Роботизированная автоматизация процессов на рынке BFSI — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированные по типу (программное обеспечение, услуги), по развертыванию (облако, локально), по организации (МСП, крупные предприятия), по применению (банковское дело, финансовые услуги и страхование), по региону, по конкуренции, 2018–2028 гг.

Обзор рынка

Глобальный рынок роботизированной автоматизации процессов в BFSI оценивается в 872 миллиона долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с среднегодовым темпом роста 38% до 2028 года. Глобальный рынок роботизированной автоматизации процессов (RPA) в секторе банковского дела, финансовых услуг и страхования (BFSI) претерпевает глубокую трансформацию. Технология RPA революционизирует работу финансовых учреждений, автоматизируя повторяющиеся задачи на основе правил, обеспечивая повышение эффективности, сокращение затрат и повышение точности. В отрасли, где точность данных и соответствие требованиям имеют первостепенное значение, RPA играет ключевую роль в оптимизации операций бэк-офиса, обслуживания клиентов и нормативной отчетности. Автоматизируя такие процессы, как ввод данных, сверка счетов и обнаружение мошенничества, организации BFSI могут перенаправить человеческие ресурсы на более стратегические, добавляющие ценность виды деятельности.

Более того, RPA способствует операционной гибкости, критически важному фактору в быстро меняющемся финансовом ландшафте. Он позволяет учреждениям быстро адаптироваться к изменениям рынка, требованиям клиентов и обновлениям нормативных актов, тем самым получая конкурентное преимущество. Кроме того, способность RPA работать круглосуточно обеспечивает бесперебойное обслуживание, облегчая обработку транзакций в реальном времени и поддержку клиентов.

Более того, сектор BFSI все чаще использует RPA для обеспечения соответствия и управления рисками. Боты RPA могут скрупулезно следовать нормативным протоколам, снижая риск несоответствия и связанных с этим штрафов. В целом, глобальный рынок RPA в BFSI демонстрирует устойчивый рост, поскольку финансовые учреждения осознают преобразующий потенциал автоматизации для оптимизации операций, улучшения клиентского опыта и обеспечения соблюдения нормативных требований во все более динамичной и ориентированной на данные отрасли

Ключевые драйверы рынка

Повышенная операционная эффективность

Управляемая ИИ роботизированная автоматизация процессов (RPA) трансформирует сектор банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) за счет автоматизации повторяющихся и трудоемких задач, тем самым позволяя организациям сосредоточиться на более сложных и критических областях. Используя алгоритмы ИИ, системы RPA могут анализировать большие объемы данных о транзакциях, выявлять закономерности и автоматизировать рутинные процессы. Этот технологический прогресс обеспечивает значительное повышение операционной эффективности и ускоряет рабочие процессы в области BFSI. Одним из ключевых преимуществ управляемой ИИ RPA в секторе BFSI является ее способность автоматизировать такие задачи, как ввод данных, сверка счетов и обнаружение мошенничества. Автоматизируя эти процессы, финансовые учреждения могут высвободить человеческие ресурсы, чтобы сосредоточиться на более стратегических задачах, а также снизить вероятность человеческой ошибки. Это не только повышает производительность, но и обеспечивает большую точность в критических финансовых операциях. Кроме того, системы RPA на основе ИИ постоянно обучаются в ходе взаимодействия, что позволяет им адаптироваться и совершенствоваться с течением времени. Это означает, что по мере того, как технология взаимодействует с различными источниками данных и выполняет задачи, она становится более профессиональной и эффективной. Постоянно обучаясь и обновляя свои процессы, RPA на основе ИИ гарантирует, что организации могут оставаться в курсе последних тенденций и нормативных актов отрасли, тем самым поддерживая соответствие и эффективность.

Способность RPA на основе ИИ анализировать большие объемы данных о транзакциях особенно ценна в секторе BFSI. Используя алгоритмы ИИ, системы RPA могут выявлять закономерности и аномалии в финансовых транзакциях, позволяя организациям обнаруживать потенциальное мошенничество или подозрительную деятельность в режиме реального времени. Этот проактивный подход к обнаружению мошенничества помогает финансовым учреждениям снижать риски и защищать активы своих клиентов. Помимо обнаружения мошенничества, RPA на основе ИИ также может помочь в соблюдении нормативных требований. Автоматизируя процессы, связанные с мониторингом и отчетностью о соответствии, финансовые учреждения могут гарантировать, что они придерживаются постоянно меняющегося нормативного ландшафта. Это не только экономит время и усилия, но и снижает риск несоответствия и связанных с этим штрафов.

В целом, RPA на основе ИИ производит революцию в секторе BFSI, оптимизируя операции, повышая эффективность и сокращая вероятность ошибок. Автоматизируя повторяющиеся задачи и используя алгоритмы ИИ, финансовые учреждения могут распределять свои ресурсы более стратегически, сосредотачиваться на критических областях и предоставлять своим клиентам более качественные услуги. По мере дальнейшего развития технологий ожидается, что RPA на основе ИИ будет играть все более важную роль в формировании будущего сектора BFSI.

Сокращение затрат и соответствие

Отрасль банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI) сталкивается со строгими правилами и растущим спросом на контроль затрат. В этом контексте роботизированная автоматизация процессов (RPA) на основе ИИ играет решающую роль в достижении этих целей. Внедряя RPA на основе ИИ, финансовые учреждения могут автоматизировать проверки соответствия нормативным требованиям и рутинные операционные задачи, что приводит к значительному сокращению операционных расходов и обеспечению соблюдения отраслевых норм. Использование алгоритмов ИИ позволяет эффективно выявлять несоответствия, осуществлять непрерывный мониторинг транзакций и создавать отчеты о соответствии, тем самым экономя драгоценное время и ресурсы. Это двойное преимущество снижения затрат и соответствия подпитывает широкое внедрение RPA на основе ИИ в секторе BFSI.

Отрасль BFSI работает в жестко регулируемой среде с многочисленными требованиями к соответствию, предъявляемыми регулирующими органами. Эти правила призваны защищать интересы клиентов, поддерживать стабильность финансовых систем и предотвращать мошеннические действия. Однако обеспечение соответствия этим правилам может быть сложным и ресурсоемким процессом. RPA на основе ИИ предлагает решение, автоматизируя проверки соответствия, тем самым снижая нагрузку на человеческие ресурсы и минимизируя риск ошибок. Используя алгоритмы ИИ, финансовые учреждения могут эффективно анализировать огромные объемы данных, выявлять потенциальные проблемы соответствия и своевременно принимать соответствующие меры. Это не только повышает точность и эффективность процессов соответствия, но и освобождает сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегических и ценных задачах.

Помимо соответствия, контроль затрат является важнейшей проблемой для отрасли BFSI. Финансовые учреждения постоянно ищут способы оптимизации своих операционных расходов без ущерба для качества предоставляемых услуг. RPA на основе ИИ обеспечивает жизнеспособное решение за счет автоматизации рутинных операционных задач, таких как ввод данных, сверка и создание отчетов. Автоматизируя эти задачи, финансовые учреждения могут добиться значительной экономии средств за счет сокращения потребности в ручном труде и минимизации возникновения ошибок. Более того, алгоритмы ИИ могут непрерывно обучаться и совершенствоваться с течением времени, что приводит к повышению операционной эффективности и дальнейшему сокращению затрат.

Сочетание преимуществ снижения затрат и соответствия, предлагаемых RPA на основе ИИ, привело к его широкому внедрению в секторе BFSI. Финансовые учреждения все больше осознают потенциал технологий ИИ для оптимизации своих операций, повышения эффективности и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Внедрение RPA на основе ИИ не только позволяет финансовым учреждениям добиться экономии средств и соблюдения нормативных требований, но и повышает их общую конкурентоспособность на рынке. Поскольку отрасль BFSI продолжает развиваться, ожидается, что RPA на основе ИИ будет играть все более важную роль в обеспечении операционного совершенства и удовлетворении меняющихся потребностей как клиентов, так и регулирующих органов.

Улучшенный клиентский опыт

Роботизированная автоматизация процессов (RPA) на основе ИИ произвела революцию в клиентском опыте в секторе банковских услуг, финансовых услуг и страхования (BFSI), значительно ускорив такие критически важные процессы, как одобрение кредитов, управление счетами и запросы клиентов. Используя автоматизированных чат-ботов и виртуальных помощников, финансовые учреждения теперь могут предоставлять клиентам поддержку в режиме реального времени, оптимизировать разрешение запросов и предлагать персонализированные услуги, что приводит к повышению удовлетворенности клиентов, укреплению лояльности и повышению доверия к отрасли финансовых услуг. Одним из ключевых преимуществ RPA с поддержкой ИИ в секторе BFSI является возможность ускорить одобрение кредитов. Традиционно процессы одобрения кредитов были трудоемкими и обременительными, часто требуя от клиентов предоставления многочисленных документов и длительного ожидания решения. Однако с внедрением автоматизации на основе ИИ финансовые учреждения теперь могут анализировать огромные объемы данных о клиентах, оценивать кредитоспособность и принимать обоснованные решения в кратчайшие сроки. Это не только сокращает время ожидания для клиентов, но и повышает общую эффективность процесса одобрения кредита.

Более того, RPA с поддержкой ИИ преобразовал управление счетами в секторе BFSI. Автоматизируя рутинные задачи, такие как запросы баланса, история транзакций и переводы средств, финансовые учреждения могут предоставлять клиентам мгновенный доступ к информации об их счетах. Эта доступность данных в режиме реального времени позволяет клиентам эффективнее управлять своими финансами и принимать обоснованные решения. Кроме того, виртуальные помощники на базе ИИ могут заранее выявлять потенциальные проблемы, такие как необычная активность по счету или низкий баланс, и уведомлять клиентов, тем самым повышая безопасность и предотвращая мошеннические действия. Более того, чат-боты и виртуальные помощники на базе ИИ произвели революцию в запросах клиентов в секторе BFSI. Эти интеллектуальные системы могут понимать и отвечать на запросы клиентов в режиме реального времени, предоставляя точную и персонализированную информацию. Используя алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения, чат-боты могут обрабатывать широкий спектр запросов клиентов, от базовой информации по счету до сложных финансовых консультаций. Это не только снижает нагрузку на представителей службы поддержки клиентов, но и обеспечивает постоянную и эффективную поддержку клиентов независимо от времени или дня. В целом, интеграция RPA на базе ИИ в сектор BFSI значительно улучшила качество обслуживания клиентов. Ускоряя такие процессы, как одобрение кредитов, управление счетами и запросы клиентов, финансовые учреждения могут предоставлять клиентам поддержку в режиме реального времени, оптимизировать разрешение запросов и предлагать персонализированные услуги. Эти достижения не только повышают удовлетворенность клиентов, но и укрепляют лояльность и доверие клиентов к отрасли финансовых услуг. Поскольку технология ИИ продолжает развиваться, мы можем ожидать дальнейших инноваций, которые революционизируют способ взаимодействия клиентов с финансовыми учреждениями, что в конечном итоге приведет к более бесперебойному и персонализированному банковскому опыту.

Улучшенное управление рисками

Оценка и управление рисками играют решающую роль в секторе банковских услуг, финансовых услуг и страхования (BFSI), а интеграция роботизированной автоматизации процессов (RPA) на основе ИИ революционизирует эти процессы. Решения RPA используют возможности искусственного интеллекта для анализа огромных объемов данных и выявления закономерностей, которые могут указывать на потенциальные риски. Этот проактивный подход позволяет учреждениям BFSI снижать риски до их эскалации. Используя алгоритмы ИИ, системы RPA могут обнаруживать аномалии и оценивать транзакционные данные для выявления мошеннических действий, тем самым вызывая оповещения для дальнейшего расследования. Этот проактивный подход к управлению рисками позволяет учреждениям BFSI защищать свои активы, предотвращать мошенничество и поддерживать целостность своих финансовых операций. Сектор BFSI имеет дело с широким спектром рисков, включая кредитный риск, рыночный риск, операционный риск и риск соответствия. Традиционно оценка и управление рисками в этом секторе основывались на ручных процессах, которые отнимают много времени и подвержены человеческим ошибкам. Однако с появлением RPA на основе ИИ эти процессы стали более эффективными и действенными.

Решения RPA могут анализировать огромные наборы данных в режиме реального времени, что позволяет им выявлять потенциальные риски и закономерности, которые могут остаться незамеченными аналитиками-людьми. Постоянно отслеживая транзакции и финансовую деятельность, системы RPA могут быстро обнаруживать любое подозрительное поведение или отклонения от нормальных закономерностей. Это позволяет учреждениям BFSI принимать немедленные меры и предотвращать материализацию потенциальных рисков. Одним из ключевых преимуществ RPA на основе ИИ в управлении рисками является его способность выявлять мошеннические действия. Анализируя транзакционные данные и сравнивая их с историческими закономерностями, системы RPA могут выявлять аномалии, которые могут указывать на мошенническое поведение. Это может включать необычные суммы транзакций, подозрительные действия по счетам или закономерности, которые отклоняются от нормы. При обнаружении таких аномалий система RPA может автоматически запускать оповещения, побуждая аналитиков-людей к дальнейшему расследованию. Кроме того, алгоритмы ИИ могут постоянно обучаться и адаптироваться к новым рискам и схемам мошенничества, делая решения RPA еще более эффективными с течением времени. Используя методы машинного обучения, системы RPA могут повысить точность обнаружения рисков и мошенничества, тем самым расширяя общие возможности управления рисками учреждений BFSI.

Основные проблемы рынка

Отсутствие осведомленности и понимания

Значительной проблемой, с которой сталкивается глобальная роботизированная автоматизация процессов (RPA) на рынке BFSI, является ограниченная осведомленность и понимание среди финансовых учреждений относительно преобразующего потенциала решений RPA. Многие организации, особенно небольшие банки и финансовые компании, могут не в полной мере понимать, как RPA может оптимизировать их операционные процессы, повысить соответствие требованиям и обеспечить экономию средств. Такая неосведомленность может препятствовать внедрению технологии RPA, оставляя организации с неоптимальной операционной эффективностью и недоиспользованным потенциалом автоматизации. Для решения этой проблемы решающее значение имеют комплексные кампании по повышению осведомленности и образовательные инициативы. Эти инициативы должны подчеркивать, как RPA может оптимизировать рутинные задачи, снизить риски и улучшить обслуживание клиентов в секторе BFSI. Реальные примеры и практические примеры, демонстрирующие ощутимые преимущества RPA, могут служить убедительными инструментами для углубления понимания и стимулирования внедрения.

Проблемы сложности и интеграции

Внедрение и управление решениями RPA может быть сложным, особенно для организаций BFSI с ограниченными ИТ-ресурсами или опытом в технологиях автоматизации. Эффективная настройка систем RPA и их интеграция с существующими процессами и устаревшими системами может представлять технические сложности. Проблемы совместимости во время интеграции могут привести к задержкам и помешать RPA обеспечить оптимальную производительность. Чтобы преодолеть эти проблемы, крайне важно упростить развертывание и управление решениями RPA. Должны быть предоставлены удобные интерфейсы и интуитивно понятные параметры конфигурации для упрощения настройки и настройки. Кроме того, организации BFSI должны иметь доступ к всесторонней поддержке и руководству, включая документацию, учебные пособия и помощь экспертов для обеспечения бесшовной интеграции и устранения любых технических препятствий. Упрощение процесса внедрения гарантирует, что технология RPA может дополнять операции BFSI без сбоев.

Смягчение ложных срабатываний и оптимизация производительности

Хотя решения RPA отлично справляются с автоматизацией задач, они сталкиваются с проблемой ложных срабатываний — случаев, когда законные операции ошибочно помечаются как проблемы. Эти ложные срабатывания могут нарушить рабочие процессы и привести к неэффективности процессов BFSI. Кроме того, производительность систем RPA может вызывать беспокойство, особенно при обработке большого объема транзакций и задач. Нахождение правильного баланса между строгой автоматизацией и минимизацией ложных срабатываний при оптимизации производительности имеет первостепенное значение. Для решения этой проблемы необходимо постоянное совершенствование алгоритмов и технологий RPA. Улучшенные алгоритмы могут сократить ложные срабатывания, точно различая настоящие аномалии и непроблемы. Оптимизация систем RPA может минимизировать задержки обработки и обеспечить эффективное выполнение задач даже во время пиковых нагрузок. Постоянные улучшения в этих аспектах позволяют организациям BFSI использовать преимущества RPA, поддерживая при этом бесперебойную и эффективную работу, в конечном итоге повышая общую эффективность и качество обслуживания.

Основные тенденции рынка

Рост сложных киберугроз

Глобальный рынок роботизированной автоматизации процессов (RPA) в секторе BFSI переживает всплеск сложных киберугроз, нацеленных на финансовые учреждения. Злонамеренные субъекты постоянно совершенствуют свою тактику, чтобы использовать уязвимости, проникать в банковские системы и получать несанкционированный доступ к конфиденциальным финансовым данным. Следовательно, растет спрос на передовые решения RPA, которые могут эффективно обнаруживать и противостоять этим сложным угрозам. Чтобы удовлетворить этот спрос, поставщики решений RPA активизируют свои усилия по разработке интеллектуальных и адаптивных систем RPA, оснащенных возможностью анализировать шаблоны транзакций, выявлять аномалии и обеспечивать защиту в реальном времени от возникающих угроз. Эти передовые решения RPA используют передовые технологии, такие как искусственный интеллект и машинное обучение, для усиления своих возможностей обнаружения угроз. Обрабатывая значительные объемы финансовых данных, эти решения могут быстро выявлять нарушения и отклонения от ожидаемого поведения, позволяя финансовым организациям проактивно реагировать на развивающиеся угрозы. Цель состоит в том, чтобы оснастить финансовые учреждения механизмами проактивной защиты, которые могут адаптироваться к постоянно меняющемуся ландшафту угроз. Поскольку технологии RPA непрерывно совершенствуются, финансовые организации могут извлечь выгоду из надежных мер безопасности, которые защищают их операции, защищают активы клиентов и обеспечивают соблюдение строгих финансовых правил. Инвестируя в интеллектуальные и адаптивные решения RPA, финансовые учреждения могут сохранять бдительность в отношении киберпреступников и защищать целостность и конфиденциальность своих финансовых операций.

Переход к облачным решениям RPA

На мировом рынке наблюдается заметный переход к облачным решениям Robotic Process Automation (RPA) в секторе BFSI. Этот переход в первую очередь обусловлен растущим внедрением облачных вычислений и миграцией финансовых процессов на облачные платформы. Финансовые учреждения активно ищут решения RPA, которые легко интегрируются с их облачной инфраструктурой, чтобы обеспечить комплексную автоматизацию и безопасность их операций.

Облачные решения RPA предлагают явные преимущества. Во-первых, они обеспечивают масштабируемость, позволяя финансовым организациям динамически распределять ресурсы в ответ на меняющиеся рабочие нагрузки. Эта масштабируемость гарантирует, что системы RPA могут эффективно обрабатывать колебания объемов транзакций и автоматизировать финансовые процессы в периоды пикового спроса.

Более того, облачные решения RPA обеспечивают гибкость. Их можно легко развернуть и управлять в различных облачных средах, что дает финансовым учреждениям свободу выбора облачной платформы, которая наилучшим образом соответствует их операционным требованиям. Такая гибкость обеспечивает бесшовную интеграцию с существующей облачной инфраструктурой и учитывает особые потребности каждой организации.

Интеграция искусственного интеллекта и машинного обучения

Интеграция технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в решения RPA является заметной тенденцией на рынке BFSI. Алгоритмы ИИ и МО обладают способностью анализировать огромные наборы данных, различать закономерности и обнаруживать аномалии в режиме реального времени, что позволяет системам RPA адаптироваться и эффективно реагировать на меняющиеся проблемы. Эти передовые технологии повышают точность и эффективность решений RPA, сокращая количество ложных срабатываний и ложных отрицательных срабатываний. Поставщики решений RPA вкладывают значительные средства в возможности ИИ и МО для повышения уровня обнаружения угроз, автоматизации финансовых операций и упреждающей защиты от возникающих рисков. Используя потенциал ИИ и МО, финансовые учреждения могут оптимизировать процессы, повысить соответствие требованиям и улучшить обслуживание клиентов, эффективно защищая их от возникающих угроз.

Сегментные данные

Применение

В 2022 году банковский сегмент займет самую большую долю рынка — более 59,6%. Нехватка квалифицированных ресурсов, высокие затраты на персонал и необходимость повышения производительности — ключевые факторы, способствующие внедрению RPA в банковском секторе. Кроме того, растущее давление рынка побуждает банки искать различные возможности для сокращения операционных расходов, максимизации эффективности и ускорения роста производительности. Помимо обеспечения простоты просмотра документов, благодаря своей доступности роботизированная автоматизация процессов в банках помогла создать прозрачность в организации, где каждая транзакция может быть зарегистрирована, классифицирована и сохранена.

Ожидается, что сегмент финансовых услуг и страхования продемонстрирует самый быстрый рост при среднегодовом темпе роста 41,1%. Выявление и автоматизация различных процессов в секторе финансовых услуг становится ключевым приоритетом поставщиков роботизированной автоматизации процессов. Решения RPA помогли поставщикам финансовых услуг назначать сотрудников на задачи с добавленной стоимостью для повышения организационной ценности. Структурированные устаревшие системы в организациях BFSI трудно интегрировать с передовыми решениями RPA, а модернизация устаревших систем становится проблемой с точки зрения доступности данных и миграции данных. В таких случаях используются службы RPA, которые обеспечивают плавный переход. роботизированная автоматизация процессов помогает организациям автоматизировать трудоемкую задачу, чтобы сотрудник мог сосредоточиться на обслуживании клиентов, перераспределив организационные ресурсы

Развертывание

В 2022 году доля локального сегмента на рынке составила 54,4%. Отрасль BFSI обрабатывает крайне конфиденциальную и конфиденциальную информацию клиентов. Чтобы лучше контролировать безопасность конфиденциальных данных, некоторые организации предпочитают хранить их локально. Благодаря локальным развертываниям RPA организации BFSI могут хранить данные внутри собственной инфраструктуры, при этом соблюдая строгие отраслевые стандарты и законодательство о конфиденциальности. Для организаций со строгими стандартами безопасности и процедурами управления данными эта тенденция особенно актуальна.

Ожидается, что облачный сегмент будет расширяться с самым высоким среднегодовым темпом роста в 42,1%. Технологии RPA в облаке предоставляют организациям BFSI экономически эффективную альтернативу. Используя облако, предприятия могут наращивать свои установки RPA по мере необходимости и избегать больших первоначальных затрат на инфраструктуру. Платформы для RPA в облаке часто включают гибкие ценовые структуры, которые позволяют предприятиям платить только за используемые ими ресурсы. С помощью этой тенденции компании BFSI могут экономить расходы, одновременно повышая эффективность автоматизации.

Тип Insights

Сегмент услуг занимал наибольшую долю рынка более 62,3% в 2022 году и, вероятно, будет доминировать на рынке в течение прогнозируемого периода. Сегмент услуг далее разделяется на консалтинг, внедрение и обучение. Чтобы справиться с интенсивной промышленной конкуренцией, поставщики услуг сосредотачиваются на улучшении консультационных, учебных и консалтинговых услуг. Эти улучшения способствуют снижению затрат на различные процессы BFSI за счет минимизации усилий штатного сотрудника (FTE). Услуги RPA специально сосредоточены на выявлении возможностей автоматизации в различных организационных процессах. Более того, поставщики услуг также помогают в планировании разработки подходящего решения, выборе правильных поставщиков и проверке концепций решений для проверки их удобства использования в реальном времени. Все эти действия обеспечивают точное развертывание платформы RPA, тем самым укрепляя ядро автоматизации в организации BFSI. Решения RPA помогают снизить затраты на соответствие и общие риски, возникающие из-за дефицита информации и других операционных пробелов.

Региональные данные

Североамериканский региональный рынок доминировал на рынке роботизированной автоматизации процессов BFSI в 2022 году и составил 37,2% доли рынка и, как ожидается, сохранит свои позиции в течение прогнозируемого периода. По оценкам, американский банк с активами более 10 миллиардов долларов США тратит в среднем 50 миллионов долларов США в год на соблюдение KYC, CDD и адаптацию. Растущие расходы на соблюдение KYC и AML, высокие штрафы и нормативный контроль за несоблюдением требований требуют от банков и финансовых учреждений рассмотреть новые технологии, такие как автоматизация, для выявления и предотвращения краж, финансового мошенничества, отмывания денег и финансирования терроризма, а также устранения ручных задач, улучшения соблюдения государственных постановлений и снижения затрат на соблюдение требований. Более того, растущая потребность в решениях по управлению процессами и автоматизации в секторе BFSI, как ожидается, будет стимулировать рост регионального рынка.

Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион станет самым быстрорастущим региональным рынком со среднегодовым темпом роста 42,0% в течение прогнозируемого периода. Все большее число финансовых учреждений в Азиатско-Тихоокеанском регионе определили процессы, подходящие для RPA. Кроме того, организации BFSI используют RPA и ИИ в таких областях, как операции бэк-офиса для автоматизации соответствия и оптимизации процессов, а также операции на стороне клиента для улучшения обслуживания клиентов. Более того, все больше предприятий в Азиатско-Тихоокеанском регионе внедряют решения по автоматизации роботизированных процессов для увеличения производства за счет более быстрого выполнения бизнес-процессов, повышения общей финансовой эффективности и сохранения конкурентного преимущества

Последние разработки

• В августе 2023 года компания XYZ Automation Solutions представила RPA Master 2.0. XYZ AutomationSolutions, ключевой игрок на мировом рынке роботизированной автоматизации процессов (RPA) для сектора банковских, финансовых услуг и страхования (BFSI), представила свое новейшее решение RPA, RPA Master 2.0. Эта обновленная платформа включает в себя передовые алгоритмы машинного обучения и когнитивные возможности для дальнейшего повышения автоматизации процессов в отрасли BFSI. RPA Master 2.0 предлагает улучшенное развертывание и управление ботами, повышенную масштабируемость и улучшенные функции безопасности. Он также легко интегрируется с существующими банковскими системами, позволяя организациям оптимизировать свои операции и повысить эффективность.
• В июле 2023 года ABC RPA Technologies выпустила AI-Powered RPA Analytics. ABC RPATechnologies, ведущий поставщик решений RPA для сектора BFSI, запустила AI-Powered RPA Analytics, комплексную аналитическую платформу, разработанную специально для RPA в банковской и финансовой отрасли. AI-Powered RPAAnalytics предоставляет информацию в режиме реального времени о производительности RPA, эффективности процессов и соответствии требованиям. Она использует передовые методы аналитики данных и машинного обучения для выявления узких мест, оптимизации рабочих процессов и обеспечения соответствия нормативным требованиям. Эта разработка направлена на то, чтобы дать организациям BFSI возможность принимать решения на основе данных, улучшать качество обслуживания клиентов и достигать операционного совершенства.
• В июне 2023 года компания DEF Automation Systems представила структуру управления RPA. Компания DEF Automation Systems представила свою структуру управления RPA — комплексный набор рекомендаций и передовых методов управления внедрениями RPA в секторе BFSI. Эта структура предоставляет организациям структурированный подход для обеспечения успешного развертывания и управления решениями RPA. Она охватывает такие области, как управление рисками, соответствие требованиям, безопасность и управление изменениями. Внедряя структуру управления RPA, организации BFSI могут снизить риски, обеспечить соответствие нормативным требованиям и максимально использовать преимущества технологии RPA.
• В апреле 2023 года компания GHI Robotics запустила помощника RPA для обслуживания клиентов. Компания GHIRobotics расширила свои предложения RPA, представив RPA Assistant for Customer Service — специализированное решение, предназначенное для автоматизации процессов обслуживания клиентов в отрасли BFSI. RPA Assistant for Customer Service использует алгоритмы обработки естественного языка и машинного обучения для обработки запросов клиентов, обработки запросов и предоставления персонализированных ответов. Это решение направлено на повышение удовлетворенности клиентов, сокращение времени реагирования и оптимизацию распределения ресурсов в отделах обслуживания клиентов.
• В январе 2023 года компания JKL Financial Technologies представила технологию обнаружения мошенничества с поддержкой RPA. Компания JKL Financial Technologies представила технологию обнаружения мошенничества с поддержкой RPA — передовое решение, объединяющее технологию RPA с передовыми алгоритмами обнаружения мошенничества. Это решение автоматизирует обнаружение и предотвращение мошеннических действий в секторе BFSI, позволяя организациям выявлять подозрительные транзакции, отмечать потенциальные случаи мошенничества и принимать упреждающие меры для снижения рисков. Обнаружение мошенничества с поддержкой RPA повышает безопасность и целостность финансовых систем, защищая интересы как финансовых учреждений, так и их клиентов.

Ключевые игроки рынка

• Antworks
• Atos SE
• Automation Anywhere, Inc.
• Blue Prism Limited
• EdgeVerve Systems Ltd.
• FPT Программное обеспечение
• IBM
• Kofax Inc.
• Microsoft (Softomotive)
• NICE
• Nintex UK Lt