Як RPA-системи допомагають банкам автоматизувати процеси

Можливостям автоматизації рутинних завдань у банківській сфері за допомогою сучасних програмних роботів на базі систем штучного інтелекту, доцільності та особливостей їх застосування, а також способів підвищення ефективності присвятив свій виступ у рамках конференції Banking RPA Day-2023 Сергій Байбара, директор компанії IBA Ukraine.

Презентацію було сфокусовано на питанні - чи можна доручити інтелектуальним програмним роботам відповідальні завдання. Забігаючи наперед, зауважимо, що сучасні рішення класу RPA (robotic process automation), посилені можливостями технологій машинного навчання (ML) та генеративного штучного інтелекту, дозволяють вирішувати широке коло завдань у галузі автоматизації рутинних операцій. Проте необхідно в кожному окремому випадку зважувати доцільність автоматизації того чи іншого бізнес-процесу та супутні ризики. При розумному підході та правильної організації RPA – це хороший помічник, який дає співробітникам банку можливість прискорити обробку інформації, що надходить, на тлі мінімізації негативного впливу людського фактора, і, зрештою, підвищити ефективність та якість обслуговування клієнтів.

Як зазначив Сергій Байбара, його компанія вже понад сім років розвиває RPA-практику та має чималий досвід у цій галузі. Розпочавши у 2016 році співпрацю з провідними розробниками RPA-платформ, такими як Blue Prism, WorkFusion, UiPath та Automation Anywhere, згодом IBA Group накопичила досвід реалізації проєктів на різних ринках та у різних вертикалях. Оскільки за фактом кожна зі згаданих систем має свої особливості, в результаті IBA створила та почала також просувати власний продукт – EasyRPA.

Крім стандартної RPA-функціональності у рішення EasyRPA були інтегровані моделі машинного навчання, оптичного розпізнавання тексту (OCR), правила постобробки та валідації AI, робочий простір для ручних завдань та можливості регулярного автоматичного перенавчання системи. Практика показує, що подібні додаткові можливості все більш потрібні з боку замовників. У наявних RPA-платформах вони, як правило, або реалізуються за допомогою партнерських продуктів, або інтеграція лягає безпосередньо на плечі клієнта.

Маючи багатий досвід, IBA Ukraine готова допомогти з впровадженням програмних роботів. За останні роки компанія реалізувала кілька таких проєктів і для українських замовників. Наприклад, допомогла «Першій енергетичній біржі» автоматизувати процес купівлі та продажу газу з використанням цифрового підпису. Це дозволило звільнити менеджерів з низки рутинних операцій для важливіших стратегічних завдань. Також для авіакомпанії SkyUр було реалізовано проєкти щодо класифікації рахунків, розпізнавання та вилучення необхідної інформації, з подальшим її внесенням до облікової системи, а також з автоматизації оцінки ефективності маркетингових кампаній.

Що стосується власної розробки, EasyRPA, компанія IBA Ukraine зацікавлена у її просуванні, тому зараз готова запропонувати цей інструментарій для українських компаній на умовах no license fee. За наявності штату власних розробників, замовник може отримати відповідну документацію та створювати потрібні програмні роботи власними силами, у разі потреби звертаючись до IBA Ukraine.

Щодо історії розвитку програмних роботів, спочатку вони дозволяли автоматизувати лише окремі операції – розбір пошти, заповнення форм, переміщення файлів і тек тощо. Наступним етапом стала так звана інтелектуальна автоматизація (IPA) з використанням технологій AI, а потім настала черга комплексної автоматизації, із застосуванням, у тому числі можливостей генеративних моделей.

На сьогодні програмні роботи здатні отримувати дані з документів, класифікувати електронну пошту, працювати у віртуальному робочому місці (VDI), виконувати бізнес-аналіз процесів, розуміти частково структуровані та неструктуровані дані, конвертувати розмову в текст, спілкуватися з клієнтами (чат-боти) та і т.д.

Роботу, наприклад, можна доручити первинну обробку потоку вхідної кореспонденції. Кожен банк отримує по різних каналах велику кількість повідомлень та документів від клієнтів, партнерів та контрагентів. ML-алгоритми здатні визначати тему кожного запиту та його важливість для банку, а потім перенаправляти його відповідальному працівникові у відповідний відділ. Це дозволить обробляти вхідні повідомлення швидше та ефективніше, оперативно реагувати на термінові запити, знижуючи ризики для банку та підвищуючи рівень обслуговування.

Крім того, робот може попутно витягувати з листування необхідну інформацію та заносити в облікові системи для подальшої обробки – наприклад, номер інвойсу, дату, термін оплати та назву компанії, або дані клієнта, для автоматизації KYC-процедури (know your customer, знай свого клієнта) і т.д. При цьому алгоритми забезпечують високу точність отримання даних, знижуючи ризик помилок, пов'язаних з людським фактором. Також подібні рішення дозволяють здійснювати різні види верифікації для боротьби з шахрайством.

Трохи більше як рік тому світ розбурхала технологія генеративного штучного інтелекту, яка також відкриває широкі можливості автоматизації у багатьох сферах діяльності банків, включаючи обслуговування клієнтів, аналіз та прогнозування, навчання персоналу, ризик-менеджмент, персоналізований маркетинг, створення контенту та багато іншого.

Основні завдання, що вирішуються на сьогодні за допомогою генеративного AI – це покращення можливостей чат-ботів, створення персоналізованих пропозицій для клієнтів, узагальнення для них інформації з докладних стандартних договорів, обробка фінансових звітів та прискорення аудиту, аналіз можливих ризиків або ефективності маркетингових кампаній.

Один із подібних проєктів IBA зараз реалізує в Україні. Штучний інтелект допомагатиме співробітникам великої компанії з пошуком інформації щодо нормативних документів. Причому не обов’язково лише внутрішнім. Це може бути як галузева документація, так і державна. Причому пошук відбувається не в web, а саме в БД, куди спеціальним чином завантажені та проіндексовані документи компанії та відповідні галузеві нормативи та вимоги.

Тож які ж завдання можна довірити штучному інтелекту? Так чи інакше все залежить від ризиків конкретного бізнес-процесу. Якщо це, наприклад, розподіл вхідної кореспонденції по департаментах. То ризик, що повідомлення потрапить не до того відділу, не має серйозних наслідків. За потреби його просто перешлють за призначенням.

Якщо ж ми, скажімо, довіримо алгоритмам обробку фінансових документів, з подальшим вилученням інформації для передачі в операційну систему банку, то тут ризики набагато вищі. У такому разі, можливо, є сенс додати в цей процес людину, за якою буде закріплено ухвалення остаточного рішення. Це дозволить суттєво скоротити навантаження на менеджерів, залишивши їм по суті лише якісь нестандартні запити.

Таким чином, фактично AI можна довірити дуже широкий спектр завдань. Але в будь-якому випадку його треба контролювати, виставляти правильні обмеження для перевірки результатів роботи та постійно вдосконалювати систему. Останній меті служить, зокрема, регулярне перенавчання моделей.

Відповідаючи на запитання щодо необхідності створення у банку центру компетенції, Сергій Байбара зазначив, що, на його думку, такий центр необхідний кожному великому банку. Виняток становлять фінансові структури з невеликою кількістю програмних роботів. Залучення зовнішнього інтегратора на початковому етапі дозволяє прискорити впровадження нововведень. Але подальшим розвитком системи, автоматизацією різних бізнес-процесів та налаштуванням програмних роботів банку краще займатися самотужки. Саме для цього і необхідний центр компетенції, який об'єднує фахівців різних департаментів, залучених у створення програмних роботів та підтримку їх працездатності. Крім того, для успіху такого проєкту автоматизації абсолютно необхідна підтримка та залучення керівництва установи. Без цього шанси успіху проєкту дуже невеликі.

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365