Intelligent Automation nel settore bancario
Costruito sulla base del Business Process Management (BPM), supportato da robot e integrazioni, e aumentato dall'intelligenza artificiale, l'intelligent automation sta portando il settore bancario al livello successivo. Il settore bancario deve prestare attenzione a questo sviluppo e prepararsi ad adattarsi.
Secondo il Digital Banking Report, "l'interruzione dell'attività bancaria digitale avrà un impatto su tutte le banche e le cooperative di credito nel prossimo decennio". L'industria è afflitta da tecnologie, sistemi e regolamenti obsoleti; internamente ed esternamente. Per essere dalla parte giusta di questo inevitabile cambiamento, e per rimanere in affari, le organizzazioni devono agire ora.
Come la tecnologia intelligente può avvantaggiare i servizi finanziari
Implementando l'Intelligent Automation e prendendo parte al movimento di trasformazione digitale, gli istituti bancari possono fornire più valore, aumentando le entrate e tagliando i costi. Ha benefici sia B2B che B2C, e infatti sta diventando una necessità.
Opzioni B2B
Alcuni tipi di chatbot sono utili per le imprese B2B. Le banche possono usarli per ridurre gli obblighi di lavoro e i doveri che i membri del personale hanno, spesso con processi ripetitivi. Questo, a sua volta, può aumentare significativamente la produttività. I manager hanno poi la capacità di dare priorità ad altri compiti e delegare efficacemente,
Garter ha analizzato le strategie che le aziende stanno adottando a beneficio del loro business, dal data mining all'integrazione di piattaforme cloud per un efficiente archiviazione. Una serie di previsioni del 2020 stima che le organizzazioni che implementano la trasformazione digitale ridurranno i costi operativi del trenta per cento entro l'anno 2024. Il vostro vantaggio competitivo implica la fusione di tali processi con budget concreti e aspettative per le strategie di business future.
Fornire metriche importanti è un'altra potenziale funzione di un chatbot. Molti rappresentanti di vendita hanno bisogno di essere in grado di citare numeri durante l'incontro con un potenziale cliente, sia esso un'azienda o un cliente. Un chatbot di questo tipo può fornire questo messaggio automaticamente su canali come Slack per preparare i rappresentanti e gli altri dipendenti per le loro riunioni.
Funzioni B2C: Migliorare l'esperienza del cliente e aumentare il coinvolgimento
I call center possono gestire solo un volume elevato, e molti utenti preferiscono non stare per ore in attesa. Allora si dovrebbe mantenere un reparto clienti in-house o esternalizzare all'estero. Questo crea complicazioni nel processo e le banche stanno cercando alternative. L'Intelligent automation è una soluzione.
Le banche e le cooperative di credito stanno utilizzato più assistenti virtuali e chatbot per migliorare l'esperienza del servizio clienti. Possono rispondere alle domande in tempo reale e in qualsiasi momento.
Il fatto è che i clienti delle banche vogliono essere rassicurati che investire in voi sia la scelta giusta. Un chatbot può rispondere istantaneamente, così come un assistente virtuale. Possono rispondere alle domande e rassicurare i clienti di essere in buone mani. Secondo Small Biz Genius, il 64% degli utenti internet preferisce usare i chatbot per il servizio clienti.
Erica della Bank of America ne è un esempio. È un chatbot che può pagare le bollette e gestire transazioni relativamente semplici, dai depositi ai prelievi. Questo crea convenienza per i clienti della banca che non vogliono passare in banca per fare queste transazioni o che hanno bisogno di promemoria sul loro rapporto finanziaro ed estratto conto. 25 milioni di utenti della Bank of America possono usare Erica per i loro servizi.
In India, la banca HDFC ha un chatbot chiamato EVA. EVA gestisce prestiti e tassi di interesse, per aiutare i clienti che hanno mutui o altre forme di debito. Questo rende il banking con HDFC molto più facile. EVA è anche il primo chatbot in India che gestisce milioni di domande.
È anche possibile aumentare il coinvolgimento dei clienti con gli assistenti virtuali. In tempo reale, possono fornire una guida finanziaria ai clienti preoccupati e gestire rapidamente le richieste del service desk. Questo dà loro un incentivo a mettersi in comunicazione e riportare problemi con l'accesso ai loro conti.
In alternativa, possono chiedere quali tipi di investimenti fare. Considerate come banche come Vanguard gestiscono le IRA che possono usare il mercato azionario per aumentare i rendimenti. I clienti potrebbero voler sapere se dovrebbero accedere a un fondo Mass Mutual o un altro tipo. La tecnologia di automazione può fornire risposte personalizzate.
L'IA ha un impatto anche in altre aree
Le aziende hanno bisogno di tracciare tutti i loro compiti e processi. Questo rende la giornata lavorativa più facile e ne aumenta la sicurezza, specialmente per i casi finanziari difficili. Esaminiamo alcuni degli usi più comuni per l'IA che le imprese utilizzano.
Conformità al regolamento
Le banche e le istituzioni devono rispettare le leggi statali e federali, a seconda del loro paese d'origine. Se non lo fanno, multe e persino il carcere sono assicurate per gli agenti umani e i manager coinvolti. Le banche devono sapere come perfezionare il processo in modo da rispettare i regolamenti.
Il processo di regolamentazione ha una discreta quantità di compiti ripetitivi. L'Intelligent automation può prendersi cura di questi compiti e semplificare il processo. Questo riduce l'onere della conformità per il manager e fornisce un sistema che anche chi verrà dopo potrà usare. Le banche hanno riportato una riduzione dei costi anche mentre usano l'automazione in questo modo. Accenture Technology ha riferito nel 2018 che l'84% dei banchieri da loro intervistati ha investito nell'automazione.
La tecnologia prescrittiva, una volta perfezionata, può anche fornire raccomandazioni automatiche su ciò che le banche dovrebbero fare dopo aver rilevato una frode. Queste strategie possono andare dal rifiutare automaticamente i pagamenti alla segnalazione di certi individui alle autorità competenti. Avere i processi e dati sul posto evita ai manager delle banche di dover calcolare i benefici e i compromessi di certe decisioni.
Gestione del rischio
Le finanze comportano un rischio, specialmente quando si investe in azioni e obbligazioni o per prestiti. Le banche hanno bisogno di vagliare gli individui con scarso credito per proteggere i loro interessi e perfezionare i sistemi per evitare che si insinuino anomalie. Gli operatori umani non sono sufficienti.
Nel case dei mutui, le banche si aspettano che i clienti siano in grado di onorare i loro pagamenti. Quando un cliente non è in grado di farlo in massa, possono verificarsi crisi economiche. Abbiamo visto questo negli anni 2000 con la recessione del 2009.
L'automazione robotica dei processi, o RPA, è un cambio radicale in questo segmento dei processi finanziari. Possono valutare i punteggi di credito dei clienti, monitorare i portafogli di azioni e obbligazioni e fare raccomandazioni quando un investimento finirà in perdita.
Gli audit interni sono un altro modo per prevenire i rischi. Durante le revisioni gli errori umani possono accadere per dipendenti e , specialmente quando si tiene conto dei pregiudizi e delle agende. L'Economic World Forum nel 2015 ha stimato che il 30 per cento delle aziende utilizzerà l'AI per condurre audit e rimuovere eventuali errori umani entro l'anno 2025.
Prevenzione delle frodi
Rilevare le frodi è un'altra parte del processo di conformità. Le banche devono tenere d'occhio le identità rubate o il riciclaggio di denaro. Inoltre, i sistemi devono porre delle salvaguardie in atto. L'Intelligent automation può aiutare in questo e assicurare che nessuna istituzione finanziaria sia complice di un crimine.
Dobbiamo riconoscere che l'errore umano può portare i clienti e le istituzioni ad essere truffati. L'errore umano può anche permettere il riciclaggio di denaro, il che può portare le banche ad avere problemi con la legge. Anche quando i dati sono criptato, il rischio rimane. C'è anche la questione di cosa fare una volta che la frode viene rilevata.
Le imprese hanno molte parti in movimento quando interagiscono con le banche, il che include i commercianti che gestiscono le merci. Le banche devono sapere come proteggersi dai clienti che vengono truffati o dai commercianti che non onorano i loro impegni finanziari.
L'AI è stata utilizzata per rilevare casi reali di frode nei conti bancari. Il software riduce anche i falsi positivi usando dati scientifici e il comportamento appreso. Notano le deviazioni che sono normali e quelle che indicano segnalazioni di pericolo per il riciclaggio di denaro o altri crimini. La geolocalizzazione, o il notare le regioni degli acquirenti, è uno di questi esempi.
Una delle potenziali vie di sviluppo sono i profili dei clienti generati dal computer. L'apprendimento automatico può creare profili che sono ad alto rischio di essere fraudolenti. Dopo aver creato i profili, lo stesso software può confrontarli con i clienti reali, così come con quelli accumulati nei dati. Questo riduce il numero di rifiuti automatici delle richieste di prestito, nel caso di clienti interessati, e aiuta a segnalare i casi reali.
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