L'avènement de l'automatisation intelligente et comment elle simplifie les opérations bancaires

L'automatisation existe depuis longtemps, disons, depuis la révolution industrielle qui a automatisé de nombreux processus et réduit l'effort humain. L'automatisation intelligente va encore plus loin avec l'automatisation réduisant non seulement la pression physique mais aussi mentale sur les humains. Il a trouvé des applications dans les industries traitant d'énormes quantités de données et les solutions trouvées pour l'utiliser, dont la banque est l'un des plus grands bienfaiteurs.

La mise en œuvre de Know Your Customer/Client a considérablement aidé les citoyens indiens à gérer leurs habitudes de dépenses et de gestion. De plus, les banques l'ont trouvé de plus en plus utile pour contrôler le blanchiment d'argent. Les entreprises de toutes tailles adoptent les procédures KYC pour se protéger et protéger leurs clients.

Plus tôt cette année, la Reserve Bank of India a même autorisé les banques et autres prestataires de services financiers réglementés par la banque centrale à effectuer une authentification KYC basée sur la vidéo pour établir l'identité d'un nouveau client lors de l'intégration, ce que PayTM semble avoir facilement mis en œuvre.

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À l'échelle mondiale, le secteur bancaire a dépensé près de 30 milliards de dollars en outils et logiciels d'analyse de données et d'entreprise en 2019. Ce secteur a également été le secteur avec l'adoption la plus rapide de la technologie de l'IA que tout autre, comme le montre un rapport UBS Evidence Lab où 75% des répondants dans les banques avec plus de 100 milliards de dollars d'actifs déclarent mettre actuellement en œuvre des stratégies d'IA, et seulement 46 % dans les banques avec moins de 100 milliards de dollars d'actifs.

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Comment voyons-nous sa mise en œuvre ?

Automatisation des processus robotiques (RPA)

C'est une composante essentielle de l'industrie bancaire bien qu'elle passe plutôt inaperçue. La RPA aide les banques à fonctionner sur des smartphones pour créer un système bancaire mobile plus efficace et même fournir des services en personne dans les différentes succursales. Si on la place dans une perspective humaine, l'IA est le cerveau et la RPA est les yeux et les mains.

La RPA permet des processus et une collecte de données efficaces et répétés, tandis que l'IA est utilisée pour interpréter ces données et enregistrer les changements de comportement afin de réagir en conséquence. Dans le secteur bancaire, ces systèmes aideraient à examiner les documents financiers et à réduire le risque d'erreur humaine.

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RPA+IA

Couplée à la RPA, l'IA peut reproduire des activités simples, complexes et à forte intensité de main-d'œuvre qui nécessitent un jugement d'expert ou une prise de décision difficile à une échelle, une vitesse et une précision supérieures à celles des humains. Le système d'IA peut examiner les documents en quelques secondes et est moins sujet aux erreurs. Le système peut réduire les erreurs de gestion des prêts, dont beaucoup entraînent l'interprétation de milliers de nouveaux contrats de gros par an en raison d'erreurs humaines.

Robots avec IA

• travaillez 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7 avec la plus grande précision au moindre coût.
• permettre d'ajouter plus de robots sur un clic pendant les heures de pointe de votre entreprise.
• générer des pistes d'audit complètes pour chaque processus pour vous aider à atteindre la conformité des processus et à réduire les risques commerciaux.
• réduisez les coûts de 30 à 70 % et réduisez également le délai d'exécution de quelques jours à quelques heures ou minutes.

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Les banques et autres institutions financières qui tirent parti de la RPA ont constaté de visu à quel point cette technologie d'IA est à la fois économique et économique.

Par exemple, en 2017, DBS s'est associé à IBM pour développer le Centre d'excellence (COE) en RPA, soulignant le désir croissant des institutions financières d'étendre la RPA au-delà des opérations back-end. Cinq mois seulement après sa création, DBS avait déjà optimisé plus de 50 processus métier complexes. Et HDFC Bank utilise un chatbot basé sur l'IA, "Eva" (qui signifie Electronic Virtual Assistant), construit par Senseforth AI Research, basé à Bengaluru. Depuis son lancement en mars de cette année, Eva a répondu à plus de 2,7 millions de requêtes de clients, interagi avec plus de 530 000 utilisateurs uniques et tenu 1,2 million de conversations.

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Chatbots

Les chatbots sont devenus une partie attendue de l'expérience client dans toutes les industries. Selon une enquête de LivePerson, 67 % des clients préfèrent interagir avec les chatbots qui fournissent un support client, en raison de leur résolution rapide et efficace du problème. L'un des principaux avantages des chatbots dans le secteur bancaire est qu'ils sont conçus à la fois comme des assistants vocaux pour les clients qui préfèrent appeler et comme des assistants de messagerie avec un contenu personnalisé qui répond instantanément à la demande du client.

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Automatisation intelligente des processus (IPA)

L'automatisation intelligente des processus (IPA), qui change la donne, est capable de comprendre les données structurées et non structurées. Contrairement à la RPA, l'IPA peut comprendre le contexte du texte et des images et réitérer pour faciliter une prise de décision éclairée. Il offre une solution unique pour la saisie, la compréhension et la numérisation des documents structurés, semi-structurés et non structurés.

Cela permet une automatisation de bout en bout des processus documentaires courants, notamment l'analyse des contrats, l'intégration des clients, la souscription commerciale, l'analyse des documents financiers, le traitement des prêts hypothécaires, l'examen des formulaires de facturation, l'analyse des réclamations d'assurance, et bien plus encore. Grâce à ses capacités d'intelligence cognitive, IPA peut comprendre le texte, les images, les documents et porter des jugements précis en fonction du contexte environnant.

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À quoi ressemble l'avenir?

L'automatisation facilite non seulement la tâche des banques, mais également celle de l'utilisateur final, en particulier au milieu d'une pandémie qui dure depuis plus de 6 mois cette année. Bien que les économies tentent de se relancer, l'automatisation intelligente est un soutien sur lequel le secteur financier peut compter pour continuer à fonctionner en cette période d'incertitude, en offrant aux clients des moyens simples d'effectuer des opérations bancaires pour protéger les économies individuelles, après tout, une goutte fait l'océan.

Des exemples visibles de domaines bancaires qui ont directement bénéficié de l'automatisation intelligente sont les prêts commerciaux et les opérations réglementaires telles que KYC et la lutte contre le blanchiment d'argent (AML) .

En utilisant le ML et le RPA, les données des documents de prêt structurés et non structurés pour traiter le risque et l'éligibilité au prêt, une accélération d'au moins 30 % est observée.

Il a été constaté que pour identifier les faux positifs dans les résultats de filtrage de noms, l'utilisation de RPA et de ML pour automatiser la saisie de données dans des applications AML telles que LexisNexis a donné des résultats prouvés. Plus de 25 % des efforts dans les opérations d'intégration des clients sont réduits avec KYC.

L'intégration d'une IA sophistiquée peut augmenter leur capacité à répondre à 60 % des requêtes standard avec des e-mails automatisés, contre 20 % de couverture qu'ils offrent actuellement. La pandémie changera très probablement la façon dont les banques travaillent et interagissent avec les clients, aujourd'hui et à l'avenir. Les établissements qui survivront seront ceux qui sauront réagir et s'adapter le plus rapidement. C'est la nouvelle normalité.

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