金融における最大の超自動化トレンド

超自動化により、金融機関は効率を高め、コストを削減し、不正を軽減することができました。

金融サービス業界は、顧客、バイヤー、トレーダー、規制当局、その他の利害関係者をつなぐ複雑なプロセス、取引、支払いに満ちています。豊富なレガシーシステムは、多くの場合、人間に依存する高レベルのプロセス管理を残し、シームレスな顧客体験を提供するために自動化が不可欠になります。特に超自動化は、効率を改善するための効果的なツールとして浮上してきました。この記事では、今日の金融におけるこのテクノロジーの最大のトレンドを見ていきます。

実用的な統合データ

財務スペースの多くは、孤立したサイロにデータを分散させることがよくありますが、企業は実用的なデータを1つの場所に統合し始めており、そこから超自動化が成功し、顧客の単一のビューを実現できます。これにより、財務組織は、進化する需要に合わせて、プロセスをリアルタイムで監視および適応させることができます。

「超自動化とは、機械学習、プロセスマイニング、RPA、API統合、インテリジェントなワークフローオーケストレーションなどの機能を効果的に統合して、高度な複雑さを顧客へのサービス提供の80％以上の自動化に置き換えることです。成功の秘訣は実用的な統合データです」とServiceNowの金融サービスのグローバル責任者であるKeithPearson氏は説明します。

「断片化されたデータと分離されたシステムは超自動化の敵であり、データレイクテクノロジーは、ワークフローで保持しているデータを従業員の手に渡さない。現代および古いシステムに迅速に統合し、プロセス関連のデータを1つの場所にまとめて、インテリジェントな自動化テクノロジーを効果的に適用できる機能は、実用的な自動ワークフローと成功する結果を実現するための鍵です。

「あまりにも多くの金融サービス組織が、自動化の目標を達成するために「固執する石膏、ハイブリッドテクノロジーのアプローチ」を展開し続けており、不注意でさらに多くの技術的負債とデータの島を生み出しています。」

ドキュメントスキャン

金融セクター内の重要なタスクは、身元の詳細や銀行の明細書などの顧客文書のスキャンです。その結果、スペース内の組織が自由に使えるデータの量が増え、コストがかかる可能性がありますが、超自動化は、コストを最小限に抑えながら効率を高めるのに役立ちます。

AppianのEMEAおよびAPACのシニアバイスプレジデントであるPaulMaguireは、次のように述べています。

「光学式文字認識（OCR）を使用してドキュメントをスキャンする一般的な手段は非常に高価であり、2025年までに126億ドルの業界になると予測されています。ただし、セットアップには膨大な時間がかかり、人間はトラブルシューティングを行う必要があります。フォームが変更されるたび。

「ハイパーオートマティオンは、ロボットプロセス自動化（RPA）を使用してさまざまなソースからのドキュメントを同じワークフローに取り込み、AIを使用してチェックボックスや手書きのメモなどの情報を分類および抽出することで、同じ問題に効率的にアプローチします。 AIがエラーを検出すると、検証または修正のために自動的に人間に提供され、これらの相互作用から自分自身に教えて、時間の経過とともに改善することもできます。」

自動レポート

ELEKSのクラウドおよびソリューションアーキテクトであるVolodymyrMarchukが、今後さらに頻繁に自動化の恩恵を受けると考えている分野である、規制報告プロセスに関連する財務を混乱させるもう1つの重要な超自動化トレンド。

「私たちが話している多くの銀行は、すでにロボットプロセス自動化（RPA）とコグニティブインテリジェンステクノロジーを使用しています」とMarchuk氏は述べています。

「これは、人間による監視を制限して、手動タスクを24時間年中無休で自動化できることを意味します。データ品質が向上し、人間の労働者をより価値の高いタスクに再配置できるようになりました。ただし、RPAなどのテクノロジーは、エンドツーエンドの規制報告の完全なソリューションではない可能性があり、そこで超自動化が登場しますが、これには時間がかかる場合があります。

「完全な自動化は複雑であることが多く、ビジネス文化の変革を必要とする実装には数年かかる場合があります。」

詐欺やエラーの軽減

Marchukはさらに、超自動化が詐欺や従業員のエラーを軽減するのにどのように役立つかを説明しました。「超自動化は、詐欺、事故、エラーによる経済的損失を大幅に減らすことができます。 Croweとポーツマス大学の不正対策研究センター（CCFS）の調査によると、2018年の不正による世界的な損失は、5兆ドルと計算されました。これは、世界のGDPの6％です。

「RPAと機械学習を使用した超自動化により、これらの問題のいくつかを解決できます。トランザクション処理に超自動化を使用することは効率的で透過的であり、生成された情報（アクションログ）は、予測パターンと傾向を認識するための機械学習で使用できます。」

人に焦点を当てる

最後に、超自動化はスタッフの効果的な管理なしには適切に成功できないことに注意する価値があります。これは、データの民主化が必要であることを意味します。

ExasolのCTOであるMathiasGolombek氏は、次のように説明しています。データ駆動型の超自動化された環境に取り組む場合、自然な結果の1つは、すべての部門のスタッフのデータリテラシーの向上と、彼らがますます連携することが期待されるデータの民主化です。

「Revolutはここのフィールドリーダーの1人です。同社は、意思決定と戦略におけるより広い参照点としてデータを使用するのではなく、本物のデジタルネイティブであり、本物のデータ駆動型としてスタートしました。ハイパーオートマティゼーションは、近年経験したハイパーグロースの管理の自然な部分であると考えています。

「したがって、組織は、たとえば、従来の技術であるかどうかに関係なく、すべての部門にデータサイエンスを適用してきました。たとえば、HRチームは、データベースのSQLを知っている必要があります。質問から特定の役割での成功の相関関係まで、面接プロセスを分析し、そのデータを使用して毎回プロセスを改善します。

「その結果、Revolutは、すべてのシニアのスタッフが仕事に敏感なデータにはるかにアクセスしやすくすると同時に、パフォーマンスを向上させるためにそのデータを使用する際のスキルフロアを向上させています。」