zoominfo
利用金融部门的RPA来提高运营效率

利用金融部门的RPA来提高运营效率

  • 作者
  • 2019年7月12日
类别: 机器人过程自动化,智能自动化

机器人过程自动化在金融服务行业引起了广泛的关注。 RPA 正在改变该行业劳动力的性质,并被证明是节省成本和提高运营效率的主要手段。

让我们看看这种数字化劳动被应用于什么,以及为什么它超越了单纯的过程自动化而越来越受欢迎。

金融自动化

 RPA 典型的金融公司是银行,保险公司和信用卡公司,其中文档处理是业务的基础。数以百万计的表单和应用程序,证书,文档已作为业务的一部分进行填充,检查,转发,比较,验证和处理。来自一种形式的数据被收集在一个地方,并输入到另一种形式,并据此做出某些决定。定期存储,检索和审计数据。所有这些都是劳动密集型的。这些是高度重复的任务,但是需要很高的准确性才能避免风险。

这是RPA技术的理想方案,该技术使用具有基于规则的处理功能的软件bot。组织可以部署基于规则的虚拟劳动力并将其连接到公司’的系统。该数字化劳动力将以与现有人类用户完全相同的方式工作,并执行相同的任务。您可以使前后办公室以及支持团队的整个过程自动化。

RPA 可以比人类更快,更准确地执行数据输入,并且可以不间断地24小时不间断工作,从而增加了下班时间的工作周期。企业可以预期通过部署RPA可以节省50-60%的成本。这不仅提高了运营效率,而且带来了许多好处。

准确性

认知自动化金融业有很多合规性和法律要求。风险百分比很高,回报率也很高。因此,数据的准确性在这个行业中至关重要。数据管理过程必须更健壮且不易出错。数据输入必须始终准确。这是RPA’照片的准确性。 RPA 技术消除了人为错误,并且非常准确,非常适合财务中的数据管理。 RPA 不会丢失或更改步骤,也不会在数据中添加错误。当然,为此,您的工作流程必须精确设置。使用RPA,您可以确保这些规则遵守控制框架,因此可以100%地应用这些规则。

合规与风险

在横跨银行,抵押,贷款和投资的行业中,增强合规性的系统非常有用。一旦考虑到准确性,满足合规性需求并降低风险就容易得多。审核员将按照规定的步骤在RPA框架中看到其价值,而不会出现任何错误或偏见,从而建立了一定的信心。此外,与人工流程不同,医疗机器人 漫游器可以保留RPA所做的所有工作的审核跟踪。 RPA 可以降低成本,从而消除外包,而且许多审计师将很乐意将数据保存在自己的前提下,而不是将工作外包给某人。 RPA 中可以内置最新的行业特定要求。

合规流程一旦实现自动化和标准化,将执行一组托管步骤,并在同一系统中收集数据,并轻松识别异常和不一致之处。 RPA 的一致操作将最终节省违规罚款和罚款。

使用RPA,企业面临的数据和交易风险将降低。由于降低/消除了风险,因此RPA服务可以帮助公司遵循‘风险增加/报酬增加”在某些增长领域树立榜样。

审计与监管

认知自动化所有金融机构均受到严格的监管,面临频繁的审计,并且需要稳健的运营以确保准确性和风险管理。 RPA 大大减少了人为错误,从而使机构能够以更少的成本和更少的时间,以更高的准确性和信心来完成审计。通过在框架中进行更改,可以轻松管理更新的法规。

超越RPA

RPA 可以成为在此领域应用人工智能的垫脚石。 RPA 和AI可以帮助您从数据中找到模式和见解。将人工智能作为下一步,银行将能够使事情变得非常以客户为中心。如果AI系统识别出客户,它可以显示关联的信息,例如支出方式和最近的交易,并推销向客户出售合适的信用卡。

再举一个例子,在机器学习的帮助下,律师可以在短时间内解析成千上万笔交易,而这项任务过去常常需要很多天。

欺诈识别

认知自动化通过审计和数据采样进行的监视和欺诈检测可以采用AI方法。借助AI,您可以分析大量业务数据以检测欺诈模式。基于机器学习的模型使用基于算法规则的方法进行监视。因此,机器学习技术远远领先于基于人的欺诈检测。

结论

RPA 由于其精确的数据管理和重复的工作流程,遵守法规遵从性以及减轻风险的能力,因此不仅仅节省劳动力,它似乎非常适合于金融部门。

RPA 通过对金融机构中所有结构化和非结构化数据执行预编程规则来提高效率和增长。更进一步,我们可以说智能自动化可以帮助流程从数据模式中学习,并根据先前的决策自行做出更好的决策-释放宝贵的人力资本,专注于推动业务发展。