Крупнейшие тенденции гиперавтоматизации в финансах

Гиперавтоматизация позволила финансовым организациям повысить эффективность, сократить расходы и снизить риск мошенничества.

Индустрия финансовых услуг полна сложных процессов, транзакций и платежей, связывающих клиентов, покупателей, трейдеров, регулирующих органов и других заинтересованных сторон. Обилие устаревших систем часто приводит к тому, что высокий уровень управления процессами зависит от человека, что делает автоматизацию критически важной для обеспечения безупречного обслуживания клиентов. В частности, гиперавтоматизация стала эффективным инструментом повышения эффективности, и в этой статье мы рассмотрим основные тенденции, связанные с использованием этой технологии в финансовой сфере сегодня.

Полезные интегрированные данные

Большая часть финансового пространства часто распределяет данные по изолированным разрозненным хранилищам, но фирмы начали интегрировать полезные данные в одно место, из которого может процветать гиперавтоматизация и где может быть реализовано единое представление о клиенте. Это позволяет финансовым организациям отслеживать и адаптировать процессы в режиме реального времени в соответствии с растущими потребностями.

«Гиперавтоматизация — это эффективное объединение возможностей, включая машинное обучение, интеллектуальный анализ процессов, RPA, интеграцию API и интеллектуальное управление рабочими процессами, для замены высоких уровней сложности автоматизацией предоставления услуг клиентам более чем на 80%. Ключом к успеху являются интегрированные данные, которые можно использовать», – пояснил Кит Пирсон, руководитель глобального отдела финансовых услуг в ServiceNow.

«Фрагментированные данные и изолированные системы — враг гиперавтоматизации, а технологии озера данных не передают данные, которые они хранят, в руки ваших сотрудников в рабочем процессе. Способность быстро интегрироваться в современные и старые системы, объединяя связанные с процессами данные в одном месте, где можно эффективно применять интеллектуальные технологии автоматизации, является ключом к созданию действенных автоматизированных рабочих процессов и успешных результатов.

"Слишком многие организации, предоставляющие финансовые услуги, продолжают применять "гипсовый подход на основе гибридных технологий" для достижения своих целей в области автоматизации, непреднамеренно создавая еще больше технического долга и островков данных".

Сканирование документов

Ключевой задачей в финансовом секторе является сканирование документов клиентов, включая данные, удостоверяющие личность, и банковские выписки. В результате объем данных, находящихся в распоряжении организаций в пространстве, увеличивается и может быть дорогостоящим, но гиперавтоматизация может помочь повысить эффективность при минимальных затратах.

«Финансовые услуги (FS) — это один из самых ресурсоемких секторов мировой экономики с огромными объемами данных о клиентах, которые необходимо обрабатывать и анализировать для транзакций на основе документов», — сказал Пол Магуайр, старший вице-президент Appian в странах Европы, Ближнего Востока и Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона.

«Популярные средства сканирования документов с оптическим распознаванием символов (OCR) могут быть очень дорогими, и, по прогнозам, к 2025 году их оборот составит 12,6 млрд долларов. при каждом изменении формы.

«Гиперавтоматизация решает ту же проблему более эффективно, используя роботизированную автоматизацию процессов (RPA) для включения документов из разных источников в один и тот же рабочий процесс и используя ИИ для классификации и извлечения из них информации, такой как флажки и даже рукописные заметки. Когда ИИ обнаруживает ошибку, ее можно автоматически предложить человеку для проверки или исправления, и он даже учится на этих взаимодействиях, чтобы со временем совершенствоваться».

Автоматическая отчетность

Еще одна ключевая тенденция гиперавтоматизации, которая разрушает финансы, связанные с процессом отчетности по нормативным требованиям. Владимир Марчук, архитектор облачных технологий и решений в ЭЛЕКС, считает, что в будущем автоматизация выиграет чаще.

«Многие банки, с которыми мы общаемся, уже используют роботизированную автоматизацию процессов (RPA) и технологии когнитивного интеллекта, — сказал Марчук.

«Это означает, что ручные задачи могут быть автоматизированы круглосуточно и без выходных с ограниченным контролем со стороны человека. Мы наблюдаем улучшение качества данных, и люди могут быть перераспределены для более важных задач. Однако такие технологии, как RPA, могут не быть полным решением для сквозной нормативной отчетности, и именно здесь на помощь придет гиперавтоматизация, но это может занять время.

«Полная автоматизация часто сложна, и на ее реализацию могут уйти годы, что потребует изменения корпоративной культуры».

Предотвращение мошенничества и ошибок

Далее Марчук объяснил, как гиперавтоматизация оказалась полезной в борьбе с мошенничеством и ошибками сотрудников:«Гиперавтоматизация может значительно сократить финансовые потери из-за мошенничества, несчастных случаев и ошибок. Согласно исследованию Кроу и Центра исследований по борьбе с мошенничеством (CCFS) Портсмутского университета, в 2018 году глобальные убытки от мошенничества оцениваются в 5 трлн долларов США — 6 % мирового ВВП.

«Гиперавтоматизация с использованием RPA и машинного обучения может решить некоторые из этих проблем. Использование гиперавтоматизации для обработки транзакций эффективно и прозрачно, а сгенерированная информация (журналы действий) может использоваться машинным обучением для распознавания прогнозных моделей и тенденций».

Ориентация на людей

Наконец, стоит отметить, что гиперавтоматизация не может быть успешной без эффективного управления со стороны персонала, а это означает необходимость демократизации данных.

Матиас Голомбек, технический директор Exasol, пояснил:«Как ни странно, одна из самых больших тенденций гиперавтоматизации на самом деле касается людей, а не технологий. Когда вы выбираете гиперавтоматизированную среду, управляемую данными, одним из естественных последствий является резкое повышение грамотности сотрудников в каждом отделе и демократизация данных, с которыми им все чаще приходится работать.

«Revolut — один из лидеров отрасли. Компания начинала как настоящий цифровой абориген, по-настоящему управляемый данными, а не использующий данные в качестве более широкой точки отсчета при принятии решений и стратегии. Компания рассматривает гиперавтоматизацию как естественную часть управления гиперростом, который наблюдается в последние годы.

«Поэтому организация, например, применила науку о данных в каждом отделе, независимо от того, являются ли они традиционно технологическими или нет. Его отдел кадров, например, должен знать SQL для баз данных:он анализирует процесс собеседования, от задаваемых вопросов до корреляции успеха в конкретной роли, и каждый раз использует эти данные для уточнения процесса.

«Следовательно, Revolut делает рабочие данные гораздо более доступными для сотрудников любого уровня, а также повышает уровень навыков, когда дело доходит до использования этих данных для повышения производительности».