Tren hyperautomation terbesar di bidang keuangan

Otomasi hiper telah memungkinkan organisasi keuangan meningkatkan efisiensi, memangkas biaya, dan mengurangi penipuan.

Industri jasa keuangan penuh dengan proses, transaksi, dan pembayaran yang kompleks yang menghubungkan pelanggan, pembeli, pedagang, regulator, dan pemangku kepentingan lainnya. Banyaknya sistem warisan sering kali meninggalkan tingkat tinggi manajemen proses yang bergantung pada manusia, membuat otomatisasi menjadi penting untuk memberikan pengalaman pelanggan yang mulus. Hyperautomation khususnya telah muncul sebagai alat yang efektif untuk meningkatkan efisiensi, dan dalam artikel ini, kita akan melihat tren terbesar yang melibatkan teknologi ini di bidang keuangan saat ini.

Data terintegrasi yang dapat ditindaklanjuti

Sebagian besar ruang keuangan sering menyebarkan data ke seluruh silo yang terisolasi, tetapi perusahaan telah mulai mengintegrasikan data yang dapat ditindaklanjuti ke satu tempat, dari mana hyperautomation dapat berkembang, dan di mana satu pandangan pelanggan dapat direalisasikan. Hal ini memungkinkan organisasi keuangan untuk memantau dan mengadaptasi proses secara real-time, sesuai dengan tuntutan yang berkembang.

“Hyperautomation adalah tentang menyatukan kemampuan secara efektif termasuk pembelajaran mesin, penambangan proses, RPA, integrasi API, dan orkestrasi alur kerja cerdas untuk menggantikan tingkat kerumitan yang tinggi dengan otomatisasi 80%+ dari pengiriman layanan kepada pelanggan. Kunci keberhasilannya adalah data terintegrasi yang dapat ditindaklanjuti,” jelas Keith Pearson, kepala layanan keuangan global di ServiceNow.

“Data yang terfragmentasi dan sistem yang terisolasi adalah musuh dari hyperautomation, dan teknologi data lake tidak menempatkan data yang mereka pegang ke tangan karyawan Anda dalam alur kerja. Kemampuan untuk berintegrasi dengan cepat ke sistem modern dan lama, menyatukan data terkait proses ke dalam satu tempat di mana teknologi otomatisasi cerdas dapat diterapkan secara efektif adalah kunci untuk memberikan alur kerja otomatis yang dapat ditindaklanjuti dan hasil yang sukses.

“Terlalu banyak organisasi jasa keuangan yang terus menerapkan 'plester lengket, pendekatan teknologi hibrida' untuk mencapai tujuan otomatisasi mereka, secara tidak sengaja menciptakan lebih banyak utang teknis dan pulau data."

Pemindaian dokumen

Tugas utama dalam sektor keuangan adalah pemindaian dokumen pelanggan, termasuk rincian identitas dan laporan bank. Akibatnya, jumlah data yang tersedia untuk organisasi dalam ruang bertambah, dan dapat memakan biaya, tetapi hyperautomation dapat membantu meningkatkan efisiensi sambil meminimalkan biaya.

“Layanan keuangan (FS) adalah salah satu sektor paling intensif data dalam ekonomi global dengan sejumlah besar data pelanggan untuk diproses dan dianalisis untuk transaksi berbasis dokumen,” kata Paul Maguire, wakil presiden senior EMEA dan APAC di Appian.

“Cara populer untuk memindai dokumen dengan pengenalan karakter optik (OCR) bisa sangat mahal, dan diperkirakan akan menjadi industri senilai $12,6 miliar pada tahun 2025. Namun, ini melibatkan banyak waktu untuk menyiapkan, serta manusia harus memecahkan masalah. setiap kali formulir berubah.

“Hyperautomation mendekati masalah yang sama dengan cara yang lebih efisien, menggunakan robotic process automation (RPA) untuk membawa dokumen dari sumber yang berbeda ke dalam alur kerja yang sama dan menggunakan AI untuk mengklasifikasikan dan mengekstrak informasi dari mereka, seperti kotak centang, dan bahkan catatan tulisan tangan. Saat AI mendeteksi kesalahan, ia kemudian dapat secara otomatis ditawarkan kepada manusia untuk validasi atau koreksi, dan bahkan belajar sendiri dari interaksi ini untuk meningkatkan dari waktu ke waktu.”

Pelaporan otomatis

Tren hyperautomation utama lainnya yang mengganggu keuangan yang melibatkan proses pelaporan peraturan, area yang Volodymyr Marchuk, arsitek cloud dan solusi di ELEKS, yakini akan lebih sering diuntungkan dari otomatisasi di masa mendatang.

“Banyak bank yang kami ajak bicara sudah menggunakan robotic process automation (RPA) dan teknologi kecerdasan kognitif,” kata Marchuk.

“Ini berarti bahwa tugas manual dapat diotomatisasi 24/7 dengan pengawasan manusia yang terbatas. Kami melihat peningkatan kualitas data dan pekerja manusia dapat dipindahkan ke tugas yang bernilai lebih tinggi. Namun, teknologi seperti RPA mungkin bukan solusi lengkap untuk pelaporan regulasi ujung ke ujung, dan di situlah hyperautomation akan masuk tetapi ini mungkin memakan waktu.

“Otomasi lengkap seringkali rumit dan dapat membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk diterapkan, sehingga memerlukan transformasi dalam budaya bisnis.”

Mengurangi penipuan dan kesalahan

Marchuk melanjutkan untuk menjelaskan bagaimana hyperautomation telah terbukti berguna dalam mengurangi penipuan dan kesalahan karyawan:“Hyperautomation dapat secara signifikan mengurangi kerugian finansial karena penipuan, kecelakaan, dan kesalahan. Menurut penelitian dari Crowe dan Center for Counter Fraud Studies (CCFS) Universitas Portsmouth, pada tahun 2018 kerugian global akibat penipuan dihitung menjadi $5 triliun — 6% dari PDB global.

“Hyperautomation, menggunakan RPA dan machine learning, dapat menyelesaikan beberapa masalah ini. Menggunakan hyperautomation untuk pemrosesan transaksi adalah efisien dan transparan, dan informasi yang dihasilkan (log tindakan) dapat digunakan oleh pembelajaran mesin untuk mengenali pola dan tren prediktif.”

Fokus pada orang

Terakhir, perlu dicatat bahwa hyperautomation tidak dapat berhasil dengan baik tanpa manajemen staf yang efektif, dan ini berarti perlunya demokratisasi data.

Mathias Golombek, CTO Exasol, menjelaskan:“Ironisnya, salah satu tren hyperautomation terbesar sebenarnya adalah tentang manusia daripada teknologi. Saat Anda berkomitmen pada lingkungan yang digerakkan oleh data dan terotomatisasi, salah satu konsekuensi alaminya adalah peningkatan literasi data staf di setiap departemen – dan demokratisasi data yang semakin diharapkan untuk mereka kerjakan.

“Revolut adalah salah satu pemimpin lapangan di sini. Perusahaan dimulai sebagai asli digital asli, otentik data-driven daripada menggunakan data sebagai titik referensi yang lebih luas dalam pengambilan keputusan dan strategi. Ia melihat hyperautomation sebagai bagian alami dari pengelolaan hypergrowth yang dialaminya dalam beberapa tahun terakhir.

“Oleh karena itu, organisasi telah, misalnya, menerapkan ilmu data ke setiap departemen, terlepas dari apakah itu teknologi tradisional atau tidak. Tim HR-nya, misalnya, harus mengetahui SQL untuk database:ia menganalisis proses wawancara, dari pertanyaan yang diajukan hingga korelasi keberhasilan dalam peran tertentu, dan menggunakan data tersebut untuk menyempurnakan proses setiap saat.

“Akibatnya, Revolut membuat data yang sensitif terhadap pekerjaan menjadi jauh lebih mudah diakses oleh staf dari setiap senioritas, sekaligus meningkatkan dasar keterampilan dalam hal menggunakan data tersebut untuk meningkatkan kinerja.”