Las mayores tendencias de hiperautomatización en finanzas

La hiperautomatización ha permitido a las organizaciones financieras aumentar la eficiencia, reducir costos y mitigar el fraude.

La industria de servicios financieros está llena de procesos, transacciones y pagos complejos que conectan a clientes, compradores, comerciantes, reguladores y otras partes interesadas. Una gran cantidad de sistemas heredados a menudo deja altos niveles de gestión de procesos dependientes de humanos, lo que hace que la automatización sea crucial para brindar una experiencia perfecta al cliente. La hiperautomatización, en particular, se ha convertido en una herramienta eficaz para mejorar la eficiencia y, en este artículo, echamos un vistazo a las tendencias más importantes que involucran esta tecnología en las finanzas en la actualidad.

Datos integrados procesables

Gran parte del espacio financiero a menudo distribuye datos en silos aislados, pero las empresas han comenzado a integrar datos procesables en un solo lugar, desde el cual puede prosperar la hiperautomatización y donde se puede obtener una vista única del cliente. Esto permite a las organizaciones financieras monitorear y adaptar los procesos en tiempo real, en línea con las demandas cambiantes.

“La hiperautomatización se trata de reunir de manera efectiva capacidades que incluyen aprendizaje automático, minería de procesos, RPA, integración de API y orquestación de flujo de trabajo inteligente para reemplazar los altos niveles de complejidad con más del 80 % de automatización de la entrega de servicios a los clientes. La clave del éxito son los datos integrados procesables”, explicó Keith Pearson, director global de servicios financieros de ServiceNow.

“Los datos fragmentados y los sistemas aislados son enemigos de la hiperautomatización, y las tecnologías de lago de datos no ponen los datos que tienen en manos de sus empleados en el flujo de trabajo. La capacidad de integrarse rápidamente a sistemas modernos y antiguos, reuniendo datos relacionados con procesos en un solo lugar donde las tecnologías de automatización inteligente se pueden aplicar de manera efectiva, es la clave para brindar flujos de trabajo automatizados procesables y resultados exitosos.

"Demasiadas organizaciones de servicios financieros continúan implementando un 'enfoque de tecnología híbrida de yeso pegajoso' para lograr sus objetivos de automatización, creando sin darse cuenta aún más deuda técnica e islas de datos".

Escaneado de documentos

Una tarea clave dentro de los sectores financieros es el escaneo de los documentos de los clientes, incluidos los detalles de identidad y los extractos bancarios. Como resultado, la cantidad de datos que están a disposición de las organizaciones en el espacio se acumula y puede ser costoso, pero la hiperautomatización puede ayudar a aumentar la eficiencia y minimizar los costos.

“Los servicios financieros (FS) son uno de los sectores con mayor uso de datos en la economía global, con enormes cantidades de datos de clientes para procesar y analizar para transacciones basadas en documentos”, dijo Paul Maguire, vicepresidente senior de EMEA y APAC en Appian.

“El medio popular de escanear documentos con reconocimiento óptico de caracteres (OCR) puede ser realmente costoso y se prevé que sea una industria de $ 12,6 mil millones para 2025. Sin embargo, implica una gran cantidad de tiempo para configurarlo, así como humanos que tienen que solucionar problemas. cada vez que cambia un formulario.

“La hiperautomatización aborda el mismo problema de una manera más eficiente, utilizando la automatización de procesos robóticos (RPA) para traer documentos de diferentes fuentes al mismo flujo de trabajo y utilizando IA para clasificar y extraer información de ellos, como casillas de verificación e incluso notas escritas a mano. Cuando la IA detecta un error, se puede ofrecer automáticamente a un ser humano para que lo valide o lo corrija, e incluso aprende a sí mismo a partir de estas interacciones para mejorar con el tiempo”.

Informes automatizados

Otra tendencia clave de hiperautomatización que está revolucionando las finanzas involucra el proceso de informes regulatorios, un área que Volodymyr Marchuk, arquitecto de soluciones y nube en ELEKS, cree que se beneficiará de la automatización más a menudo en el futuro.

"Muchos bancos con los que estamos hablando ya están utilizando la automatización robótica de procesos (RPA) y las tecnologías de inteligencia cognitiva", dijo Marchuk.

“Esto significa que las tareas manuales se pueden automatizar las 24 horas del día, los 7 días de la semana con supervisión humana limitada. Estamos viendo mejoras en la calidad de los datos y los trabajadores humanos pueden reasignarse a tareas de mayor valor. Sin embargo, es posible que tecnologías como RPA no sean la solución completa para los informes reglamentarios de extremo a extremo, y ahí es donde entrará la hiperautomatización, pero esto puede llevar tiempo.

"La automatización completa suele ser compleja y puede llevar años implementarla, lo que requiere una transformación en la cultura de una empresa".

Mitigación de fraudes y errores

Marchuk continuó explicando cómo la hiperautomatización ha resultado útil para mitigar el fraude y los errores de los empleados:“La hiperautomatización puede reducir significativamente las pérdidas financieras debidas a fraudes, accidentes y errores. Según una investigación de Crowe y el Centro de Estudios Contra el Fraude (CCFS) de la Universidad de Portsmouth, en 2018 las pérdidas globales debidas al fraude se calcularon en 5 billones de dólares, el 6 % del PIB mundial.

“La hiperautomatización, usando RPA y aprendizaje automático, puede resolver algunos de estos problemas. El uso de la hiperautomatización para el procesamiento de transacciones es eficiente y transparente, y el aprendizaje automático puede usar la información generada (registros de acciones) para el reconocimiento de patrones y tendencias predictivos”.

Un enfoque en las personas

Finalmente, vale la pena señalar que la hiperautomatización no puede tener éxito sin una gestión eficaz por parte del personal, y esto significa la necesidad de democratizar los datos.

Mathias Golombek, CTO de Exasol, explicó:“Irónicamente, una de las mayores tendencias de hiperautomatización se trata en realidad de personas y no de tecnología. Cuando se compromete con un entorno hiperautomatizado basado en datos, una de las consecuencias naturales es una oleada en la alfabetización de datos del personal en todos los departamentos, y una democratización de los datos con los que se espera que trabajen cada vez más.

“Revolut es uno de los líderes de campo aquí. La empresa comenzó como un auténtico nativo digital, auténticamente impulsada por los datos en lugar de utilizar los datos como un punto de referencia más amplio en la toma de decisiones y la estrategia. Considera que la hiperautomatización es una parte natural de la gestión del hipercrecimiento que ha experimentado en los últimos años.

“Por lo tanto, la organización ha aplicado, por ejemplo, la ciencia de datos a todos los departamentos, independientemente de si son tradicionalmente tecnológicos o no. Su equipo de recursos humanos, por ejemplo, debe saber SQL para bases de datos:analiza el proceso de la entrevista, desde las preguntas realizadas hasta la correlación del éxito en un rol particular, y utiliza esos datos para refinar el proceso cada vez.

"En consecuencia, Revolut está haciendo que los datos confidenciales del trabajo sean mucho más accesibles para el personal de todos los niveles, al tiempo que eleva el nivel de habilidades cuando se trata de usar esos datos para mejorar el rendimiento".