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

Yury Rapatsevich, Chuyên gia FinTech & Phó Giám đốc Bộ phận tại Tập đoàn IBA, khám phá vai trò chuyển đổi của RPA & AI trong ngành tài chính, làm nổi bật các công nghệ chính, xu hướng ngành và tương lai của tự động hóa trong ngân hàng và tài chính.

Thanh toán tức thì, các văn phòng ngân hàng mở cửa 24/7, và không còn xếp hàng chờ đợi không còn là mơ ước nữa: hơn 30% các tổ chức tài chính có thể cung cấp trải nghiệm như vậy cho khách hàng của họ, điều này nhờ vào việc áp dụng Robotics Process Automation (RPA) và AI trong ngành BFSI. Trong 12 tháng triển khai các giải pháp RPA, các công ty thấy lợi nhuận đầu tư (ROI) gấp 3-10 lần, Deloitte nhấn mạnh, đặt nền móng cho mức tăng trưởng CAGR đáng kể 25%.

Tự động hóa nghe có vẻ là một giải pháp toàn diện, nhưng nó cũng mang lại những thách thức. Các nhiệm vụ với bộ dữ liệu lớn hoặc quy trình làm việc không đều thường cần các giải pháp AI tiên tiến hơn.

Tuy nhiên, việc triển khai thành công đòi hỏi nhiều hơn chỉ là áp dụng công nghệ - nó yêu cầu một phương pháp tính toán cẩn thận. Việc đảm bảo các nỗ lực tự động hóa mang lại kết quả là điều tối quan trọng. Vì vậy, chúng ta phải đánh giá ROI cho từng trường hợp sử dụng, phát triển chiến lược, và tạo ra lộ trình.

Deloitte đề xuất một công thức. Nếu làm đúng, các công ty có thể đạt được quy trình tự động hóa liền mạch từ đầu đến cuối cho hơn 75% các hoạt động thông qua các nền tảng RPA, Mô hình Quy trình Kinh doanh, và Notation (BPMN) với các yếu tố AI. RPA sẽ là chìa khóa trong bất kỳ quá trình tự động hóa nào. Nó sẽ đảm bảo tuân thủ, giảm thiểu rủi ro, và thúc đẩy đổi mới.

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

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

Tuân thủ & quản lý rủi ro: tạo điều kiện thông qua RPA

Tuân thủ và quản lý rủi ro tốn thời gian và đòi hỏi độ chính xác cao. Khi các quy định ngày càng phức tạp và phát triển, khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và đề xuất các quyết định sáng suốt là điều then chốt.

Một khảo sát toàn cầu gần đây về RPA cho thấy tự động hóa giảm thiểu các lỗi như vậy tới 90%. Nó cũng rút ngắn thời gian thực hiện các nhiệm vụ tuân thủ một nửa. Các nghiên cứu điển hình của EY ghi nhận mức tăng 92% trong tuân thủ. Điều này nhờ vào các dấu vết kiểm toán tự động do các bot RPA tạo ra.

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 tiết lộ rằng RPA được hỗ trợ bởi AI cho phép giám sát và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong thời gian thực, dẫn đến giảm chi phí vận hành lên tới 32%.

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

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

Tương tự, các hệ thống chấm điểm tín dụng dựa trên AI đã 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 cho các tổ chức tài chính xây dựng các hoạt động thông minh, phản ứng nhanh hơn.

Tương lai của RPA & AI trong ngành tài chính

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

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

Dựa trên khách hàng của Tập đoàn IBA, bao gồm các ngân hàng, startup fintech, và công ty bảo hiểm, các xu hướng hấp dẫn nhất tôi có thể kể đến là AI cho quản lý rủi ro, đề nghị 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 hoạt động và đảm bảo vị thế dẫn đầu trên thị trường trong tương lai. Bắt đầu bằng cách phân tích các quy trình hiện có để loại bỏ các điểm yếu.

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

Hành trình tự động hóa có thể phức tạp, nhưng phần thưởng, tiết kiệm chi phí, sự tin tưởng của khách hàng, và vị thế dẫn đầu thị trường đều xứng đáng với mọi nỗ lực. Câu hỏi không phải là có nên áp dụng các công nghệ này hay không, mà là bạn có thể làm điều đó nhanh chóng và hiệu quả như thế nào.