Les plus grandes tendances d'hyperautomatisation en finance

L'hyperautomatisation a permis aux organisations financières d'accroître leur efficacité, de réduire leurs coûts et d'atténuer la fraude.

Le secteur des services financiers regorge de processus, de transactions et de paiements complexes reliant les clients, les acheteurs, les commerçants, les régulateurs et les autres parties prenantes. Une abondance de systèmes hérités laisse souvent des niveaux élevés de gestion des processus dépendants de l'homme, ce qui rend l'automatisation cruciale pour offrir une expérience client transparente. L'hyperautomatisation en particulier est devenue un outil efficace pour améliorer l'efficacité, et dans cet article, nous examinons les principales tendances impliquant cette technologie dans la finance aujourd'hui.

Données intégrées exploitables

Une grande partie de l'espace financier répartit souvent les données sur des silos isolés, mais les entreprises ont commencé à intégrer des données exploitables en un seul endroit, à partir duquel l'hyperautomatisation peut prospérer et où une vue unique du client peut être réalisée. Cela permet aux organisations financières de surveiller et d'adapter les processus en temps réel, en fonction de l'évolution des demandes.

"L'hyperautomatisation consiste à rassembler efficacement des capacités telles que l'apprentissage automatique, l'exploration de processus, la RPA, l'intégration d'API et l'orchestration intelligente des flux de travail pour remplacer les niveaux élevés de complexité par une automatisation de plus de 80 % de la fourniture de services aux clients. La clé du succès réside dans des données intégrées exploitables », a expliqué Keith Pearson, responsable mondial des services financiers chez ServiceNow.

"Les données fragmentées et les systèmes isolés sont les ennemis de l'hyperautomatisation, et les technologies de lac de données ne mettent pas les données qu'elles détiennent entre les mains de vos employés dans le flux de travail. La capacité à s'intégrer rapidement aux systèmes modernes et anciens, en rassemblant les données liées aux processus en un seul endroit où les technologies d'automatisation intelligentes peuvent être appliquées efficacement, est la clé pour fournir des flux de travail automatisés exploitables et des résultats réussis.

"Trop d'organisations de services financiers continuent de déployer une "approche de plâtre collant et de technologie hybride" pour atteindre leurs objectifs d'automatisation, créant par inadvertance encore plus de dette technique et d'îlots de données."

Numérisation de documents

Une tâche clé dans les secteurs de la finance est la numérisation des documents des clients, y compris les détails d'identité et les relevés bancaires. La quantité de données à la disposition des organisations dans l'espace en conséquence s'additionne et peut être coûteuse, mais l'hyperautomatisation peut aider à accroître l'efficacité tout en minimisant les coûts.

« Les services financiers (SF) sont l'un des secteurs les plus gourmands en données de l'économie mondiale, avec d'énormes quantités de données clients à traiter et à analyser pour les transactions basées sur des documents », a déclaré Paul Maguire, vice-président senior EMEA et APAC chez Appian.

"Le moyen populaire de numérisation de documents avec reconnaissance optique de caractères (OCR) peut être très coûteux et devrait représenter une industrie de 12,6 milliards de dollars d'ici 2025. Cependant, cela implique d'énormes quantités de temps à mettre en place, ainsi que des humains devant dépanner chaque fois qu'un formulaire change.

"L'hyperautomatisation aborde le même problème de manière plus efficace, en utilisant l'automatisation robotique des processus (RPA) pour intégrer des documents de différentes sources dans le même flux de travail et en utilisant l'IA pour classer et en extraire des informations, telles que des cases à cocher et même des notes manuscrites. Lorsque l'IA détecte une erreur, elle peut alors être automatiquement proposée à un humain pour validation ou correction, et s'apprend même à partir de ces interactions pour s'améliorer au fil du temps."

Rapports automatisés

Une autre tendance clé de l'hyperautomatisation qui perturbe la finance implique le processus de reporting réglementaire, un domaine qui, selon Volodymyr Marchuk, architecte cloud et solutions chez ELEKS, bénéficiera plus souvent de l'automatisation à l'avenir.

"De nombreuses banques avec lesquelles nous discutons utilisent déjà des technologies d'automatisation des processus robotiques (RPA) et d'intelligence cognitive", a déclaré Marchuk.

« Cela signifie que les tâches manuelles peuvent être automatisées 24h/24 et 7j/7 avec une supervision humaine limitée. Nous constatons des améliorations dans la qualité des données et les travailleurs humains peuvent être redéployés vers des tâches de plus grande valeur. Cependant, des technologies telles que la RPA peuvent ne pas être la solution complète pour les rapports réglementaires de bout en bout, et c'est là que l'hyperautomatisation entrera en jeu, mais cela peut prendre du temps.

"L'automatisation complète est souvent complexe et peut prendre des années à mettre en œuvre, ce qui nécessite une transformation de la culture d'entreprise."

Atténuation des fraudes et des erreurs

Marchuk a poursuivi en expliquant comment l'hyperautomatisation s'est avérée utile pour atténuer la fraude et les erreurs des employés :« L'hyperautomatisation peut réduire considérablement les pertes financières dues à la fraude, aux accidents et aux erreurs. Selon une étude de Crowe et du Center for Counter Fraud Studies (CCFS) de l'Université de Portsmouth, en 2018, les pertes mondiales dues à la fraude ont été estimées à 5 000 milliards de dollars, soit 6 % du PIB mondial.

"L'hyperautomatisation, utilisant la RPA et l'apprentissage automatique, peut résoudre certains de ces problèmes. L'utilisation de l'hyperautomatisation pour le traitement des transactions est efficace et transparente, et les informations générées (journaux d'action) peuvent être utilisées par l'apprentissage automatique pour la reconnaissance de modèles et de tendances prédictifs."

Une attention portée aux personnes

Enfin, il convient de noter que l'hyperautomatisation ne peut réussir sans une gestion efficace de la part du personnel, ce qui implique un besoin de démocratisation des données.

Mathias Golombek, CTO d'Exasol, a expliqué :« Ironiquement, l'une des plus grandes tendances de l'hyperautomatisation concerne en fait les personnes plutôt que la technologie. Lorsque vous vous engagez dans un environnement hyper-automatisé et axé sur les données, l'une des conséquences naturelles est une vague de fond dans la maîtrise des données du personnel de chaque service, et une démocratisation des données avec lesquelles ils sont de plus en plus censés travailler.

« Revolut est l'un des leaders sur le terrain ici. L'entreprise a commencé comme un véritable natif numérique, authentiquement axé sur les données plutôt que d'utiliser les données comme un point de référence plus large dans la prise de décision et la stratégie. Elle considère l'hyperautomatisation comme un élément naturel de la gestion de l'hypercroissance qu'elle a connue ces dernières années.

« L'organisation a donc, par exemple, appliqué la science des données à tous les départements, qu'ils soient traditionnellement technologiques ou non. Son équipe RH, par exemple, doit connaître SQL pour les bases de données :elle analyse le processus d'entretien, des questions posées à la corrélation de succès dans un rôle particulier, et utilise ces données pour affiner le processus à chaque fois.

"En conséquence, Revolut rend à la fois les données professionnelles sensibles beaucoup plus accessibles au personnel de toute ancienneté, tout en augmentant le niveau de compétences lorsqu'il s'agit d'utiliser ces données pour améliorer les performances."