Non solo automazione spinta. L’RPA associata ad algoritmi di intelligenza artificiale e machine learning si trasforma in un valido alleato del business, supportando le banche anche nei processi decisionali.
«Il back office è l’ambito dove l’RPA viene richiesta maggiormente, in quanto, grazie all’automazione, offre maggiore velocità, qualità, ma anche scalabilità per gestire i picchi di lavoro su base periodica – racconta Ermenegildo Mazzucco, Business Developer di Dedagroup Business Solutions.
Ma l’RPA, aiutata dal machine learning e dall’AI, può abilitare una nuova collaborazione tra robot e umano, per intervenire su processi complessi e ad alto valore aggiunto».
Prendere decisioni matematiche
Al di fuori del back office bancario, gli ambiti di applicazione sono svariati: pensiamo all’elaborazione dei portafogli d’investimento per consulenti private e wealth, oppure alla gestione del contante nelle filiali e sulla rete ATM.
«L’AI è matematica applicata a un processo decisionale ed è quindi in grado di aiutare gli utenti a fare delle scelte, andando oltre la sola automazione del processo – spiega Fabrizio Fontana, Pre-sales Manager di ORS.
In sinergia con le altre aziende dell’Hub Finance & Data di Dedagroup, operiamo su tre livelli: partiamo dalla gestione del dato, con la raccolta di informazioni strutturate e non, ricavate tramite l’impiego di algoritmi e modelli OCR; a questi dati sono agganciati algoritmi di machine learning, che offrono una potenza previsionale ai sistemi; infine, vengono innestati dei modelli di ottimizzazione, che portano a una proposta ottimale».
Conversare con i processi
Quando l’RPA analizza il linguaggio naturale, può aiutare a definire le strategie di business.
«Nel campo della gestione del credito, ad esempio, l’applicazione di tecniche di natural language processing e image recognition consente di automatizzare il processo di onboarding documentale, di solito gestito manualmente – continua Fontana.
Si parte dalla digitalizzazione dei documenti, per poi mettere in moto gli algoritmi in grado di identificare le informazioni essenziali e semplificare, grazie alla raccolta dei dati utili, la pianificazione delle attività di recupero».
Superare gli ultimi freni
In alcune banche e istituti finanziari si notano ancora dei freni quando si parla di robot.
È soprattutto una questione etica e di controllo: c’è la necessità di comprendere quali sono le logiche dietro a una decisione presa dall’AI.
Tuttavia, i benefici dell’intelligent RPA sono ormai sempre più riconosciuti.
«I vantaggi più evidenti sono una riduzione dei tempi di lavorazione, una maggiore produttività ma, soprattutto, l’effettivo supporto alle decisioni di business e, quindi, un incremento della qualità del servizio offerto – spiega Mazzucco.
Inoltre, si tratta di una tecnologia che si integra in poco tempo, perché non impatta direttamente sui sistemi IT, e offre un ROI immediato: con un lavoro coeso tra IT e business riusciamo a tradurre l’ottimizzazione dei processi in nuove opportunità di business».
Questo articolo è stato pubblicato sul numero di aprile 2023 di AziendaBanca ed è eccezionalmente disponibile gratuitamente anche sul sito web. Se vuoi ricevere AziendaBanca, puoi abbonarti nel nostro shop.
