Instituições financeiras estão correndo para se digitalizar e acompanhar demandas de clientes e reguladores. No entanto, a transformação digital pode parecer assustadora, e muitos grupos falham por falta de planejamento e preparo. Para a transformação digital total, é preciso criar uma infraestrutura integrada e sujeita a adaptações e melhorias.

As instituições bancárias são pressionadas a aumentar as receitas com a chegada de novos concorrentes, e a tecnologia é cada vez mais essencial para as finanças dos clientes. O setor financeiro precisa se adaptar, facilitando o processamento de transações e melhorando a satisfação dos cliente. Afinal, sem clientes, não existe setor bancário.

Este artigo investiga vários casos de uso de automação e seus benefícios entre as principais operações bancárias, atendimento ao cliente e suporte, além de finanças e contabilidade.

O que é RPA no setor financeiro e bancário?

A automação robótica de processos (RPA) é cada vez mais popular no setor bancário porque seus processos altamente regulamentados e complexos que exigem muitos recursos.

A RPA tem casos de uso em muitos setores, além das finanças, pois é uma solução rápida e eficiente para gargalos e tarefas monótonas. Os bots da RPA assumem tarefas simples, baseadas em regras ou repetitivas, imitando ações humanas, como cliques e comandos do teclado. Funcionários humanos são liberados de processos manuais lentos e mais propensos a erros e podem aplicar seus talentos em outro lugar.

No setor bancário, a RPA pode implantar bots para executar processos demorados, como integração de clientes ou verificações de conformidade, liberando os funcionários para tarefas de maior valor, como responder a reclamações e garantir a fidelidade do cliente.

É comum aplicar RPA a processos bancários básicos, especialmente os administrativos. Contudo, sua automação pode ser ampliada e englobar todos os processos de negócios em larga escala, orquestrando o trabalho em toda a empresa.

Como a automação inteligente melhora a RPA? 

Com a automação inteligente (AI), a RPA é combinada com outras tecnologias de inteligência artificial (IA), como aprendizado por máquina (ML), para se integrar totalmente aos fluxos de trabalho do processo, otimizando, aprendendo e implementando caminhos melhores com uma força de trabalho digital. E esses operadores digitais colaboram com sua equipe para formar uma força de trabalho mais unificada e consistente.

A automação inteligente nos serviços financeiros orquestra todas as operações bancárias, monitorando e melhorando as automações à medida que são executadas para garantir mais eficiência, economia e retorno acelerado. A AI ajuda a reduzir os custos operacionais, mas também reduz os riscos operacionais, muitas vezes causados por erros humanos.

Agora vamos ver como RPA e AI se harmonizam perfeitamente no setor financeiro e bancário. Discutiremos as vantagens e alguns casos de uso para mostrar como elas podem ser aplicadas com eficácia para melhorar suas operações financeiras.

As vantagens da RPA e AI em serviços bancários e financeiros

Muitas instituições financeiras já estão executando um programa RPA para soluções rápidas. Entretanto, a implementação de AI, a tecnologia combinada de inteligência artificial com RPA e ML você pode aumentar seus benefícios em dez vezes.

Mas quais as vantagens da automação bancária? Analisaremos as seis grandes.

Eficiência de custos 

A RPA automatiza tarefas repetitivas, reduzindo trabalho manual e economizando custos operacionais. Essas economias mantêm a competitividade dos bancos em um mercado cada vez mais concorrido.

Agora, vamos considerar a automação robótica de processos com IA em empréstimos.

Digitalizar do processo de empréstimos permite aumentar o número de empréstimos feitos por dia sem sacrificar a qualidade ou a precisão. É menos tempo gasto em análise ou buscas de erros humanos, um trabalho manual que traz altos custos para a organização.

Os clientes também têm seus pedidos atendidos mais rápido. Além disso, reduzindo custos indiretos de automação e requalificando a equipe existente em vez de contratar mais pessoas, você aumenta o retorno sobre o investimento (ROI).

Outros exemplos de aplicação de AI em instituições financeiras para eficiência de custos:

• Preenchimento automático de formulários
• Identificação de clientes
• Eliminação de campos de dados redundantes
• Conversão de contratos de empréstimo em formato legível por máquina

Resiliência digital e operacional

A resiliência é essencial no setor financeiro. O trabalho exige segurança, e a automação desses sistemas pode parecer desafiadora à primeira vista.

É por isso que a SS&C Blue Prism desenvolveu soluções de automação pré-configuradas. Eles se integram facilmente aos sistemas existentes usando recursos de IA.

Com automação inteligente, sua força de trabalho digital pode se expandir e gerenciar dados com segurança, desenvolvendo maneiras novas e mais eficientes de rodar processos inteiros e se adaptar a mudanças constantes.

Risco, segurança e conformidade

Gestão de incidentes, detecção de fraudes e gerenciamento de riscos são críticos no setor bancário e exigem análises precisas e oportunas dos dados. Os operadores digitais executam tarefas como análise de dados, detecção de atividades fraudulentas e pontuação de risco para que os bancos possam detectar e mitigar riscos com rapidez e eficiência.

A AI também pode ajudar a identificar possíveis esquemas de lavagem de dinheiro, detectando transações suspeitas ou padrões que possam indicar atividades fraudulentas. Isso garante o cumprimento dos padrões regulatórios e economiza inúmeros custos em riscos jurídicos ou de reputação.

Os operadores digitais também podem reduzir as ameaças cibernéticas por aprendizado por máquina, fazendo análises e alertas de ameaças quase em tempo real.

Mais conformidade reduz riscos, e a AI reduz a carga de trabalho de seus funcionários humanos, liberando-os dessas tarefas custosas e assegurando relatórios precisos em tempo real.

Veja outros exemplos de como a AI garante segurança e conformidade para instituições financeiras:

• 100% de auditabilidade e conformidade em todos os empréstimos processados
• Risco reduzido de multas regulatórias e rebaixamento de classificação
• Diminuição do risco de compensações grandes e incorretas
• Liquidez e gerenciamento de risco de negociação de tesouraria
• Melhorias em qualidade, armazenamento e classificação de dados
• Triagem, alertas e gerenciamento de incidentes

Satisfação dos funcionários

A AI ajuda a liberar os funcionários de tarefas rotineiras, permitindo realocar sua equipe em responsabilidades estratégicas, com mais geração de receita e foco no cliente.

Os operadores digitais gerenciam entradas de dados e outros trabalhos sujeitos a erros, eliminando transferências frustrantes, atrasos e gargalos das cargas de trabalho.

Com AI, seus operadores digitais podem até ajudar a equipe financeira a acelerar decisões em áreas como gestão de ativos que cobrem vários portfólios.

Os atendentes podem colaborar com um operador digital para analisar dados e tomar decisões informadas. O processo de empréstimos é encurtado, com documentos digitalizados e tarefas automatizadas no processamento de empréstimos, sinistros, financiamento, administração e monitoramento, gerenciamento de inadimplência e assim por diante.

Experiência do cliente

Com a automação dos processos manuais de atendimento, a AI ajuda bancos a fornecer um serviços mais rápidos e eficiente. Isso ajuda a evitar erros dispendiosos e melhora os resultados. Além disso, melhorando os serviços, os bancos podem conquistar engajamento e fidelizar o cliente, garantindo sucesso em longo prazo.

A AI também pode ajudar a identificar produtos e serviços úteis para os clientes, mostrando somente o que é relevante para eles e evitando bombardeios de produtos e informações impessoais. Ela também permite que novos clientes abram uma conta bancária e solicitem produtos adicionais em minutos, automatizando a verificação Know Your Customer (KYC) e o cálculo de acessibilidade.

Implementando outras tecnologias de AI, os clientes podem até interagir com chatbots e receber respostas mais rápidas. Se a solicitação for simples, o bot pode responder sem intervenção humana. Se o problema for mais complexo, o chatbot encaminha a solicitação, explicando a um membro da equipe as necessidades do cliente.

No atendimento de empréstimos, a RPA pode reduzir o tempo de processamento e análise de pedidos de dias para horas. Os documentos são processados rapidamente e com 100% de precisão, cobrindo gestão de riscos, reduzindo a perda de clientes e melhorando ainda mais a experiência do cliente.

Outros exemplos de RPA e AI melhorando juntos a entrega de experiências aos clientes:

• Integração de clientes acelerada
• Suporte para substituição de cartão perdido ou roubado, estorno de cobranças, faturamento ou bloqueio de cartões
• KYC e avaliação de risco dez vezes mais rápidos
• Relatórios de combate à lavagem de dinheiro (AML) mais rápidos e detalhados
• Melhoria na manutenção de contas de clientes, documentação de taxas, verificação de identidade, saques e depósitos em dinheiro e processo de fechamento de contas

Ecossistemas conectados

Por fim, a AI unifica sua força de trabalho humana e digital, aumentando a eficiência operacional e melhorando a comunicação entre sistemas e departamentos. Menos informações são perdidas, menos erros atrapalham os fluxos de trabalho e os clientes recebem os serviços de alta qualidade que merecem.

Estas são apenas algumas das vantagens da AI para o setor de serviços financeiros.

A AI ajuda os bancos a eliminar tarefas repetitivas, melhorar a eficiência, reduzir custos e aprimorar o atendimento ao cliente, entre outras coisas. Com a evolução do setor financeiro, a AI terá um papel cada vez mais crucial para manter a competitividade dos bancos e acompanhar a evolução das necessidades dos clientes.

Casos de uso de RPA e AI

O setor bancário e todos os serviços financeiros exigem precisão, resiliência, segurança e qualidade, mas nesta era de rápida evolução da tecnologia e das demandas, muitos também buscam melhorar a eficiência, a experiência do cliente, a satisfação dos funcionários e a conectividade.

Mencionamos diversos benefícios da RPA e AI em serviços financeiros. Agora, vamos detalhar as formas de aplicá-las na prática.

Abertura de conta e integração 

Como já mencionamos, adicionar um novo cliente ao sistema pode ser um processo manual complexo e demorado.

Mas com RPA, esses processos bancários manuais podem ser automatizados, reduzindo o tempo e os recursos necessários para integrar novos clientes. Os bots de RPA realizam as etapas do processo, executam tarefas repetitivas como entrada de dados, verificações de antecedentes e de documentos.

Financiamento de comércio exterior

O financiamento de comércio exterior envolve a entrega garantida de mercadorias e pagamentos entre várias partes internacionais. Os bancos usam cartas de crédito, fianças bancárias e outros documentos para se comunicar as empresas durante as negociações, e tudo isso precisa ser processado. Operadores digitais podem processar essas informações com rapidez e precisão, facilitando a comunicação entre as partes envolvidas no financiamento de comércio exterior.

Solicitações de empréstimo

As operações de empréstimos e crédito requerem recursos e conhecimentos consideráveis. No entanto, a auditoria manual de empréstimos pode levar vários dias. Os processos usados para determinar a elegibilidade do empréstimo podem ser extensos, com verificações de crédito, fontes de renda, cancelamentos de débito automático, encerramentos de contas, pagamentos CHAPS, pagamentos no exterior, relatórios de auditoria, aplicativos bancários e acesso a PINs.

Agora, com AI, todos esses processos bancários podem ser automatizados, aumentando sua precisão e reduzindo os recursos e o tempo necessários para concluí-los.

Exemplos de aplicações de operações de crédito com auxílio de automação:

• Online: o pedido de empréstimo online do cliente é totalmente validado por um operador digital e encaminhado ao mainframe para processamento.
• Por telefone: quando o cliente liga e solicita um empréstimo, um atendente pode preencher o formulário eletrônico enquanto conversa com ele. Este formulário é enviado a um operador digital para ser processado sem intervenção manual.

Contabilidade

A contabilidade exige precisão de relatórios e trilhas de auditoria para conformidade com os padrões regulatórios. Com a RPA, a realização de manutenção de registros e emissão de relatórios de todos os eventos e transações financeiras é feita por um sistema automatizado e os dados são armazenados em segurança.

A automação pode ajudar nas contas a receber, garantindo pontualidade nas cobranças e também registro e contabilidade precisos. Nas contas a pagar, os bots de RPA podem criar entradas e gerenciar dados de fornecedores, liberando seus funcionários dessas tarefas.

Algumas outras funções contábeis que um bot de RPA pode assumir:

• Folha de pagamento
• Horas extras
• Licenças remuneradas
• Aposentadorias
• Impostos

Previsões e orçamentos

Os bots de RPA podem extrair dados financeiros de várias fontes, como bancos de dados e planilhas, e consolidá-los em um único relatório para análise. Eles também podem ser programados para análise de tendências e modelagem de cenários, gerando dados sobre a saúde financeira e prevendo despesas e receitas futuras.

Como implementar RPA e AI em seu banco

RPA e AI podem capacitar seus clientes e funcionários e aumentar receitas com capacidade de adaptação e expansão. Com a evolução contínua dessa tecnologia, é importante que o setor financeiro acompanhe e analise a automação em todo o âmbito da empresa.

O mundo depende cada vez mais de serviços digitais. Queremos tudo ao alcance de um clique, do acesso a informações a respostas imediatas às nossas dúvidas. E isso não deve mudar.

Os casos de uso para RPA e AI em serviços financeiros são numerosos e vêm aumentando. Você só precisa pensar de forma estratégica e inovadora sobre o futuro da organização e das pessoas para adaptar essas tecnologias de automação.