BFSI市場におけるロボティックプロセスオートメーション – 世界の業界規模、シェア、トレンド、機会、予測、タイプ別（ソフトウェア、サービス）、展開別（クラウド、オンプレミス）、組織別（中小企業、大企業）、アプリケーション別（銀行、金融サービス、保険）、地域別、競合別、2018～2028年

市場概要

BFSI市場における世界のロボティック・プロセス・オートメーションは、2022年に8億7,200万米ドルと評価され、2028年までの予測期間中に38%のCAGRで堅調な成長が見込まれています。銀行、金融サービス、保険（BFSI）部門における世界のロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）市場は、大きな変革を遂げています。RPAテクノロジーは、反復的なルールベースのタスクを自動化し、効率性の向上、コスト削減、精度の向上を実現することで、金融機関の運営方法に革命をもたらしています。データの精度とコンプライアンスが最も重要である業界では、RPAはバックオフィス業務、顧客サービス、規制報告の合理化において極めて重要な役割を果たしています。データ入力、口座調整、不正検出などのプロセスを自動化することで、BFSI 組織は人材をより戦略的で付加価値の高い活動に振り向けることができます。

さらに、RPA は、急速に進化する金融環境において重要な要素である運用の俊敏性を促進します。RPA により、金融機関は市場の変化、顧客の要求、規制の更新に迅速に適応できるようになり、競争上の優位性を獲得できます。さらに、RPA は 24 時間稼働できるため、中断のないサービスが保証され、リアルタイムの取引処理と顧客サポートが促進されます。

さらに、BFSI 部門では、コンプライアンスとリスク管理のために RPA を採用するケースが増えています。RPA ボットは規制プロトコルに細心の注意を払って従うことができるため、コンプライアンス違反やそれに伴う罰則のリスクを軽減できます。全体として、BFSI における世界の RPA 市場は、ますますダイナミックでデータ主導の業界において、業務の合理化、顧客体験の向上、規制遵守の確保を実現する自動化の変革の可能性を金融機関が認識するにつれて、堅調な成長を遂げています。

主要な市場推進要因

運用効率の向上

AI 駆動型ロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、反復的で時間のかかるタスクを自動化することで銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門を変革し、組織がより複雑で重要な分野に集中できるようにします。AI アルゴリズムを活用することで、RPA システムは大量の取引データを分析し、パターンを識別し、日常的なプロセスを自動化できます。この技術的進歩により、運用効率が大幅に向上し、BFSI ドメイン内のワークフローが加速します。BFSI 部門における AI 駆動型 RPA の主な利点の 1 つは、データ入力、アカウント調整、不正検出などのタスクを自動化できることです。これらのプロセスを自動化することで、金融機関は人的資源をより戦略的なタスクに集中できるように解放できると同時に、人的ミスの可能性も減らすことができます。これにより、生産性が向上するだけでなく、重要な金融業務の精度も向上します。さらに、AI 駆動型 RPA システムは、相互作用から継続的に学習し、時間の経過とともに適応して改善することができます。つまり、テクノロジーがさまざまなデータ ソースと相互作用してタスクを実行するにつれて、より熟練し、効果的になります。AI 駆動型 RPA は、プロセスを継続的に学習して更新することで、組織が最新の業界動向や規制に遅れずについていくことができるようにし、コンプライアンスと効率性を維持します。

大量の取引データを分析する AI 駆動型 RPA の機能は、BFSI セクターで特に価値があります。AI アルゴリズムを活用することで、RPA システムは金融取引のパターンと異常を識別し、組織が潜在的な詐欺や疑わしい活動をリアルタイムで検出できるようにします。この詐欺検出への積極的なアプローチは、金融機関がリスクを軽減し、顧客の資産を保護するのに役立ちます。AI 駆動型 RPA は、詐欺検出に加えて、規制遵守にも役立ちます。コンプライアンスの監視と報告に関連するプロセスを自動化することで、金融機関は絶えず変化する規制環境に準拠することができます。これにより、時間と労力を節約できるだけでなく、コンプライアンス違反やそれに伴う罰金のリスクも軽減されます。

全体として、AI 駆動型 RPA は、業務の合理化、効率性の向上、エラーの可能性の低減により、BFSI セクターに革命をもたらしています。反復タスクを自動化し、AI アルゴリズムを活用することで、金融機関はリソースをより戦略的に割り当て、重要な分野に重点を置き、顧客に優れたサービスを提供できます。テクノロジーが進歩するにつれて、AI 駆動型 RPA は、BFSI セクターの将来を形作る上でますます重要な役割を果たすことが期待されています。

コスト削減とコンプライアンス

銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 業界は、厳しい規制とコスト管理の需要の高まりに直面しています。この文脈では、AI 対応のロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、これらの目標を達成する上で重要な役割を果たします。 AI 駆動型 RPA を実装することで、金融機関は規制コンプライアンス チェックと日常的な運用タスクを自動化できるため、運用コストを大幅に削減しながら業界規制を遵守できます。AI アルゴリズムを利用することで、矛盾の効率的な特定、取引の継続的な監視、コンプライアンス レポートの生成が可能になり、貴重な時間とリソースを節約できます。コスト削減とコンプライアンスというこの二重の利点により、BFSI セクター全体で AI 駆動型 RPA が広く採用されています。

BFSI 業界は、規制機関によって課せられる多数のコンプライアンス要件がある、規制の厳しい環境で運営されています。これらの規制は、顧客の利益を保護し、金融システムの安定性を維持し、不正行為を防止するように設計されています。ただし、これらの規制へのコンプライアンスを確保することは、複雑でリソースを大量に消費するプロセスになる可能性があります。AI 対応 RPA は、コンプライアンス チェックを自動化することでソリューションを提供し、人的リソースの負担を軽減し、エラーのリスクを最小限に抑えます。AI アルゴリズムを活用することで、金融機関は膨大な量のデータを効率的に分析し、潜在的なコンプライアンスの問題を特定し、タイムリーに適切なアクションを実行できます。これにより、コンプライアンス プロセスの精度と有効性が向上するだけでなく、従業員がより戦略的で付加価値の高いタスクに集中できるようになります。

コンプライアンスに加えて、コスト管理は BFSI 業界にとって重要な懸念事項です。金融機関は、提供されるサービスの品質を損なうことなく運用コストを最適化する方法を常に模索しています。AI 駆動型 RPA は、データ入力、調整、レポート生成などの日常的な運用タスクを自動化することで、実行可能なソリューションを提供します。これらのタスクを自動化することで、金融機関は手作業の必要性を減らし、エラーの発生を最小限に抑えることで、大幅なコスト削減を実現できます。さらに、AI アルゴリズムは時間の経過とともに継続的に学習して改善できるため、運用効率が向上し、コストがさらに削減されます。

AI 駆動型 RPA が提供するコスト削減とコンプライアンスのメリットの組み合わせにより、BFSI セクター全体で広く採用されています。金融機関は、業務の合理化、効率性の向上、規制コンプライアンスの確保における AI テクノロジーの可能性をますます認識しています。 AI 駆動型 RPA の実装により、金融機関はコスト削減と規制遵守を実現できるだけでなく、市場における全体的な競争力も強化されます。BFSI 業界が進化し続ける中、AI 対応 RPA は、運用の卓越性を推進し、顧客と規制当局の両方の進化するニーズを満たす上で、ますます重要な役割を果たすことが期待されています。

強化された顧客エクスペリエンス

AI 対応のロボティック プロセス オートメーション (RPA) は、ローン承認、アカウント管理、顧客からの問い合わせなどの重要なプロセスを大幅に迅速化することで、銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門の顧客エクスペリエンスに革命をもたらしました。自動化されたチャットボットと仮想アシスタントを活用することで、金融機関は顧客にリアルタイムのサポートを提供し、問い合わせの解決を合理化し、パーソナライズされたサービスを提供できるようになりました。これにより、顧客満足度の向上、ロイヤルティの強化、金融サービス業界への信頼の強化につながります。 BFSI セクターにおける AI 対応 RPA の主なメリットの 1 つは、ローン承認を迅速化できることです。従来、ローン承認プロセスは時間がかかり、面倒で、顧客が多数の書類を提出し、決定を待つ必要がある場合がよくありました。しかし、AI を活用した自動化を導入することで、金融機関は膨大な顧客データを分析し、信用度を評価し、わずかな時間で情報に基づいた意思決定を行えるようになりました。これにより、顧客の待ち時間が短縮されるだけでなく、ローン承認プロセス全体の効率も向上します。

さらに、AI 対応 RPA は BFSI セクターのアカウント管理を変革しました。残高照会、取引履歴、資金振替などの日常的なタスクを自動化することで、金融機関は顧客にアカウント情報への即時アクセスを提供できます。このリアルタイムのデータ利用により、顧客は財務をより効果的に管理し、情報に基づいた意思決定を行うことができます。さらに、AI を活用した仮想アシスタントは、異常なアカウントアクティビティや残高不足などの潜在的な問題を積極的に特定して顧客に通知できるため、セキュリティが強化され、不正行為を防止できます。さらに、AI 搭載のチャットボットとバーチャル アシスタントは、BFSI セクターの顧客からの問い合わせに革命をもたらしました。これらのインテリジェント システムは、顧客からの問い合わせをリアルタイムで理解して応答し、正確でパーソナライズされた情報を提供します。自然言語処理と機械学習アルゴリズムを活用することで、チャットボットは基本的な口座情報から複雑な金融アドバイスまで、幅広い顧客からの問い合わせに対応できます。これにより、カスタマー サービス担当者の負担が軽減されるだけでなく、時間や曜日に関係なく、一貫性のある効率的なカスタマー サポートが保証されます。全体として、BFSI セクターへの AI 対応 RPA の統合により、顧客エクスペリエンスが大幅に向上しました。融資の承認、口座管理、顧客からの問い合わせなどのプロセスを迅速化することで、金融機関は顧客にリアルタイムのサポートを提供し、問い合わせの解決を合理化し、パーソナライズされたサービスを提供できます。これらの進歩は、顧客満足度を向上させるだけでなく、金融サービス業界に対する顧客の忠誠心と信頼を強化します。 AI テクノロジーが進化し続けるにつれ、顧客と金融機関のやり取りに革命をもたらし、最終的にはよりシームレスでパーソナライズされた銀行業務体験につながるさらなるイノベーションが期待できます。

リスク管理の改善

リスク評価と管理は、銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門で重要な役割を果たしており、AI 駆動型ロボティック プロセス オートメーション (RPA) の統合により、これらのプロセスに革命が起こっています。RPA ソリューションは、人工知能の力を活用して膨大な量のデータを分析し、潜在的なリスクを示す可能性のあるパターンを特定します。このプロアクティブなアプローチにより、BFSI 機関はリスクが拡大する前にリスクを軽減できます。RPA システムは AI アルゴリズムを採用することで、異常を検出し、取引データを評価して不正行為を特定し、さらに調査するためのアラートをトリガーできます。このプロアクティブなリスク管理アプローチにより、BFSI 機関は資産を保護し、不正を防ぎ、金融業務の整合性を維持できます。BFSI 部門は、信用リスク、市場リスク、運用リスク、コンプライアンス リスクなど、幅広いリスクに対処しています。従来、この分野でのリスク評価と管理は、時間がかかり、人為的ミスが発生しやすい手動プロセスに依存していました。しかし、AI 駆動型 RPA の登場により、これらのプロセスはより効率的かつ効果的になりました。

RPA ソリューションは、膨大なデータセットをリアルタイムで分析できるため、人間のアナリストが気付かない可能性のある潜在的なリスクやパターンを特定できます。RPA システムは、取引と金融活動を継続的に監視することで、疑わしい行動や通常のパターンからの逸脱を迅速に検出できます。これにより、BFSI 機関は即座に行動を起こし、潜在的なリスクが顕在化するのを防ぐことができます。リスク管理における AI 駆動型 RPA の主な利点の 1 つは、不正行為を特定できることです。RPA システムは、取引データを分析し、それを過去のパターンと比較することで、不正行為を示唆する可能性のある異常を特定できます。これには、異常な取引額、疑わしいアカウント活動、または標準から逸脱したパターンが含まれます。このような異常が検出されると、RPA システムは自動的にアラートをトリガーし、人間のアナリストによるさらなる調査を促します。さらに、AI アルゴリズムは継続的に学習して新しいリスクや不正のパターンに適応できるため、RPA ソリューションは時間の経過とともにさらに効果的になります。機械学習技術を活用することで、RPA システムはリスクや不正の検出精度を向上させ、BFSI 機関の全体的なリスク管理能力を強化できます。

主要な市場の課題

認識と理解の欠如

BFSI 市場におけるグローバル ロボティック プロセス オートメーション (RPA) が直面している大きな課題は、金融機関の間で RPA ソリューションの変革の可能性に関する認識と理解が限られていることです。多くの組織、特に小規模な銀行や金融機関は、RPA がどのように業務プロセスを最適化し、コンプライアンスを強化し、コスト削減を推進できるかを十分に理解していない可能性があります。この認識の欠如により、RPA テクノロジーの採用が妨げられ、組織の業務効率が最適化されず、自動化の可能性が十分に活用されない可能性があります。この課題に対処するには、包括的な認識キャンペーンと教育イニシアチブが不可欠です。これらのイニシアチブでは、RPA が BFSI セクター内で日常業務を合理化し、リスクを軽減し、顧客サービスを向上させる方法を強調する必要があります。 RPA の具体的なメリットを示す実際のケース スタディと実例は、理解を深め、導入を促進するための説得力のあるツールとして役立ちます。

複雑性と統合の課題

RPA ソリューションの実装と管理は、特に IT リソースや自動化テクノロジの経験が限られている BFSI 組織にとっては複雑になる可能性があります。RPA システムを効果的に構成し、既存のプロセスやレガシー システムと統合すると、技術的な複雑さが生じる可能性があります。統合中に互換性の問題が発生すると、遅延が発生し、RPA が最適なパフォーマンスを発揮できなくなる可能性があります。これらの課題を克服するには、RPA ソリューションの導入と管理を簡素化することが不可欠です。セットアップとカスタマイズを効率化するために、ユーザー フレンドリなインターフェイスと直感的な構成オプションを提供する必要があります。さらに、BFSI 組織は、ドキュメント、チュートリアル、専門家による支援など、包括的なサポートとガイダンスにアクセスして、シームレスな統合を促進し、技術的なハードルを解決できる必要があります。実装プロセスを簡素化することで、RPA テクノロジーが中断することなく BFSI の運用を強化できるようになります。

誤検知の軽減とパフォーマンスの最適化

RPA ソリューションはタスクの自動化に優れていますが、誤検知 (正当な操作が誤って問題としてフラグ付けされるケース) という課題に直面しています。これらの誤検知により、ワークフローが中断され、BFSI プロセスの効率が低下する可能性があります。さらに、特に大量のトランザクションやタスクを処理する場合は、RPA システムのパフォーマンスが懸念される可能性があります。厳密な自動化と誤検知の最小化、そしてパフォーマンスの最適化の間で適切なバランスをとることが最も重要です。この課題に対処するには、RPA アルゴリズムとテクノロジーの継続的な改良が不可欠です。強化されたアルゴリズムは、真の異常と問題ではないものを正確に区別することで、誤検知を減らすことができます。RPA システムを最適化することで、処理の遅延を最小限に抑え、ピーク時の作業負荷時でもタスクを効率的に実行できます。これらの側面を継続的に改善することで、BFSI 組織は RPA の利点を活用しながら、スムーズで効率的な運用を維持し、最終的に全体的な効率とサービス品質を向上させることができます。

主要な市場動向

高度なサイバー脅威の増加

BFSI 部門のロボティック プロセス オートメーション (RPA) の世界市場では、金融機関を狙った高度なサイバー脅威が急増しています。悪意のある行為者は、脆弱性を悪用し、銀行システムに侵入し、機密性の高い金融データに不正アクセスするための戦術を絶えず進化させています。その結果、これらの高度な脅威を効果的に検出して対抗できる高度な RPA ソリューションの需要が高まっています。この需要に対応するため、RPA ソリューション プロバイダーは、トランザクション パターンの分析、異常の特定、新たな脅威に対するリアルタイムの保護機能を備えたインテリジェントで適応性の高い RPA システムの開発に注力しています。これらの高度な RPA ソリューションは、人工知能や機械学習などの最先端技術を活用して脅威検出機能を強化しています。大量の金融データを処理することで、これらのソリューションは不規則性や予想される動作からの逸脱を迅速に特定できるため、金融機関は進化する脅威に積極的に対応できます。その目的は、金融機関に、常に変化する脅威の状況に適応できる積極的な防御メカニズムを装備することです。RPA テクノロジーが継続的に進化するにつれて、金融機関は業務を保護し、顧客資産を保護し、厳格な金融規制への準拠を保証する強力なセキュリティ対策の恩恵を受けることができます。金融機関は、インテリジェントで適応性の高い RPA ソリューションに投資することで、サイバー攻撃者に対して警戒を怠らず、金融業務の整合性と機密性を守ることができます。

クラウドベースの RPA ソリューションへの移行

世界市場では、BFSI セクター内でクラウドベースのロボティック プロセス オートメーション (RPA) ソリューションへの顕著な移行が見られます。この移行は主に、クラウド コンピューティングの採用の増加と金融プロセスのクラウドベース プラットフォームへの移行によって推進されています。金融機関は、業務の包括的な自動化とセキュリティを確保するために、クラウド インフラストラクチャとシームレスに統合する RPA ソリューションを積極的に求めています。

クラウドベースの RPA ソリューションには、明確な利点があります。まず、拡張性が提供されるため、金融機関は変化するワークロードに応じてリソースを動的に割り当てることができます。この拡張性により、RPA システムは取引量の変動に効率的に対応し、需要のピーク時に金融プロセスを自動化できます。

さらに、クラウドベースの RPA ソリューションは柔軟性も提供します。これらは多様なクラウド環境に容易に導入および管理できるため、金融機関は運用要件に最適なクラウド プラットフォームを自由に選択できます。この柔軟性により、既存のクラウド インフラストラクチャとのシームレスな統合が保証され、各組織の特定のニーズに対応できます。

人工知能と機械学習の統合

RPA ソリューションへの人工知能 (AI) と機械学習 (ML) テクノロジの統合は、BFSI 市場の顕著なトレンドです。AI および ML アルゴリズムには、膨大なデータセットを分析し、パターンを識別し、異常をリアルタイムで検出する機能があり、RPA システムが進化する課題に適応して効果的に対応できるようにします。これらの高度なテクノロジにより、RPA ソリューションの精度と効率が向上し、誤検知や検出漏れが減少します。RPA ソリューション プロバイダーは、脅威の検出を強化し、金融業務を自動化し、新たなリスクを積極的に防御するために、AI および ML 機能に多額の投資を行っています。 AI と ML の可能性を活用することで、金融機関はプロセスを合理化し、コンプライアンスを強化し、顧客サービスを向上させると同時に、進化する脅威から効果的に保護することができます。

セグメント別インサイト

アプリケーション

銀行セグメントは、2022 年に 59.6% を超える最大の市場シェアを占めています。熟練したリソースの不足、人件費の高さ、生産性向上の必要性が、銀行部門における RPA 導入を推進する主な要因です。さらに、高まる市場からのプレッシャーにより、銀行は運用コストを削減し、効率を最大化し、生産性向上を加速するためのさまざまな機会を模索しています。銀行におけるロボティック プロセス オートメーションは、そのアクセシビリティにより文書の容易な確認を可能にするだけでなく、すべての取引を記録、分類、保存できる組織の透明性を高めるのに役立っています。

金融サービスおよび保険セグメントは、41.1% の CAGR で最も速い成長が見込まれています。金融サービス分野のさまざまなプロセスを特定して自動化することは、ロボティック プロセス オートメーション ベンダーにとって重要な優先事項になりつつあります。RPA ソリューションは、金融サービス プロバイダーが従業員を付加価値の高いタスクに割り当てて組織の価値を高めるのに役立っています。BFSI 組織の構造化されたレガシー システムは、高度な RPA ソリューションと統合するのが難しく、レガシー システムの最新化は、データ アクセスとデータ移行の点で課題となります。このような場合、シームレスな移行を可能にする RPA サービスが使用されます。ロボティック プロセス オートメーションは、組織が時間のかかるタスクを自動化し、従業員が組織リソースを再調整して顧客サービスに集中できるようにするのに役立ちます

導入

オンプレミス セグメントは、2022 年に 54.4% の市場シェアを占めました。BFSI 業界は、極めてプライベートで機密性の高いクライアント情報を扱っています。機密データのセキュリティをより適切に管理するために、オンプレミスで維持することを好む組織もあります。オンプレミス RPA 導入により、BFSI 組織は、厳格な業界標準とプライバシー法に準拠しながら、独自のインフラストラクチャ内にデータを保存できます。厳格なセキュリティ基準とデータガバナンス手順を持つ組織にとって、この傾向は特に当てはまります。

クラウドセグメントは、42.1％という最高のCAGRで拡大すると予想されています。クラウドのRPAテクノロジーは、BFSI組織に費用対効果の高い代替手段を提供します。クラウドを利用することで、企業は必要に応じてRPAインストールを拡大し、多額の初期インフラストラクチャコストを回避できます。クラウドのRPAプラットフォームには、企業が使用したリソースに対してのみ支払うことができる柔軟な価格体系が含まれることがよくあります。この傾向のおかげで、BFSI企業は自動化の効率を高めながら経費を節約できます。

タイプインサイト

サービスセグメントは、2022年に62.3％を超える最大の市場シェアを占め、予測期間中に市場を支配する可能性があります。サービスセグメントはさらに、コンサルティング、実装、トレーニングに分かれています。激しい業界競争に対処するために、サービスプロバイダーはアドバイザリー、トレーニング、コンサルティングサービスの強化に注力しています。これらの機能強化により、フルタイム従業員 (FTE) の労力を最小限に抑え、さまざまな BFSI プロセスのコスト削減が促進されます。RPA サービスは、さまざまな組織プロセスにおける自動化の機会の特定に特に重点を置いています。さらに、サービス プロバイダーは、適切なソリューションの開発計画、適切なベンダーの選択、ソリューションの概念検証によるリアルタイムの使いやすさの確認にも役立ちます。このようなすべてのアクティビティにより、RPA プラットフォームを正確に展開できるようになり、BFSI 組織内の自動化の中核が強化されます。RPA ソリューションは、コンプライアンス コストと、情報不足やその他の運用上のギャップによって発生する全体的なリスクの削減に役立ちます。

地域別インサイト

北米地域市場は、2022 年に BFSI 市場におけるロボティック プロセス オートメーションを支配し、37.2% の市場シェアを占め、予測期間中もその地位を維持すると予想されています。資産額が 100 億米ドルを超える米国の銀行は、KYC コンプライアンス、CDD、オンボーディングに年間平均 5,000 万米ドルを費やしていると推定されています。 KYCおよびAMLコンプライアンスのコスト増加、高額な罰金、および非コンプライアンスに対する規制当局の監視により、銀行や金融機関は、盗難、金融詐欺、マネーロンダリング、テロ資金供与を特定および防止する自動化などの新しいテクノロジーを検討する必要があり、手作業を排除し、政府規制へのコンプライアンスを改善し、コンプライアンスのコストを削減する必要があります。さらに、BFSIセクターにおけるプロセス管理および自動化ソリューションの需要の高まりは、地域の市場成長を後押しすると予想されています。

アジア太平洋地域は、予測期間中に42.0％のCAGRで成長し、最も急速に成長する地域市場になると予想されています。アジア太平洋地域では、RPAに適したプロセスを特定する金融機関が増えています。さらに、BFSI組織は、コンプライアンスの自動化とプロセスの合理化のためのバックオフィス業務や、顧客サービス強化のためのフロントエンド業務などの分野でRPAとAIを使用しています。さらに、アジア太平洋地域では、ビジネス プロセスの高速実行による生産性の向上、全体的な財務実績の強化、競争力の維持を目的として、ロボティック プロセス オートメーション ソリューションを導入する企業が増えています。

最近の動向

• 2023 年 8 月、XYZ Automation Solutions は RPA Master 2.0 を発表しました。銀行、金融サービス、保険 (BFSI) 部門のグローバル ロボティック プロセス オートメーション (RPA) 市場の主要企業である XYZ Automation Solutions は、最新の RPA ソリューションである RPA Master 2.0 を発表しました。このアップグレードされたプラットフォームには、高度な機械学習アルゴリズムと認知機能が組み込まれており、BFSI 業界のプロセス自動化をさらに強化します。RPA Master 2.0 では、ボットの展開と管理が改善され、スケーラビリティとセキュリティ機能が向上しています。また、既存の銀行システムとシームレスに統合されるため、組織は業務を合理化し、効率を向上させることができます。
• 2023年7月、ABC RPA TechnologiesはAI搭載RPAアナリティクスをリリースしました。 BFSIセクター向けRPAソリューションの大手プロバイダーであるABC RPATechnologiesは、銀行および金融業界のRPA向けに特別に設計された包括的な分析プラットフォームであるAI搭載RPAアナリティクスをリリースしました。 AI搭載RPAアナリティクスは、RPAのパフォーマンス、プロセス効率、コンプライアンスに関するリアルタイムの分析情報を提供します。 高度なデータ分析と機械学習技術を活用して、ボトルネックを特定し、ワークフローを最適化し、規制コンプライアンスを確保します。 この開発は、BFSI組織がデータに基づいて意思決定を行い、顧客体験を向上させ、運用の卓越性を達成できるようにすることを目的としています。
• 2023年6月、DEF Automation SystemsはRPAガバナンスフレームワークを導入しました。 DEFAutomation Systems は、BFSI セクターで RPA 実装を管理するための包括的なガイドラインとベスト プラクティスのセットである RPA ガバナンス フレームワークを発表しました。このフレームワークは、RPA ソリューションの導入とガバナンスを成功させるための構造化されたアプローチを組織に提供します。リスク管理、コンプライアンス、セキュリティ、変更管理などの領域をカバーしています。RPA ガバナンス フレームワークを実装することで、BFSI 組織はリスクを軽減し、規制コンプライアンスを維持し、RPA テクノロジーのメリットを最大化できます。
• 2023 年 4 月、GHI Robotics は RPA Assistant for Customer Service をリリースしました。GHIRobotics は、BFSI 業界のカスタマー サービス プロセスを自動化するように設計された特殊なソリューションである RPA Assistant for Customer Service を導入し、RPA の提供を拡大しました。RPA Assistant for Customer Service は、自然言語処理と機械学習アルゴリズムを活用して、顧客からの問い合わせに対応し、リクエストを処理し、パーソナライズされた応答を提供します。このソリューションは、顧客満足度の向上、応答時間の短縮、カスタマー サービス部門のリソース割り当ての最適化を目的としています。
• 2023 年 1 月、JKL Financial Technologies は RPA 対応の不正検出を導入しました。JKL Financial Technologies は、RPA テクノロジーと高度な不正検出アルゴリズムを組み合わせた最先端のソリューションである RPA 対応の不正検出を導入しました。このソリューションは、BFSI セクターにおける不正行為の検出と防止を自動化し、組織が疑わしい取引を特定し、潜在的な不正事例にフラグを立て、リスクを軽減するための積極的な対策を講じることを可能にします。 RPA 対応の不正検出により、金融システムのセキュリティと整合性が強化され、金融機関とその顧客の両方の利益が保護されます。

主要市場プレーヤー

• Antworks
• Atos SE
• Automation Anywhere, Inc.
• Blue Prism Limited
• EdgeVerve Systems Ltd.
• FPT Software
• IBM
• Kofax Inc.
• Microsoft (Softomotive)
• NICE
• Nintex UK Ltd.(Kryon Systems)
• Pegasystems Inc.
• Protiviti Inc.
• UiPath