L'evoluzione delle preferenze dei clienti e l'emergere di rivoluzionari digitali stanno rapidamente cambiando il panorama bancario. Man mano che le banche si evolvono da banca come modello di prodotto a esperienza di ecosistema, sono necessarie modifiche ai processi aziendali, all'architettura IT e al modello operativo.
Con una crescente attenzione all'efficienza e all'esperienza, le tecnologie digitali hanno iniziato a svolgere un ruolo abilitante nella transizione. L'automazione gioca oggi un ruolo fondamentale che consente alle aziende di eseguire operazioni snelle ed economiche e di rispondere alle esigenze in continua evoluzione dei clienti su larga scala.
Man mano che l'automazione stessa si evolve, il suo intreccio con la tecnologia AI ha aperto l'opportunità per un'automazione intelligente. Le politiche governative favorevoli, insieme alla maturità della tecnologia AI, stanno ulteriormente rafforzando le prospettive di adozione nel settore BFS.
Perché l'entusiasmo per l'automazione e l'automazione intelligente?
Le tecnologie di automazione, se implementate dopo aver previsto i rischi del sistema, hanno il potenziale per migliorare il processo decisionale umano in termini di velocità e precisione. Il potenziale per la creazione di valore è forse il più grande tra i settori e i casi d'uso. La tecnologia può aiutare a ridurre i costi attraverso l'efficienza generata dall'automazione su larga scala, minori tassi di errore e un migliore utilizzo delle risorse. Inoltre, può scoprire opportunità nuove e non realizzate sulla base di una maggiore capacità di elaborare e generare approfondimenti da grandi quantità di dati. Questa intelligenza nell'elaborazione dei documenti è fondamentale per le banche dato il crescente volume di dati non strutturati, che gli strumenti di automazione tradizionali non possono elaborare in modo efficiente.
Nonostante le sue capacità di trasformazione ei massicci investimenti per incorporare l'automazione nei sistemi e nei processi dell'organizzazione, poche banche sono riuscite a sfruttare le tecnologie di automazione all'interno dell'organizzazione. Le banche hanno faticato a passare dal tavolo da disegno al ridimensionamento dei casi d'uso monetizzabili. I motivi includono la mancanza di una chiara strategia aziendale, un nucleo tecnologico poco flessibile, asset di dati frammentati e modelli operativi obsoleti che ostacolano la collaborazione tra i team aziendali e tecnologici.
Automazione IT: una taglia non va bene per tutti
È probabile che l'automazione IT contestualizzata ai casi d'uso e ai risultati aziendali porti a risultati positivi e vantaggi misurabili per l'organizzazione. I principali istituti finanziari come JP Morgan, Morgan Stanley e altri stanno integrando intelligenza artificiale, analisi dei dati e elaborazione intelligente dei documenti (IDP) nei loro sistemi, allineati alle rispettive linee di business per ottenere risultati di automazione più ampi.
pagamenti:
Il rilevamento delle frodi è un caso d'uso chiave. L'automazione aiuta a ridurre i costi di convalida manuale e migliora i tempi di risposta per l'identificazione delle transazioni fraudolente. Solide pratiche di gestione delle frodi aiutano anche a evitare sanzioni normative e pesanti costi di conformità
Ipoteche
Onboarding del cliente: Lo screening delle applicazioni e l'inserimento dei dati possono essere automatizzati per accelerare l'onboarding dei clienti. L'automazione delle attività KYC di routine porta a una riduzione dei costi KYC per cliente, a un miglioramento dei tempi di consegna e a una migliore riconciliazione delle informazioni. La gestione automatizzata dei dati è fondamentale qui.
Sottoscrizione del credito: L'automazione della reportistica sui clienti e sulla normativa attraverso la valutazione di entrate, spese e patrimonio netto aiuta anche a fornire ai clienti un migliore processo decisionale con l'elaborazione delle richieste di prestito a scadenza. Le anomalie dei dati vengono evitate e la santità dei dati dei clienti viene mantenuta.
Mercati capitali
Automazione del feed di input (dal centro al back office): l'automazione aiuta a consolidare più campi di input in un unico flusso a valle integrato per l'esecuzione tempestiva della transazione commerciale. Ciò migliora il tasso di passaggio dell'esecuzione delle negoziazioni, favorendo l'efficienza nell'esecuzione delle transazioni e la riduzione del costo per operazione.
Allo stesso modo, la segnalazione è parte integrante dell'attività di negoziazione del mercato dei capitali. Il reporting continuo per investitori e autorità di regolamentazione con l'acquisizione di immagini e documenti pronti per il processo consente di ridurre i costi FTE e spostare l'attenzione della manodopera verso attività più incentrate sul cliente.
Processi come l'onboarding dei clienti e il KYC, i mutui, l'elaborazione delle richieste di prestito tendono ad avere un grande volume di documenti, pieno di complessità e varietà. Questo li rende contendenti ideali per l'adozione di IDP. L'attuale rallentamento globale, con un modello di forza lavoro remota già esistente spinto dalla pandemia, richiede ulteriormente una spinta più forte agli sfollati interni.
Aumentare l'automazione con l'intelligenza artificiale
Man mano che le aziende progrediscono nei loro percorsi di automazione, tecnologie come RPA si stanno ora potenziando con il potenziale dell'Intelligenza Artificiale, dando origine a quella che è nota come Automazione Intelligente. Combinando le soluzioni di automazione con le tecnologie AI, le società di servizi finanziari possono passare dall'automazione di attività specifiche all'automazione di processi end-to-end con intelligenza incorporata. L'automazione intelligente (IA) combina l'intelligenza artificiale (AI), l'apprendimento automatico (ML), l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e l'automazione dei processi per ottimizzare i risultati aziendali. Automatizzare i risultati aziendali con l'IA anziché automatizzare le attività banali migliora l'esperienza del cliente, aumenta l'efficienza operativa e fornisce un percorso per utilizzare l'IA in molte aree ad alta intensità di automazione.
Ad esempio, l'automazione intelligente può aiutare il personale dell'assistenza clienti a svolgere meglio i propri compiti automatizzando gli accessi o ordinando attività in modo da garantire ai clienti un servizio migliore e più rapido. Altri esempi in cui è possibile applicare l'automazione intelligente includono la chiusura dell'account, l'attivazione di notifiche, il blocco degli account e la gestione dei trasferimenti di account per contribuire a migliorare l'efficienza operativa e l'esperienza complessiva del cliente.
Una componente crescente di IA è l'Intelligent Document Processing (IDP). Finora le soluzioni RPA non erano in grado di automatizzare i processi che comportavano la lettura, la comprensione e l'estrazione di dati da documenti semi-strutturati e non strutturati. Insieme a IDP, RPA può facilitare l'elaborazione diretta di documenti e processi ad alta intensità di dati, portando maggiore velocità e precisione alle operazioni bancarie. Con l'estrazione dei dati automatizzata, la funzione maker nel costrutto maker-checker viene eseguita senza problemi con un output accurato ottenuto in tempi di elaborazione inferiori.
L'elaborazione intelligente dei documenti sta mostrando un'adozione significativa nel settore bancario con efficienze superiori all'RPA basato su regole. Le tecnologie sottostanti come AI-ML e NLP consentono alle società di servizi finanziari di valutare processi che richiedono un certo grado di giudizio per eseguirli con successo. Gli istituti finanziari hanno adottato una serie di casi d'uso, che vanno dalla semplice integrazione dei servizi cognitivi al processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale per fornire efficienza nei risultati aziendali.
Automazione intelligente in azione – Esempi di settore
Bank of New York Mellon ha sfruttato quasi 220 robot RPA integrati con l'intelligenza artificiale per l'efficienza dei processi e il risparmio sui costi. Ciò ha portato a un'accuratezza del 100% nella chiusura dell'account su più sistemi, a un miglioramento significativo dei tempi di elaborazione, a un miglioramento del 66% nei processi di entrata delle negoziazioni e a un'elevata riduzione della riconciliazione delle negoziazioni fallite.
Heritage Bank è una delle più antiche istituzioni finanziarie australiane. La banca stava affrontando una crescente concorrenza da parte di fintech e controparti bancarie digitalmente esperte. Heritage ha implementato una soluzione IA per automatizzare i processi di front-end, back-office e mid-office relativi alle operazioni, al rischio di frode e ai servizi di contact center. Di conseguenza, l'azienda ha automatizzato circa 80 processi, con un livello di automazione fino al 90%, liberando così le proprie risorse FTE per attività più incentrate sul cliente.
Per automatizzare i processi di prestito, Upstart, una delle principali soluzioni di prestito basate sull'intelligenza artificiale, si concentra sull'offerta diretta di prestiti utilizzando il suo algoritmo di apprendimento automatico. Il focus è sul segmento di popolazione con bassa storia creditizia. L'azienda valuta gli anni di credito, i punteggi di credito FICO, il background scolastico, il campo di studio e la storia lavorativa per comprenderne l'affidabilità creditizia e concedere prestiti di conseguenza.
La banca statunitense PNC Financial utilizza il sistema per automatizzare le approvazioni per determinati tipi di prestito. La banca combina regole aziendali prescrittive con modelli di dati predittivi per accertare l'idoneità del cliente al credito.
Sfide persistenti
Nonostante i numerosi vantaggi offerti dall'automazione intelligente, presenta anche una serie di sfide. Molti di questi riguardano minacce alla sicurezza dell'IA, come la manomissione dei modelli di apprendimento automatico o dei dati acquisiti per influenzare i risultati. Inoltre, la possibilità che codice dannoso o errato venga introdotto e amplificato più volte è una minaccia molto reale in un processo automatizzato.
È probabile che le preoccupazioni relative alla privacy e alla fornitura dei dati abbiano un impatto sull'uso dell'intelligenza artificiale e dell'automazione nel settore bancario. L'elevato costo di implementazione delle soluzioni avanzate, unito alla mancanza di professionisti del settore qualificati, può anche rivelarsi un ulteriore deterrente per l'adozione nel panorama BFS.
A un livello più ampio, la governance rimane una sfida formidabile. Man mano che l'automazione intelligente inizia a includere il processo decisionale basato sull'intelligenza artificiale, potrebbe portare a nuove sfide di governance, come il rischio di pregiudizi dell'IA nelle decisioni di prestito. Dati i rischi che derivano da decisioni completamente automatizzate e l'entusiasmo normativo per garantire trasparenza nelle decisioni di prestito e algoritmi di intelligenza artificiale, è probabile che gli istituti finanziari siano cauti nell'adozione dell'automazione intelligente.
La strada davanti
L'automazione ha apportato notevoli efficienze al settore bancario. Mentre il mandato iniziale era per l'automazione di attività ripetitive di fascia bassa, la maturità della tecnologia ha visto le banche esplorare casi d'uso avanzati per ottenere maggiori benefici dai percorsi di automazione.
L'automazione cognitiva, sfruttando l'intelligenza artificiale, sta portando il settore verso uno stato in cui il processo decisionale end-to-end è gestito da strumenti di automazione, consentendo anche l'automazione di attività complesse. Questo ha il potenziale per aumentare l'elemento umano dai processi aziendali, troncando gli errori e migliorando significativamente la produttività.
Sulla strada verso l'automazione, le banche dovranno standardizzare e digitalizzare i processi per gettare le basi per un'automazione di successo. Il panorama dei prodotti dovrà successivamente essere orientato verso sistemi con soluzioni di automazione integrate. Si dovrebbe anche prestare attenzione a mantenere "l'essere umano nel giro", in modo che le decisioni e l'esecuzione automatizzate siano in linea con gli obiettivi aziendali. Dato l'occhio attento dell'autorità di regolamentazione, le banche farebbero anche bene a documentare i propri processi di automazione e mantenere controlli ragionevoli sugli algoritmi di intelligenza artificiale, in modo da mantenere la disciplina e la conformità normativa.
Ci sono molti esempi di implementazione di come l'automazione intelligente sta aiutando le banche e come può aiutare le banche a rimanere competitive sia oggi che in futuro. Alla fine, si riduce a quanto bene l'automazione intelligente viene eseguita e integrata nel percorso del cliente end-to-end.
Riferimenti :
https://www.processmaker.com/blog/intelligent-automation-in-banking/
https://kristasoft.com/solutions/industry/intelligent-automation-for-banking-and-financial-services/
https://research.aimultiple.com/intelligent-automation-in-banking/
https://www.qentelli.com/thought-leadership/insights/leveraging-ai-banking-guide
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- Fonte: https://www.finextra.com/blogposting/24024/augmenting-with-ai-exploring-new-possibilities-in-bfsi?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs
