penerapan RPA di industri perbankan

Penerapan RPA dalam Industri Perbankan

by with No Comment FinansialSolusi TeknologiUtilitas & Infrastruktur

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

tren-teknologi-industri-keuangan

6 Tren Teknologi Industri Keuangan 2023

by with No Comment Artifical IntelligenceCloud & Data ManagementFinansialSolusi Teknologi

Industri keuangan mulai mengeksplorasi transformasi digital sebagai langkah strategis untuk mengembangkan bisnis. Sebagian besar industri memprioritaskan pengembangan bisnis dan IT untuk mengikuti tren teknologi.

Teknologi adalah pendorong utama semua industri sedang berkembang pesat. Tak terkecuali dengan industri keuangan. Berdasarkan explofingtopiscs.com, estimasi pasar fintech secara global mendapatkan keuntungan mencapai $165.17 triliun pada tahun 2023. Angka ini diprediksi 3 kali lipat pada tahun 2027

Prioritas teknologi industri keuangan

Terlepas dari tren yang terjadi, terdapat berbagai prioritas yang perlu diperhatikan dalam menerapkan transformasi digital dalam industri keuangan. Berikut adalah prioritas berdasarkan Forbes.

Saluran omnichannel

Melibatkan saluran omnichannel adalah cara nasabah untuk berinteraksi dengan industri keuangan. Maka dari itu, pengembangan saluran omnichannel dalam organisasi untuk memastikan setiap data pelanggan muncul secara tepat dan real time demi membangun pengalaman pelanggan yang menyenangkan.

Berfokus pada teknologi vertical

Mengadopsi alat dan teknologi untuk membantu menyelesaikan masalah nasabah dengan lebih efektif. Dengan demikian, akan menghasilkan nilai yang lebih besar.

Tren teknologi industri keuangan

Tren tekologi industri finansial

Apa saja teknologi yang membantu menyelesaikan masalah prioritas saluran omnichannel dan teknologi vertikal? Berikut adalah tren teknologi yang dapat menunjang transformasi digital bagi perusahaan keuangan.

1. Perbankan gesit dan adaptif

Industri keuangan perlu gesit untuk meluncurkan produk baru dengan efisiensi tinggi. Perusahaan keuangan, lembaga keuangan, bank, dan bisnis asuransi tetap fleksibel dan gesit bertahan dalam jangka panjang.

Gartner melakukan riset yang menunjukan tahun 2023 sekitar 80% lembaga keuangan tradisional akan lenyap. Selain itu, studi perbankan oleh Journal of Business Economic menunjukkan 77% bank dan 44% perusahaan FinTech berniat meningkatkan layanan keuangan mereka dengan mengadopsi metode Agile.

2. Cloud computing

Berdasarkan Statista, pemakaian cloud pada layanan keuangan di AS mencapai 54% dalam tahun 2021. Banyaknya data yang ditangani oleh organisasi, sisanya dilakukan memakai bus.

Perusahaan keuangan seperti bank dan asuransi merespon regulasi dan kebutuhan konsumen dengan cepat. Maka dari itu, dibutuhkan akses data yang lebih mudah dan cepat.

Makin banyak perusahaan keuangan mempelajari pemakaian cloud pada bisnis akan mengoptimalkan biaya untuk memperoleh keuntungan maksimal.

Pasar cloud keuangan global memiliki nilai $29 miliar dan diperkirakan akan meningkat pada CAGR sebesar 22% pada tahun 2027. Ini artinya transformasi digital membentuk penawaran teknologi dan pengalaman pengguna produk keuangan.

Migrasi proses keuangan ke cloud menjadi keharusan. Mengapa demikian? Karena dapat memberikan keuntungan bagi industri keuangan sebagai berikut.

  • Pengurangan biaya terkait dengan meninggalkan pusat data fisik
  • Ketangkasan dan skalabilitas melalui peningkatan kapasitas penyimpanan data cloud
  • Akses data yang lebih cepat dengan waktu henti yang lebih rendah.
  • Meningkatkan keamanan data dan transparansi data

Pemanfaatan cloud ke dalam sektor jasa keuangan membuat aman, efisien, transparan, dan efektif. Perkembangan cloud computing yang pesat adalah solusi yang tepat untuk industri yang menghargai data. Walaupun dalam pengadopsiannya masih terkendala oleh beberapa aturan yang berat.

3. Data analytic tingkat lanjut

Analitik tingkat lanjut menjadi kunci untuk profil pelanggan, keterlibatan omnichannel, dan retensi pelanggan. Pandangan 360 derajat tentang pelanggan, segmentasi, demografi, dan behavior konsumen memudahkan produk apa yang dicari pelanggan dan menawarkannya secara real time. Analitik dapat mendefinisikan ulang terkait proses di industri keuangan agar lebih efektif.

Pemakaian analitik tingkat lanjut berguna untuk mendeteksi penipuan pada seluruh proses bank. Syarat utama agar analitik dapat bekerja adalah manajemen data yang solid.

Salah satu bank di eropa telah menggabungkan analitik teks dan algoritma model terbaru untuk identifikasi karakteristik segmen pelanggan yang berpotensi beralih ke bank lain.

Dari sini, bank terbantu untuk mengembangkan produk yang sesuai dengan kebutuhan pelanggan karena menerapkan metodologi Agile.

Pendekatan metodologi Agile berfokus pada model produk sentris untuk menghadapi tantangan di industri keuangan. Pendapat tersebut antara lain

  • Risiko tak terduga yang terkait dengan maraknya pencurian uang secara online
  • Tekanan dari banyaknya undang-undang dan regulasi pemerintah menjadi tantangan tersendiri
  • Kurang akses jarak jauh ketika melakukan tinjauan regulasi
  • Permintaan baru yang berlebih dalam segmen layanan pinjaman dan perencanaan keuangan

4. Artificial Intelligence dan Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) sering digunakna karena inovatif dan mutakhir. Dapat dikatakan, AI di pasar FinTech mengalami pertumbuhan tercepat di sana.

Mengapa demikian, penggunaan chatbot AI di sektor perbankan menghemat 826.000.000 jam kerja. Terdapat peningkatan global sebesar 104% ketika melakukan penelusuran lewat mesin pencari “AI dalam perbankan”.

Mengapa pemakaian AI dan ML bagus untuk sektor perbankan.

  • Menaikan produktivitas dan efisiensi operasional, serta membantu memantau kualitas dan proses data keuangan dalam jumlah besar dalam waktu singkat.
  • Meningkatkan personalisasi dalam penyediaan layanan. Teknologi ini mampu menilai informasi personal klien untuk meningkatkan layanan mereka
  • Melahirkan produk dan layanan baru untuk membantu lembaga keuangan menghadirkan manfaat dari model bisnis baru.

AI dan ML merupakan teknologi yang membantu pemanfaatan data yang lebih baik. Dan menjadi aset berharga di jasa keuangan untuk tahun-tahun mendatang.

5. Perbankan hiper-otomatis dengan Robotic Process Automation (RPA)

RPA dan hiper-otomatisasi perbankan diperkirakan mencapai $4,9 miliar pada tahun 2029. Setiap tahun, pasar perbankan RPA dan hiper-otomatis mengalami pertumbuhan seperempat dari nilainya. Pertumbuhan ini terjadi pengaruh penerapan transformasi digital.

Sejatinya, industri keuangan sudah lama memakai hiper-otomatisasi. Bedanya dengan zaman sekarang adalah hiper-otomatisasi sudah meningkatkan kecepatan transaksi keuangan dan perbankan. Dengan demikian, instrument dapat membantu mengurangi biaya operasional sekaligus kesalahan dari manusia.

RPA dengan hiper-otomatisasi memakan banyak waktu sehingga mengalihkan tanggung jawab staff ke tugas keuangan inti. Fenomena ini mampu mengurangi kesalahan manusia hingga pelanggaran data. Accenture mencatat 73% responden percaya RPA adalah kunci untuk kepatuhan yang lebih baik.

Laporan Deloitte menunjukan sekitar 80% nasabah perbankan telah berinteraksi dengan satu alat RPA dalam kurun 12 bulan.

6. Buy Now Pay later

Skema kredit sudah ada sejak zaman dahulu. Metode pembelian kredit dilakukan secara cicilan, namun pembelian cicilan tanpa bunga merupakan hal baru.

Pembelian cicilan sering dipakai untuk membeli barang yang bernilai tinggi. Namun, fenomena ini sudah masuk ke industri keuangan. Skema kredit sekaran jauh lebih mudah karena dapat dilakukan secara online.

Mudahnya, sistem akan berfungsi sebagai layanan kartu kredit biasa dengan mengubah hampir semua pembelian menjadi pembayaran tanpa cicilan. Salah satu perusahaan yang mendapatkan hasilnya dari tren ini adalah Apple.

Skema kredit ini diharapkan menjadi peluang untuk melibatkan nasabah yang lebih luas. Menciptakan pengalaman pembelian yang mulus dan menurunkan tingkat pengabaian kartu. Namun tetap memperhatikan keamanan data dan potensi cyber crime.

Selain itu, tren teknologi lainnya dalam industri keuangan adalah

  • Metaverse
  • Regulasi teknologi keuangan
  • Financial super apps
  • Distributed Ledger Technology (DLT)

Demikian tren teknologi di industri keuangan sekarang ini. Apabila Anda ingin menambah wawasan terkait perkembangan dan tren teknolofi di industri keuangan, kunjungi Digital Transformation Indonesia Conference and Expo 2023 pada 26-27 Juli 2023. Masuk ke laman digitaltransformation.co.id untuk infomarsi dan registrasi.