Hiperautomatyzacja w bankowości – jakie obszary możesz ulepszyć

Bankowość jest mocno uregulowana, ale nawet ona musi sprostać wysokim wymaganiom rynku. Klienci oczekują szybkiego i rzetelnego załatwiania spraw. Pracownicy bankowi chcą to zapewnić, jednak niektóre manualne zadania mogą zabierać im za dużo czasu. W takiej sytuacji pomoże hiperautomatyzacja, której rolą jest zbudowanie holistycznej strategii usprawniania procesów w celu zwiększenia wartości biznesu. W tym artykule pokażemy Ci, jakie obszary bankowości można ulepszyć dzięki hiperautomatyzacji oraz jakie korzyści to przyniesie.

Hiperautomatyzacja jest dobrze osadzonym podejściem w polskich bankach. Raport Od Robotic Process Automation do hiperautomatyzacji (dalej nazywany „Raportem”) wskazuje, że większość banków stosuje automatyzację od 2018 roku. Ponadto dodaje, że większość instytucji finansowych osiągnęła poziom uporządkowania automatyzacji – jednostki struktury organizacyjnej wdrażają automatyzację i podejmują starania w zakresie synchronizacji działań. Oznacza to, że są już o krok od pełnej hiperautomatyzacji.

Niestety wdrożenie tego podejścia wymaga przezwyciężenia kilku wyzwań. Możemy tu wyróżnić długi czas adaptacji przy zmieniających się warunkach rynkowych czy konieczność konfrontacji z nagromadzeniem zróżnicowanych danych. Ważnym czynnikiem, zwłaszcza w przypadku sektora bankowego, jest również duża liczba przepisów i kontroli zgodności, które utrudniają proces wdrażania nowych rozwiązań.

Nagroda za wprowadzenie hiperautomatyzacji w bankowości jest ogromna, dlatego warto podjąć ten wysiłek. Chcemy ułatwić Ci sprawę – poniżej poznasz obszary, które możesz ulepszyć dzięki inteligentnej automatyzacji. Odkryjesz też odpowiednie rozwiązania technologiczne potrzebne w danej dziedzinie oraz korzyści, jakie odniosą Twoi pracownicy i klienci.

Użyj poniższego menu, aby przejść do konkretnej sekcji.

Jest wiele obszarów, które mogą zyskać dzięki wdrożeniu hiperautomatyzacji, m.in.:

Każdy z nich wymaga nieco innego podejścia. W celu zachowania przejrzystości, każdy z powyższych obszarów zaczniemy opisywać od konkretnych zadań poddawanych hiperautomatyzacji, wykorzystanych technologii i osiągniętych korzyści.

Dobrze ułożona i zautomatyzowana ścieżka klienta to gwarancja skutecznego marketingu i większej sprzedaży nawet w tak wymagającej branży jak bankowość.

Integracja bankowego systemu CRM z technologiami sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence/AI) pozwala na wykrywanie szans sprzedaży krzyżowej (cross-selling). Jednoczesna analiza danych dot. wpisów o kliencie i bazy usług bankowych pozwoli zidentyfikować niewykorzystane szanse zakupowe. Portal Oliver Wyman przytacza obiecujące dane: zastosowanie sztucznej inteligencji pomogło pozyskać 5 razy więcej adresów e-mail w celu prowadzenia sprzedaży krzyżowej. Ponadto roczne przychody banku ze sprzedaży metodą e-mail mogą wzrosnąć nawet 4 razy.

Czasami powody odejścia klienta są niejasne. Jednak zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji z natychmiastowym dostępem do bazy danych szybko znajdą odpowiedź. Roboty wykryją schematy postępowania byłych klientów i porównają je z zachowaniem obecnych. W ten sposób znajdą osoby z wysokim ryzykiem odejścia. Dzięki temu pracownicy banku podejmą odpowiednie kroki zmierzające do utrzymania klientów. Maszyny mogą podpowiedzieć skuteczne działania, które sprawdzały się przy retencji podobnych osób.

Według badań Gartnera, aż 82% firm buduje ścieżki zakupowe, ale tylko 47% potrafi skutecznie je wykorzystać. Dobrym sposobem na zastosowanie ich, nawet w przypadku natłoku zadań, jest wdrożenie botów do eksploracji procesów (process mining). Technologia ta umożliwia ekstrakcję danych o klientach np. z systemu CRM, plików, baz danych czy platform zgłoszeniowych.

Pozyskane informacje umożliwiają określenie etapów ścieżki, punktów styku z firmą, osób zaangażowanych, interakcji z klientem itd. Dzięki nim zidentyfikujesz najsilniejszy kanał oraz dowiesz się, jak usprawnić pozostałe. Możesz też zoptymalizować ścieżkę zakupową i opracować strategie marketingowe dot. bieżących potrzeb klientów. Rezultatem tego będzie stabilny lejek zakupowy, który pozwoli zatrzymać klientów i przyciągnąć kolejnych.

Skonstruowanie wartościowego procesu sprzedaży jest trudne, zwłaszcza przy narastającej ilości danych o klientach. Technologia eksploracji procesów pomaga ustalić zjawiska powtarzalne, anomalia, rodzaje interakcji z klientami i czas pomiędzy nimi. Dzięki temu możesz zapewnić lepszą synergię pomiędzy zewnętrznymi (na linii klient-firma) oraz wewnętrznymi (firmowe zaplecze) procesami sprzedaży, co zwiększy ich wydajność.

Klienci często trafiają na kanały banku poza normalnymi godzinami pracy. W takich przypadkach pomóc może chatbot, który za pomocą odpowiednich pytań zamieni przypadkowego odwiedzającego w skwalifikowanego leada. Dzięki temu pracownicy mogą pominąć ten etap sprzedaży i zająć się innymi potencjalnymi klientami.

Chatboty mogą działać poza kanałami własnymi banku, tj., na komunikatorach typu WhatsApp czy Messenger. Ważne jest, aby potrafiły one decydować o samodzielnym rozwiązaniu sprawy lub przekierowaniu jej do ludzi. Niektóre zadania mogą trafić do robotów operacyjnych, podczas gdy innymi muszą zająć się pracownicy bankowi. Potwierdzają to badania Forbes: chociaż 38% klientów instytucji finansowych i ubezpieczeniowych woli wyłącznie cyfrowe interakcje, to aż 62% preferuje mieszany kontakt z ludźmi i maszynami.

Banki podlegają surowym przepisom dot. ochrony danych i cyberbezpieczeństwa. Wiele technologii hiperautomatyzacji pozwala na płynną obsługę klienta przy jednoczesnym zachowaniu zgodności.

Procedura Know Your Customer (dosł. Poznaj Swojego Klienta) to istotny element sektora bankowego. eGospodarka.pl definiuje KYC jako „proces, w którym instytucje finansowe identyfikują i weryfikują tożsamość klientów”. Pozwala to zapobiegać oszustwom i nieuczciwym praktykom. Taka weryfikacja wymaga czasu, jednak można z powodzeniem przekazać to zadanie robotom.

Bank wykorzystuje robotyzację procesów biznesowych do efektywnego pozyskiwania informacji z dokumentów klientów. Pomaga tutaj optyczne rozpoznawanie tekstu (Optical Character Recognition/OCR) oraz inteligentne przetwarzanie dokumentów (Intelligent Document Processing/IPD). W pierwszej fazie dokumenty są skanowane i konwertowane do formy edytowalnej. W drugiej maszyny dokonują ekstrakcji danych.

W trzeciej fazie modele uczenia maszynowego (Machine Learning/ML) określają potencjalne zagrożenia związane z danym klientem. W czwartej boty stanowiące element robotyzacji procesów biznesowych (Robotic Process Automation/RPA) pomagają przekazać najbardziej wymagające sprawy ludziom, natomiast samodzielnie realizują łatwiejsze kwestie. Takie rozwiązanie pomaga polepszyć doświadczenie klienta i efektywność banku. Ponadto wzrasta poziom bezpieczeństwa i zachowania zgodności z przepisami.

Klienci często wolą zadać pytanie i szybko uzyskać odpowiedź niż szukać informacji na własną rękę. Nie interesuje ich również, kto załatwia ich sprawy, jeżeli uzyskają pożądany rezultat. Dlatego w wielu sytuacjach sprawdzają się chatboty (do komunikacji pisemnej) i voiceboty (do komunikacji głosowej).

Tak zwana konwersacyjna sztuczna inteligencja oparta na przetwarzaniu języka naturalnego (Natural Language Processing/NLP) potrafi szybko odpowiadać na pytania, znajdować informacje oraz realizować proste dyspozycje o dowolnej porze dnia i nocy. Ponadto skutecznie przekazuje pracownikom bardziej skomplikowane sprawy klientów. Przekłada się to na poprawę jakości obsługi klienta oraz zwiększenie efektywności pracowników.

Przykład: W serwisie Robonomika możemy znaleźć artykuł o ING Banku Śląskim. W 2018 r. bank ten wprowadził chatbota opartego na konwersacyjnej AI. Chatbot „Mój Asystent” jest dostępny w bankowości internetowej i mobilnej Moje ING. Potrafi on komunikować się z klientami w języku naturalnym po polsku i po angielsku.

Sztuczna inteligencja może też pośrednio wspierać pracowników banku w komunikacji z klientami. Wyszkolone algorytmy AI potrafią sporządzić gotową transkrypcję z rozmowy telefonicznej. Co więcej, mogą również wydobyć z niej najistotniejsze elementy – emocje rozmówcy, słowa kluczowe (“UOKiK” czy “KNF”), zwroty grzecznościowe, itd. Pracownik otrzyma gotową listę priorytetów, historię kontaktu z klientem oraz podsumowanie każdej rozmowy, a nawet ujednolicony format komunikacji. Dzięki temu sprawy klientów będą załatwiane szybciej, w sposób przejrzysty, a oni sami będą bardziej zadowoleni z kontaktu.

Komunikacja e-mail również może skorzystać na wdrożeniu hiperautomatyzacji. Najbardziej pomoże tutaj asystent pisania AI (AI Writing Assistant/AWA). Technologia ta pomaga przyspieszyć i ustrukturyzować komunikację z klientem. Główną zaletą tutaj jest możliwość automatycznego wygenerowania odpowiedzi na wszelkiego rodzaju pisma klienta. Jest to możliwe dzięki analizie przychodzącej korespondencji (słowa kluczowe, poziom emocjonalny, autor pisma), jej klasyfikacji, a następnie zbudowaniu odpowiedzi zgodnej z oczekiwaniami klienta.

Zwykle ludzie nie lubią ankiet – pomijają je lub odpowiadają pospiesznie. Dzięki zastosowaniu chatbota i NLP możesz zmienić zbieranie feedbacku klientów w ciekawe, interaktywne doświadczenie. Bot wplecie pytania w normalną rozmowę, dając użytkownikowi wrażenie naturalnego kontaktu społecznego. W ten sposób klienci udzielą bardziej wiarygodnych odpowiedzi, a bank zbierze lepsze dane.

Innym ciekawym podejściem jest globalne zbieranie danych o tzw. “pain points” czyli powtarzających się problemach niezaspokojenia potrzeb klientów. Algorytmy AI oparte na NLP mogą przeszukiwać internet pod kątem opinii klientów dot. danego banku. Może on więc zebrać informacje dot. nieodpowiadającym klientom praktyk bez angażowania ich w ankietę. Dzięki temu bank poprawi jakość swoich działań, a klienci otrzymają lepszą obsługę bez konieczności mówienia o problemach.

Klienci muszą mieć stały dostęp do usług bankowych. Jednak obsługująca ich instytucja finansowa nie zawsze dysponuje wystarczającą liczbą pracowników, aby zapewnić działanie na 100%. Na szczęście skutecznie wdrożona hiperautomatyzacja w bankowości pozwala na przejęcie części procesów przez maszyny.

P2P (Procure to Pay) łączy w sobie wiele dziedzin związanych z fakturowaniem, rozliczeniami, księgowością itd. Według portalu Kariera w Finansach zadaniem P2P jest „efektywne zarządzanie całym obszarem finansowo-księgowym w nowoczesnej organizacji”. Proces ten zawiera wiele powtarzalnych zadań, stwarzając liczne możliwości dla hiperautomatyzacji w bankowości.

Dzięki połączonej technologii OCR oraz NLP możliwe jest automatyczne zbieranie faktur i ich interpretacja. Integracja pomiędzy poszczególnymi robotami oraz włączenie eksploracji procesów umożliwia optymalizację przetwarzania faktur. Obejmuje to np. identyfikację wąskich gardeł.

Zastosowanie hiperautomatyzacji w bankowości usprawnia też proces przypominania o płatnościach i odzyskiwania należności. Dotyczy to nawet drażliwych tematów np. windykacji. Maszyny do robotyzacji procesów biznesowych dokonują analizy danych dot. zadłużenia i określają jego status. Mogą też podjąć decyzję o zastosowaniu miękkiej windykacji (np. e-mail z przypomnieniem) lub twardej (np. skierowanie sprawy do sądu) albo stwierdzić niesłuszną windykację (błędna klasyfikacja klienta) i zamknąć sprawę.

Usprawnienie procesów P2P przynosi wiele korzyści. Przede wszystkim jest to stały nadzór nad płatnościami i mniejsza ilość błędów. Poza tym maszyny skutecznie przypominają o płatnościach i podejmują czynności windykacyjne. Z kolei pracownicy mają więcej czasu na monitorowanie bardziej złożonych aktywności P2P.

Według strony FlexiClosing uzgadnianie sald to działanie samokontroli przedsiębiorstwa polegające na sprawdzaniu przychodów i kosztów, księgowaniu ich na osobnych kontach i potwierdzaniu poprawności sald. Jego celem jest sprawdzenie prawidłowości dot. prowadzonych operacji finansowych. Robotyzacja procesów biznesowych może odpowiadać za pozyskiwanie danych i porównywaniem ich w skomplikowanych zestawieniach. Dzięki temu uzgadnianie sald jest szybsze i zawiera mniej błędów.

Przykład: Wykonanie tego zadania metodami manualnymi może zająć wiele godzin. Raport opisuje przypadek BNP Paribas Bank Polska. Podana instytucja finansowa skróciła proces uzgadniania sald do 31 minut za sprawą hiperautomatyzacji.

Wydawanie kart płatniczych składa się z wielu połączonych liniowo etapów. Zastosowanie eksploracji procesów umożliwia identyfikację zastojów i długotrwałych czynności. W ten sposób bank może zoptymalizować pracę pomiędzy działami. Dzięki temu klienci szybciej otrzymają swoje karty płatnicze.

Chociaż instytucje finansowe są obwarowane wieloma przepisami, to również podlegają ciągłym zmianom. Paweł Antonowicz i in. zauważają w swojej pracy naukowej, że na ewolucję bankowości wpłynął rozwój sektora fintech, tworzenie się nowych modeli biznesowych, a także zmiany w preferencjach klientów i rozluźnienie polityki przyznawania licencji bankowych. Dodatkowo przytaczają słowa Z. Jagiełły, Prezesa PKO BP, według których bank musi przypominać firmę fintech z przyznaną licencją bankową.

Zatem branża ta wymaga skutecznego zarządzania zmianą. Jeżeli połączysz robotyzację procesów biznesowych z innymi technologiami, np. NLP, OCR oraz modele sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, możesz uzyskać tzw. automatyzację zarządzania zmianą. W tym celu np. możesz stworzyć chatbota zasilonego RPA. Będzie on zbierał pomysły na modyfikacje poprzez konwersację z użytkownikami i przerabiał je na formalne wnioski o zmianę.

Współpracujące ze sobą roboty typu RPA i NLP pomogą również w weryfikacji wniosku i ewentualnym wdrożeniu zmiany. Ocenę efektywności zmiany wspomoże eksploracja procesów. Umożliwia ona monitorowanie elementów systemu i identyfikację niepożądanych sytuacji, a nawet przeanalizowanie struktury banku i znalezienie kolejnych obszarów wymagających zmiany.

Dzięki zastosowaniu powyższych metod wzrośnie efektywność Twojej instytucji finansowej. Przede wszystkim łatwiej wdrożysz zmiany i wyeliminujesz niewydajne aktywności. Ponadto uproszczenie systemu wnioskowania o zmianę sprawi, że więcej osób zaangażuje się w optymalizację procesów biznesowych.

Śledzenie wydatków bankowych może być wymagające, nawet z użyciem systemu ERP. Jednak eksploracja procesów umożliwia skutecznie przedstawienie przepływu pieniędzy pomiędzy szczególnymi aktywnościami. W ten sposób można znaleźć opcje zmniejszenia wydatków. W bardziej wymagających przypadkach sprawdzają się modele AI. Pomagają one w weryfikacji dokumentów księgowych, zapewnieniu zgodności z przepisami podatkowymi i zapobieganiu nadużyciom.

Jeżeli zaczniesz wdrażać odpowiednie elementy hiperautomatyzacji w bankowości, wkrótce pojawią się kolejne opcje usprawnień. Jednym ze sposobów jest śledzenie procesów na bazie cyfrowego bliźniaka firmy (Digital Twin of Ogranization/DTO) czyli wirtualnej kopii banku. Cyfrowy bliźniak umożliwia testowanie automatyzacji w bezpiecznym środowisku. Z kolei eksploracja procesów pozwala znaleźć kolejne możliwości dla hiperautomatyzacji poprzez analizę danych dot. zachodzących działań.

Jednym z największych kroków na drodze rozwoju tego podejścia jest przekazanie inicjatywy pracownikom. Umożliwiają to platformy low-code/no-code oraz podejście demokratyzacji IT. Dzięki temu pracownicy samodzielnie budują roboty i uzyskują pomoc, której najbardziej potrzebują.

Przykład: Jak podaje wspomniany wcześniej Raport, Alior Bank wdrożył u siebie specjalny program, którego motywem przewodnim jest „demokratyzacja robotyzacji”. Jego pracownicy są angażowani w doskonalenie elementów bezpośrednio związanych z ich pracą.

Udzielanie pożyczek i kredytów to złożone zadania obejmujące wiele procesów. Sporą część z nich można zautomatyzować, co usprawni przetwarzanie wniosków i podjęcie decyzji.

Za ocenę zdolności kredytowej odpowiada wykwalifikowany personel. Jednak w celu usprawnienia swojej pracy, ludzie często polegają na zaawansowanych rozwiązaniach. Najpierw wspierają ich technologie pozyskiwania danych, np. OCR, NLP czy też ekstrakcja danych (web scraping). Potrafią one samodzielne pobierać informacje z różnych źródeł (strony internetowe, media społecznościowe, udostępnione pliki itd.). Następnie konwertują je w wartościowe dane.

Pozyskane dane muszą zostać właściwie przetworzone. Dzięki ekstrakcji danych i robotyzacji procesów biznesowych bank może zestawić je z danymi pozyskanymi od klienta. Nie musi też kontaktować się z żadnymi firmami zewnętrznymi w celu weryfikacji tych informacji. W następnej kolejności modele AI wyliczają wysokość ryzyka i przekazują swoje rekomendacje dot. przyznania lub odmowy kredytu. W ten sposób pracownicy mogą oszczędzić czas, bank otrzymuje większą szansę na spłatę kredytu, natomiast klienci dostają decyzję o wiele szybciej.

Według badania portalu Moody’s Analytics około 50% ankietowanych z sektora bankowego nie stosuje automatyzacji w procesie udzielania kredytu. Z kolei raport Mortgage Technology Organization Insights Report podaje, że cały proces przetwarzania kredytu trwa aż 52 dni. Rozważmy zatem scenariusz, w którym stosowana jest hiperautomatyzacja w bankowości.

Do banku wpływa wniosek o kredyt, a maszyny pozyskują dane za pomocą OCR. Następnie rozpoznają je poprzez NLP i przenoszą w obrębie systemu bankowego za pośrednictwem robotyzacji procesów biznesowych. Przy okazji sprawdzają, czy wszystkie pola zostały prawidłowo wypełnione, a ich treść zgadza się z wymogami banku. W następnym kroku technologia ekstrakcji danych pomaga ustalić, czy podane przez klienta informacje odpowiadają stanowi faktycznemu.

Wreszcie bank ocenia, jaki produkt będzie najlepszy dla klienta w oparciu o jego zdolność kredytową. Modele AI analizują sytuację i podpowiadają optymalne rozwiązania. Technologie NLP pomagają sporządzić pierwszą wersję umowy, zapewniając jej poprawność pod kątem merytorycznym i językowym. Natomiast maszyny RPA mogą przekazać umowę do klienta i monitorować jej realizację. Przy tak zorganizowanym procesie udzielania kredytu można przetworzyć więcej wniosków i zwiększyć wartość biznesową.

Sektor bankowy jest narażony na wszelkiego rodzaju nadużycia finansowe. Jednak technologie hiperautomatyzacji wspierające przeprowadzanie audytów i zachowanie zgodności pomagają zapobiegać nieuczciwym procederom.

Wszelkiego rodzaju oszustwa przyczyniają się do coraz większych strat w sektorze bankowym. Przykładowo portal McKinsey&Company przewiduje, że nadużycia dot. kart płatniczych wyniosą 44 mld USD w skali światowej w 2025 r. Trudno walczyć z nadużyciami po fakcie, dlatego instytucje finansowe wdrażają metody zapobiegawcze.

Sprawdzają się tutaj tzw. nadzorowane i nienadzorowane modele uczenia maszynowego. Modele nadzorowane uczą się odróżniać transakcje uczciwe od nieuczciwych na zestawach oznakowanych danych. Jednak w przypadku nowych sposobów nadużyć lepiej działają modele nienadzorowane wytrenowane na nieoznakowanych danych. Ten typ modeli namierza nieuczciwe transakcje, rozpoznając aktywności niepasujące do ogólnie przyjętego wzorca.

Nietypowe aktywności to właśnie jeden ze sposobów identyfikacji nadużyć finansowych. Jeżeli modele ML wykryją taką sytuację, mogą przeprowadzić dodatkową analizę danych. W skrajnych przypadkach powiadomią bank, który poprosi klienta o dodatkową weryfikację. Raport firmy EY podaje przykłady działań, na które reagują modele uczenia maszynowego: weekendowe płatności w przypadku firm, zduplikowane dane płatnicze, zmiany trendów, ręczne modyfikacje spisów przy zamknięciach finansowych.

Istotną rolę w zapobieganiu nadużyciom grają zdolności adaptacyjne rozwiązań do hiperautomatyzacji w bankowości. Modele ML muszą wyciągać właściwe wnioski nawet w nowych sytuacjach. Dlatego ważne jest utrzymanie czystej bazy danych. Przykładowo informacje o dokonywanych transakcjach muszą być zapisywane wraz z kontekstem. W ten sposób otrzymasz różne wersje danych, które zestawisz ze sobą w celu określenia ich trafności. Dzięki wsparciu hiperautomatyzacji i szczegółowym danym bank uniknie strat w postaci kosztów pokrycia szkód czy kar finansowych.

Jednym z poważniejszych nadużyć jest pranie pieniędzy, ale hiperautomatyzacja wspiera sektor bankowy w zwalczaniu go. Według badania Statista wartość rynku rozwiązań przeciwko praniu pieniędzy ma wzrosnąć do 1,7 mld USD w 2023 r. Tego rodzaju technologie wykorzystują eksplorację danych i NLP w celu weryfikacji klientów. Następnie roboty RPA regularnie monitorują zachowanie klientów oraz ich transakcje w celu wykrywania podejrzanych aktywności.

Niestety pranie pieniędzy jest częstym zjawiskiem. Biuro ds. Narkotyków i Przestępczości ONZ podaje, że średnio w ciągu roku prane jest ok. 2 bln USD. Dlatego właśnie pracownicy banku potrzebują wsparcia robotów, które potrafią prowadzić automatyczne śledztwa, analizować dokumenty, wykrywać podejrzane wzorce na podstawie przeszłych przestępstw itd. Takie podejście zapewnia ciągłą kontrolę nad cyberbezpieczeństwem banku pod kątem prania pieniędzy.

Stosowanie zabezpieczonych robotów RPA wspiera banki w zakresie zachowania zgodności z okresowo zmieniającymi się regulacjami. Przykładowo można wytrenować algorytmy, aby zarządzały danymi klientów. Inne roboty mogą również sprawdzać zgodność procesów bankowych względem norm i przepisów. Maszyny mogą nawet przeprowadzać różne symulacje w celu oceny ryzyka naruszenia regulacji.

Pisaliśmy wcześniej o opcjach aktualizacji procesów. Pomaga w tym technologia eksploracji danych. Maszyny pozyskają dane dot. zmian w przepisach, np. RODO, za pośrednictwem NLP. Z kolei roboty operacyjne wykorzystają je do optymalizacji procesów biznesowych. Dodatkowo mogą użyć generowania języka naturalnego (Natural Language Generation/NLG) do aktualizacji bieżącej polityki bankowej, a kolejne boty RPA prześlą informacje o aktualizacji klientom.

Audyty bankowe, wewnętrzne lub zewnętrzne, są czasochłonne. Wdrożenie robotyzacji procesów biznesowych pozwala na skrócenie czynności audytowych z kilku godzin do kilku minut. Roboty umożliwiają też wydajniejszą pracę, bo potrafią szybko przeskanować wszystkie dostępne dane zamiast pojedynczych próbek.

Technologie NLP również ułatwiają audytorom zadanie. Sztuczna inteligencja potrafi przeszukiwać informacje z różnych źródeł (dokumenty procesowe, faktury, raporty) i zamienić je w zbiór ustrukturyzowanych danych. Następnie roboty mogą przeliczyć pozyskane dane i wygenerować stosowny raport dla audytora. Ponadto wytrenowane modele ML potrafią sprawniej wykryć anomalia w rodzaju nietypowych wpisów w systemach albo prób oszustwa.

Banki już od dawna stosują pewne elementy automatyzacji w ramach swoich procesów biznesowych. Jednak wprowadzenie pełnej hiperautomatyzacji wymaga dodatkowych działań. Dlatego potrzebna jest większa wiedza w tej dziedzinie. Podany na wstępie Raport ostrzega przed nieumiejętnym wdrażaniem hiperautomatyzacji w bankowości. Jako przykłady podaje:

W takich przypadkach za niepowodzenia często obwinia się samo podejście. Prawda jest taka, że zastosowanie hiperautomatyzacji w bankowości wymaga odpowiedniego planu i strategii, aby mogła przynieść pożądane efekty.

Polskie banki czują się pewnie na gruncie fintech, więc potrafią skutecznie realizować swoje posunięcia. Oznacza to, że prędzej czy później zajmą się tematem hiperautomatyzacji. Taka ewolucja podyktowana jest prawami rynku, w którym banki dążą do oferowania coraz wyższej wartości biznesowej w celu sprostania rosnącym wymaganiom klientów. W związku z tym hiperautomatyzacja staje się naturalnym procesem – kolejnym krokiem rozwoju sektora bankowego.