penerapan RPA di industri perbankan

Penerapan RPA dalam Industri Perbankan

Berdasarkan studi dari McKinsey, sekitar 60% pekerjaan dapat diotomatisasi dengan memakai RPA (Robotic Process Automation). Kesalahan manusia dalam sektor manusia menghasilkan 25.000 jam pengulangan pekerjaan di sektor keuangan.

Tak heran jika institusi keuangan menerapkan RPA untuk mengembangkan layanan kepada nasabah.

Penerapan RPA dalam industri perbankan menghindari pekerjaan repetitif. Sehingga dapat mengajak karyawan untuk berfokus pada tugas yang lebih krusial demi meningkatkan daya saing di industri.

Agar menunjang penerapan transformasi digital, bank mengimplementasikan RPA dengan menambahkan artificial intelligence. Hal ini memungkinkan RPA menangani proses dan beradaptasi dengan data real time.

Keuntungan menerapkan RPA di industri perbankan

Menerapkan RPA di perbankan

Melansir dari itrexgroup.com, berdasarkan McKinsey, operasi akuntansi umum memiliki potensi untuk otomatisasi di bidang keuangan. Fungsi pengembangan bisnis dapat diotomatisasi mencapai 56%.

Pasar global RPA mencatatkan nilai sebesar $1,57 miliar di tahun 2020 dan diperkirakan akan meningkat pada CAGR sebesar 32,8% dari tahun 2021 sampai 2028.

Berdasarkan Garner, 80% pimpinan di sektor keuangan memakai RPA untuk berbagai tujuan organisasi. Salah satunya dengan menerapkan RPA di industri perbankan.

Berikut ini adalah keuntungan RPA di industri perbankan.

Memungkinkan menskalakan operasi dengan mulus

Robot dapat bekerja lebih lama dan tidak perlu berhenti. Dampaknya adalah dapat mengelola lonjakan volume permintaan selama jam sibuk.

Menghemat waktu

Ketika menyiapkan aplikasi, efeknya mampu mengurangi waktu untuk mengerjakan pekerjaan tertentu sampai 90%.

Mengurangi pengeluaran

Deloitte memprediksi pemakaian RPA mampu mengurangi biaya sebesar 30%. Accenture memperkirakan penurunan biaya sebesar 80% dengan memakai robot untuk mengerjakan tugas-tugas tertentu.

Meminimalisir intervensi departemen IT

Dengan memakai RPA, semua karyawan non IT dapat dilatih untuk mengelola secara mandiri. Dengan begitu intervensi dengan departemen IT dapat dikurangi.

Tidak ada biaya infrastruktur tambahan

Implementasi RPA di bidang keuangan maupun perbankan tidak memerlukan perubahan infrastruktur yang signifikan. Ini merupakan lapisan yang berada di aplikasi perbankan yang sudah ada.

Meningkatkan efisiensi karyawan

Berdasarkan studi, robot mampu bekerja lima kali lebih cepat daripada manusia. Maka, orang tidak perlu membuang waktu dan energi untuk mengerjakan tugas rutin. Keuntungan ini membuat karyawan dapat fokus pada hal produktif lainnya.

Mengurangi kesalahan manusia

RPA memiliki cara kerja yang sistematis dalam menangani tugas-tugas yang diberikan. Hal ini memberikan kualitas dengan menghilangkan kesalahan yang mungkin dilakukan karyawan pada umumnya.

Pentingnya RPA dalam industri perbankan

Mengutip dari automationedge.com, industri perbankan berurusan dengan data nasabah dalam jumlah banyak. Proses pengolahan data secara manual tidak luput dari error.

Ekstraksi data membuat operasional bank rawan terjadi kesalahan. Satu kesalahan saja dapat berpotensi pada pencurian, penipuan, hingga pencucian uang.

Memperkenalkan bot untuk proses manual dapat mengurangi biaya pemrosesan sebesar 30 sampai 70%. Berbagai proses di bank dapat diotomatisasi agar karyawan dapat mengerjakan tugas yang lebih penting.

Penerapan RPA dalam industri perbankan

Pembuatan laporan

RPA mampu mengotomatiskan berbagai tugas pelaporan yang meliputi penutupan bulanan, rekonsiliasi, dan laporan manajemen. Berdasarkan aturan kepatuhan, bank dan lembaga keuangan perlu menyiapkan laporan kinerja kepada dewan direksi.

Dokumen ini terdiri dari kumpulan data yang membosankan dan rawan kesalahan. Hadirnya RPA dapat mengumpulkan data secara efisien dari berbagai sumber, memasukan ke dalam format yang dapat dimengerti dan menhasilkan laporan bebas kesalahan.

Selain membantu membuat laporan, RPA juga membantu memproses laporan aktivitas yang mencurigakan. Alih-alih membaca dokumen panjang, petugas dapat mengandalkan software dengan kemampuan pemrosesan bahasa alami.

Sistem ini dapat mengekstraksi informasi yang diperlukan untuk mengisi ke dalam formular SAR.

Utang usaha

Menyelesaikan utang dagang akan memakan waktu karena perlu memvalidasi semua kolom data sebelum melakukan proses pembayaran. Terutama jika dilakukan secara manual. Namun masalah ini dapat diselesaikan dengan RPA dengan Optical Character Recognition (OCR) untuk mengambil alih tugas.

OCR mampu mengekstrak informasi tagihan dan meneruskan ke robot untuk validasi proses pembayaran. Apabila terjadi kesalahan, sistem akan memberi tahu kepada pegawai bank.

Mengurus KPR

Mengurus KPR adalah salah satu kasus pemakaian RPA yang paling menonjol.

Berdasarkan The Mortgage Reports, menutup pinjaman hipotek bank dapat memakan waktu 60 hari. Hal ini karena membutuhkan banyak pemeriksaan yang meliputi verifikasi pekerjaan, pemeriksaan kredit, dan berbagai inspeksi lainnya. Kesalahan kecil yang dilakukan karyawan maupun nasabah dapat memperlambat proses mengurus KPR.

RPA mampu memangkas proses pinjaman mencapai 80% sehingga menyenangkan kedua belah pihak.
Pada era Covid-19, perusahaan mencatat pendapatan produksi pinjaman mencapai 30% lebih banyak daripada industri lainnya.

Mengenal konsumen

Proses pengenalan konsumen dapat memakan waktu. Bank dapat menghabiskan 1000 jam penuh untuk melakukan proses ini dengan cara yang sesuai. Selain itu, investigasi peringatan juga memakan waktu, sementara 85% dari peringatan harian adalah positif palsu, dan 25% perlu ditinjau oleh analis senior level dua.

Memasukan RPA di bidang perbankan untuk pengenalan konsumen mampu meminimalisir kesalahan yang terjadi. Dengan demikian, dapat mengatisipasi interaksi yang kurang menyenangkan dengan pelanggan untuk menyelesaikan masalah.

Maka dari itu, RPA akan mempercepat proses onboarding pelanggan dan meningkatkan pengalaman pelanggan.

Pengajuan kartu kredit

Mengajukan kartu kredit biasanya memakan waktu berminggu-minggu untuk memvalidasi informasi nasabah dan persetujuan kartu kredit. Masa tunggu yang lama ini menimbulkan ketidakpuasan pelanggan dan biaya bank.

Dengan bantuan RPA, bank dapat memproses permohonan dalam hitungan jam. RPA dapat berbicara dengan banyak sistem secara bersamaan untuk memvalidasi informasi seperti dokumen, pengecekan latar belakang, hingga pemeriksaan kredit untuk mengambil keputusan berdasarkan persetujuan atau penolakan aplikasi.

RPA menjadi salah satu teknologi yang digunakan industri perbankan. Penggunaan AI dibutuhkan untuk memeriksa data nasabah dalam jumlah besar. DTICX 2023 akan mengadakan konferensi yang membahas masa depan bank di Indonesia? Dapatkan insight transformasi digital di perbankan dengan klik tautan di bawah ini.

DTI-CX 2023 Registration

0

Add a Comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *