- Lendtech
- 25.03.2024
Banki stawiają na nowoczesne rozwiązania. Ich klientów wspomagają chatboty, a dzięki automatyzacji procesów o produkty bankowe (np. konta osobiste) można wnioskować online. Wykorzystywana jest także hiperautomatyzacja. Sprawdziliśmy, czym jest i jak może wspierać procesy w bankach.
Automatyzacja i robotyzacja – te dwa rozwiązania są coraz popularniejsze. Roboty przemysłowe produkują samochody, a nawet parzą i podają kawę. Także banki oraz inne instytucje finansowe oddają niektóre procesy w ręce robotów i automatów. Osoby chcące zacząć przygodę z inwestowaniem, mogą skorzystać z usługi robo-doradztwa (ang. robo advisory), która polega na tym, że instrumenty finansowe dopasowane do profilu klienta, dobiera nie człowiek, a algorytm. Taką usługę swoim klientom świadczy m.in. ING Bank Śląski.
Pojawiło się jeszcze jedno określenie: hiperautomatyzacja. Totalmoney.pl sprawdził, co ono oznacza i jakie może mieć zastosowanie w bankowości.
Co to jest hiperautomatyzacja?
Według firmy doradczej EY, pod pojęciem hiperautomatyzacji kryje się „koncepcja polegająca na zastosowaniu ekosystemu zaawansowanych technologii automatyzacyjnych poprzez wykorzystanie posiadanego potencjału przedsiębiorstwa.”
EY podaje też, że termin hiperautomatyzacja po raz pierwszy pojawił się w październiku 2019 r., a w ramach tego rozwiązania wykorzystywana jest sztuczna inteligencja (ang. Artificial Intelligence, AI), uczenie maszynowe (ang. Machine Learning, ML) i zrobotyzowana automatyzacja procesów (ang. Robotic Process Automation, RPA). Celem hiperautomatyzacji jest automatyzacja powtarzalnych i czasochłonnych zadań.
Z kolei amerykański producent oprogramowania Oracle w artykule „Czym jest hiperautomatyzacja?” pisze, że hiperautomatyzacja to technika biznesowa umożliwiająca zwiększenie szybkości, wydajności i dokładności codziennych operacji roboczych. Wiąże się z innym trendem: inteligentną automatyzacją, czyli technicznym procesem łączenia zrobotyzowanych automatyzacji ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (ML) w celu naśladowania ludzkich interakcji i automatyzacji złożonych procesów” i dodaje, że „hiperautomatyzacja to dyscyplina biznesowa oparta na inteligentnej automatyzacji, pozwalająca organizacjom korzystać z magazynów danych operacyjnych w celu identyfikowania i automatyzacji większej liczby procesów biznesowych i IT.
Według Oracle „Celem hiperautomatyzacji jest zwiększenie wydajności, dokładności i szybkości w codziennych operacjach organizacji. Obejmuje to dodawanie opinii w czasie rzeczywistym w celu ułatwienia organizacji reagowania na zmiany biznesowe, a nawet ich przewidywanie.”
Z codziennymi operacjami roboczymi mamy do czynienia nie tylko w przedsiębiorstwach produkcyjnych, ale także np. w bankach. W tych instytucjach finansowych takie operacje związane są np. z analizą zdolności kredytowej. Zanim bank udzieli finansowania klientowi, który znalazł najlepszy kredyt gotówkowy, musi mieć pewność, że klient będzie w stanie spłacić zadłużenie. Taka operacja wymaga czasu i dokładności, a więc w jej przypadku może być zastosowana hiperautomatyzacja.
Hiperautomatyzacja w bankach
Johan Torgeby, prezes zarządu szwedzkiego banku SEB już w 2018 r. powiedział „whatever can be automated will be automated” (cokolwiek może być zautomatyzowane, powinno być zautomatyzowane). I tak też się stało, a z automatyzacją procesów bankowych mamy do czynienia już od kilku lat. Dobrym przykładem jest tutaj proces otwierania konta osobistego. Teraz zajmuje on nie więcej niż kilkanaście minut. To nie wszystko, banki wykorzystują też chatboty (np. Milla w Banku Millennium). To nadal nie jest wszystko. Polskie banki wdrażają powoli procesy hiperautomatyzacji. Jednym z nich jest PKO BP.
Hiperautomatyzacja w PKO BP
Z informacji udostępnionych przez PKO BP wynika, że między 2019 a 2021, największy polski bank zautomatyzował 185 procesów przy 100 milionach wykonanych procesów. Tylko w maju 2023 r. łączna liczba zrobotyzowanych działań w PKO BP przekroczyła 220 milionów w 270 procesach. Hiperautomatyzacja jest wykorzystywana przez bank w powtarzalnych i masowych procesach, tak by jeszcze lepiej odpowiadać na zmieniające się potrzeby klientów. PKO BP dodaje też, że dzięki połączeniu z low code, no code, big data i sztuczną inteligencją automatyzacji podlegają coraz bardziej złożone zadania.
Przykładami hiperautomatyzacji w PKO BP są np. platformy Low i No Code, które są wykorzystywane do szybkiego budowania procesów z elementami automatyzacji czy inteligentny OCR, który rozpoznaje i odczytuje na dokumentach tekst pisany ręcznie i zamienia go na cyfrowy. Bank wykorzystuje także inteligentny BPM/Workflow platformy, które umożliwiają swobodne projektowanie oraz modelowanie procesów, przepływów informacji, gdzie pracownicy nie muszą już przepisywać danych ręcznie z systemu do systemu. Pozwala to tworzyć zupełnie nową jakość, czyli zwiększać wydajność, dokładność i szybkość codziennych operacji w organizacji. Ułatwia reagowanie na zmiany biznesowe, a nawet pozwala je przewidywać.
– Technologia RPA pozwala nam realizować powtarzalne zadania o dużej skali w szybszy i łatwiejszy sposób, byśmy mogli jeszcze lepiej odpowiadać na potrzeby naszych klientów. Robotyzacja wpływa na poprawę obsługi i doświadczeń klientów, a także zwiększa konkurencyjność. Dzięki niej możemy zapewniać sprawniejszą obsługę, gdy dane czynności muszą się zadziać w określonym czasie. Podnosi także efektywność pracy i znacząco obniża koszty. Hiperautomatyzacja sprawia również, że uwalniamy zasoby ludzkie, a nasi pracownicy mogą realizować bardziej twórcze i wymagające zadania. Nie ma w tej chwili w banku nowego procesu w back office, który nie zostałby wcześniej sprawdzony pod kątem, czy da się go zautomatyzować – powiedział Arkadiusz Szot, dyrektor Departamentu Hiperautomatyzacji Procesów, Obszar Operacji i Bankowości Międzynarodowej w PKO BP.
Hiperautomatyzacja w bankach a kredyt hipoteczny
W 2022 r. uruchomione zostały ustawowe wakacje kredytowe, z których mogli korzystać klienci, spłacający złotowe kredyty hipoteczne. Także i w tym przypadku bank był wspierany przez roboty, których rolą było ograniczenie do niezbędnego minimum czynności manualnych, koniecznych do zawieszenia kredytu hipotecznego, a następnie przywrócenie parametrów kredytu po zakończeniu okresu zawieszenia. Bank podaje, że na początku maja 2023 r. łączny wolumen zadań związanych z obsługą tego procesu wyniósł ponad 2 mln.
Bank informuje też, że wykorzystuje hiperautomatyzację wykorzystywana jest przez bank także do poprawy komunikacji z pośrednikami czy lepszej i szybszej weryfikacji danych. Wspiera procesy wsparcia sprzedaży, przygotowywania i rejestrowania umów, aktualizacji danych, monitoring czy zamykanie rachunków.
PKO BP nie jest jedynym bankiem, który wykorzystuje hiperautomatyzację. Z tego rozwiązania korzystają też m.in. Bank Pekao S.A., Alior Bank, Santander Banku Polska, czy Credit Agricole.
W Banku Pekao S.A. od stycznia 2022 r. jest realizowany projekt Omnibank CRM, który objął klientów banku oraz odwiedzających strony banku. Każdy klient ma swoje indywidualne potrzeby i historię i dlatego musi być potraktowany w indywidualny sposób, a skierowana do niego komunikacja powinna być dostosowana do obecnych potrzeb – taki cel przyświecał twórcom rozwiązania Omnibank CRM. Główne założenie projektu polega na zindywidualizowaniu dialogu z każdym klientem.
Według Alior Banku hiperautomatyzacja dzięki dostępności wielu różnych technologii zachęca do całościowego spojrzenia na dany proces biznesowy pod kątem jak najszerszego pokrycia „automatami”. Banku nie ogranicza np. brak danych w formie cyfrowej, bo budując rozwiązanie możemy skorzystać np. z OCR (rozpoznawania tekstu), a następnie dołączyć robota/bota, który na tych danych będzie realizował określone zadania. Hiperautomatyzacja dla banku daje duże możliwości standaryzacji procesów i ograniczenia kosztów ich obsługi. Może stanowić również o większej elastyczności w sytuacjach zwiększonych wolumenów w danym procesie (niweluje ryzyko powstania kolejek w obsłudze). W 2023 r. roboty zrealizowały ponad 6 mln zadań. Każdego miesiąca wykonują ekwiwalent pracy ok. 100 pracowników.
– Obecna mnogość dostępnych technologii i bardzo dynamiczny rozwój AI wymaga od banków weryfikacji dotychczas stosowanych rozwiązań. Dzisiaj nawet najbardziej rozbudowane automatyzacje (hiperautomatyzację) jeżeli wzbogacimy je o obecnie dostępne algorytmy AI mogą przynieść całkowicie nowe możliwości. Dla branży bankowej „inteligentna automatyzacja” może być nowym impulsem do dostarczania bardziej spersonalizowanych rozwiązań i stosowania automatyzacji w obszarach dotychczas traktowanych „jako poza zasięgiem automatów – powiedział Marcin Małek, dyrektor Działu Wdrożeń i Automatyzacji Biznesowych w Alior Banku. Marcin Małek dodał też, że – hiperautomatyzacja to dla mnie głównie umiejętność efektywnego wykorzystania całego szeregu różnych technologii (roboty programowe- RPA, OCR, voiceboty, chatboty, AI, rozwiązania low-code) dla osiągnięcia jak najbardziej kompleksowej i efektywnej automatyzacji procesów biznesowych. Właściwie dobrane rozwiązania to klucz do zwiększenia wydajności i efektywności codziennych operacji/procesów.
Liczba procesów, jakie były wspierane w Credit Agricole od wdrożenia technologii RPA, wyniosła 149. Ze względu na cykl życia część procesów w naturalny sposób została wygaszona lub zastąpiona rozwiązaniami systemowymi. Dlatego też, liczba procesów wspieranych na bieżąco przez roboty jest mniejsza i wynosi około 120.
Roboty zbierają dane potrzebne np. do podjęcia decyzji kredytowej czy prowadzenia procesu windykacyjnego. Wykonują operacje systemowe, zajmują się archiwizowaniem dokumentów, weryfikują kompletność i jakość wniosków przesyłanych przez naszych klientów. Wspierają akcje marketingowe zarówno w kontekście prawidłowej obsługi parametrów promocyjnych, ale również zapewniając dodatkowe „wirtualne” moce w sytuacjach wzmożonego zapotrzebowania na dodatkową obsługę.
Roboty często wykorzystywane są do wspierania współpracy z instytucjami i partnerami zewnętrznymi, których systemy działają niezależnie od bankowych. Stopniowo roboty „przejmują” role do tej pory wykonywane przez ludzi, dbają o prawidłowy obieg informacji pomiędzy jednostkami, segregują i rozdzielają korespondencję, zadania czy powiadomienia.
– Hiperautomatyzacja z kolei stanowi kolejny krok rozwoju automatyzacji klasycznej, której jednym z kierunków jest robotyzacja. Hiperautomatyzację rozumiemy jako połączenie technologii kognitywnych oraz mechanizmów machine learningowych czy generatywnej AI z „klasycznymi” narzędziami do automatyzacji procesów – mówi Radosław Repczyński, Senior Business Process Manager w Credit Agricole. Dodaje też, że – doskonałym przykładem jest tutaj rozwiązane wdrożone parę miesięcy temu w banku, które wykorzystuje mechanizmy Machine Learningowe, Generatywnej AI oraz RPA do obsługi reklamacji klientów. Całość rozwiązania zapewnia analizę pism klientów i ich klasyfikację, dodatkowo wspiera tworzenie odpowiedzi wykorzystując zaawansowane technologie sztucznej inteligencji. Połączenie tych trzech technologii pozwoliło rozwinąć poziom automatyzacji z roli jedynie wspierającej pracownika analizującego reklamację klienta (RPA) do przejęcia zadań do tej pory cechujących wyłącznie pracowników „z krwi i kości”, takich jak analiza treści, przygotowanie pisma czy kontekstowe zbieranie niezbędnych informacji do rozpatrzenia i uzasadnienia reklamacji (ML+AI+RPA). Oczywiście z ustalonym i kontrolowanym przez naszych pracowników poziomem zaufania.
– Ten projekt to była pierwsza próba wykorzystania efektu synergii, który zapewnia kombinacja takich narzędzi. Muszę podkreślić, że była to bardzo udana próba. Dlatego perspektywy szerszego wykorzystywania takiego podejścia są więcej niż pewne. Do jakiego stopnia będą one stosowane, to już zapewne każda z organizacji będzie musiała samodzielnie zdecydować w zależności od skłonności do ryzyka i dojrzałości organizacyjnej, która przy możliwościach tak zaawansowanej ingerencji w procesy biznesowe wydaje się jednym z kluczowych czynników minimalizujących pokusę do „dzikiej” i nieodpowiedzialnej hiperautomatyzacji. Z pewnością zainteresowanie hiperautomatyzacją jest mocno zauważalne, nie tylko w sektorze finansowym – komentuje ekspert z Credit Agricole.
Zdaniem Joanny Wcisło, dyrektor obszaru operacji w Santander Bank Polska dzięki wykorzystaniu sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i robotyki procesowej, zautomatyzowanych zostało wiele kluczowych operacji – od obsługi klienta po zarządzanie ryzykiem, działania Compliance czy cyberbezpieczeństwo. Joanna Wcisło dodała też, że – klientom Santander Bank Polska hiperautomatyzacja przynosi wiele korzyści. Dzięki inteligentnym systemom obsługi, mogą oni szybko uzyskać odpowiedzi na pytania, składać wnioski o kredyty online, a także korzystać z usług bankowych 24/7, bezpośrednio z aplikacji mobilnej. W banku pracuje wiele robotów, które w ciągu roku obsługują kilka milionów zadań operacyjnych i ta liczba ciągle rośnie. Przykładem są procesy rejestrowania i rozpatrywania reklamacji, procesy kredytowe, realizacja dyspozycji posprzedażowych.
Hiperautomatyzacja obejmuje także narzędzia do monitorowania transakcji i wykrywania nieprawidłowości. Systemy RPA i rozwiązania Generative AI automatycznie identyfikują, klasyfikują i przetwarzają różnego rodzaju transakcje, co skraca czas ich realizacji i minimalizuje ryzyko błędów.
Bank wykorzystuje analizę danych opartą na sztucznej inteligencji do identyfikacji trendów rynkowych, profilowania klientów i personalizacji ofert, co pozwala lepiej dostosować produkty i usługi do potrzeb klientów. Chatboty, voiceboty pomagają klientom w szybkim uzyskiwaniu informacji i rozwiązywaniu problemów.
Autor: Maciej Kazimierski, Totalmoney.pl
Autor: Lendtech | Data publikacji: 25.03.2024
![Polacy w obliczu inflacji sięgają po oszczędności [BADANIE]](https://www.lendtech.pl/wp-content/uploads/2022/08/josh-appel-netpasr-bmq-unsplash_md-704x434.jpg)
