Rapoartele automatizate pot accelera eficienta in domeniul bancar

 
Automatizarea in domeniul bancar a inceput cu zeci de ani in urma. La inceputul anilor ’50, Bank of America a inceput sa lucreze cu Institutul de Cercetare Stanford pentru a dezvolta un sistem computerizat de citire si de procesare a cecurilor, care avea rolul de a ajuta banca sa gestioneze mai eficient cantitatea tot mai mare de documente implicate in evidenta contabila.
La vremea respectiva, bancile s-au straduit sa tina pasul cu fluxul de documente.  Procesele de verificare manuala implicau miliarde de cecuri scrise in fiecare an. Inginerii au dezvoltat aparatul de inregistrare electronica, de contabilitate (ERMA) si M/CR, un sistem de codificare care putea recunoaste fonturile scrise cu cerneluri magnetice. Apoi, la sfarsitul anilor ‘60, au aparut caseriile automate (ATM-uri), avand un impact fundamental asupra serviciilor bancare.
In prezent, automatizarea proceselor robotizate (RPA) este pregatita pentru a transforma digital procesele de afaceri din sectorul financiar-bancar. RPA, in forma sa cea mai generala, consta in aplicarea bot-urilor software pentru a indeplini sarcini traditional realizate de oameni. Aceasta include procesarea unei tranzactii, furnizarea de asistenta, manipularea datelor, generarea raspunsurilor si comunicarea cu alte sisteme digitale. In timp ce RPA este in continuare o tehnologie in plina expansiune, piata globala RPA este previzionata la 3,11 miliarde de dolari pana in 2025, potrivit unui studiu realizat de Grand View Research.
Red Hat si-a unit fortele cu WorkFusion, combinind  Red Hat Process Automation Manager (cunoscut anterior ca suita JBoss BPM) cu solutiile RPA de la WorkFusion pentru a oferi clientilor un mai bun suport digital al logicii de business si posibilitatea de a dezvolta aplicatii care sa automatizeze procesele si deciziile operationale de afaceri.
Solutiile integreaza managementul proceselor, gestionarea regulilor, optimizarea resurselor si tehnologiile complexe de procesare a evenimentelor (CEP) intr-o singura platforma integrata, open source. Acest lucru poate ajuta la simplificarea operatiunilor de afaceri, la rationalizarea sarcinilor si la reducerea sarcinilor manuale, reducand incidenta erorii, care consuma timp, conducand – implicit – la o viteza mai mare si precizie mai buna.
O valoare chiar mai mare pentru eficienta operationala ar putea fi adusa de integrarea AI / ML si a tehnologiilor de calcul cognitiv in procesele de afaceri – oferind capacitatea de a se adapta la evenimente si obiective noi. Eficienta operationala de business nu se mai circumscrie astfel capacitatii umane limitate de a executa sarcini, ci doar sistemelor pe care le ruleaza.
Eficienta tranzactionala poate fi accelerata prin utilizarea tehnologiilor digitale avansate, dar se asteapta, de asemenea, ca modernizarea sistemelor bancare de baza sa constituie premiza unei eficiente mai bune. Din ce in ce mai multe banci fac tranzitia de la sistemele inchise, traditionale, catre sisteme bancare digitale care folosesc interfete de programare a aplicatiilor (API) pentru a crea medii operationale si tranzactionale mai flexibile si mai simple.
Prin utilizarea API-urilor deschise, bancile pot integra mai usor datele din sisteme si surse diferite. De asemenea, pot avea un impact pozitiv asupra dezvoltarii afacerii, contribuind la accelerarea si integrarea partenerilor. Natura deschisa a API-urilor poate favoriza creativitatea si creste rata de inovare pentru a imbunatati intelegerea proceselor tranzactionale, ceea ce conduce la actiuni mai bune. Pentru a afla mai multe despre API-urile deschise, consultati InfoBrief-ul IDC, sponsorizat de Red Hat, Beyond banking through open APIs.
Indiferent de unde provin datele, consolidarea mediului operatiunilor de business se bazeaza pe inovatii, iar o fundatie tehnologica open source ofera o platforma nu doar stabila, dar si flexibila, care poate sa se scaleze si sa se adapteze la asteptarile clientilor.
Pentru o buna informare despre AI si invatarea automata, cititi articolul Red Hat despre cele doua tehnologii si rolurile pe care le joaca in transformarea digitala. Si aflati mai multe despre rolurile viitoare ale AI si invatarii automate in sectorul bancar, inclusiv utilizarea acestora pentru atenuarea riscurilor, combaterea fraudei si spalarii de bani.
Articolul preluat de pe blogul Red Hat.