Tren Teratas Hyperautomasi yang Mengubah Keuangan: Tingkatkan Efisiensi, Potong Biaya, Kurangi Penipuan

Hyperautomasi telah memungkinkan organisasi keuangan untuk meningkatkan efisiensi, mengurangi 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. Keberadaan sistem lama yang berlebihan seringkali meninggalkan tingkat tinggi manajemen proses yang bergantung pada manusia, membuat otomasi menjadi krusial untuk memberikan pengalaman pelanggan yang lancar. Hyperautomasi khususnya telah muncul sebagai alat yang efektif untuk meningkatkan efisiensi, dan dalam artikel ini, kita akan melihat tren terbesar yang melibatkan teknologi ini di keuangan saat ini.

Data terintegrasi yang dapat ditindaklanjuti

Sebagian besar ruang keuangan sering menyebarkan data di seluruh silo yang terisolasi, tetapi perusahaan telah mulai mengintegrasikan data yang dapat ditindaklanjuti ke dalam satu tempat, dari mana hyperautomasi dapat berkembang, dan di mana satu pandangan pelanggan dapat terwujud. Ini memungkinkan organisasi keuangan untuk memantau dan menyesuaikan proses secara real-time, sesuai dengan kebutuhan yang berkembang.

"Hyperautomasi adalah tentang menggabungkan secara efektif kemampuan termasuk pembelajaran mesin, penambangan proses, RPA, integrasi API dan orkestrasi alur kerja cerdas untuk menggantikan tingkat kompleksitas yang tinggi dengan 80%+ otomasi dalam penyediaan layanan kepada pelanggan. Kunci keberhasilan adalah data terintegrasi yang dapat ditindaklanjuti," jelas Keith Pearson, kepala global layanan keuangan di ServiceNow.

"Data yang terfragmentasi dan sistem yang terisolasi adalah musuh hyperautomasi, dan teknologi data lake tidak meletakkan data yang mereka miliki ke tangan karyawan Anda dalam alur kerja. Kemampuan untuk mengintegrasikan dengan cepat ke sistem modern dan lama, menggabungkan data terkait proses ke dalam satu tempat di mana teknologi otomasi cerdas dapat diterapkan secara efektif adalah kunci untuk memberikan alur kerja otomatis yang dapat ditindaklanjuti dan hasil yang berhasil.

"Terlalu banyak organisasi jasa keuangan terus menerapkan pendekatan 'tempelan, teknologi hibrida' untuk mencapai tujuan otomasi mereka, tanpa sengaja menciptakan utang teknis dan pulau data yang lebih banyak."

Pindai dokumen

Tugas kunci dalam sektor keuangan adalah pemindaian dokumen pelanggan, termasuk detail identitas dan laporan bank. Jumlah data yang tersedia bagi organisasi di ruang ini sebagai hasilnya menumpuk, dan bisa mahal, tetapi hyperautomasi dapat membantu meningkatkan efisiensi sambil meminimalkan biaya.

"Jasa keuangan (FS) adalah salah satu sektor yang paling intens data di ekonomi global dengan sejumlah besar data pelanggan untuk diproses dan dianalisis untuk transaksi berbasis dokumen," kata Paul Maguire, senior vice-presiden EMEA dan APAC di Appian.

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

"Hyperautomasi mendekati masalah yang sama dengan cara yang lebih efisien, menggunakan otomasi proses robotik (RPA) untuk membawa dokumen dari berbagai sumber ke dalam alur kerja yang sama dan menggunakan AI untuk mengklasifikasikan dan mengekstrak informasi dari mereka, seperti kotak centang, dan bahkan catatan tangan. Ketika AI mendeteksi kesalahan, itu kemudian dapat ditawarkan secara otomatis kepada manusia untuk divalidasi atau dikoreksi, dan bahkan mengajari dirinya sendiri dari interaksi ini untuk meningkat seiring waktu."

Pelaporan otomatis

Tren hyperautomasi kunci lain yang sedang mengganggu keuangan melibatkan proses pelaporan peraturan, sebuah area yang menurut Volodymyr Marchuk, arsitek cloud dan solusi di ELEKS, akan mendapat manfaat dari otomasi lebih sering di masa depan.

"Banyak bank yang kami bicara sudah menggunakan otomasi proses robotik (RPA) dan teknologi kecerdasan kognitif," kata Marchuk.

"Ini berarti tugas manual dapat diotomatisasi 24/7 dengan supervisi manusia yang terbatas. Kami melihat perbaikan dalam kualitas data dan pekerja manusia dapat dialokasikan kembali ke tugas yang bernilai lebih tinggi. Namun, teknologi seperti RPA mungkin bukan solusi lengkap untuk pelaporan peraturan dari ujung ke ujung, dan itulah tempat hyperautomasi akan datang tetapi ini mungkin butuh waktu.

"Otomatisasi lengkap seringkali kompleks dan dapat memakan waktu tahun untuk diimplementasikan memerlukan transformasi dalam budaya bisnis."

Mengurangi penipuan dan kesalahan

Marchuk melanjutkan menjelaskan bagaimana hyperautomasi terbukti berguna dalam mengurangi penipuan dan kesalahan karyawan: "Hyperautomasi dapat secara signifikan mengurangi kerugian finansial akibat penipuan, kecelakaan, dan kesalahan. Menurut penelitian dari Crowe dan University of Portsmouth’s Centre for Counter Fraud Studies (CCFS), pada tahun 2018 kerugian global akibat penipuan dihitung sebesar $5 triliun — 6% dari GDP global.

"Hyperautomasi, menggunakan RPA dan pembelajaran mesin, dapat menyelesaikan beberapa masalah ini. Menggunakan hyperautomasi untuk pemrosesan transaksi adalah efisien dan transparan, dan informasi yang dihasilkan (log tindakan) dapat digunakan oleh pembelajaran mesin untuk pengenalan pola dan tren prediktif."

Fokus pada manusia

Terakhir, layak dicatat bahwa hyperautomasi tidak dapat berhasil dengan baik tanpa manajemen yang efektif dari pihak staf, dan ini berarti ada kebutuhan akan demokratisasi data.

Mathias Golombek, CTO di Exasol, menjelaskan: "Ironisnya, salah satu tren hyperautomasi terbesar sebenarnya tentang manusia bukan teknologi. Saat Anda berkomitmen pada lingkungan yang didorong data dan hyperautomasi, salah satu konsekuensi alami adalah peningkatan literasi data staf di setiap departemen — dan demokratisasi data yang secara berkala diharapkan mereka kerjakan.

"Revolut adalah salah satu pemimpin di bidang ini. Perusahaan dimulai sebagai penduduk digital yang genun, autentik didorong data daripada menggunakan data sebagai titik referensi yang lebih luas dalam pengambilan keputusan dan strategi. Ini melihat hyperautomasi sebagai bagian alami dari manajemen hiperpertumbuhan yang telah dialaminya dalam beberapa tahun terakhir.

"Organisasi oleh karena itu, misalnya, telah menerapkan ilmu data ke setiap departemen, terlepas dari apakah mereka tradisional teknologis atau tidak. Tim HR-nya, misalnya, harus mengetahui SQL untuk basis data: ini menganalisis proses wawancara, dari pertanyaan yang diajukan hingga korelasi keberhasilan dalam peran tertentu, dan menggunakan data tersebut untuk menyempurnakan proses setiap kali.

"Akibatnya, Revolut membuat data yang sensitif terhadap pekerja jauh lebih dapat diakses oleh staf setiap senioritas, sambil sekaligus meningkatkan ambang keterampilan ketika datangnya pada menggunakan data tersebut untuk meningkatkan performa."