Роботизированная автоматизация процессов: ключ к операционной эффективности и снижению затрат

RPA может быть экстремально полезна для увеличения контроля, улучшения эффективности и снижения затрат, если применяется правильно. Однако перед внедрением фирмы должны выполнить правильный уровень предварительного анализа, чтобы обеспечить, что значительные выгоды будут реализованы на короткой, средней и длинной дистанции.

Инвестиционные банки сейчас в глазах идеального шторма, сталкиваясь с конфликтующими давлениями снижения марж и управления все возрастающими требованиями соответствия.

Несмотря на много лет инвестиций в технологические решения для улучшения эффективности и снижения затрат, полная автоматизация все еще остается мечтой. Много вызовов возникло, включая неполные вверх по течению данные, плохое качество справочных данных, множественные «золотые источники» данных, эволюционирующее регулирование и legacy IT-инфраструктуру, которая часто тактически обновляется, а не стратегически пересматривается.

В результате этих недостатков процессов организации требуют множественных ручных обходных путей для поддержания контроля и качества. Признавая это, фирмы исследуют новые способы инноваций, наиболее заметно через роботизированную автоматизацию процессов (RPA). Но стоит ли RPA хайпа?

Инвестиционные банки посвящают значительные объемы труда выполнению повторяющихся, основанных на правилах усилий и операций. Эти процессы, такие как управление исключениями данных и ввод данных, уникальны для каждой организации, потому что сложность front-to-back connectivity варьируется значительно от фирмы к фирме и от функции к функции. RPA может добавить ценность, автоматизируя эти повторяющиеся обязанности и фокусируя энергию и внимание персонала на более стратегических и полноценных задачах.

RPA эффективно предоставляет фирмам цифровую рабочую силу из программных роботов, которая является рентабельной, эффективной, продуктивной и масштабируемой и часто может быть применена за недели, а не месяцы. Роботы работают 24/7, 365 дней в году, без перерыва, принося значительные приросты продуктивности. Роботы не подвержены утомлению или человеческой небрежности, что означает меньше исправлений ошибок. Они не будут принимать предвзятые решения на основе личных склонностей или давления от менеджеров и аудиторов.

Цель процессной автоматизации RPA — автоматизировать повторяющиеся и трудоемкие усилия, чтобы увеличить операционную эффективность и снизить операционные затраты. Обычно этот тип RPA применяется поверх традиционных операционных IT-систем, таких как система управления контентом (CMS) и платформа управления бизнес-процессами (BPM), расширяя их возможности автоматизации. Процессная автоматизация RPA дальше ускорит определенную back-office работу в финансах и операциях, как ввод данных.

Применение RPA в реальном мире

Инвестиционные банки все еще посвящают значительные объемы труда выполнению повторяющихся, основанных на правилах усилий и операций, таких как управление исключениями данных и ввод данных. Эти уникальны для каждой организации, потому что сложность front-to-back connectivity варьируется значительно от фирмы к фирме и от функции к функции. RPA может добавить ценность, автоматизируя эти повторяющиеся обязанности и фокусируя энергию и внимание персонала на более стратегических и полноценных задачах.

RPA также идеальна в ситуациях, где обязателен кондуит для ввода данных. Некоторые legacy-платформы требуют, чтобы данные вводились или действия проводились через пользовательский интерфейс для обработки. В этих сценариях RPA-инструменты могут синтезировать действия пользователя и смягчить необходимость ручного вмешательства.

Как и при введении любого нового программного продукта, RPA приходит с вызовами. Время должно быть выделено для адаптации и стабилизации новой принятой платформы. Организации должны тщательно планировать внедрение RPA из-за низкого уровня стандартизации по предприятию и ряда проприетарных внутренних процессов.

Важно отметить, что RPA также вероятно будет затронута быстро меняющимся технологическим ландшафтом и потребует обновлений и исправлений багов. Она также высоко чувствительна к любым изменениям в пользовательском интерфейсе (UI), на котором она работает, поэтому любые изменения UI должны быть коммуницированы владельцам RPA и все изменения протестированы, чтобы убедиться, что RPA не сломается при производственном релизе нового UI.

Другие потенциальные вызовы включают ограничения существующей инфраструктуры, автоматизации и приема данных. RPA успешно автоматизирует процесс, выполняемый людьми, но не магическим образом решит проблемы качества данных или существующие ограничения платформы. Если процесс фундаментально сломан или сломан и это конвертируется из human-owned в robot-owned, базовые проблемы качества данных или связи, существовавшие в старом мире, также будут существовать в новом.

Кроме того, многие RPA-инструменты не могут обрабатывать 100% форматов данных. Фирмам может потребоваться строить адаптеры, используя технологии вроде C# или Java, чтобы трансформировать такие данные в читаемую форму для RPA-инструмента. Если это так, фирмы должны выполнить необходимый анализ затрат-выгод, чтобы убедиться, что необходимые усилия и любые необходимые адаптеры не лучше потратить на внедрение полной прямой обработки (STP).

Оценка RPA

Так как ландшафт индустрии для операций эволюционировал значительно за последние 30 лет, так и потребность в гораздо более эффективном и контролируемом подходе к покрытию неадекватностей в front-to-back торговом жизненном цикле. RPA предоставляет решение для управления повторяющимися процессами, которое является рентабельным, эффективным, продуктивным и масштабируемым и часто может быть применено за недели, а не месяцы.

Однако RPA сама по себе не должна рассматриваться как ответ. Она, по сути, следующая эволюция промежуточного решения для инвестиционных банков, и фирмы должны всегда стремиться гарантировать, что они не теряют из виду внедрение стратегических изменений. Оптимизация и синтез front-to-back инфраструктуры помогут закрыть пробелы в контроле и устранить многие повторяющиеся процессы. Это должно продолжать быть конечной целью.

Где применение RPA становится очень интересным, однако, это когда оно комбинируется с более продвинутыми когнитивными ИИ-инструментами для доставки интеллектуальной процессной автоматизации (т.е. роботизированной автоматизации, которая не только обрабатывает запрограммированные функции, но также принимает автономные решения, используя сложный движок правил на базе обучающих алгоритмов).

Пока многие традиционные технологии все еще не достаточно продвинуты для полной автоматизации процессов со сложным принятием решений, применение инструментов, которые учатся и думают, а также делают, открывает множество новых возможностей автоматизации.

Для оценки RPA и его жизнеспособности в бизнесе фирмы должны ответить на следующие три вопроса:

1. Является ли RPA единственным ответом? Хотя верно, что многие legacy-операционные процессы не могут быть легко автоматизированы через существующее ПО, были случаи, когда операционные отдепы стремились применить RPA к процессам, которые могли быть полностью автоматизированы с использованием доступных отраслевых платформ или даже существующих инструментов в их in-house технологии. Критично, чтобы фирмы проводили необходимую due diligence перед embarquement на RPA-путь.

2. Может ли RPA покрыть все in-scope use cases? Некоторые RPA-инструменты борются с обслуживанием всех форматов данных. Жизненно важно, чтобы правильный уровень анализа был выполнен для снижения риска строительства технологии поверх технологии.

3. Является ли процесс, управляемый через RPA, обязательным? Если ответ «нет» и RPA будет использоваться для покрытия пробела в контроле неадекватности front-to-back инфраструктуры, фирмы должны, параллельно с определением бизнес-функциональных требований для внедрения RPA, произвести дорожную карту для того, как процесс может быть устранен полностью.

В резюме, RPA может быть экстремально полезна для увеличения контроля, улучшения эффективности и снижения затрат, если применяется правильно. Однако перед внедрением фирмы должны выполнить правильный уровень предварительного анализа, чтобы обеспечить, что значительные выгоды будут реализованы на короткой, средней и длинной дистанции.

Источник: Ник Фрай, директор Sapient Global Markets и его ведущий пост-трейд эксперт по предмету, базирующийся в Лондоне, и Лукаш Хасса, менеджер Sapient Global Markets в Лондоне, с опытом в middle-office операциях, управлении торгового жизненного цикла и корпоративных данных в капитальных и товарных рынках