Dengan persaingan yang semakin meningkat di industri teknologi keuangan dan bank berbasis digital, para pemain tradisional dalam sektor jasa keuangan dan perbankan perlu berevolusi secara terus menerus, tetap kompetitif, dan memberikan pengalaman pelanggan yang memuaskan. Banyak Bank dan Lembaga Keuangan Non-Bank (NBFC) sedang mencari cara untuk mengurangi biaya operasional, meningkatkan profitabilitas, dan meningkatkan produktivitas sambil menghadapi masalah-masalah seperti kurangnya sumber daya yang terampil, prosedur yang tidak efisien, kesenjangan penggunaan teknologi, dan peningkatan biaya sumber daya manusia. Tantangan-tantangan ini telah membuka jalan untuk penggunaan Otomatisasi Proses dengan Robot (RPA) dalam industri jasa keuangan dan perbankan guna menyederhanakan dan mempercepat prosesnya.
RPA dapat didefinisikan sebagai penggunaan aplikasi yang didukung oleh ilmu robotika untuk melengkapi (atau menggantikan) tugas manusia dalam berbagai aktivitas dan proses. RPA membantu bank-bank dan divisi akuntansi dalam mengotomatisasi tugas-tugas manual dan repetitif. Hal ini membuat staf dapat fokus bekerja pada aktivitas yang lebih penting yang membutuhkan tingkat keahlian yang lebih dalam. Untuk meningkatkan fungsionalitas RPA, bank-bank dan perusahaan-perusahaan jasa keuangan lainnya juga menggunakan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pemrosesan bahasa alami. Hal ini membuat RPA mampu mengelola proses-proses yang rumit, memahami perkataan lisan, mendeteksi emosi, dan dengan cepat beradaptasi dengan data yang berkembang dengan cepat.
Penggunaan RPA dalam sektor jasa keuangan dan perbankan sedang mengalami percepatan secara global. Menurut laporan Fortune Business Insights, pasar RPA global diperkirakan akan tumbuh dari $13,86 Miliar pada tahun 2023 menjadi $50,50 Miliar pada tahun 2030, CAGR sebesar 20,3% dari tahun 2023 hingga 2030. Statistik ini menunjukkan bahwa RPA adalah alat yang efektif bagi kebanyakan usaha, khususnya bank dan Lembaga Keuangan Non-Bank. Hal ini merupakan hal utama yang memampukan penggunanya untuk mengurangi biaya, mendorong pertumbuhan pendapatan, dan meningkatkan fleksibilitas bisnis melalui transformasi digital yang baik.
Manfaat RPA dalam Perbankan
Dalam rangka untuk memenuhi kebutuhan sektor perbankan yang semakin meningkat, RPA digunakan sebagai alat dalam model SaaS untuk membantu bank-bank memaksimalkan efisiensi kegiatan operasionalnya. Untuk mendapatkan manfaat penuh dari kesempatan ini, bank dan lembaga keuangan harus menggunakan suatu pendekatan strategis. Beberapa manfaat dari otomatisasi proses bisnis adalah:
- Mengurangi waktu untuk aktivitas: Ketika suatu aplikasi robotik disiapkan, hal tersebut dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk melakukan tugas hingga 90%.
- Memungkinkan peningkatan operasional yang lancar: Robot dapat bekerja untuk waktu yang lebih lama dan tidak membutuhkan istirahat, dan tidak seperti manusia. Mereka dapat digunakan untuk menangani volume permintaan yang besar selama jam-jam sibuk.
- Mengurangi biaya operasional: Dengan tugas-tugas repetitif dikerjakan secara otomatis dan penyelesaian memakan waktu yang lebih sedikit, penggunaan RPA mengurangi biaya infrastruktur karena tidak ada perubahan signifikan yang perlu dilakukan pada infrastruktur.
- Meningkatkan kepuasan kerja dan kesejahteraan karyawan: Karena kecepatan robot jauh lebih tinggi daripada kecepatan manusia, agen yang bekerja pada tugas-tugas rutin dapat fokus pada tugas-tugas yang membutuhkan pengetahuan dan keahlian sumber daya manusia.
- Mengurangi angka kesalahan: Karena proses dilakukan secara diotomatisasi, kesalahan seperti kurangnya perhatian dan kelupaan ingatan tidak akan terjadi.
Sumber: PwC
Kasus Penggunaan RPA dalam Perbankan dan Keuangan
Meskipun tujuannya adalah untuk mengotomatisasi proses dari awal hingga akhir, dengan menggunakan strategi yang tepat untuk berbagai kasus penggunaan dapat memiliki dampak besar pada produktivitas operasi perbankan. Mari kita jelajahi beberapa kasus penggunaan RPA yang paling menguntungkan dalam industri perbankan dan keuangan.
- RPA untuk onboarding nasabah: Proses onboarding nasabah adalah langkah pertama dalam membentuk hubungan nasabah baru bagi sebuah bank. Karena verifikasi berbagai dokumen identitas yang dilakukan secara manual dan kebutuhan untuk mengidentifikasi perbedaan dengan profil pelanggan, proses on boarding ini sulit, memakan waktu, dan melelahkan. Solusi KYC dibentuk dengan menggabungkan kemampuan RPA dengan pengenalan karakter optik untuk memvalidasi informasi yang diberikan oleh pelanggan. Bagi tim yang mengelola onboarding, hal ini membantu menghilangkan kesalahan akibat pekerjaan manual dan menghemat waktu serta usaha.
- RPA untuk pembuatan laporan otomatis: Dalam fungsinya sehari-hari, bank sangat bergantung pada laporan MIS yang dihasilkan oleh sistem untuk memodifikasi strategi dan memahami kinerja saat ini. Dengan RPA, bank dapat menggantikan intervensi manual dalam kegiatan seperti ekstraksi data, standarisasi proses agregasi data, dan pengembangan template untuk pelaporan dan rekonsiliasi. Implementasi RPA dapat menghilangkan kemungkinan kesalahan dalam proses yang melelahkan ini. Selain itu, RPA dapat membantu petugas kepatuhan mengidentifikasi dan memproses laporan transaksi yang mencurigakan (STR), dengan bantuan kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP).
- RPA untuk Anti Pencucian Uang : Para Analis anti-pencucian uang menghabiskan banyak waktu untuk pengumpulan data, segmentasi, dan klasifikasi dan hanya menghabiskan sedikit pada analisis data. Anti Pencucian Uang, sebagai proses investigatif penting, membutuhkan otomatisasi tugas-tugas yang berulang dan terkait dengan peraturan agar waktu pengerjaannya bisa dipercepat dan ketidaksesuaian dalam pelaporan dapat dihindari.
- Proses penutupan akun: Kegiatan penutupan akun di bank melibatkan berbagai kegiatan manual, seperti memeriksa kepatuhan terhadap persyaratan saldo minimum, penagihan biaya, jika ada, memvalidasi tanda tangan sesuai dengan mode operasi, memeriksa keaslian permintaan dengan pemilik rekening jika permohonan diajukan oleh pihak ketiga, dan memperbarui catatan bank. RPA dapat mengotomatisasi semua tugas manual ini sehingga pekerja profesional dapat fokus pada tugas-tugas operasional yang memengaruhi produktivitas.
- RPA untuk pemrosesan KPR: Hal ini merupakan salah satu kasus penggunaan paling menonjol dalam industri perbankan dan keuangan. Pemberian KPR sangat dipengaruhi oleh proses, memakan waktu, dan bisa memakan waktu hingga 60 hari. Eksekutif bank yang mengawasi penutupan pinjaman perlu memverifikasi rincian hubungan kerja, pemeriksaan kredit, dan inspeksi lainnya untuk menentukan langkah selanjutnya dalam setiap kasus. Otomatisasi Proses dengan Robot di perbankan mempercepat proses dan mengurangi waktu kerja, sehingga memengaruhi prosedur selanjutnya dan produktivitas.
- RPA dalam pemrosesan permohonan pinjaman: Proses permohonan pinjaman memiliki potensi besar untuk penerapan RPA dalam industri perbankan karena ekstraksi data dari aplikasi dan verifikasinya melalui beberapa pemeriksaan dilakukan secara manual. Bot dengan kemampuan AI dapat dimanfaatkan untuk tujuan ini, karena lebih mempercepat penentuan kelayakan kredit pelanggan.
Sumber: McKinsey&Company
Menerapkan RPA dalam operasional perbankan dan layanan keuangan lebih mudah untuk dilakukan dibandingkan dengan transformasi digital besar-besaran. Mengotomatisasikan tugas-tugas yang memakan waktu adalah pergeseran besar bagi sektor perbankan, meningkatkan produktivitas serta mendukung teknologi lain seperti AI, ML, analitika data, dan NLP. Meskipun implementasi penuh RPA dalam semua proses tidak dapat dilakukan sekaligus dan merupakan proses berkelanjutan, bank akan sangat mendapat manfaat yang besar dari memilih untuk memulai hal ini. Memulai dengan tugas-tugas tertentu dan mencocokkannya dengan tujuan perusahaan akan membuat organisasi perbankan berada di jalur untuk mentransformasi fungsionalitas inti mereka. Selain itu, manfaat RPA dapat diperkuat dengan melengkapinya dengan kemampuan AI, ML, dan otomasi lainnya untuk mencapai perubahan menyeluruh dalam fungsionalitas prosedural bank dan lembaga keuangan.
Pertanyaan Umum:
- Apa tantangan RPA di industri perbankan?
Kekurangan personil yang berkualitas dengan pengetahuan yang cukup tentang cara menggunakan RPA secara efektif adalah salah satu masalah utama dalam proyek RPA. Penggunaan teknologi ini juga terhambat oleh kurangnya dukungan pemilik usaha dan keterikatan penuh pada prosedur yang ketinggalan zaman. Hambatan lain yang harus diatasi untuk agar dapat mendapatkan manfaat RPA secara penuh adalah resistensi karyawan terhadap perubahan.
- Di mana RPA tidak dapat diterapkan?
\RPA tidak dapat diimplementasikan dalam proses yang melibatkan data yang tidak terstruktur. Persentase besar bisnis mengandalkan kerja melalui format yang tidak terstruktur. Pengurutan dan pengelompokan data tidak dapat dilakukan oleh bot, oleh karena itu, campur tangan manusia akan sangat diperlukan untuk tugas-tugas semacam ini.
- Bagaimana RPA dalam jasa keuangan mengurangi risiko?
Otomatisasi menghilangkan kemungkinan kesalahan karena bot diotomatisasi dan diinstruksikan untuk melakukan tugas-tugas secara konsisten. Selain itu, RPA membantu mempertahankan kepatuhan terhadap protokol kepatuhan, sehingga hal tersebut akan mengurangi risiko yang terkait dengan pelanggaran dan sanksi selanjutnya. Peningkatan keamanan data adalah alasan lain untuk pengurangan risiko akibat penerapan RPA.
If you are looking to transform your debt collections strategy with the power of digital and data powered insights, reach out to us to request an exploratory session at sales@credgenics.com or visit us at www.credgenics.com.
