Uma força de trabalho virtual nos bancos

A automação de processos de robótica cognitiva e o uso de aprendizado de máquina / inteligência artificial em processos bancários estão configurados para ver um aumento exponencial

Deepak Kinger

Atualmente, os bancos são impulsionados pelos duplos objetivos de impulsionar a inovação empresarial para lidar com as ameaças criadas pelos fintech players e os “neo-bancos” digitais e criando otimização de custos através de iniciativas de eficiência operacional. Uma alavanca de chave na condução de eficiências operacionais e redução de custos tem sido a implantação de soluções Robotics Process Automation (RPA). Uma solução RPA refere-se à implantação de “robôs de software” que podem ser configurados para criar uma força de trabalho virtual que possa imitar as ações humanas necessárias em muitos dos processos bancários. Os robôs precisam de um “treinamento” único através de um exercício de mapeamento de fluxo de processo, mas, uma vez treinados, podem realizar tarefas repetitivas em um processo em níveis muito mais altos de velocidade e precisão do que uma lata humana. Os fornecedores de soluções RPA, como o Automation Anywhere, o BluePrism, o Ui Path e o Pega RPA (OpenSpan anteriores), adotaram uma adoção em grande escala no setor de serviços bancários e financeiros. A maioria dos grandes bancos tem centenas de robôs automatizando uma ampla gama de processos da frente para o back office.

Fazendo RPA mais inteligente

Na primeira onda de adoção de mão-de-obra virtual em bancos, provedores de RPA e bancos se concentraram no uso de robôs para tarefas repetitivas de alto volume (denominado RPA determinista) e liberando a largura de banda humana nos departamentos de operações para se concentrar em tarefas de maior valor . Mas, à medida que a concretização dos benefícios das implementações determinantes do RPA começa a diminuir, os bancos devem começar a analisar as soluções cognitivas de RPA e a implantação da Aprendizagem Mecânica (ML) e Inteligência Artificial (AI) em suas iniciativas de automação de processos. Esta nova onda de automação de processos seria focada em aumentar o nível de inteligência e tornar os robôs mais autônomos. Esta força de trabalho virtual inteligente seria muito menos dependente da interferência humana e seria capaz de executar tarefas mais complexas que precisam de decisões além do tipo “if-else-then”. Algumas das soluções que oferecem soluções cognitivas RPA e AI / ML incluem Workfusion, IBM Watson e Fast Forward Labs. Para que os bancos percebam todos os benefícios do RPA cognitivo, no entanto, eles devem combiná-lo com tecnologias como reconhecimento de fala, processamento de linguagem natural (PNL), ML e OCR (Reconhecimento óptico de caracteres) / HCR (Handwriting Character Recognition). Um caso de uso típico pode ser a vigilância do comércio onde o monitoramento de chamadas usando a conversão de voz para texto primeiro e, em seguida, usar o reconhecimento de padrões cognitivos pode ser usado para detectar fraude comercial. Outras áreas de processo em que o RPA cognitivo e as tecnologias relacionadas podem agregar muito valor são aqueles que envolvem muitos contratos e faturas: por exemplo, financiamento comercial e negociação de derivativos.

Gerenciando as conversas de ROI

À medida que avançamos no domínio das soluções cognitivas RPA e ML / AI, a realização do ROI levaria mais tempo. O caso de negócios, portanto, precisa ir além da retirada imediata do custo. Os seguintes são parâmetros a serem considerados ao chegar no business case:

Maior precisão com menor custo: Robôs com habilidade cognitiva podem desempenhar o papel de verificador, além da função do fabricante (realizado usando RPA determinista) em muitas das funções do fabricante-verificador nas operações bancárias. Isso pode levar à reafectação de funcionários mais altos do banco, como supervisores e, portanto, maiores economias de custos eventualmente

Melhores análises: usar uma combinação de capacidades de máquinas humanas para processos baseados no julgamento pode gerar decisões empresariais mais informadas.

Riscos reduzidos: robôs cognitivos implantados no espaço regulatório, por exemplo, podem reduzir os riscos relacionados aos erros de relatório minimizando o fator humano

O RPA cognitivo eo uso de ML / AI na automação de processos bancários estão configurados para ver um aumento exponencial nos próximos dois anos. Os bancos que lideram a adoção verão melhores benefícios ROI. O tempo para tornar a força de trabalho digital virtual mais inteligente é agora!

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