چرا بخش های مالی باید فرصتی برای اتوماسیون فرآیندهای رباتیک بدهند؟

تقریباً همه مؤسسات مالی کارهای معمولی مانند رسیدگی به وام، پردازش درخواست کارت اعتباری، مشتری خود را بشناسید (KYC) یا مبارزه با پول شویی (AML) انجام می دهند. کسب‌وکارها می‌توانند با استفاده از سیستم‌های RPA در زمان، تلاش و هزینه صرفه‌جویی کنند، که فقط به ورودی داده، دسترسی و دستورالعمل‌ها برای مدیریت مؤثر عملیات نیاز دارند.

اطلاعات آپارتمان

برنامه وابسته کلیک Magick

برنامه وابسته کلیک Magick

به گفته گارتنر، استفاده از اتوماسیون فرآیندهای رباتیک در فرآیندهای گزارش‌دهی مالی می‌تواند باعث صرفه‌جویی 25000 ساعته کارمندان در بخش‌های مالی شود که ناشی از خطاهای انسانی است. این را می توان با خودکار کردن عملیات دستی قبلی انجام داد.

این روزها، توسعه دهندگان در هنگام توسعه برنامه های بانکی، تعامل و کاربرپسندی را هدف قرار می دهند. اتوماسیون فرآیند رباتیک (RPA) برای مشاغل مفید است زیرا به ربات ها اجازه می دهد مشکلات را سریع و آسان حل کنند. ربات ها همچنین نقش مهمی در اتوماسیون و پردازش تراکنش های پولی از طریق اپلیکیشن های موبایل دارند.

مقرون به صرفه بودن

پردازش خودکار همچنین از سیستم‌های شخص ثالث برای جمع‌آوری دقیق داده‌ها برای سرعت بخشیدن به مراحل حساب‌های دریافتنی یا حساب‌های پرداختنی در صورت وجود ناسازگاری یا کمبود جزئیات در صورت‌حساب‌ها استفاده می‌کند. از سوی دیگر، RPA این کار را سریع و آسان می کند.

تشخیص تقلب

اتوماسیون با RPA قابلیتی است که هزینه زیادی ندارد. حداقل منابع و کارکنان توانمند فناوری اطلاعات تمام چیزی است که برای پیاده سازی سیستم ها توسط موسسات مالی با هر اندازه ای لازم است.

بنابراین پاسخ به کسب درآمدهای بیشتر، یک شرکت فین تک باید در منافذ نفوذ کند برنامه های وابسته که روزانه پرداخت می کنند. برای اینکه فرآیند شکار قابل اعتمادترین برنامه وابسته باشد، لیستی را در زیر برای شما ثبت کرده ایم.

• مطمئناً، تبلیغات شرکت‌های فین‌تک و بخش‌های بانکی یک کار چالش برانگیز برای بازاریاب‌ها و یافتن مناسب‌ترین برنامه‌های وابسته است که روزانه برای تبلیغ خدمات و استفاده حداکثری از آنها هزینه پرداخت می‌کنند.

  با مقایسه الگوهای معمول کلاهبرداری، سازمان های مالی می توانند پس از اجرای سیستم های RPA به آنها پایان دهند. در نتیجه، نام خوب این شرکت برای مدت طولانی تری حفظ خواهد شد.

  چگونه یک موسسه مالی می تواند درآمد خود را افزایش دهد؟ یادگیری در مورد برنامه های وابسته که روزانه پرداخت می کنند

  ادغام فناوری ربات در طرح‌های توسعه برنامه‌های بانکی توسط سیستم‌های اتوماسیون فرآیند روباتیک امکان‌پذیر شده است. این ربات ها به سرعت به سوالات کاربران پاسخ می دهند و به کاربران کمک می کنند تا بهترین راه ها را برای حل مشکلات خود بیابند.

  متأسفانه کلاهبرداری و سایر روش های مورد استفاده برای آسیب رساندن به اعتبار بانک بسیار رایج است. از آنجایی که هیچ روشی برای کشف تقلب وجود ندارد، مؤسسات مالی معمولاً از ترکیبی از روش‌ها استفاده می‌کنند.

  به خواندن ادامه دهید

  برنامه وابسته Warrior Plus

• تعجبی ندارد که مؤسسات مالی دائماً چند کار را انجام می دهند. همه آنها بسیار مهم هستند و بررسی آنها چندین ساعت طول می کشد. با این حال، فناوری‌های RPA به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با خودکارسازی فرآیندهای تکراری، در هزینه‌های نیروی کار صرفه‌جویی کنند.

  کارمندان می توانند با عدم انجام کارهایی مانند ورود داده ها و عملیات دستی بارها و بارها در زمان صرفه جویی کنند. در نتیجه بهره وری بالاتر، کاهش مصرف انرژی و کوتاه شدن زمان پردازش، بخش مالی باید انتظار کاهش 25 تا 50 درصدی هزینه را از پذیرش این فناوری داشته باشد.

  کاهش افزونگی

  گسترش خرده‌فروشی آنلاین و تمایل فزاینده به روش‌های پرداخت ساده، پیش‌بینی‌ها را برای بخش مالی جهانی افزایش می‌دهد که انتظار می‌رود تا سال ۲۰۲۲ از ۲۶.۵ تریلیون دلار فراتر رود.

  بانک‌ها و مؤسسات مالی برای رشد و توسعه اقتصاد هر کشوری حیاتی هستند، اما آنها عادت دارند در تلاش‌های مضاعف بیهوده شرکت کنند. اسناد باید سازماندهی شوند، به سؤالات مشتریان پاسخ داده شود، اطلاعات مالیاتی و مشتریان باید ثبت شود، و برای جلوگیری از کلاهبرداری و سرقت باید هوشیاری حفظ شود. مراقبت از این فعالیت های معمول می تواند کارایی را کاهش دهد.

  تعجبی ندارد که مؤسسات مالی دائماً چند کار را انجام می دهند. همه آنها بسیار مهم هستند و بررسی آنها چندین ساعت طول می کشد. با این حال، فناوری‌های RPA به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا با خودکارسازی فرآیندهای تکراری، در هزینه‌های نیروی کار صرفه‌جویی کنند.

  با استفاده از فناوری‌های پیشرفته مانند هوش مصنوعی و ML، RPA می‌تواند به سرعت و به آسانی داده‌های مربوطه را برای هر پرس و جوی داده شده از حجم عظیمی از داده‌های نگهداری شده در پایگاه‌های داده دریافت کند.