RPA en la banca: súbase al tren antes de que sea demasiado rápido

La automatización es el foco de muchas industrias, y la banca seguramente es una de ellas. Los bancos están implementando activamente la automatización robótica de procesos (RPA) que puede asumir tareas tediosas. Imagine lo rápido y eficiente que puede ser su trabajo, incluso si solo automatiza la generación de informes: informes diarios de pérdidas y ganancias, informes de cierre mensuales, informes de cumplimiento de transacciones fraudulentas, etc.

La investigación de McKinsey revela que en finanzas, solo el 16% de las tareas no se pueden automatizar con las tecnologías actuales. El resto se puede dejar con seguridad a RPA.

En este artículo, repasamos los procesos y operaciones del sector bancario, donde implementar esta tecnología puede traerte los mayores beneficios.

¿Parte de una iniciativa de ahorro de costos o un paso hacia la estrategia de transformación digital de un banco? RPA es su aliado de cualquier manera

Si no tiene ganas de comenzar una transformación digital a gran escala, aún puede aprovechar la automatización de procesos robóticos en la banca. El principal beneficio de RPA para cualquier industria es que es una solución mínimamente invasiva. No hay necesidad de construir una nueva infraestructura de TI y remodelar completamente su negocio para aprovechar las múltiples ventajas de RPA en las operaciones bancarias, como menores gastos, aumento de la productividad y eliminación de la posibilidad de error humano.

Hay cuatro áreas principales en la industria bancaria donde se puede utilizar la automatización de procesos robóticos: informes y auditoría, riesgo y cumplimiento, operaciones de préstamos e hipotecas y servicio al cliente. Investigémoslos en detalle y descubramos casos de uso de RPA en la banca.

Informes y auditoría

La racionalización de todo el enfoque de procesamiento de documentos es un punto delicado para la industria bancaria, ya que los informes precisos son fundamentales para tomar decisiones financieras bien informadas. Cualquier banco se enfrenta constantemente a una gran cantidad de documentos que provienen de CRM, ERP y otros sistemas. Además, es posible que los documentos no se correlacionen entre sí, tengan diferentes formatos y, además de resolver estos problemas, los empleados deben vigilar la seguridad. Cuando se hace manualmente, el procesamiento de documentos no estructurados, la categorización de diferentes tipos de documentos, la validación de múltiples puntos de datos, etc., abruman al personal. Con este enfoque, es un desafío evitar las inexactitudes en los documentos que resultan en pérdidas financieras. En promedio, el error humano en el sector bancario cuesta $878,000 por año.

¿Qué se puede lograr al adoptar RPA en la banca? Veamos cómo la automatización de procesos robóticos ayuda a aliviar a sus empleados que ya tienen mucho trabajo manual en sus platos.

La tecnología lo empodera con el procesamiento de documentos de principio a fin. El bot RPA, que extrae datos de varios documentos y los interpreta mediante la tecnología de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), puede escanear un conjunto de documentos en segundos e identificar lagunas e inconsistencias.

Así es como se ve:

Además del procesamiento de documentos, las operaciones legales y de auditoría incluyen actividades de control. La investigación de Digital Workforce revela que más del 90 % de los controles internos, como la extracción de datos de diferentes sistemas de TI, todavía se realizan manualmente a pesar de la posibilidad de automatizar fácilmente hasta el 90 % de las operaciones con la ayuda de RPA.

Riesgo y Cumplimiento

La banca es una de las industrias más reguladas, junto con el sector de la salud. No es de extrañar que la compatibilidad con toneladas de requisitos de cumplimiento se encuentre entre las principales prioridades para este tipo de organizaciones. La implementación de RPA es útil para:

1. Conozca a su cliente (KYC) e informes de actividades sospechosas (SAR)

KYC es un estándar obligatorio en el sector bancario diseñado para establecer las identidades de los clientes y comprender la naturaleza de sus actividades para prevenir amenazas como el lavado de dinero. Puede tomar hasta una semana para que el KYC sea aprobado por la Agencia de registro de KYC.

Otra parte del proceso de mitigación de riesgos es un proceso de investigación AML (Anti-Money Laundering) que requiere de 30 a 40 minutos para cada caso y agota el tiempo de sus empleados si se realiza manualmente. Al mismo tiempo, esta tarea sigue fácilmente las reglas y se desarrolla en un algoritmo, y solo lleva tres minutos completarla con RPA. La tecnología funciona según el principio 'si-entonces'. Si alguna actividad en el perfil de un cliente parece una amenaza potencial, como realizar numerosas transacciones en un período corto, el bot lo marca y lo informa como una actividad sospechosa (SAR) al departamento correspondiente. Con este enfoque, el personal del banco solo invierte tiempo examinando e investigando cuentas sospechosas. Aquí hay un sistema que demuestra la ventaja de usar RPA en banca y finanzas.

2. Cumplimiento normativo

Cuando se alinean las prácticas comerciales con las regulaciones y se mantienen registros para estar listos para las auditorías, la RPA en la banca corporativa resulta útil para tareas como:

• Automatización de la generación de informes de auditoría para agencias reguladoras . Los bots centralizan la recopilación de datos y crean informes en el formato requerido, eliminando simultáneamente la influencia del error humano. El bot puede realizar de 6 a 7 horas de trabajo manual en un minuto, lo que ahorra tiempo al personal.
• Verificar si los datos cumplen con las normativas. Aproveche un bot RPA para realizar un seguimiento de las actualizaciones normativas en tiempo real mediante la comparación cruzada de notificaciones. En este caso, puede reaccionar rápidamente a los cambios en los requisitos, evitando sanciones que pueden poner a prueba el fondo de sus bolsillos.

Operaciones crediticias e hipotecarias

La mayoría de las operaciones hipotecarias tienen un alto potencial de automatización. Gracias a RPA, los bancos pueden aliviar la carga que recae sobre el personal y liberarlo para que se ocupe de tareas y operaciones más sofisticadas que no se pueden manejar sin la participación humana.

En cuanto a los préstamos, la implementación de RPA en la banca puede reducir el tiempo de ciclo de un préstamo a la mitad.

Echemos un vistazo más de cerca al procesamiento del préstamo. Una de sus etapas iniciales es la extracción de los insumos de los documentos de préstamo creados por los oficiales de crédito. Se tarda 5 minutos por formulario cuando se hace manualmente. Y si deja que RPA maneje esta operación, se hará diez veces más rápido.

Hay más por venir. El ejemplo de RPA en la banca de Radius Financial Group revela cómo se pueden lograr resultados positivos gracias a la tecnología incluso en condiciones de mercado desfavorables, como la pandemia. Antes de la implementación de RPA, los empleados podían encargarse de 30 préstamos en trámite y se sentían abrumados y estresados. La adopción de la tecnología le permitió casi duplicar la cantidad de préstamos procesados: llegó a 50 sin afectar el bienestar del personal y, al mismo tiempo, redujo los costos operativos en un 70%.

Los préstamos hipotecarios son complicados tanto en términos de apertura como de cierre. Esto último parece ser más desafiante para el personal bancario. En promedio, cerrar un préstamo hipotecario requiere de 45 a 60 días. Toma bastante tiempo, ya que antes de aprobar una solicitud, el personal del banco debe verificar el empleo del cliente, su solvencia, etc. Incluso un pequeño error tipográfico en el envío de datos por parte del cliente o del banco puede provocar un retraso, sin mencionar otros complicaciones en la tramitación de la solicitud. Los bancos que utilizan RPA pueden eliminar cuellos de botella como este y reducir el tiempo de procesamiento de préstamos en un 80 %.

Atención al cliente

Un enfoque centrado en el cliente ya no es solo deseable, sino fundamental si desea tener éxito en el sector bancario. Al final del día, incluso la transformación digital es un proceso que prioriza al cliente, no a la tecnología.

Aquí hay dos ejemplos de automatización de procesos robóticos en la banca para el servicio al cliente:

• Clasificación automática de correos electrónicos y configuración de respuesta automática. Abrir, copiar y pegar contenidos y analizar 60 correos requiere 90 minutos del tiempo de sus empleados. Con RPA, pueden terminar estas tareas 15 veces más rápido.
• Interfaz de automatización única. Su personal no tiene que abrir aplicaciones a mano, cortar y pegar datos de clientes de diferentes aplicaciones y realizar cálculos básicos manualmente: los casos de uso de RPA en servicios financieros muestran que todas estas operaciones se pueden transferir fácilmente a la tecnología. Además, los bots completan estas tareas de cuatro a cinco veces más rápido que los humanos, lo que tiene un impacto positivo en la experiencia del cliente.

Aumente los esfuerzos de sus empleados con la tecnología RPA para lograr resultados notables más rápido

Según McKinsey, la industria bancaria ahora está experimentando una segunda ola de automatización. Pero tenga en cuenta que RPA no es una panacea: solo será útil si repara los procesos que no están estandarizados o que no funcionan en primer lugar. La automatización debe realizarse de manera inteligente para empoderar a sus empleados y aumentar la productividad y las ganancias de su organización. Algunos bancos comienzan a implementar RPA sin un plan a largo plazo y sin comprender sus capacidades y recursos. Otros hacen un plan, pero puede resultar mal concebido. Es por eso que los bancos terminan con cientos de bots que se suponía que debían automatizar numerosas tareas repetitivas, pero las estadísticas dicen que entre el 30 y el 50 % de los proyectos de RPA no son efectivos. En cambio, si no está seguro de cómo implementar RPA correctamente, es mejor recurrir a especialistas en RPA que dominen la tecnología y los procesos necesarios para obtener resultados tangibles.

El artículo fue publicado originalmente aquí.