Existem várias áreas importantes onde os bancos estão usando a tecnologia UiPath AI para inovar. Esses incluem:
· Melhorar as experiências do cliente. As empresas desejam criar as melhores jornadas do cliente digital por meio de integrações mais estreitas entre as operações de back-end e voltadas para o cliente. Além disso, os bancos estão digitalizando rapidamente todos os serviços, desde ofertas de varejo, plataformas de pagamento até jornadas de gestão de patrimônio e investimentos. Isso os ajuda a acompanhar as startups de fintech que contornaram os processos legados mais antigos.
· Mudança de modelos operacionais. As filiais físicas estão sendo substituídas por canais virtuais, como aplicativos de chat, mobile banking, contact centers, comunicações por e-mail e catálogos eletrônicos. Isso levou à introdução de inteligência nesses canais para garantir um atendimento ao cliente mais suave.
· Uso acelerado de IA e análises. Os bancos perceberam a mina de ouro de dados que possuem em seus sistemas e querem plataformas que possam ajudá-los a usar esses dados em seu benefício. Como parte desse esforço, eles não apenas criam seus próprios modelos de aprendizado de máquina (ML), mas também querem ofertas de ML prontas para usar que possam ser integradas perfeitamente ao ecossistema. Isso inclui cenários como manipulação de documentos não estruturados, padrões e previsões de previsão, segmentação e classificação.
· Mitigação de risco. Usando AI e RPA, os bancos estão criando soluções que reduzem ou eliminam o erro humano em muitos processos. Isso, por sua vez, ajuda a reduzir os problemas de segurança que podem resultar desses erros.
A IA está incorporada em toda a plataforma UiPath. Os bancos estão aproveitando essa funcionalidade de IA para uma ampla gama de tarefas. Por exemplo, descobrir os candidatos de processo certos para automação usando o UiPath Process Mining. Eles podem classificar e extrair dados de documentos de forma inteligente com UiPath Document Understanding. Os bancos também podem permitir que os robôs de software vejam e entendam as telas dos computadores com o UiPath Computer Vision. E eles podem consumir e dimensionar modelos de ML usando o UiPath AI Center.
Agilizando o processamento de transações comerciais usando AI
Neste exemplo, um banco global queria melhorar a forma como lidava com dezenas de milhares de e-mails contendo informações para transações de negociação de títulos. Os e-mails não estruturados eram complexos e exigiam a extração de diferentes campos comerciais e tipos de entidade. Uma única transação poderia levar de 8 a 10 minutos para um funcionário da empresa revisar e processar, e havia erros volumosos.
O banco usou o modelo ML de reconhecimento de entidade nomeada UiPath para reconhecer os vários campos e tipos de entidade. Robôs armados com as informações desse modelo melhoraram dramaticamente o gerenciamento de transações.
Após a implantação da solução, o banco atingiu um aumento de 95% na redução do tempo médio de tratamento das transações comerciais, além de uma taxa de acerto de 92% para a extração de informações.
Este post foi coautor de Amit Kumar, Líder de Prática Bancária Global da UiPath.
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