til en bedrift som bare kan hjelpe dem mellom 9 og 5. Det er selvfølgelig ikke bare forventningene til kundeservice som har vokst. Forbrukerne ønsker også raske avgjørelser om lån og kontosøknader.
RPA kan hjelpe med alle disse problemene ved å automatisere applikasjoner mot regelbaserte kriterier med minimalt behov for menneskelig interaksjon og håndtere kundeforespørsler.
4. Mindre risiko
Banker og finansselskaper håndterer uunngåelig mye risiko. Å redusere denne risikoen er imidlertid en viktig del av en veldrevet virksomhet. Feil kan føre til tap av forbrukertillit og skade på omdømmet, mens overholdelsesfeil resulterer i strenge økonomiske straffer.
RPA reduserer menneskelige feil, hjelper institusjoner med å holde seg kompatible, forbedrer datanøyaktighet og prosessering, og kan brukes i svindeloppdagelse når det utvides med Machine Learning (ML) .
5. Forretningskontinuitet
Finansinstitusjoner spiller en kritisk rolle i økonomien, og eventuelle tjenesteforstyrrelser kan føre til skade på omdømmet. Fordi disse institusjonene har sensitive data, er de dessuten bundet av regelverk som beskytter forbrukerne og sikrer stabiliteten til det finansielle systemet.
RPA kan inngå i en solid forretningskontinuitetsplan (BCP) og sikre at all nedetid forårsaket av naturkatastrofer, folkehelsenødsituasjoner, cybersikkerhetsangrep eller mer minimeres.
Fordeler med robotprosessautomatisering
innen finans og bank
Implementering av RPA-løsninger i finanssektoren har mange fordeler. Her er noen av de viktigste.
#1. Spare penger
Bruken av RPA forventes å fortsette å vokse i finanssektoren de neste årene. RPA kan automatisere opptil 80 % av oppgavene i finanssektoren , noe som representerer utrolige kostnadsbesparende muligheter for organisasjoner.
#2. Økt arbeidsglede
Finanssektoren er full av repeterende og dagligdagse oppgaver som gjør at arbeidere føler seg uinspirerte, kjedelige og undervurderte. RPA-verktøy kan ta over disse regelbaserte jobbene og åpne døren til mer engasjerende og kreative oppgaver som hjelper ansatte til å føle seg mer knyttet til organisasjonens overordnede oppdrag.
Økt arbeidstilfredshet tilsvarer økt fastholdelse av ansatte. RPA bør være en del av den strategien.
#3. Møt overholdelse av regelverk
Finansnæringen har noen av de mest krevende regulatoriske kravene for enhver sektor. Unnlatelse av å overholde disse reglene kan føre til store bøter, tap av lisens og skade på omdømme som er vanskelig å komme tilbake fra. RPA hjelper team med å møte disse stadig utviklende standardene.
#4. Skalerbarhet
Neobanks og FinTech-bedrifter innen oppstartsområdet for finansielle tjenester vokser ofte raskt takket være forlokkende insentiver. Imidlertid kan denne veksten forårsake problemer, som mangel på ansatte. RPA hjelper til med å overvinne disse begrensningene gjennom en digital arbeidsstyrke som kan håndtere økte arbeidsmengder.
RPA-bankbrukssaker
Det er mange gode RPA-brukssaker innen bank og finans. Noen er direkte knyttet til kjernebankaktiviteter, mens andre hjelper til med mer administrative eller kundevendte oppgaver.
Her er ni av de beste Robotic Process Automation-brukssakene innen bank og finans.
#1. Kunde onboarding
Kunde-onboarding er en av de beste RPA- brukssakene for den moderne banktiden. Fremkomsten av neobanker og FinTech-selskaper har innledet en ny æra av digital bankvirksomhet. Å gå inn i en filial for å opprette en ny konto faller raskt av moten. I stedet ønsker moderne forbrukere å gjøre alt på appen sin.
Å bytte til en ekstern kontoåpning kommer selvfølgelig med sine egne problemer. Kunder må laste opp dokumenter og papirer og få kredittsjekket. Informasjonen deres må dessuten lastes opp til bankens systemer.
RPA hjelper med alle disse prosessene , inkludert kundekommunikasjon, dokumentbehandling, identitetsbekreftelse, kredittsjekk, dataregistrering, kontooppdatering og mer. Det er raskt, skalerbart, kostnadseffektivt og møter forbrukernes etterspørsel etter selvbetjening.
#2. Behandling av lånesøknader
Behandling av lånesøknader er et godt eksempel på RPA i bank. Disse prosessene krever intens gransking av papirarbeid og kundedata for å redusere tap. Denne grundigheten må imidlertid veies opp mot raske beslutninger for å forbli konkurransedyktige.
RPA hjelper ved å bruke Optical Character Recognition (OCR) og Intelligent Document Processing (IDP) for å analysere dokumenter, trekke ut data og sammenligne informasjon med interne dokumenter for å godkjenne eller avvise lån. RPA gir blandingen av hastighet og nøyaktighet som forbrukere har kommet til å forvente av digital bank.
#3. Automatisert kundestøtte
Bankene fortsetter fra trenden med selvbetjening av kunder, og bankene må finne måter å levere rask, alltid på, flerkanalsstøtte til kundene sine. RPA kan bistå med denne prosessen på flere forskjellige måter. For det første kan kundeserviceroboter gi sofistikerte og kontekstuelle råd til kundene. Det kan være noe så enkelt som lenker til vanlige spørsmål eller kunnskapsbaser eller fullverdige generative AI- assisterte samtaler.
Dessuten kan RPA-roboter hjelpe til med å løse kundeproblemer ved å samle inn data og dokumentasjon, sende billetter til relevante avdelinger og gi automatisert kontakt til brukere under problemet. Når de er sammenkoblet med AI og dataanalyse, kan RPA-verktøy bidra til å gi en mer personlig type tjeneste, som bidrar til å bygge tillit.
#4. Rapportgenerering
RPA for bank hjelper med å tilfredsstille behov for finansielle tjenester for rapportgenerering. Ved å koble til ulike databaser og regneark kan ansatte bruke RPA-verktøy for å trekke ut informasjon i sanntid, noe som fører til oppdaterte rapporter som gir høy synlighet.
Hele livssyklusen for rapportgenerering blir raskere med RPA-verktøy fordi de hjelper til med å automatisere datainnsamling, samle informasjon, generere rapporter og distribuere sluttproduktet til relevante pirater.
RPA-genererte rapporter er raskere, feilfrie og kostnadseffektive. Dessuten kan RPA-systemer implementeres med samsvar i tankene, og hvis de er paret med AI-verktøy, kan de også hjelpe med analyse og beslutningstaking.
#5. Oppdagelse av svindel
Det er flere måter RPA kan hjelpe finansielle virksomheter med å oppdage svindel. RPA-verktøy kan samle inn og samle data for å lette mønstergjenkjenning. Den kan også brukes til sanntidsovervåking, sending av varsler og utførelse av regler basert på visse funn eller forhold.
Den virkelige kraften til RPA for svindeldeteksjon ligger i dens integrasjon med kunstig intelligens og, spesielt, maskinlæringsalgoritmer som kan analysere enorme mengder data for å oppdage anomalier. Derfra kan disse RPA-robotene fremheve saker for menneskelig vurdering, slik at banker og finansinstitusjoner kan redusere risikoen og tapene forbundet med svindel.
#6. Samsvar
Overholdelse av regelverk er et så presserende problem i bank- og finanssektoren at en hel del av teknologien har dukket opp de siste årene for å løse problemet. Utgifter til dedikert reguleringsteknologi (RegTech) er satt til å nå 200 milliarder dollar innen 2028 . Imidlertid kan RPA løse mange av disse problemene.
RPA-verktøy for overholdelse av finansforskrifter kan hjelpe med datainnsamling for rapporter, med revisjonsspor perfekt for å vise åpenhet. Dessuten er RPA et flott alternativ for dataadministrasjon og anonymisering, legitimasjon og generell cybersikkerhet.
Samlet sett er det kostbart og tidkrevende å oppfylle reguleringskrav. RPA-verktøy lar team ta byrden av teamet sitt ved å automatisere repeterende KYC- og AML-oppgaver. Det er en match made in heaven.
#7. Betalings prosessering
Akkurat som RPA i regnskap, kan finanstjenesteorganisasjoner automatisere mange av betalingene og overføringstransaksjonene hver dag, og sikre at de fullføres raskt og feilfritt. RPA er dyktig på automatisering av høyvolum og repeterende oppgaver, og betalingsbehandling faller absolutt innenfor disse parameterne.
RPA-verktøy kan initiere betalinger, instruere programvare for betalingsbehandling, sende avstemmingsdata og til og med løse kundetvister. Igjen handler det om nøyaktighet, effektivitet og å redusere menneskelige feil. Med det riktige oppsettet kan betalingene også bidra til å oppfylle overholdelsesstandarder samtidig som det lar utvidelse av finanstjenester enkelt skaleres.
#8. Automatisk kontostenging
Ingen bank eller finansinstitusjon liker å se en kunde gå, og en del av det er på grunn av all den ekstra admin den skaper. Imidlertid kan RPA-verktøy gjøre prosessen mer effektiv, kostnadseffektiv og kompatibel. Banker kan bruke RPA til å samle kundeinformasjon fra en rekke kilder og planlegge kontoverifisering ved å sjekke saldoer, dokumenter og kontostatus.
Å stenge en konto krever ofte overføringer av midler til nye destinasjoner og varsling til tredjeparter. Igjen er RPA godt posisjonert for å automatisere disse oppgavene. Endelig kan virksomheter innen finanstjenester også generere relevant dokumentasjon og papirarbeid og oppdatere kundedatabaser for å gjenspeile eventuelle endringer.
#9. Ledelse av ansatte
Fra automatisering av utgiftsstyring til ansattes onboarding og ytelsesgjennomganger, finansielle tjenester bruker RPA-verktøy for en rekke HR-relaterte oppgaver . Med finansinstitusjoner under press for å effektivisere tjenester og redusere kostnader, er RPA en elegant løsning for å redusere kostnadene knyttet til medarbeiderledelse.
RPA hjelper team med å automatisere lønn, fordeler og administrere sykefravær, alt samtidig som de oppfyller nødvendige standarder og gir ansatte et raskt, selvbetjeningsalternativ. Fordelene her er en økt medarbeideropplevelse som hjelper på arbeidsglede og lojalitet.
RPA i casestudier for finansielle tjenester
Å høre om RPA-brukssaker innen finans og bank er selvfølgelig én ting, men å forstå hvordan teknologien har blitt brukt i sektoren og hvilke konkrete fordeler den har låst opp for organisasjoner er den mest overbevisende måten å måle effekten av RPA.
Kasusstudie #1: Eliminering av menneskelige feil
Et globalt finansselskap med nesten 240 000 ansatte i over 150 land hadde et presserende behov for å effektivisere sine arbeidsflyter og redusere menneskelige feil knyttet til manuelle oppgaver. Et problem de måtte stri med var den mangfoldige blandingen av tjenester de tilbød, inkludert revisjon, skattekonsultasjon, HR, cybersikkerhet og avtalestyring.
Det var imidlertid andre parametere. Selskapet ønsket ikke å revidere sitt nåværende IT-system eller forårsake for mye forstyrrelse av forretningskontinuiteten.
Virksomheten samlet ulike interessenter og IT-arbeidere i organisasjonen og opprettet et tverrfunksjonelt team for å samle krav og identifisere arbeidsflyter og forretningsprosesser som de kunne automatisere. De identifiserte repeterende oppgaver med høy grad av menneskelige feil og satte fire KPIer for prosjektet, inkludert hastighet, datakvalitet, autonomi og produktpåvirkning.
Implementeringen tok rundt tre måneder, og mot slutten hadde teamet bygget en RPA-bot som utvekslet data på tvers av utallige systemer tre ganger om dagen. Prosjektet sparte 100 000 arbeidstimer per år og 800 millioner dollar samtidig som problemene forårsaket av menneskelige feil ble redusert.
Kasusstudie #2: Akselererer lånebehandlingen
En fremtredende amerikansk bank mottok over 10 000 lånesøknader per måned. Behandlingen av disse lånene tok arbeidet til 50 ansatte, og prosessen inkluderte gjennomgang av lånesøknader, innsamling og verifisering av kundedata, og til slutt godta eller avslå lånet. Imidlertid var det et ekstra lag med kompleksitet å håndtere på grunn av bankens avhengighet av et eldre programvaresystem.
Etter litt nøye planlegging brukte banken RPA for å automatisere hele låneprosessen. RPA-verktøyene leste og hentet ut data fra søknadene og validerte dataene mot bankens lånepolicyer og relevante regelverk. Derfra kunne systemet ta stilling til lånets egnethet.
Ved å implementere en RPA-løsning forbedret banken både nøyaktigheten og hastigheten på lånebehandlingen deres. Søknadsbehandlingen ble redusert med 80 %, og menneskelige feil ble fullstendig redusert. Den økte effektiviteten reduserte menneskelig arbeidskraft med 70 % samtidig som den sikret at banken fulgte regelverket.
Kasusstudie #3: Å møte reguleringsbyrden
En multinasjonal bank basert i Storbritannia møtte regulatorisk press for å erstatte et av produktene sine. De hadde eldre kredittkort, som ga kundene deres poeng og belønninger. Behovet for å bytte til en ny modell, som krevde 1,4 millioner kunder for å velge nye produkter, var imidlertid ikke noe som kunne håndteres manuelt.
Prosessene som måtte automatiseres inkluderte å sende kommunikasjon til kundene om endringene, behandle kundebeslutninger, oppdatere detaljer på tvers av selskapets systemer og registrere endringer for å overholde revisjonskravene. Imidlertid var det tids- og budsjettbegrensninger, som la til veisperringer å overvinne.
Banken introduserte en backend SQL-database for CRM-systemet og bygde en database som kunne dekke alle scenariene som kunne hjelpe med beslutningstaking. I tillegg automatiserte de produktbyttetrinnene, inkludert kommunikasjon og tilbakemelding. Til slutt bygde de en administrasjonsportal for å håndtere rapporthenting.
Sluttresultatene inkluderte å spare 1,2 millioner pund per år, spare på å ansette 18 heltidsansatte, øke nøyaktigheten til 100 % og oppfylle regulatoriske krav.
Utfordringer som robotprosess står overfor
Automatisering i bank- og finanssektorene
Implementering av automatisering for bank- og finansteam kommer med noen spesifikke utfordringer på grunn av kulturen og arbeidsflytene innen begge sektorer.
#1. Eldre infrastruktur
Finanssektoren har et velfortjent rykte for sentimentalitet når det kommer til IT-teknologi. Faktisk, på begynnelsen av 2020-tallet, brukte over 40 % av store amerikanske finansinstitusjoner fortsatt programvare bygget på Common Business Oriented Language (COBOL), et programmeringsspråk som ble oppfunnet i 1959. Dessuten bruker mange bedrifter fortsatt stormaskin til databehandling.
RPA er et effektivt verktøy for å hjelpe med å integrere eldre systemer med moderne skybaserte applikasjoner og APIer. Den kan også brukes til å migrere data fra disse utdaterte systemene og redusere vedlikeholdskostnadene knyttet til eldre teknologi.
#2. Prosessstandardisering
Avhengig av kulturen, ansatte og den høye konsentrasjonen av eldre systemer innen bedriftsarkitektur, vil finansinstitusjoner ha sine egne arbeidsflyter og prosesser, ganske ofte på tvers av ulike avdelinger. Forsøk på å implementere RPA-løsninger vil kreve tverravdelingssamarbeid og prosessstandardisering.
På mange måter er prosessstandardisering bare en del av å øke effektiviteten. Hvis to avdelinger eller teammedlemmer gjør det samme på vidt forskjellige måter, vil den ene av dem være mindre effektiv enn den andre med tanke på tids- eller ressursbruk. Standardisering av prosesser betyr at organisasjoner er posisjonert til å dra nytte av RPA-løsninger.
#3. Silver Bullet-myten
Deloitte antyder at det er en fare for at finansielle organisasjoner tror at kognitiv RPA vil være en “Silver Bullet” som kan “brukes på en fundamentalt ødelagt prosess med forventning om at den vil fikse seg selv.”
I virkeligheten krever implementeringen av ethvert RPA-system nøye kravinnsamling og planlegging. Konsultasjon med en RPA-ekspert kan jevne ut mange av problemene knyttet til implementering av denne teknologien i et allerede komplekst økosystem.
#4. Overholdelse av regelverk
Finansielle tjenester er en av de strengt regulerte sektorene, med regler knyttet til håndtering av sensitive data og til og med risiko. Som sådan må alle RPA-løsninger passe inn i disse restriksjonene og sikre overholdelse av forskrifter.
RPA er en god kandidat for disse scenariene fordi det er poster for hver prosess, noe som er avgjørende for finansielle revisjoner. Dessuten, mens regelverket stadig endres og oppdateres, tilbyr RPA fleksibiliteten til å tilpasse seg nye regler. Til slutt kan automatisering bidra til å sikre at sensitive økonomiske og personlige data ikke er tilgjengelige for menneskelige øyne, noe som gir et ekstra lag med sikkerhet.
#5. Kompetansemangel
Mangelen på IT-kompetanse har påvirket finansnæringen de siste årene. Som sådan er implementering av RPA-løsninger vanskelig uten erfaring og ekspertise fra IT-spesialister.
Vellykket RPA-adopsjon krever en dyp forståelse av teknologien, inkludert dens potensial og begrensninger. ZAPTEST Enterprise-brukere kan dra nytte av en dedikert ZAP-ekspert som kan jobbe tett med dem for å forstå kravene og hjelpe til med å implementere RPA-løsninger basert på industriens beste praksis. Dette tillegget kan hjelpe team med å overvinne den relative mangelen på RPA-spesialister.
RPA i trender i bankbransjen
Finansnæringen beveger seg raskt som svar på skiftende forbruker- og regulatoriske krav. La oss utforske noen av trendene til RPA innen finans og bank.
#1. Intelligent automatisering
Intelligent Automation (IA) innebærer bruk av andre typer kunstig intelligens i forbindelse med RPA-verktøy. Noen av teknologiene som er involvert her inkluderer Intelligent Document Processing (IDP) og Machine Learning.
Tillegget av disse verktøyene overvinner RPAs iboende begrensninger i håndteringen av ustrukturerte data og beslutningsevner. Nettoresultatet er at omfanget av automatiserte oppgaver øker, slik at finansinstitusjoner kan gjøre mer.
#2. Skybasert RPA
Mens tidlige RPA-systemer vanligvis var lokale, har de siste årene sett et merkbart skifte mot skybaserte verktøy. Det er mange fordeler med denne bryteren, inkludert sikker fjerntilgang for distribuerte team.
#3. Generativ AI
Generativ AI har en innvirkning på tvers av et bredt spekter av bransjer, med bank- og finansnæringer som ikke er annerledes. Det er mange forskjellige brukstilfeller, inkludert chatbot-kundeassistenter, innholdsoppretting og rapportgenerering. Banker og finansielle tjenester kan også bygge sine egne interne AI-er for å håndtere reguleringer rundt finansielle og personlige data.
#4. Assistert RPA
Mens Uassistert RPA fortsatt er den mest populære varianten av automatisering i bruk i forretningsverdenen, vokser Assisted RPA i relevans. Disse verktøyene vil sys sømløst i en ansatts arbeidsflyt. For eksempel kan en kundeservicerepresentant automatisere datainnhenting eller behandlingsoppgaver i farten, noe som fører til langt høyere produktivitet og til slutt lykkeligere forbrukere.
Fremtiden for automatisering i banknæringen
Robotic Process Automation i finans og bank er godt etablert. Den har imidlertid god plass til å vokse på interessante og innovative måter.
#1. Hyperautomatisering
Dataanalyse, kunstig intelligens, naturlig språkbehandling (NLP) og RPA vil konvergere for å skape bank- og finanssystemer som automatiserer alt mulig, fra back-end-prosesser til front-end arbeidsflyter. Denne futuristiske destinasjonen kalles Hyperautomation .
Det er flere måter hyperautomatisering kan gå i banksektoren. Utover robotprosessautomatisering i økonomi- og regnskapsoppgaver, kunne vi se menneske-datamaskin-samarbeid på et høyere nivå, med maskinlæring og analyser som anbefaler beslutninger for menneskelig godkjenning.
#2. Svært personlig design uten kode
Applikasjonsdesign innen banknæringen er komplekst. I stor grad har det å gjøre med strenge lover som regulerer økonomiske og personlige data. Imidlertid vil applikasjoner uten kode komme til rommet takket være RPA-verktøy med AI og APIer. Automatisering av programvaretesting vil være en stor del av å sikre både integriteten og sikkerheten til denne programvaren, som kan skreddersys rundt den individuelle arbeidsflyten eller bedriftskulturen.
#3. Prediktiv svindeloppdagelse
Oppdagelse av svindel er en stor bekymring for finansinstitusjoner. I Storbritannia kostet svindel bankene rundt 1,2 milliarder pund i 2022. Maskinlæringsverktøy er allerede i bruk via RPA innen finans og regnskap, og de er dyktige til å oppdage svindel. I fremtiden vil imidlertid tilstrekkelig godt trente ML-algoritmer kunne forutsi sannsynligheten for svindel ved søknadstidspunktet eller basert på et bestemt sett med trinn. De kostnadsbesparende implikasjonene er enorme.
Siste tanker
Robotic Process Automation in Banking and Finance er et raskt bevegelig og spennende område. Moderniseringen og den økende teknologiske sofistikeringen i finanssektoren betyr at Banking RPA ikke bare er en hyggelig å ha, men avgjørende for å konkurrere med dine rivaler.
Å slippe løs kraften til robotprosessautomatisering innen finans og bank forbedrer effektiviteten og overholdelse av samsvarsstandarder og sparer penger. Etter hvert som banker blir mer kundefokuserte operasjoner, vil finansautomatisering bidra til å levere bedre kundeopplevelser og økt personalisering, spesielt i kombinasjon med AI-verktøy. Strømlinjeformet drift vil overføre besparelser til brukerne, mens innovative nye produkter vil møte etterspørselen etter apper som hjelper brukere med å spare, budsjettere og nå livsmål.
