Solitamente, “Digital Transformation” sono le due parole più utilizzate durante una conversazione riguardo un piano di business con i C-level del settore servizi finanziari. Tecnologie come cloud, advanced analytics e intelligenza artificiale sono tutte destinate a rivoluzionare il settore.
Con questa rivoluzione chiamata "trasformazione digitale", le istituzioni finanziarie potrebbero ottenere molti più dati non strutturati che in precedenza.
Le richieste per conti e prestiti richiedono sempre più verifiche. Nel frattempo, numerosi dati moltiplicati per migliaia di clienti equivalgono ad un’enorme quantità di informazioni – una combinazione di dati strutturati e non.
L’Acquisizione dei Dati è Tutto
Nonostante l’acquisizione di dati non strutturati sia molto preziosa per le istituzioni finanziarie, esse sono in difficoltà nella raccolta perché i sistemi legacy non sono in grado di supportare dati non strutturati senza dover aggiungere complessità a tutto il sistema IT.
Per acquisire anche questa tipologia di dati, le organizzazioni dovrebbero attuare una modernizzazione dei propri sistemi interni passando ad una piattaforma completamente integrata per ottimizzare l’efficienza delle operazioni quotidiane.
Per raggiungere una piena digitalizzazione è necessario gestire questa grande quantità di volumi di dati in ottica di eliminare le inefficienze e creare nuovi servizi a valore aggiunto.
Ad esempio: utilizzare la ricerca intelligente per scoprire anomalie, rischi legati alla conformità, migliorare la customer experience ed elaborare rapidamente volumi ingenti di informazioni per diminuire i rischi, personalizzare le offerte e aumentare l’efficienza.
La gestione delle fonti da cui provengono i dati è fondamentale per la trasformazione digitale. Integrazione continua, API, e web services giocano un ruolo fondamentale nell'inserimento e analisi dei dati in modo efficiente tra le soluzioni aziendali.
Tuttavia, per la gestione dei dati, risulta ancora necessario un lavoro manuale , che richiede tempo e soggetto ad errori. Questo gap potrebbe essere risolto da soluzioni di RPA (Robotic Process Automation).
Sentiamo parlare molto di robot e intelligenza artificiale, ma cos’è l’RPA? E l’intelligenza artificiale è la stessa cosa?
Cos’è l’RPA?
Sia RPA che intelligenza artificiale sono tecnologie di intelligent automation. Avete mai sentito parlare del termine “swivel chair automation”? Letteralmente automazione delle sedie girevoli.
L’RPA è lo sviluppo di un software che svolge determinate attività in ottica di risparmio di tempo, risorse e diminuzione di errori; questo, viene paragonato alle attività che richiedono agli utenti di “girare” con le sedie quando si spostano da uno schermo all'altro per svolgere le proprie funzioni.
Le organizzazioni finanziarie possono applicare l’RPA a molti processi in cui i dipendenti eseguono attività ripetitive e relativamente semplici. Questo potrebbe fornire l’opportunità per i dipendenti di espandere le proprie competenze e assumere nuove responsabilità.
Le organizzazioni devono considerare molteplici aspetti quando si tratta di implementare soluzioni RPA, primo tra tutti valutare l’effettiva efficienza dell’implementazione di un processo del genere, oltre che organizzarsi per la ridistribuzione dei compiti dei lavoratori.
Tuttavia, l’RPA non risolverà il problema della qualità dei dati o le limitazioni della piattaforma esistente. Un processo con delle problematiche, che precedentemente era svolto manualmente, porterà con sé gli stessi problemi anche una volta automatizzato.
Cos’è l’Intelligenza Artificiale?
L’RPA è un processo per lo svolgimento di attività basato sull'intelligenza artificiale. L’intelligenza artificiale, a sua volta, è la disciplina che consente di insegnare e far svolgere a macchine attività che normalmente sono svolte da persone.
Le tecnologie di intelligenza artificiale possono includere funzionalità di riconoscimento vocale, capacità di apprendimento, pianificazione e problem-solving. La necessità di dati non strutturati è sempre più stringente. Cosa dovresti fare adesso? Di seguito, alcuni ottimi punti di partenza:
- Valutare i processi attuali per considerare eventuali miglioramenti a livello di base – prima di automatizzare qualsiasi attività;
- Esaminare i silos, gli shadow system e le unità condivise. Quali dati vengono memorizzati dagli utenti, dove e perché?
- Valutare i tempi sprecati dalla “swivel chair automation” e il relativo costo;
- Indaga e pianifica l’implementazione di una piattaforma enterprise, in grado di integrarsi perfettamente con i principali sistemi line-of-business e di fornire processi di intelligent capture e workflow elettronici;
- Iniziare la ricerca di soluzioni RPA e basate su intelligenza artificiale, e capire in quali tipologie di processo apporterebbero benefici ed efficienza nelle operazioni quotidiane.
Una Soluzione per Raggiungere una Piena Digitalizzazione
OnBase, piattaforma di Transactional Content Management, è una soluzione che consente la cattura e la gestione di tutti i documenti aziendali, l’estrazione delle informazioni, l’utilizzo delle informazioni in modo automatizzato e completamente integrato con tutti i sistemi IT.
La soluzione OnBase è stata riconosciuta da Gartner come leader a livello internazionale nella categoria "Content Services Platforms".
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