RPA & AI di sektor keuangan: fungsi utama, teknologi, tren dekade mendatang

Yury Rapatsevich, Pakar FinTech & Wakil Direktur Divisi di IBA Group, membahas peran transformatif RPA & AI dalam sektor keuangan, dengan menyoroti teknologi kunci, tren industri, dan masa depan otomatisasi di perbankan dan keuangan.

Pembayaran instan, kantor bank tersedia 24/7, dan tidak ada antrean lagi bukan lagi mimpi: lebih dari 30% institusi keuangan dapat menawarkan pengalaman tersebut kepada klien mereka, yang terjadi berkat adopsi Robotic Process Automation (RPA) dan AI di industri BFSI. Dalam 12 bulan penerapan solusi RPA, perusahaan melihat pengembalian ROI 3x-10x, demikian disoroti Deloitte, dengan menetapkan pertumbuhan CAGR 25% yang signifikan.

Otomatisasi terdengar seperti solusi universal, tetapi menghadirkan tantangan. Tugas dengan kumpulan data besar atau alur kerja yang tidak teratur sering kali memerlukan solusi AI yang lebih canggih.

Namun, implementasi yang berhasil memerlukan lebih dari sekadar mengadopsi teknologi - dibutuhkan pendekatan yang diperhitungkan. Penting untuk memastikan upaya otomatisasi menghasilkan hasil. Jadi, kita harus mengevaluasi ROI untuk setiap kasus penggunaan, menyusun strategi, dan membuat peta jalan.

Deloitte menyarankan sebuah rumus. Jika dilakukan dengan benar, perusahaan dapat mencapai proses otomatisasi end-to-end yang mulus untuk lebih dari 75% dari seluruh operasi melalui platform RPA, Business Process Models, dan Notation (BPMN) dengan elemen AI. RPA akan menjadi kunci dalam setiap otomatisasi. RPA akan memastikan kepatuhan, mengurangi risiko, dan mendorong inovasi.

Temukan berita dan acara fintech teratas!

Berlangganan buletin FinTech Weekly

Kepatuhan & manajemen risiko: fasilitasi melalui RPA

Kepatuhan dan manajemen risiko memakan waktu dan memerlukan akurasi. Saat regulasi berkembang dan menjadi semakin kompleks, kemampuan untuk memproses jumlah data dan mengusulkan keputusan yang tepat menjadi hal yang krusial.

Survei global RPA terbaru menunjukkan bahwa otomatisasi mengurangi kesalahan seperti itu sebesar 90%. Ini juga memangkas waktu tugas kepatuhan hingga setengahnya. Studi kasus EY melaporkan peningkatan kepatuhan 92%. Hal ini terjadi karena jejak audit otomatis yang dibuat oleh bot RPA.

Deteksi penipuan, salah satu area paling kritis dalam manajemen risiko, juga ikut berubah. Alih-alih mengandalkan proses manual, Accenture mengungkapkan bahwa RPA berbasis AI memungkinkan pemantauan dan pencegahan aktivitas penipuan secara real-time, yang menghasilkan pengurangan biaya operasional hingga 32%.

Cara membangun operasi yang lebih cerdas dengan RPA dan AI?

Selain penghematan biaya, RPA membuktikan nilainya dalam manajemen risiko strategis dan transformasi digital layanan keuangan.

Demikian pula, sistem penilaian kredit berbasis AI telah meningkatkan profitabilitas untuk divisi pemberian pinjaman hingga 34%. Kisah sukses ini menunjukkan potensi besar untuk menggabungkan RPA dengan AI, sehingga menciptakan peluang bagi institusi keuangan untuk membangun operasi yang lebih cerdas dan lebih responsif.

Masa Depan RPA & AI di sektor keuangan

Ke depan, masa depan RPA terletak pada integrasinya dengan AI dan akhirnya pada penggantian proses robotika dengan kecerdasan buatan. Otomatisasi generasi berikutnya ini akan berfokus pada pemrosesan data tidak terstruktur, analitik prediktif, dan pengambilan keputusan secara real-time.

Kami melangkah ke era reorganisasi infrastruktur BFSI (Perbankan, Layanan Keuangan, dan Asuransi). Institusi keuangan akan berinvestasi pada infrastruktur TI yang andal, termasuk data lake dan platform analitik lanjutan, untuk memaksimalkan potensinya sepenuhnya.

Berdasarkan klien IBA Group, termasuk bank, startup fintech, dan perusahaan asuransi, tren paling menarik yang bisa saya sebutkan adalah AI untuk manajemen risiko, penawaran cerdas, kontrol kepatuhan, onboarding pelanggan, dan deteksi penipuan.

Perusahaan yang menggunakan RPA dan AI saat ini meningkatkan efisiensi operasional mereka dan mengamankan posisi mereka sebagai pemimpin di pasar untuk masa depan. Mulailah dengan menganalisis proses yang ada untuk menghilangkan ketidakefisienan.

Beberapa aktivitas tidak cocok untuk otomatisasi, sebaliknya lihat tugas berbasis aturan, berulang, dan memakan waktu. Pengujian menyeluruh, mulai dari pemeriksaan fungsional hingga validasi integrasi, memastikan penerapan berjalan lancar sambil meminimalkan risiko.

Perjalanan otomatisasi mungkin kompleks, tetapi imbalannya—penghematan biaya, kepercayaan pelanggan, dan kepemimpinan pasar—membuatnya sepadan dengan setiap upaya. Pertanyaannya bukan apakah akan mengadopsi teknologi ini, melainkan seberapa cepat dan efektif Anda dapat melakukannya.