Cinco formas de utilizar la RPA en finanzas

Utilizada en una variedad de sectores, la automatización de procesos robóticos (RPA) se refiere al uso de "bots" de software low-code para manejar las tareas repetitivas y lentas de los trabajadores humanos, como el procesamiento de facturas, la entrada de datos, los informes de cumplimiento, etc. La automatización de procesos robóticos forma parte de la tendencia general de la hiperautomatización, que permite a las organizaciones moverse desde una automatización que imita las acciones humanas hacia una automatización que utiliza los datos para optimizar los procesos financieros de extremo a extremo.

Los robots utilizados en la RPA son ideales para manejar un gran volumen de tareas recurrentes sin intervención humana. Esto libera a los empleados para que puedan centrarse en tareas más significativas, desde establecer relaciones sólidas con los clientes hasta analizar datos para obtener una ventaja competitiva o convertir grandes ideas en nuevos productos financieros.

Las tecnologías de IA y ML potencian la capacidad de la RPA al hacer lo siguiente:

• Evitar que los bots de RPA se averíen si cambia alguna regla subyacente
• Encontrar patrones en los datos históricos para identificar la información más relevante para los responsables de la toma de decisiones
• Analizar datos y predecir resultados que ayuden a la toma de decisiones contextuales e informadas 

Por ejemplo, supongamos que está utilizando el software RPA para ayudar a consolidar datos de diferentes fuentes sobre los pagos de los clientes que están programados para recibir, junto con las facturas que deberán pagarse. El ML puede predecir la probabilidad de que cada cliente haga su pago a tiempo. Esta predicción sirve de base para acciones como reducir los costes administrativos, ampliar las condiciones de pago a los proveedores o invertir en nuevos equipos. [1]

Al comenzar a utilizar la tecnología RPA, muchos líderes financieros buscan las tareas que son más propensas a errores humanos, que causan los mayores cuellos de botella en el flujo de trabajo o que crean ineficiencias que conducen a un mal servicio de atención al cliente y a una baja implicación de los empleados.

A continuación, se presentan cinco áreas en las que se debe considerar el uso de una plataforma RPA, impulsada por IA y ML, para transformar su institución financiera. 

1. Impulso del crecimiento sostenible

La competencia entre bancos y empresas de servicios financieros es feroz, sobre todo en un contexto de tipos de interés bajos y costosas iniciativas de transformación digital. Una forma de aumentar los ingresos consiste en identificar oportunidades de venta cruzada de nuevos productos de planificación financiera. Aquí es donde entra en juego la RPA.

Con una implementación de RPA, su institución financiera puede hacer que los datos de comportamiento de los clientes se envíen automáticamente a personas específicas de la organización. Los modelos de ML ayudan a agrupar a los clientes en categorías en función de su comportamiento, de modo que se les puedan recomendar los productos o servicios más atractivos. Por ejemplo, los bancos saben qué clientes podrían estar más interesados en abrir una nueva línea de crédito. 

2. Impulso de la eficiencia operativa

La tecnología RPA reduce los costes operativos al automatizar las tareas manuales intensivas que requieren conciliación. Los trabajadores digitales pueden recuperar y compilar datos de múltiples sistemas de back-office, conciliar importes (por ejemplo, para pagos de facturas o importes facturados) y tomar medidas para resolver las interrupciones en tiempo real. Por ejemplo, mediante el procesamiento del lenguaje natural, los trabajadores digitales pueden analizar el texto que viene con las facturas y dirigir automáticamente los problemas al equipo correcto.

3. Revitalización de la experiencia del cliente

Los consumidores de hoy tienen más opciones que nunca para los servicios financieros y tienen grandes expectativas de servicios personalizados, tiempos de procesamiento rápidos y soporte receptivo. Las herramientas de RPA pueden mejorar todos los aspectos de la experiencia del cliente, desde la incorporación inicial hasta las actualizaciones de la cuenta. Los nuevos clientes pueden abrir nuevas cuentas y solicitar productos adicionales en cuestión de minutos con la validación automatizada Know Your Customer (KYC). 

La RPA también ayuda a notificar a las partes interesadas sobre eventos específicos, como las quejas de los clientes sobre una nueva característica de banca móvil. Con ML, los datos sobre quejas anteriores similares se pueden filtrar para predecir las oportunidades de mejora más impactantes.

4. Lucha contra la delincuencia financiera

Para ayudar a detectar y prevenir el fraude, las instituciones financieras necesitan la tecnología de ciberseguridad adecuada para los controles de diligencia debida, la detección de sanciones y la monitorización e investigación de transacciones. La RPA mejora la velocidad y la precisión de la detección del fraude. En primer lugar, los bots de RPA confirman si los datos cumplen las directrices federales contra el blanqueo de capitales (AML). El ML ayuda mediante el análisis de las variaciones para inferir por qué pueden haber ocurrido y señalar cualquier caso de posible fraude.

5. Gestión del cumplimiento normativo

Para limitar los riesgos de multas regulatorias y daños a la reputación, las instituciones financieras pueden utilizar la RPA para fortalecer el gobierno de los procesos financieros. La RPA ayuda a consolidar los datos de sistemas o documentos específicos para reducir los procesos empresariales manuales relacionados con la elaboración de informes de cumplimiento. El ML va más allá al decidir qué datos podría necesitar revisar un auditor, encontrarlos y almacenarlos en una ubicación conveniente para una toma de decisiones más rápida.

IBM está creando el conjunto de capacidades de automatización impulsadas por IA más completo del sector. Con IBM® Robotic Process Automation, las empresas de servicios financieros como Credigy Solutions pueden automatizar más tareas empresariales y de TI a escala con la facilidad y velocidad de la RPA tradicional. Los robots de software, o bots, pueden actuar sobre conocimientos de la IA para completar tareas sin retrasos y acelerar la transformación digital.

Para obtener más información sobre las soluciones de automatización de IBM, consulte la "Guía del comprador sin exageraciones sobre la RPA" y regístrese para obtener una versión de prueba del software IBM Robotic Process Automation.