De grootste hyperautomatiseringstrends in financiën

Hyperautomatisering heeft financiële organisaties in staat gesteld de efficiëntie te verhogen, kosten te besparen en fraude te verminderen.

De financiële dienstverlening zit vol met complexe processen, transacties en betalingen die klanten, kopers, handelaren, regelgevers en andere belanghebbenden met elkaar verbinden. Een overvloed aan legacy-systemen laat vaak een hoog niveau van mensafhankelijk procesbeheer achter, waardoor automatisering cruciaal is voor het leveren van een naadloze klantervaring. Vooral hyperautomatisering is naar voren gekomen als een effectief hulpmiddel om de efficiëntie te verbeteren, en in dit artikel bekijken we de grootste trends met betrekking tot deze technologie in de financiële wereld van vandaag.

Handvatbare geïntegreerde gegevens

Een groot deel van de financiële ruimte verspreidt gegevens vaak over geïsoleerde silo's, maar bedrijven zijn begonnen om bruikbare gegevens op één plek te integreren, van waaruit hyperautomatisering kan gedijen en waar één enkel beeld van de klant kan worden gerealiseerd. Hierdoor kunnen financiële organisaties processen in realtime bewaken en aanpassen, in overeenstemming met de veranderende eisen.

“Hyperautomatisering gaat over het effectief samenbrengen van mogelijkheden, waaronder machine learning, process mining, RPA, API-integratie en intelligente workflow-orkestratie om hoge niveaus van complexiteit te vervangen door 80%+ automatisering van de levering van diensten aan klanten. De sleutel tot succes zijn bruikbare, geïntegreerde data”, legt Keith Pearson uit, global head of financial services bij ServiceNow.

“Gefragmenteerde data en geïsoleerde systemen zijn de vijand van hyperautomatisering, en data lake-technologieën geven de data die ze vasthouden niet in handen van uw werknemers in de workflow. Het vermogen om snel te integreren in moderne en oude systemen, en procesgerelateerde gegevens samen te brengen op één plek waar intelligente automatiseringstechnologieën effectief kunnen worden toegepast, is de sleutel tot het leveren van bruikbare geautomatiseerde workflows en succesvolle resultaten.

"Te veel financiële dienstverleners blijven een 'plakpleister, hybride technologie-aanpak' gebruiken om hun automatiseringsdoelen te bereiken, waardoor ze onbedoeld nog meer technische schulden en eilanden van gegevens creëren."

Document scannen

Een kerntaak binnen de financiële sector is het scannen van klantdocumenten, inclusief identiteitsgegevens en bankafschriften. De hoeveelheid gegevens die als gevolg daarvan ter beschikking staan ​​van organisaties in de ruimte, loopt op en kan kostbaar zijn, maar hyperautomatisering kan helpen om de efficiëntie te verhogen en de kosten te minimaliseren.

"Financiële dienstverlening (FS) is een van de meest data-intensieve sectoren in de wereldeconomie met enorme hoeveelheden klantgegevens om te verwerken en te analyseren voor op documenten gebaseerde transacties", zegt Paul Maguire, senior vice-president EMEA en APAC bij Appian.

“De populaire manier om documenten te scannen met optische tekenherkenning (OCR) kan erg duur zijn en zal naar verwachting in 2025 een industrie van $ 12,6 miljard zijn. Het kost echter enorm veel tijd om op te zetten, en mensen moeten problemen oplossen elke keer dat een formulier verandert.

“Hyperautomatisering benadert hetzelfde probleem op een efficiëntere manier, met behulp van robotic process automation (RPA) om documenten uit verschillende bronnen in dezelfde workflow te brengen en door AI te gebruiken om informatie eruit te classificeren en te extraheren, zoals selectievakjes en zelfs handgeschreven notities. Wanneer AI een fout detecteert, kan deze automatisch aan een mens worden aangeboden voor validatie of correctie, en leert het zichzelf zelfs van deze interacties om in de loop van de tijd te verbeteren.”

Geautomatiseerde rapportage

Een andere belangrijke trend op het gebied van hyperautomatisering die de financiën verstoort met betrekking tot het rapportageproces van regelgeving, een gebied dat volgens Volodymyr Marchuk, cloud- en oplossingsarchitect bij ELEKS, in de toekomst vaker zal profiteren van automatisering.

"Veel banken waarmee we praten, gebruiken al robotic process automation (RPA) en cognitieve intelligentietechnologieën", zegt Marchuk.

“Dit betekent dat handmatige taken 24/7 geautomatiseerd kunnen worden met beperkt menselijk toezicht. We zien verbeteringen in de gegevenskwaliteit en menselijke werknemers kunnen opnieuw worden ingezet voor taken met een hogere waarde. Technologieën zoals RPA zijn misschien niet de complete oplossing voor end-to-end rapportage over regelgeving, en dat is waar hyperautomatisering zal komen, maar dit kan enige tijd duren.

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

Beperking van fraude en fouten

Marchuk legde verder uit hoe hyperautomatisering nuttig is gebleken bij het verminderen van fraude en fouten van werknemers:“Hyperautomatisering kan financiële verliezen als gevolg van fraude, ongevallen en fouten aanzienlijk verminderen. Volgens onderzoek van Crowe en het Centre for Counter Fraud Studies (CCFS) van de University of Portsmouth, werd in 2018 de wereldwijde verliezen als gevolg van fraude berekend op $ 5 biljoen - 6% van het wereldwijde bbp.

“Hyperautomatisering, met behulp van RPA en machine learning, 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 het herkennen van voorspellende patronen en trends.”

Een focus op mensen

Ten slotte is het vermeldenswaard dat hyperautomatisering niet goed kan slagen zonder effectief management door het personeel, en dit vereist datademocratisering.

Mathias Golombek, CTO van Exasol, legt uit:“Ironisch genoeg gaat een van de grootste hyperautomatiseringstrends eigenlijk meer over mensen dan over technologie. Wanneer u zich inzet voor een datagestuurde, hypergeautomatiseerde omgeving, is een van de natuurlijke gevolgen een vloedgolf in de datageletterdheid van het personeel op elke afdeling - en een democratisering van de gegevens waarmee ze in toenemende mate moeten werken.

“Revolut is een van de veldleiders hier. Het bedrijf begon als een echte digital native, authentiek datagedreven in plaats van data te gebruiken als een breder referentiepunt bij besluitvorming en strategie. Het ziet hyperautomatisering als een natuurlijk onderdeel van het beheersen van de hypergroei die het de afgelopen jaren heeft ervaren.

“De organisatie heeft daarom bijvoorbeeld data science toegepast op elke afdeling, of die nu traditioneel technologisch is 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 gegevens om het proces telkens te verfijnen.

"Als gevolg daarvan maakt Revolut zowel werkgevoelige gegevens veel toegankelijker voor personeel van elke senioriteit, terwijl het ook de vaardigheden verbetert als het gaat om het gebruik van die gegevens om de prestaties te verbeteren."