Las finanzas y la tecnología tienen una relación extraña en la industria actual, que está cambiando rápidamente.
Si bien gran parte de la innovación tecnológica está impulsada por las instituciones financieras que buscan formas de aumentar el resultado final, muchas de estas instituciones aún dependen de sistemas obsoletos heredados y una gran cantidad de procesamiento y verificación manual. En este contexto, el desarrollo del RPA comercial en el sector financiero podría tener un gran impacto en la rentabilidad, como lo demuestra el pronóstico del jefe de Banco de Inglaterra, Mark Carney, de que el 15% de los roles financieros podrían eliminarse progresivamente en los próximos años mediante robótica procesos.
Entonces, ¿qué es RPA, la práctica en el corazón de la automatización en las finanzas? Como dijo Leslie Willcocks, investigador de LSE School of Management, en una entrevista con McKinsey: "RPA saca al robot del humano. El trabajador del conocimiento promedio empleado en un proceso administrativo tiene muchas tareas repetitivas y rutinarias que son tristes y poco interesantes.
RPA es un tipo de software que imita la actividad de un ser humano al llevar a cabo una tarea dentro de un proceso. Puede hacer cosas repetitivas de forma más rápida, precisa e incansable que los humanos, liberándolos para realizar otras tareas que requieren fortalezas humanas como la inteligencia emocional, el razonamiento, el juicio y la interacción con el cliente ".
Los aspectos prácticos de cómo funciona RPA es bastante complejo, pero el aspecto de "necesidad de saber" es que los bots ahora pueden rastrear e imitar el comportamiento humano para aprender cómo crear procesos automatizados para estas tareas, y esto puede llevarse a cabo de manera rápida y sencilla sin la necesidad de que un programador escriba guiones y establezca las reglas por sí mismo.
Aplicaciones de RPA en finanzas
Cuentas por cobrar: este podría ser uno de los casos de uso más claros para RPA en la función de finanzas. Cualquier persona con experiencia en el software SAP Finance reconocerá las tareas laboriosas involucradas en la reclamación y otros procesos de negocios de gestión de deudores, que pueden requerir pasos estrictamente definidos pero a veces variables que se deben tomar al buscar el pago. Si bien ha sido difícil programar el software para llevar a cabo estas tareas antes de ahora, el advenimiento del aprendizaje automático permite que las soluciones de RPA sigan y creen reglas basadas en cómo el personal administrativo procesa estas tareas rutinarias.
Gestión de inversiones: hay un punto ideal para robo-asesores en el mercado de asesoría de inversiones. Mientras que los inversores con grandes cantidades de capital siempre se beneficiarán de los honorarios pagados a los administradores de inversión, este asesoramiento personal está fuera del alcance de la mayoría de los inversores cotidianos; la capacidad de los asesores robo de dar consejos genéricos pero útiles a los inversores en función de su perfil de cartera podría beneficia a un mercado grande y actualmente desatendido.
Gestión de migración tecnológica y sistemas heredados, gestión de datos: RPA no solo es útil para la operación diaria, sino que también puede ayudar en el cambio comercial. Como mencionamos anteriormente, muchas instituciones financieras están luchando con sistemas obsoletos que requieren esfuerzos hercúleos, especialmente con respecto a la migración de datos. Esto puede resultar en transformaciones tecnológicas que involucran tanta entrada manual como los sistemas antiguos que están en el proceso de reemplazar.
Una compañía de seguros en el Caribe, Guardian Group, implementó RPA con éxito para agilizar y acelerar su paso a un nuevo conjunto de herramientas. RPA fue capaz de "acceder, calcular, copiar, pegar o usar reglas comerciales integradas para interpretar, usar e ingresar datos en la aplicación empresarial central". De acuerdo con cómo el personal de oficina navega entre sistemas, ingresando y copiando datos a medida que avanzan, RPA puede aprender las rutas óptimas entre diversas matrices de sistemas.
Creación de pólizas de seguro: para las aseguradoras, muchos nuevos clientes requieren políticas a medida según sus circunstancias. Sin embargo, la mayoría de las nuevas políticas podrían considerarse "repetitivas", sin requerir mucha experiencia humana. Para estas políticas de a-few-fits-fit-all, RPA puede establecer las mejores prácticas y proporcionar estas políticas a los clientes correctos con un mínimo de supervisión humana.
Verificación del proceso de gestión de reclamaciones para las aseguradoras: a lo largo del ciclo de vida del seguro, la gestión de reclamaciones a menudo requiere una verificación repetitiva por parte del personal de oficina, comprobando los pagos y la documentación de varios sistemas, por lo que es difícil crear scripts ya que requiere un conjunto heterogéneo de sistemas consultados. Al igual que con otras aplicaciones de RPA, el aprendizaje automático puede establecer fácilmente procesos de trabajo para este tipo de actividad.
Cumplimiento e informes de regulación, verificaciones KYC / AML: dado que gran parte de los requisitos de cumplimiento están obviamente basados en reglas, esta área está lista para aplicaciones de RPA. Las verificaciones KYC / AML, por ejemplo, pueden diferir mucho en su implementación, pero no son lo suficientemente heterogéneas como para impedir la creación de un flujo de trabajo automatizado utilizando herramientas RPA.
Estos usos deberían dar una idea del funcionamiento básico de RPA en finanzas, así como del potencial que posee. El contexto más amplio de este cambio es importante en términos de medir el impacto y la dinámica de los procesos comerciales liderados por RPA. Otros avances como el uso de chatbots, minería de procesos y cómputo cognitivo están desempeñando su papel en la adopción de RPA. A su vez, esta ola de nuevas herramientas dará como resultado una nueva fuerza laboral de profesionales que trabajarán con estas herramientas para lograr una mayor productividad y eficiencia.
El advenimiento de las herramientas de inteligencia artificial como RPA no solo implicará un reemplazo uno a uno de la acción humana con la acción de la máquina, la realidad es que los procesos de negocios (y los modelos de negocios en algunos casos) deberán reconsiderarse a partir del nuevo opciones disponibles Se empleará más y más fuerza de trabajo para aprovechar las capacidades de estas herramientas, y menos trabajará en el procesamiento de tareas repetitivas.
Artículo original en: https://www.technative.io/big-money-automation-rpa-in-financial-services/
