金融领域最大的超自动化趋势

超级自动化使金融机构能够提高效率、削减成本和减少欺诈。

金融服务行业充满了复杂的流程、交易和支付，将客户、买家、交易员、监管机构和其他利益相关者联系在一起。大量遗留系统通常会留下高水平的依赖于人的流程管理，这使得自动化对于提供无缝的客户体验至关重要。特别是超自动化已成为提高效率的有效工具，在本文中，我们将了解当今金融领域涉及该技术的最大趋势。

大部分金融领域通常将数据分散在孤立的孤岛中，但公司已经开始将可操作的数据集成到一个地方，超自动化可以从中蓬勃发展，并且可以实现客户的单一视图。这使财务组织能够根据不断变化的需求实时监控和调整流程。

“超自动化是关于有效地将机器学习、流程挖掘、RPA、API 集成和智能工作流编排等功能结合在一起，以向客户提供 80% 以上的服务自动化来取代高度复杂性。成功的关键是可操作的集成数据，”ServiceNow 金融服务全球主管 Keith Pearson 解释道。

“碎片化的数据和孤立的系统是超自动化的敌人，数据湖技术不会将它们持有的数据交到工作流程中的员工手中。能够快速集成到现代和旧系统中，将与流程相关的数据整合到一个可以有效应用智能自动化技术的地方，这是交付可操作的自动化工作流程和取得成功的关键。

“太多的金融服务组织继续部署‘粘贴式混合技术方法’来实现他们的自动化目标，无意中创造了更多的技术债务和数据孤岛。”

金融部门的一项关键任务是扫描客户文件，包括身份详细信息和银行对账单。因此，该领域的组织可以使用的数据量会增加，而且成本可能很高，但超自动化可以帮助提高效率，同时最大限度地降低成本。

“金融服务 (FS) 是全球经济中数据最密集的行业之一，需要处理和分析大量客户数据以进行基于文档的交易，”Appian 欧洲、中东和非洲和亚太地区高级副总裁 Paul Maguire 说。

“使用光学字符识别 (OCR) 扫描文档的流行方法可能非常昂贵，预计到 2025 年将成为一个价值 126 亿美元的行业。然而，它需要大量的时间来设置，并且需要人工进行故障排除每次表单更改时。

“超自动化以更有效的方式解决了同样的问题，使用机器人流程自动化 (RPA) 将来自不同来源的文档带入同一工作流程，并使用 AI 对其进行分类和提取信息，例如复选框，甚至手写笔记。当 AI 检测到错误时，可以自动将其提供给人类进行验证或纠正，甚至可以从这些交互中自学以随着时间的推移而改进。”

另一个关键的超自动化趋势正在扰乱涉及监管报告流程的金融，ELEKS 的云和解决方案架构师 Volodymyr Marchuk 认为，这一领域将在未来更频繁地从自动化中受益。

“我们正在与之交谈的许多银行已经在使用机器人流程自动化 (RPA) 和认知智能技术，”Marchuk 说。

“这意味着手动任务可以在有限的人工监督下 24/7 自动执行。我们看到数据质量有所提高，人类工人能够重新部署到更高价值的任务中。但是，RPA 等技术可能不是端到端监管报告的完整解决方案，而这正是超自动化的用武之地，但这可能需要时间。

“完全自动化通常很复杂，可能需要数年时间才能实施，需要对企业文化进行转型。”

Marchuk 继续解释了超自动化如何在减少欺诈和员工错误方面被证明是有用的：“超自动化可以显着减少由于欺诈、事故和错误造成的财务损失。根据 Crowe 和朴茨茅斯大学反欺诈研究中心 (CCFS) 的研究，2018 年全球因欺诈造成的损失估计为 5 万亿美元，占全球 GDP 的 6%。

“使用 RPA 和机器学习的超自动化可以解决其中的一些问题。使用超自动化进行交易处理既高效又透明，生成的信息（动作日志）可以被机器学习用于识别预测模式和趋势。”

最后，值得注意的是，如果没有员工的有效管理，超自动化就无法成功，这意味着需要数据民主化。

Exasol 的首席技术官 Mathias Golombek 解释说：“具有讽刺意味的是，最大的超自动化趋势之一实际上是关于人而不是技术。当您致力于数据驱动的超自动化环境时，自然而然的后果之一就是每个部门员工的数据素养都有所提高，以及他们越来越期望使用的数据民主化。

“Revolut 是这里的领域领导者之一。该公司最初是一个真正的数字原生代，真正由数据驱动，而不是在决策和战略中将数据用作更广泛的参考点。它将超自动化视为管理近年来经历的超增长的自然组成部分。

“因此，例如，该组织将数据科学应用到每个部门，无论它们是否是传统技术。例如，它的 HR 团队必须了解用于数据库的 SQL：它会分析面试过程，从提出的问题到特定角色的成功相关性，并且每次都使用这些数据来改进流程。

“因此，Revolut 不仅让各个资历的员工更容易访问工作敏感数据，而且在使用这些数据来提高绩效方面也提高了技能水平。”

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