Top hyperautomatiseringstrends die de financiële sector herschrijven: efficiëntie verhogen, kosten verlagen, fraude reduceren

Hyperautomatisering heeft financiële organisaties in staat gesteld om efficiëntie te verhogen, kosten te verlagen en fraude te mitigeren.

De financiële dienstensector zit vol complexe processen, transacties en betalingen die klanten, kopers, handelaren, regulators en andere stakeholders verbinden. Een overvloed aan legacy-systemen laat vaak hoge niveaus van mens-afhankelijk procesmanagement achter, wat automatisering cruciaal maakt voor het leveren van een naadloze klantervaring. Hyperautomatisering is in het bijzonder opgedoken als effectief instrument voor het verbeteren van efficiëntie, en in dit artikel bekijken we de grootste trends met deze technologie in de financiële sector vandaag.

Actionable geïntegreerde data

Veel van de financiële ruimte spreidt data vaak over geïsoleerde silos, maar bedrijven hebben begonnen actionable data in één plek te integreren, waaruit hyperautomatisering kan bloeien, en waar een single view of the customer gerealiseerd kan worden. Dit stelt financiële organisaties in staat om processen in real-time te monitoren en aan te passen, in lijn met evoluerende eisen.

"Hyperautomatisering gaat over het effectief samenbrengen van capaciteiten waaronder machine learning, process mining, RPA, API-integratie en intelligente workflow-orchestratie om hoge complexiteitsniveaus te vervangen door 80%+ automatisering van de levering van diensten aan klanten. De sleutel tot succes is actionable geïntegreerde data," legt Keith Pearson, global head of financial services bij ServiceNow, uit.

"Gefragmenteerde data en geïsoleerde systemen zijn de vijand van hyperautomatisering, en data lake-technologieën zetten de data die ze bevatten niet in de handen van uw werknemers in de workflow. De capaciteit om snel te integreren met zowel moderne als oude systemen, procesgerelateerde data in één plek samen te brengen waar intelligente automatiseringstechnologieën effectief toegepast kunnen worden, is de sleutel tot het leveren van actionable geautomatiseerde workflows en succesvolle uitkomsten.

"Te veel financiële dienstorganisaties blijven een 'plaster, hybride-technologiebenadering' deployen om hun automatiseringsdoelen te bereiken, ongewild nog meer technische schuld en data-eilanden creërend."

Document scanning

Een sleuteltaak binnen financiële sectoren is het scannen van klantdocumenten, inclusief identiteitsgegevens en bankafschriften. De hoeveelheid data die ter beschikking komt van organisaties in de sector optelt, en kan duur zijn, maar hyperautomatisering kan helpen efficiëntie te verhogen terwijl kosten geminimaliseerd worden.

"Financiële diensten (FS) is een van de meest data-intensieve sectoren in de wereldwijde economie met enorme hoeveelheden klantdata om te verwerken en analyseren voor documentgebaseerde transacties," aldus Paul Maguire, senior vice-president EMEA en APAC bij Appian.

"De populaire manier van documenten scannen met optical character recognition (OCR) kan echt duur zijn, en wordt voorspeld een $12,6 miljard industrie te zijn tegen 2025. Het vereist echter enorme hoeveelheden tijd om op te zetten, evenals mensen die elke keer moeten troubleshooten wanneer een formulier verandert.

"Hyperautomatisering benadert hetzelfde probleem op een efficiëntere manier, door robotic process automation (RPA) te gebruiken om documenten uit verschillende bronnen in dezelfde workflow te brengen en AI in te zetten om informatie te classificeren en te extraheren, zoals checkboxes, en zelfs handgeschreven notities. Wanneer AI een fout detecteert, kan deze automatisch aan een mens worden aangeboden voor validatie of correctie, en leert zelfs zelf van deze interacties om zich over tijd te verbeteren."

Geautomatiseerde rapportage

Een andere sleutelhyperautomatiseringstrend die de financiële sector ontwricht, betreft het regulatorische rapportageproces, een gebied waar Volodymyr Marchuk, cloud- en oplossingenarchitect bij ELEKS, gelooft dat het vaker zal profiteren van automatisering.

"Veel banken waar we mee spreken gebruiken al robotic process automation (RPA) en cognitieve intelligentietechnologieën," aldus Marchuk.

"Dit betekent dat handmatige taken 24/7 geautomatiseerd kunnen worden met beperkte menselijke supervisie. We zien verbeteringen in data-kwaliteit en menselijke werknemers kunnen heringezet worden naar hogere-waarde taken. Echter, technologieën zoals RPA zijn misschien niet de complete oplossing voor end-to-end regulatorische rapportage, en dat is waar hyperautomatisering in zal komen, maar dit kan tijd kosten.

"Volledige automatisering is vaak complex en kan jaren duren om te implementeren, wat een transformatie in de cultuur van een bedrijf vereist."

Fraude en fouten mitigeren

Marchuk legde uit hoe hyperautomatisering nuttig is gebleken bij het mitigeren van fraude en werknemersfouten: "Hyperautomatisering kan financiële verliezen door fraude, ongevallen en fouten aanzienlijk reduceren. Volgens onderzoek van Crowe en het Centre for Counter Fraud Studies (CCFS) van de Universiteit van Portsmouth, werden in 2018 mondiale verliezen door fraude berekend op $5 triljoen – 6% van het mondiale BBP.

"Hyperautomatisering, door RPA en machine learning te gebruiken, kan een aantal van deze problemen oplossen. Het gebruik van hyperautomatisering voor transactieverwerking is efficiënt en transparant, en gegenereerde informatie (actielogboeken) kan door machine learning worden gebruikt voor herkenning van voorspellende patronen en trends."

Focus op mensen

Ten slotte is het de moeite waard om op te merken dat hyperautomatisering niet goed kan slagen zonder effectief management aan de kant van personeel, wat een behoefte aan datademocratisering impliceert.

Mathias Golombek, CTO van Exasol, legde uit: "Ironisch genoeg is een van de grootste hyperautomatiseringstrends eigenlijk over mensen in plaats van technologie. Als je je committeert tot een data-gedreven, hypergeautomatiseerde omgeving, is een van de natuurlijke gevolgen een golf in de datageletterdheid van personeel in elk department – en een democratisering van de data waar ze steeds meer mee verwacht worden te werken.

"Revolut is een van de veldleiders hier. Het bedrijf startte als een echte digitale native, authentiek data-gedreven in plaats van data te gebruiken als breder referentiepunt in besluitvorming en strategie. Het ziet hyperautomatisering als een natuurlijk onderdeel van het managen van de hypergroei die het in recente jaren heeft ervaren.

"De organisatie heeft daarom bijvoorbeeld data science toegepast op elk department, ongeacht of ze traditioneel technologisch zijn of niet. Het HR-team moet bijvoorbeeld SQL kennen voor databases: het analyseert het interviewproces, van de gestelde vragen tot de correlatie van succes in een bepaalde rol, en gebruikt die data om het proces elke keer te verfijnen.

"Als gevolg maakt Revolut werkgevoelige data veel meer toegankelijk voor personeel van elk senioriteitsniveau, terwijl het ook de vaardigheidsdrempel verhoogt wanneer het gaat om het gebruik van die data om prestaties te verbeteren."