バンキングにおける RPA: 速すぎる前に電車に乗りましょう

自動化は多くの業界で注目されており、銀行業もその 1 つです。 銀行は、退屈なタスクを引き受けることができるロボティック プロセス オートメーション (RPA) を積極的に実装しています。 毎日の P&L レポート、毎月の決算レポート、不正取引のコンプライアンス レポートなどのレポート生成のみを自動化したとしても、作業がどれだけ迅速かつ効率的になるか想像してみてください。

マッキンゼーの調査によると、金融では、現在のテクノロジーを使用して自動化できないタスクはわずか 16% です。 残りは安全に RPA に任せることができます。

この記事では、このテクノロジを実装することで最大のメリットが得られる銀行部門のプロセスと運用について説明します。

コスト削減イニシアチブの一部ですか、それとも銀行のデジタル トランスフォーメーション戦略への一歩ですか? RPAはどちらにしてもあなたの味方です

本格的なデジタル トランスフォーメーションを開始する気がない場合でも、銀行業務のロボティック プロセス オートメーションを活用できます。 どの業界にとっても RPA の主な利点は、侵襲性が最小限のソリューションであることです。 新しい IT インフラストラクチャを構築し、ビジネスを完全に再構築して、経費の削減、生産性の向上、人的エラーの可能性の排除など、銀行業務における RPA の複数の利点を活用する必要はありません。

銀行業界には、ロボットによるプロセス自動化を使用できる主な分野が 4 つあります。報告と監査、リスクとコンプライアンス、融資と住宅ローンの運用、顧客サービスです。 それらを詳細に調査し、銀行業務における RPA の使用例を明らかにしましょう。

報告と監査

十分な情報に基づいた財務上の意思決定を行うには正確な報告が不可欠であるため、ドキュメント処理アプローチ全体を合理化することは銀行業界にとって厄介な問題です。 どの銀行も、CRM、ERP、およびその他のシステムから来る無数のドキュメントに常に対処しています。 さらに、ドキュメントは相互に関連性がなく、形式が異なる可能性があり、これらの問題を解決するとともに、従業員はセキュリティに注意を払う必要があります。 非構造化文書の処理、さまざまな種類の文書の分類、複数のデータ ポイントの検証などを手動で行うと、スタッフの負担が大きくなります。 このアプローチでは、財務上の損失につながるドキュメントの不正確さを回避することは困難です。 平均して、銀行部門の人為的ミスのコストは年間 878,000 ドルです。

銀行業務に RPA を導入することで何が実現できますか? ロボティック プロセス オートメーションが、すでに多くの手作業を抱えている従業員の負担を軽減するのにどのように役立つかを見てみましょう。

このテクノロジーにより、エンドツーエンドのドキュメント処理が可能になります。 さまざまなドキュメントからデータを抽出し、光学式文字認識 (OCR) テクノロジを使用して解釈する RPA ボットは、一連のドキュメントを数秒でスキャンし、ギャップや矛盾を特定できます。

これはどのように見えるかです：

文書処理に加えて、法務および監査業務には統制活動が含まれます。 デジタル ワークフォースの調査によると、さまざまな IT システムからのデータ抽出などの内部統制の 90% 以上は、RPA の助けを借りて最大 90% の操作を簡単に自動化できる可能性があるにもかかわらず、依然として手動で実行されていることが明らかになりました。

リスクとコンプライアンス

銀行は、ヘルスケア セクターと並んで、最も規制の厳しい業界の 1 つです。 この種の組織にとって、膨大な数のコンプライアンス要件との互換性が最優先事項の 1 つであるのも不思議ではありません。 RPA の導入は、次の場合に役立ちます。

1. 顧客確認 (KYC) と疑わしいアクティビティの報告 (SAR)

KYC は、顧客の ID を確立し、顧客の活動の性質を理解して、マネー ロンダリングなどの脅威を防止するために設計された銀行業界の必須基準です。 KYCがKYC登録機関によって承認されるまで、最大1週間かかる場合があります。

リスク軽減プロセスのもう 1 つの部分は、AML (アンチ マネー ロンダリング) 調査プロセスです。これは、ケースごとに 30 ～ 40 分かかり、手動で行うと従業員の時間を浪費します。 同時に、このタスクは簡単にルールに従ってアルゴリズムに展開され、RPA で完了するのに 3 分しかかかりません。 このテクノロジーは、「if-then」の原則に従って機能します。 短期間に多数のトランザクションを行うなど、顧客のプロファイル内のアクティビティが潜在的な脅威のように見える場合、ボットはそれにフラグを立て、疑わしいアクティビティ (SAR) として関係部門に報告します。 このアプローチでは、銀行員は疑わしい口座の調査と調査に時間をかけるだけです。 これは、銀行と金融で RPA を使用する利点を示すシステムです。

2. 法令順守

ビジネス慣行を規制に合わせ、監査に備えて記録を維持する場合、コーポレート バンキングの RPA は次のようなタスクに役立ちます。

• 規制機関向けの監査レポート生成の自動化。 ボットはデータ収集を一元化し、必要な形式でレポートを作成すると同時に、人的エラーの影響を排除します。 ボットは 1 分間に 6 ～ 7 時間の手作業を実行できるため、スタッフの時間を節約できます。
• データが規制に準拠しているかどうかを確認します。 RPA ボットを活用して、通知を相互比較することにより、リアルタイムで規制の更新を追跡します。 この場合、要件の変更に迅速に対応できるため、懐の深さが試されるペナルティを回避できます。

貸付および抵当業務

住宅ローン業務の大部分は、自動化の可能性が高いです。 RPA のおかげで、銀行はスタッフにかかる負担を軽減し、人間の関与なしでは処理できない、より高度なタスクや操作に対処することができます。

ローンに関しては、銀行に RPA を導入すると、ローンの循環時間を半分に短縮できます。

ローンの処理について詳しく見てみましょう。 その初期段階の 1 つは、融資担当者によって作成された融資ドキュメントからの入力の抽出です。 手動で行う場合、フォームごとに 5 分かかります。 そして、この作業をRPAに任せれば、10倍速くなります。

まだまだ続きます。 Radius Financial Group のバンキングにおける RPA の例は、パンデミックなどの不利な市場状況においても、テクノロジーのおかげでどのように良い結果を達成できるかを明らかにしています。 RPA を導入する前は、従業員はパイプラインで 30 件のローンを処理でき、圧倒され、ストレスを感じていました。 このテクノロジーの採用により、処理されたローンの数がほぼ 2 倍になりました。スタッフの健康状態に影響を与えることなく 50 件に達し、同時に運用コストを 70% 削減しました。

住宅ローンは、開始と終了の両方の点で注意が必要です。 後者は、銀行員にとってより困難なようです。 平均して、住宅ローンを完了するには 45 ～ 60 日かかります。 申請を承認する前に、銀行のスタッフが顧客の雇用状況や信用力などを確認する必要があるため、かなりの時間がかかります。アプリケーションを処理する際の複雑さ。 RPA を使用する銀行は、このようなボトルネックを解消し、融資処理時間を 80% 削減できます。

カスタマーサービス

顧客中心のアプローチは、もはや望ましいだけでなく、銀行業界で成功したい場合に不可欠です。 結局のところ、デジタル トランスフォーメーションでさえ、テクノロジー ファーストではなく、顧客ファーストのプロセスです。

顧客サービスのための銀行業務における 2 つのロボティック プロセス オートメーションの例を次に示します。

• メールの自動分類と自動返信設定。 コンテンツを開き、コピーして貼り付け、60 通のメールを分析するには、従業員の時間が 90 分かかります。 RPA を使用すると、これらのタスクを 15 倍の速さで完了できます。
• 単一の自動化インターフェース。 スタッフは手動でアプリケーションを開いたり、さまざまなアプリから顧客のデータをカット アンド ペーストしたり、基本的な計算を手動で実行したりする必要はありません。金融サービスでの RPA の使用例は、これらすべての操作がテクノロジに簡単に移行できることを示しています。 さらに、ボットはこれらのタスクを人間の 4 ～ 5 倍の速さで完了し、カスタマー エクスペリエンスにプラスの影響を与えます。

RPA テクノロジーを使用して従業員の取り組みを強化し、目覚ましい成果をより迅速に達成する

McKinsey によると、銀行業界は現在、自動化の第 2 の波に直面しています。 ただし、RPA は特効薬ではないことを考慮してください。標準化されていない、または壊れているプロセスを最初から修正する場合にのみ役立ちます。 自動化は、従業員に力を与え、組織の生産性と利益を高めるために賢明に行う必要があります。 一部の銀行は、長期的な計画を立てずに RPA の実装を開始し、その機能とリソースを理解していません。 他の人は計画を立てますが、それは間違った考えであることが判明する可能性があります. そのため、銀行は多数の反復タスクを自動化するはずだった数百のボットを抱えることになりますが、統計によると、RPA プロジェクトの 30 ～ 50% は効果的ではありません。 代わりに、RPA を正しく実装する方法がわからない場合は、具体的な結果を得るために必要なテクノロジとプロセスに精通している RPA スペシャリストに相談することをお勧めします。

記事はもともとここで公開されました。