"الروبوتات" - مستقبل مشرق في انتظارك!

هل تبحث عن مسيح العصر الحديث لمعالجة العديد من المشاكل مثل الاعتماد الشديد على القوى العاملة البشرية والتكلفة الباهظة لتشغيل وحدات العمليات في البنوك؟ ما الحل الذي يمكن أن يكون حلاً قابلاً للتطبيق لتزايد عدم توفر العمالة منخفضة التكلفة وقليلة المهارة اللازمة لأداء المهام المتكررة ذات الحجم الكبير في القطاع المصرفي؟ ففي نهاية المطاف، من الثابت بلا جدال أن النجاح في السوق المالية العالمية المعقدة اليوم يتوقف بشكل مباشر على مستويات غير مسبوقة من السرعة والدقة وكفاءة التكلفة.

في مثل هذه البيئة، من هو البطل الذي نراه يبرز بنجاح من خلال التخلص من أغلال الماضي التقليدي واحتضان ابتكارات التكنولوجيا الحديثة؟ دعنا نكسر حاجز التشويق ونعرفك على مبدد المشاكل المصرفية - "الأتمتة".

الأتمتة هي مفتاح المهام التي تتطلب كفاءة التكلفة إلى جانب تقليل الاعتماد على العنصر البشري. وقد حفز تطور الاقتصادات الرقمية والطلب على العمليات التي تعمل بلمسة واحدة مع سرعة إنجازها الطلب على الأتمتة. عمليات العمليات التي يُتوقع فيها من المستخدم تسجيل الدخول إلى أنظمة متعددة، أو إدخال البيانات أو جمعها أو التحقق منها على الشاشات أو نقل البيانات من شاشة أو ورقة إلى أخرى هي أكثر الأنشطة غير ذات القيمة المضافة شيوعًا. يعد تحسين العمليات والأتمتة أمرًا بالغ الأهمية في هذه المجالات.

أتمتة العمليات الروبوتية

وفقًا لويكي "الروبوت البرمجي هو تطبيق برمجي يحاكي أفعال الإنسان الذي يتفاعل مع واجهة المستخدم لنظام الكمبيوتر. على سبيل المثال، قد يكون تنفيذ إدخال البيانات في نظام SAP - أو في الواقع عملية تجارية كاملة من البداية إلى النهاية - نشاطًا نموذجيًا لروبوت برمجي. يعمل الروبوت البرمجي على واجهة المستخدم (UI) بنفس الطريقة التي يعمل بها الإنسان؛ وهذا خروج كبير عن الأشكال التقليدية لتكامل تكنولوجيا المعلومات التي كانت تعتمد تاريخيًا على واجهات برمجة التطبيقات (أو واجهات برمجة التطبيقات) - أي أشكال الاتصال من آلة إلى آلة على أساس طبقات البيانات التي تعمل في طبقة معمارية أسفل واجهة المستخدم."

إن أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) هي ما يضفي ثقلًا على مفهوم الأتمتة ويمكّنها من التقدم إلى ما هو أبعد من تقنيات كشط الشاشة الأساسية. تعمل الأتمتة على زيادة القدرات الحسابية بشكل كبير وتتيح نشر برامج مرنة وموثوقة وقابلة للتطوير بأقل جهد ممكن في الترميز. يقلل تطبيق الروبوتات من الأخطاء اليدوية ويزيد من الكفاءة التشغيلية وبالتالي يقلل من وقت الاستجابة ويوفر التكاليف بشكل كبير. في الواقع، تُعد أتمتة العمليات الآلية مثالية للعمليات اليدوية للغاية وذات الحجم الكبير والقائمة على القواعد والمعرضة للخطأ البشري. لن يكون من المبالغة الادعاء بأنه بعد عقد من الزمن، سيتم تنفيذ أكثر من نصف وظائف قطاع الخدمات المالية الخارجية الحالية بواسطة روبوتات تعمل بأتمتة العمليات الآلية مما يؤدي إلى توفير 30-50% من التكاليف التشغيلية.

حالات الاستخدام

الروبوتات في الخدمات المصرفية الرقمية

كيف توفر أتمتة العمليات الروبوتية المتقدمة للخدمات المصرفية الرقمية؟ في مجال الخدمات المصرفية الرقمية، تستخدم أتمتة العمليات الروبوتية المتقدمة معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) للتعامل مع العديد من العمليات من البداية إلى النهاية. وهذا يُحدث ثورة في مفهوم الخدمات المصرفية الرقمية بالكامل. دعونا نفهم ذلك من خلال بعض الأمثلة العملية.

الروبوتات في "اعرف عميلك" والعناية الواجبة:

ألقِ نظرة على الطريقة التقليدية لتقنيات "اعرف عميلك" (وهو أمر بالغ الأهمية لإعداد العميل) التي تفسد تجربة المستخدم. فالعميل والمحلل غارقان في الأعمال الورقية، مما يضعف الانطباع عن البنك. يحتاج المحلل إلى البحث عن نموذج فتح الحساب إلى جانب النسخ المرفقة/المسح الضوئي لوثائق هوية العميل وإدخال معلومات العميل في النظام المصرفي الأساسي. هذه العملية برمتها يدوية للغاية وتستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ البشري. ووفقًا لدراسة استقصائية حديثة أجرتها مؤسسة تومسون رويترز، تنفق الشركات المالية ما متوسطه 60 مليون دولار على الامتثال لمبدأ "اعرف عميلك" و"العناية الواجبة بالعملاء" (CDD). وبالنسبة لبعض الشركات، يمكن أن يصل هذا الرقم إلى 500 مليون دولار.

مع الروبوتات، تصبح العملية بأكملها سهلة الاستخدام وخالية من المتاعب، مما يوفر الكثير من الوقت والجهد. إن الكفاءة المرئية في حد ذاتها لها تأثير كبير على الطريقة التي ينظر بها عملاء البنك إلى البنك، ناهيك عن التوفير في التكاليف في العمليات الخلفية الأخرى.

ميزات الروبوتات في "اعرف عميلك" والعناية الواجبة:

• تحديد هوية المستند: تتم معالجة مستندات تحديد هوية العميل الممسوحة ضوئيًا باستخدام الروبوتات ومطابقتها مع مستودع المستندات، مما يؤدي إلى تحديد الهوية تلقائيًا.
• صحة المستند: يتم إنشاء عدة طبقات من مستندات تعريف العميل الممسوحة ضوئيًا بواسطة الروبوتات وتحليلها بحثًا عن أدلة على التلاعب. وهذا يمنع فتح حسابات احتيالية.
• استخراج النص: يتم تحديد الحقول الموجودة في مستندات تعريف العميل مثل جواز السفر، ورقم التعريف الشخصي، ورقم التعريف الشخصي، ورقم الضمان الاجتماعي وما إلى ذلك، وتحويلها إلى نص. يتم ملء معلومات العميل التي تم الحصول عليها تلقائيًا في حقول التعريف.
• التحقق من التوقيع: تستخدم الروبوتات نموذج الشبكة العصبية للتحقق من التوقيع على الشيكات وغيرها من الصكوك لمنع التلاعب أو الاحتيال.
• التحقق من الصورة: تُستخدم معالجة الصور للتحقق من العميل إما كجزء من عملية التحقق من خطوتين في عملية "اعرف عميلك" أو لتسهيل معاملات الصراف الآلي بدون رقم تعريف شخصي. وهذا يخلق تجربة رقمية 360 للمستخدم.

الروبوتات في مكافحة غسيل الأموال

تلعب الروبوتات أيضًا دورًا بالغ الأهمية في منع أنشطة مكافحة غسل الأموال. يزيد التدقيق التنظيمي المتزايد فيما يتعلق بمكافحة غسيل الأموال من المخاطر التشغيلية والقانونية للبنك ويؤدي إلى التأثير على سمعته. وفقًا لشركة Capco، تم دفع حوالي 300 مليار دولار أمريكي من الغرامات من قبل المؤسسات المالية تجاه انتهاكات قانون السرية المصرفية (BSA) ولوائح مكافحة غسيل الأموال بما في ذلك متطلبات العقوبات الأمريكية. يمكن للبنوك استخدام الروبوتات على مستويات متعددة لتقليل هذه المخاطر:

• فحص العملاء: ينطوي هذا النشاط على فحص العملاء في ضوء قائمة العقوبات الحكومية والداخلية والخارجية لتحديد الأشخاص المعرضين سياسياً أو المدرجين في القائمة السوداء. ويجب القيام بذلك لكل من العملاء الجدد والحاليين للبنك. ويجري أتمتة هذه العملية عن طريق استخدام الروبوتات.
• تقييم المخاطر: يكون تقييم المخاطر للعملاء أكثر دقة عندما يتم جمع البيانات من مصادر مختلفة بما في ذلك المجال العام. وغالباً ما يتضمن ذلك بيانات من هيئات تنظيمية مختلفة ومواقع إلكترونية متعددة مما يؤدي إلى قضاء المحلل وقتاً طويلاً. ولتقليل الوقت، يمكن نشر الروبوتات لجمع المعلومات وتوحيدها وربط هذه المعلومات بنظام مكافحة غسل الأموال.
• التحقيق في التنبيهات: تولد أنظمة مراقبة المعاملات العديد من التنبيهات، ومعظمها تنبيهات إيجابية كاذبة. ونظرًا لتزايد حجم المعاملات وتعقيدها وتزايد عدد التنبيهات الإيجابية الزائفة، يصبح تحديد النشاط المشبوه الفعلي أكثر صعوبة واستهلاكًا للوقت. يمكن استخدام أتمتة العمليات الآلية إلى جانب التعلم الآلي لتعلم سلوك مسؤول الامتثال أثناء قيامه بوضع علامة على تنبيه كمعاملة مشبوهة محتملة أو إيجابية كاذبة. سيؤدي ذلك إلى التخلص من التنبيهات التي من المرجح أن تكون إيجابية كاذبة مع ضمان عدم تجاهل أي معاملات سيئة.

إعادة تركيز القوى العاملة البشرية:

هل هذا يعني أن الروبوتات لديها القدرة على أن تحل محل البشر تماماً؟ ليس تماماً. على الرغم من أن روبوتاً واحداً يمكن أن يحل محل 3 أو 5 موظفين بدوام كامل، إلا أن هناك قيوداً على قابلية استخدام الروبوتات وتأثيرها. على الرغم من أن الروبوتات تؤدي بعض المهام بشكل أسرع وأكثر موثوقية من البشر، إلا أنها لا تزال بحاجة إلى الذكاء البشري لإدارة الاستثناءات الشائعة. نشير بالاستثناءات الشائعة إلى إدارة هذه العمليات في وقت التعطل بسبب ترقية النظام أو التقييم الذاتي للعملاء.

تتمثل إحدى أكبر مساهمات الروبوتات في أنها تفتح مجموعة غنية من الموارد في شكل وظائف قائمة على المهارات والمعرفة للقوى العاملة البشرية التي يمكن أن تتمتع بأنشطة ذات قيمة مضافة مع الاعتقاد الآمن بأن الأنشطة غير ذات القيمة المضافة يتم التعامل معها بخبرة من قبل نظرائهم الأكفاء، أي الروبوتات.

الروبوتات في Intellect

أخيرًا، كيف تؤثر هذه الروبوتات على وظائف حلول Intellect؟ الخبر السار هو أن شركة Intellect تقوم بتطبيق أتمتة العمليات الروبوتية (RPA) جنبًا إلى جنب مع الذكاء الاصطناعي عبر حلول Intellect Digital Core (IDC) و Intellect لمكافحة غسيل الأموال (AML) لجعلها جاهزة للمستقبل. تتطلع Intellect إلى تطبيق "الروبوتات" في IDC و Intellect لمكافحة غسيل الأموال لمعالجة نقاط الألم الرئيسية للبنوك. ويؤدي ذلك إلى تحسين كبير في العمليات التي تُترجم إلى تجربة عملاء متميزة.

في الأساس، تعرض Intellect كيف يمكن أن يؤدي الاندماج المثالي بين الفكر البشري والروبوتات إلى زيادة الإنتاجية والكفاءة وفتح الأبواب أمام عالم مصرفي رقمي حقيقي.

المؤلفون:
- سوراف كومار، مستشار، Intellect Design Arena Ltd.
- فايبهاف جوشي، مستشار، Intellect Design Arena Ltd.