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

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

Pembayaran instan, kantor bank yang tersedia 24/7, dan tanpa antrean bukan lagi mimpi: lebih dari 30% lembaga keuangan dapat menawarkan pengalaman seperti itu kepada klien mereka, berkat adopsi Robotics Process Automation (RPA) dan AI dalam industri BFSI. Dalam 12 bulan penerapan solusi RPA, perusahaan melihat pengembalian ROI 3x-10x, Deloitte menyoroti, dengan pertumbuhan CAGR yang signifikan sebesar 25%.

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

Namun, implementasi yang sukses membutuhkan lebih dari sekadar mengadopsi teknologi - ini memerlukan pendekatan yang diperhitungkan. Sangat penting untuk memastikan upaya otomatisasi membuahkan hasil. Jadi, kita harus mengevaluasi ROI untuk setiap kasus penggunaan, mengembangkan strategi, dan membuat peta jalan.

Deloitte menyarankan sebuah formula. Jika dilakukan dengan benar, perusahaan dapat mencapai proses otomatisasi ujung-ke-ujung yang mulus untuk lebih dari 75% operasi melalui platform RPA, Business Process Models and Notation (BPMN) dengan elemen AI. RPA akan menjadi kunci dalam setiap otomatisasi. Ini 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 membutuhkan akurasi. Seiring regulasi yang berkembang dan menjadi kompleks, kemampuan untuk memproses jumlah data dan mengusulkan keputusan yang tepat sangat penting.

Survei RPA global baru-baru ini menunjukkan bahwa otomatisasi mengurangi kesalahan tersebut hingga 90%. Ini juga memotong waktu tugas kepatuhan hingga setengahnya. Studi kasus EY melaporkan peningkatan kepatuhan sebesar 92%. Ini berkat jejak audit otomatis yang dibuat oleh bot RPA.

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

Bagaimana membangun operasi yang lebih cerdas dengan RPA dan AI?

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

Demikian pula, sistem penilaian kredit yang digerakkan oleh AI telah meningkatkan profitabilitas divisi pinjaman hingga 34%. Kisah sukses ini menggambarkan potensi besar dari menggabungkan RPA dengan AI, menciptakan peluang bagi lembaga 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 menggantikan proses robotika dengan kecerdasan buatan. Generasi otomatisasi berikutnya ini akan fokus pada pemrosesan data tidak terstruktur, analitik prediktif, dan pengambilan keputusan real-time.

Kita melangkah ke era reorganisasi infrastruktur BFSI (Perbankan, Layanan Keuangan, dan Asuransi). Lembaga keuangan akan berinvestasi dalam infrastruktur TI yang kokoh, termasuk data lake dan platform analitik canggih, untuk memanfaatkan potensi mereka 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, on-boarding pelanggan, dan deteksi penipuan.

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

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

Perjalanan otomatisasi mungkin rumit, tetapi imbalannya, penghematan biaya, kepercayaan pelanggan, dan kepemimpinan pasar membuat setiap upaya menjadi berharga. Pertanyaannya bukanlah apakah akan mengadopsi teknologi ini, tetapi seberapa cepat dan efektif Anda dapat melakukannya.