RPA & AI trong lĩnh vực tài chính: các chức năng chính, công nghệ, xu hướng trong thập kỷ tới

Yury Rapatsevich, Chuyên gia FinTech & Phó Giám đốc Khối tại IBA Group, khám phá vai trò mang tính chuyển đổi của RPA & AI trong lĩnh vực tài chính, nhấn mạnh các công nghệ then chốt, xu hướng ngành, và tương lai của tự động hóa trong ngân hàng và tài chính.

Thanh toán tức thời, các văn phòng ngân hàng sẵn sàng 24/7 và không còn xếp hàng không còn là giấc mơ nữa: hơn 30% các tổ chức tài chính có thể mang đến cho khách hàng trải nghiệm này, nhờ việc áp dụng Robotic Process Automation (RPA) và AI trong ngành BFSI. Trong 12 tháng triển khai các giải pháp RPA, các công ty ghi nhận mức hoàn vốn ROI 3x-10x, Deloitte nhấn mạnh, đặt mục tiêu cho mức tăng trưởng CAGR đáng kể 25%.

Tự động hóa nghe có vẻ như một giải pháp phổ quát, nhưng nó mang đến thách thức. Các tác vụ với bộ dữ liệu lớn hoặc quy trình làm việc không đều thường cần các giải pháp AI nâng cao.

Tuy nhiên, để triển khai thành công cần nhiều hơn việc chỉ áp dụng công nghệ - điều đó đòi hỏi một cách tiếp cận có tính toán. Điều quan trọng là phải đảm bảo nỗ lực tự động hóa mang lại kết quả. Vì vậy, chúng ta phải đánh giá ROI cho từng trường hợp sử dụng, xây dựng một chiến lược và tạo lộ trình.

Deloitte gợi ý một công thức. Nếu làm đúng, các công ty có thể đạt được quy trình tự động hóa liền mạch end-to-end cho hơn 75% các hoạt động thông qua các nền tảng RPA, Mô hình Quy trình Kinh doanh, và Ký hiệu (BPMN) có tích hợp các yếu tố AI. RPA sẽ là chìa khóa trong mọi hoạt động tự động hóa. Nó sẽ đảm bảo tuân thủ, giảm rủi ro và thúc đẩy đổi mới.

Khám phá các tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký bản tin của FinTech Weekly

Tuân thủ & quản lý rủi ro: thúc đẩy thông qua RPA

Tuân thủ và quản lý rủi ro tốn nhiều thời gian và đòi hỏi độ chính xác. Khi các quy định thay đổi và trở nên phức tạp hơn, khả năng xử lý lượng dữ liệu đó và đề xuất các quyết định dựa trên thông tin là rất quan trọng.

Một khảo sát RPA toàn cầu gần đây cho thấy tự động hóa làm giảm các lỗi đó tới 90%. Nó cũng cắt thời gian thực hiện các tác vụ tuân thủ xuống còn một nửa. Các nghiên cứu điển hình của EY báo cáo mức tăng tuân thủ 92%. Điều này là nhờ các bản ghi kiểm toán (audit trail) được tự động tạo ra bởi các bot RPA.

Phát hiện gian lận, một trong những lĩnh vực quan trọng nhất của quản lý rủi ro, cũng thay đổi. Thay vì dựa vào các quy trình thủ công, Accenture cho biết RPA được trang bị AI cho phép giám sát và ngăn chặn các hoạt động gian lận theo thời gian thực, dẫn đến giảm chi phí vận hành lên tới 32%.

Làm thế nào để xây dựng các hoạt động thông minh hơn với RPA và AI?

Ngoài việc tiết kiệm chi phí, RPA chứng minh giá trị của mình trong quản lý rủi ro chiến lược và chuyển đổi số của các dịch vụ tài chính.

Tương tự, các hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên AI đã giúp tăng lợi nhuận cho các bộ phận cho vay lên tới 34%. Những câu chuyện thành công này minh họa tiềm năng to lớn của việc kết hợp RPA với AI, tạo ra cơ hội để các tổ chức tài chính xây dựng các hoạt động thông minh hơn, linh hoạt hơn.

Tương lai của RPA & AI trong lĩnh vực tài chính

Nhìn về phía trước, tương lai của RPA nằm ở việc tích hợp với AI và cuối cùng là thay thế các quy trình robotics bằng trí tuệ nhân tạo. Thế hệ tự động hóa tiếp theo này sẽ tập trung vào việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc, phân tích dự đoán và ra quyết định theo thời gian thực.

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên tái tổ chức hạ tầng BFSI (Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm). Các tổ chức tài chính sẽ đầu tư vào các hạ tầng CNTT vững chắc, bao gồm data lakes và các nền tảng phân tích nâng cao, để khai thác tối đa tiềm năng của chúng.

Dựa trên các khách hàng của IBA Group, bao gồm ngân hàng, các startup fintech và các công ty bảo hiểm, những xu hướng hấp dẫn nhất mà tôi có thể nêu tên là AI cho quản lý rủi ro, ưu đãi thông minh, kiểm soát tuân thủ, onboarding khách hàng và phát hiện gian lận.

Các công ty sử dụng RPA và AI ngày nay nâng cao hiệu quả vận hành và củng cố vị trí của mình như những nhà lãnh đạo trong thị trường của tương lai. Hãy bắt đầu bằng việc phân tích các quy trình hiện có để loại bỏ những điểm kém hiệu quả.

Một số hoạt động không phù hợp để tự động hóa; thay vào đó, hãy xem xét các tác vụ dựa trên quy tắc, lặp đi lặp lại và tốn thời gian. Kiểm thử toàn diện, từ kiểm tra chức năng đến xác thực tích hợp, đảm bảo triển khai diễn ra suôn sẻ đồng thời giảm thiểu rủi ro.

Hành trình tự động hóa có thể phức tạp, nhưng những phần thưởng, khoản tiết kiệm chi phí, niềm tin của khách hàng và vị thế dẫn đầu thị trường khiến mọi nỗ lực đều đáng giá. Câu hỏi không phải là có nên áp dụng các công nghệ này hay không, mà là bạn có thể thực hiện nhanh chóng và hiệu quả đến mức nào.