Principais Tendências de Hiperautomação Redefinindo as Finanças: Aumentar Eficiência, Cortar Custos, Reduzir Fraudes

A hiperautomação permitiu que organizações financeiras aumentassem a eficiência, cortassem custos e mitigassem fraudes.

A indústria de serviços financeiros está cheia de processos complexos, transações e pagamentos conectando clientes, compradores, traders, reguladores e outros stakeholders. Uma abundância de sistemas legados frequentemente deixa altos níveis de gestão de processos dependentes de humanos, tornando a automação crucial para entregar uma experiência de cliente perfeita. A hiperautomação em particular emergiu como uma ferramenta eficaz para melhorar a eficiência, e neste artigo, analisamos as maiores tendências envolvendo esta tecnologia nas finanças hoje.

Dados integrados acionáveis

Grande parte do espaço financeiro frequentemente espalha dados em silos isolados, mas 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 organizações financeiras monitorem e adaptem processos em tempo real, alinhados com demandas em evolução.

"A hiperautomação é sobre reunir efetivamente capacidades incluindo machine learning, process mining, RPA, integração de API e orquestração inteligente de fluxo de trabalho para substituir altos níveis de complexidade com 80%+ de automação da entrega de serviços aos clientes. A chave para o sucesso são dados integrados acionáveis", explicou Keith Pearson, head global de serviços financeiros na ServiceNow.

"Dados fragmentados e sistemas isolados são inimigos da hiperautomação, e tecnologias de data lake não colocam os dados que mantêm nas mãos de seus funcionários no fluxo de trabalho. A capacidade de integrar rapidamente sistemas modernos e antigos, reunindo dados relacionados a processos em um só lugar onde tecnologias de automação inteligente podem ser aplicadas efetivamente é a chave para entregar fluxos de trabalho automatizados acionáveis e resultados bem-sucedidos.

"Muitas organizações de serviços financeiros continuam a implantar uma 'abordagem híbrida de tecnologia curativo' para atingir seus objetivos de automação, inadvertidamente criando ainda mais dívida técnica e ilhas de dados."

Digitalização de documentos

Uma tarefa chave dentro do setor financeiro 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 se soma, e pode ser custosa, mas a hiperautomação pode ajudar a aumentar a eficiência enquanto minimiza custos.

"Serviços financeiros (FS) é 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 na Appian.

"O meio popular de digitalizar documentos com reconhecimento óptico de caracteres (OCR) pode ser realmente caro, e prevê-se que seja uma indústria de $12,6 bilhões até 2025. No entanto, envolve enormes quantidades de tempo para configurar, bem como humanos tendo que solucionar problemas toda vez que um formulário muda.

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

Relatórios automatizados

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

"Muitos bancos com os quais conversamos já estão usando automação de processos robóticos (RPA) e tecnologias de inteligência cognitiva", disse Marchuk.

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

"Automação completa é frequentemente complexa e pode levar anos para implementar, exigindo uma transformação na cultura de um negócio."

Mitigando fraudes e erros

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

"A hiperautomação, usando RPA e machine learning, pode resolver alguns desses problemas. Usar hiperautomação para processamento de transações é eficiente e transparente, e informações geradas (logs de ação) podem ser usadas por machine learning para reconhecimento de padrões e tendências preditivas."

Foco nas pessoas

Finalmente, vale notar que a hiperautomação não pode ter sucesso propriamente sem gestão eficaz por parte da equipe, e isso significa uma 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 tecnologia. Quando você se compromete com um ambiente orientado a dados e hiperautomatizado, uma das consequências naturais é um aumento na alfabetização de dados da equipe em todos os departamentos – e uma democratização dos dados com os quais eles são cada vez mais esperados a trabalhar.

"Revolut é um dos líderes de campo aqui. A empresa começou como um nativo digital genuíno, autenticamente orientado a dados em vez de usar dados como um ponto de referência mais amplo na tomada de decisão e estratégia. Ela vê a hiperautomação como uma parte natural de gerenciar o hipercrescimento que experimentou nos últimos anos.

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

"Consequentemente, a Revolut está tornando dados sensíveis ao trabalho muito mais acessíveis a funcionários de todos os níveis de senioridade, enquanto também eleva o piso de habilidades quando se trata de usar esses dados para melhorar o desempenho."