As maiores tendências de hiperautomação em finanças

A hiperautomação permitiu que as organizações financeiras aumentassem a eficiência, reduzissem custos e reduzissem fraudes.
O setor de serviços financeiros está repleto de processos, transações e pagamentos complexos que conectam clientes, compradores, comerciantes, reguladores e outras partes interessadas. Uma abundância de sistemas legados geralmente deixa altos níveis de gerenciamento de processos dependentes de humanos, tornando a automação crucial para oferecer uma experiência perfeita ao cliente. A hiperautomação, em particular, surgiu como uma ferramenta eficaz para melhorar a eficiência e, neste artigo, analisamos as maiores tendências envolvendo essa tecnologia nas finanças hoje.

Dados integrados acionáveis

Grande parte do espaço financeiro geralmente espalha dados em silos isolados, mas as empresas começaram a integrar dados acionáveis ​​em um só lugar, a partir do qual a hiperautomação pode prosperar e onde uma visão única do cliente pode ser realizada. Isso permite que as organizações financeiras monitorem e adaptem os processos em tempo real, de acordo com as demandas em evolução.

“A hiperautomação consiste em reunir efetivamente recursos, incluindo aprendizado de máquina, mineração de processos, RPA, integração de API e orquestração de fluxo de trabalho inteligente para substituir altos níveis de complexidade por mais de 80% de automação da entrega de serviços aos clientes. A chave para o sucesso são dados integrados acionáveis”, explicou Keith Pearson, chefe global de serviços financeiros da ServiceNow.

“Dados fragmentados e sistemas isolados são inimigos da hiperautomação, e as tecnologias de data lake não colocam os dados que possuem nas mãos de seus funcionários no fluxo de trabalho. A capacidade de se integrar rapidamente a sistemas modernos e antigos, reunindo dados relacionados ao processo em um só lugar onde as tecnologias de automação inteligente podem ser aplicadas de forma eficaz, é a chave para fornecer fluxos de trabalho automatizados acionáveis ​​e resultados bem-sucedidos.

“Muitas organizações de serviços financeiros continuam a implantar uma ‘abordagem de tecnologia híbrida’ para atingir suas metas de automação, criando inadvertidamente ainda mais dívidas técnicas e ilhas de dados.”

Digitalização de documentos

Uma tarefa fundamental nos setores financeiros é a digitalização de documentos de clientes, incluindo detalhes de identidade e extratos bancários. A quantidade de dados à disposição das organizações no espaço como resultado aumenta e pode ser cara, mas a hiperautomação pode ajudar a aumentar a eficiência e minimizar os custos.

“Os serviços financeiros (FS) são um dos setores mais intensivos em dados na economia global, com enormes quantidades de dados de clientes para processar e analisar para transações baseadas em documentos”, disse Paul Maguire, vice-presidente sênior EMEA e APAC da Appian.

“Os meios populares de digitalização de documentos com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) podem ser muito caros e devem ser uma indústria de US$ 12,6 bilhões até 2025. No entanto, envolve uma enorme quantidade de tempo para configurar, além de humanos tendo que solucionar problemas cada vez que um formulário muda.

“A hiperautomação aborda o mesmo problema de maneira mais eficiente, usando a automação de processos robóticos (RPA) para trazer documentos de diferentes fontes para o mesmo fluxo de trabalho e usando a IA para classificar e extrair informações deles, como caixas de seleção e até notas manuscritas. Quando a IA detecta um erro, ele pode ser oferecido automaticamente a um humano para validação ou correção, e até mesmo se ensina a partir dessas interações para melhorar ao longo do tempo.”

Relatórios automatizados

Outra tendência importante de hiperautomação que está atrapalhando as finanças envolvendo o processo de relatórios regulatórios, uma área que Volodymyr Marchuk, arquiteto de nuvem e soluções da ELEKS, acredita que se beneficiará da automação com mais frequência no futuro.

“Muitos bancos com os quais estamos conversando já estão usando automação de processos robóticos (RPA) e tecnologias de inteligência cognitiva”, disse Marchuk.

“Isso significa que as tarefas manuais podem ser automatizadas 24 horas por dia, 7 dias por semana, com supervisão humana limitada. Estamos vendo melhorias na qualidade dos dados e os trabalhadores humanos podem ser redistribuídos para tarefas de maior valor. No entanto, tecnologias como RPA podem não ser a solução completa para relatórios regulatórios de ponta a ponta, e é aí que a hiperautomação entrará, mas isso pode levar tempo.

“A automação completa geralmente é complexa e pode levar anos para ser implementada, exigindo uma transformação na cultura de um negócio.”

Mitigação de fraudes e erros

Marchuk continuou explicando como a hiperautomação provou ser útil na mitigação de fraudes e erros de funcionários:“A hiperautomação pode reduzir significativamente as perdas financeiras devido a fraudes, acidentes e erros. De acordo com uma pesquisa da Crowe e do Centro de Estudos de Combate à Fraude da Universidade de Portsmouth (CCFS), em 2018, as perdas globais devido a fraudes foram calculadas em US$ 5 trilhões – 6% do PIB global.

“A hiperautomação, usando RPA e aprendizado de máquina, pode resolver alguns desses problemas. O uso da hiperautomação para processamento de transações é eficiente e transparente, e as informações geradas (logs de ação) podem ser usadas pelo aprendizado de máquina para reconhecimento de padrões e tendências preditivas.”

Foco nas pessoas

Por fim, vale a pena notar que a hiperautomação não pode ter sucesso adequado sem uma gestão eficaz por parte da equipe, e isso significa a necessidade de democratização de dados.

Mathias Golombek, CTO da Exasol, explicou:“Ironicamente, uma das maiores tendências de hiperautomação é na verdade sobre pessoas e não sobre tecnologia. Quando você se compromete com um ambiente hiperautomatizado e orientado a dados, uma das consequências naturais é uma onda na alfabetização de dados da equipe em todos os departamentos – e uma democratização dos dados com os quais cada vez mais se espera que eles trabalhem.

“A Revolut é uma das líderes de campo aqui. A empresa começou como uma nativa digital genuína, autenticamente orientada por dados, em vez de usar os dados como um ponto de referência mais amplo na tomada de decisões e na estratégia. Ele vê a hiperautomação como uma parte natural do gerenciamento do hipercrescimento que experimentou nos últimos anos.

“A organização, portanto, aplicou a ciência de dados a todos os departamentos, independentemente de serem tradicionalmente tecnológicos ou não. Sua equipe de RH, por exemplo, deve conhecer SQL para bancos de dados:analisa o processo de entrevista, desde as perguntas feitas até a correlação do sucesso em uma determinada função, e usa esses dados para refinar o processo a cada vez.

“Consequentemente, a Revolut está tornando os dados sensíveis ao trabalho muito mais acessíveis para funcionários de todos os níveis, ao mesmo tempo em que aumenta o nível de habilidade quando se trata de usar esses dados para melhorar o desempenho.”