Ngày nay, các ngân hàng và tổ chức tài chính phải luôn thay đổi và phát triển để cung cấp cho khách hàng những trải nghiệm dịch vụ tốt nhất, duy trì tính cạnh tranh với các đối thủ trong thị phần đang dần bị bão hòa.
 

Hơn nữa, với sự cạnh tranh mạnh mẽ từ Fintech và các giải pháp ngân hàng ảo, các ngân hàng truyền thống đang chịu áp lực rất lớn trong việc tăng cường hiệu quả và tối ưu hóa nguồn lực. Hiện nay, ngành tài chính - ngân hàng đang phải đối mặt với những thách thức như sự khan hiếm về nguồn lực có chất lượng cao, chi phí nhân sự tăng đột biến, nhu cầu nâng cao hiệu quả quy trình và một số thách thức khác. Điều này là cơ hội để việc tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA) trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng được ứng dụng và triển khai mạnh mẽ. Bài viết đã nghiên cứu về các khía cạnh khác nhau của RPA trong lĩnh vực dịch vụ tài chính - ngân hàng cùng với các lợi ích, cơ hội, chiến lược triển khai và các trường hợp sử dụng.
 

1. Giới thiệu
 

Thời đại hiện nay là thời đại của công nghệ. Bên cạnh sự phát triển của điện thoại thông minh, sự bùng nổ của phương tiện truyền thông xã hội, sự thống trị ngày càng mạnh mẽ của các nhà bán lẻ trực tuyến và các nền tảng kinh tế chia sẻ đã mang lại sự thay đổi lớn trong quan niệm về trải nghiệm khách hàng, chất lượng và tốc độ cung cấp dịch vụ. Khách hàng ngày càng quen với việc mua hàng trực tuyến, giao dịch qua thiết bị di động vì sự tiện lợi và nhanh chóng; điều này đã vô tình làm tăng kỳ vọng của khách hàng với các nhà cung cấp dịch vụ ngân hàng, tài chính.
 

Bên cạnh đó, các công ty khởi nghiệp Fintech đang dần thể hiện thế mạnh là rất linh hoạt trong việc ứng dụng các công nghệ mới để giới thiệu các giải pháp kinh doanh, cung cấp các giải pháp khách hàng tốt hơn và quan trọng nhất là có khả năng chọn các phần của ngân hàng mà họ muốn tập trung vào. Điều này đang dẫn đến sự gián đoạn trong toàn ngành Ngân hàng, đặc biệt là ở thị trường phát triển như châu Âu và Hoa Kỳ, đã bắt đầu hành trình số hóa để chuyển đổi các dịch vụ bằng cách đầu tư vào các công nghệ mới nhất, xem xét chiến lược kinh doanh, tập trung vào người tiêu dùng hơn là tập trung vào sản phẩm.
 

Đối với các ngân hàng, một trở ngại lớn khi cạnh tranh với các công ty khởi nghiệp Fintech là họ không thể đạt được hiệu quả hoạt động trong các quy trình back-end, từ đó hạn chế việc cải tiến hệ thống front-end là hệ thống được thực hiện để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Hai công nghệ RPA và Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng một vai trò quan trọng trong việc trao quyền cho các ngân hàng để nhanh chóng tự động hóa và tăng hiệu quả các hoạt động kinh doanh.
 

2. RPA trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng
 

2.1. Khái quát về RPA
 

RPA về cơ bản là việc sử dụng phần mềm để tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại. RPA đã trở thành một trong những công nghệ được săn lùng nhiều nhất trong lĩnh vực ngân hàng trong 2 - 3 năm qua. Theo công ty nghiên cứu thị trường HFS Research, thị trường phần mềm và dịch vụ RPA trên toàn thế giới dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ CAGR là 35%, đạt 1,2 tỷ USD vào năm 2021. Điều này không có gì đáng ngạc nhiên khi xét thấy nhu cầu trong chính ngành Ngân hàng, nơi có hơn 1/3 hoạt động được thực hiện thủ công.
 

Thông thường, có hai loại mô hình RPA có thể được triển khai:
 

- RPA có giám sát: Được triển khai trong các quy trình có thể hoàn toàn tự động, không cần can thiệp thủ công. Thông thường đây là các quy trình back-office.
 

- RPA không giám sát: Thường được triển khai trong các quy trình tự động hóa một phần. Robot được triển khai trên máy trạm của nhân viên, thường là trong các chức năng ngân hàng ở front-office hoặc mid-office.
 

Những lợi ích và đặc điểm khiến RPA phổ biến:
 

- Không xâm phạm: Các ngân hàng thường vận hành một số nền tảng trong từng mảng khác nhau khiến nó rất phức tạp, tốn thời gian và chi phí để kết nối tất cả chúng lại với nhau thành một hệ thống công nghệ thông tin (CNTT). Phần mềm RPA không ủy thác, giúp các ngân hàng đạt được tự động hóa mà không cần tích hợp hệ thống phức tạp.
 

- Hỗ trợ 24/7: Không giống như con người, RPA có thể hoạt động liên tục mà không giảm mức độ hiệu quả và độ chính xác. Bằng cách tận dụng RPA, các ngân hàng có thể đạt được mức tăng năng suất từ 35-50% với hàng nghìn giao dịch.
 

- Triển khai nhanh chóng: Một công cụ RPA có thể được triển khai sau 2 đến 6 tháng tùy thuộc vào mức độ phức tạp của quy trình.
 

- Khả năng mở rộng: RPA là mã miễn phí và do đó dễ dàng thực hiện vì nó không đòi hỏi kỹ năng lập trình và người dùng doanh nghiệp có thể được đào tạo để dễ dàng quản lý các chương trình.
 

- Lộ trình đánh giá chi tiết: Mọi thứ do RPA thực hiện đều có thể được ghi lại một cách nhất quán, do đó, cung cấp lộ trình và nguồn dữ liệu chính xác cao. Những yếu tố quan trọng này được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình, cải thiện trải nghiệm khách hàng, tạo thống kê hiệu suất và thậm chí sử dụng để báo cáo.
 

Với những lợi ích trên, các ngân hàng đã thử nghiệm công nghệ này trên nhiều chức năng khác nhau và với mức độ phức tạp khác nhau. Những triển khai ban đầu tập trung vào các chức năng cơ bản của doanh nghiệp, điều chỉnh, quản lý dữ liệu, các quy trình lặp lại thường xuyên. Tuy nhiên, các ngân hàng hiện nay đang sử dụng RPA trong các quy trình phức tạp hơn như kiểm tra rủi ro và tuân thủ, kiểm tra chất lượng dữ liệu, kiểm tra trừng phạt tội phạm tài chính,...
 

RPA hoạt động bằng cách ánh xạ quy trình làm việc trong công cụ RPA để robot phần mềm đi theo đường dẫn máy tính giữa các màn hình và các kho dữ liệu khác nhau. Một công cụ RPA có thể được kích hoạt theo cách thủ công hoặc tự động, di chuyển hoặc điền dữ liệu giữa các vị trí được chỉ định, theo dõi kiểm tra tài liệu, thực hiện tính toán, thực hiện và kích hoạt các hoạt động.
 

2.2. RPA trong các ngân hàng
 

Robotics trong ngân hàng và tài chính chủ yếu được định nghĩa là sử dụng một phần mềm RPA mạnh mẽ để: (i) Cài đặt máy tính để bàn và cung cấp các robot phần mềm ở các thiết bị cho người dùng cuối; (ii) Xây dựng nguồn lao động trí tuệ nhân tạo hoặc trợ lý ảo.
 

RPA trong ngành Tài chính đóng vai trò như một công cụ hữu ích để giải quyết các nhu cầu cấp bách của ngành Ngân hàng và giúp các ngân hàng tối đa hóa hiệu quả bằng cách giảm chi phí với mô hình dịch vụ thông qua phần mềm.
 

Để nắm bắt cơ hội này, các ngân hàng và tổ chức tài chính phải tiếp cận để áp dụng chiến lược chứ không chỉ các chiến thuật. Công ty tư vấn quản lý toàn cầu McKinsey dự đoán làn sóng tự động hóa và AI thứ hai sẽ diễn ra trong vài năm tới, nơi máy móc và robot phần mềm sẽ thực hiện 10% đến 25% nhiệm vụ của các ngân hàng, mở rộng năng lực tổng thể và cho phép lực lượng lao động tập trung vào các nhiệm vụ và dự án có giá trị cao hơn. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của RPA trong các dịch vụ tài chính có thể được ước tính bởi thực tế là ngành này sẽ đạt giá trị khổng lồ khoảng 2,9 tỷ USD vào năm 2022, tăng mạnh so với 250 triệu USD vào năm 2016.
 

Sức mạnh của tự động hóa trong ngân hàng
 

Trong thập kỷ qua, các ngân hàng và tổ chức tài chính được cho là đã chi hơn 321 tỷ USD cho các hoạt động tuân thủ cũng như tiền phạt. Các ngân hàng ước tính sẽ giải ngân gần 270 tỷ USD mỗi năm, chỉ dựa trên các hoạt động tuân thủ, hơn 10% chi phí hoạt động của một ngân hàng là do chi phí tuân thủ. Chi phí hoạt động tăng cao, cộng thêm tiền phạt theo quy định cùng các yêu cầu quản lý gay gắt làm chậm quá trình hoạt động dẫn đến trải nghiệm khách hàng kém đi. Vì thế, vấn đề tìm kiếm những cách mới và tốt hơn để quản lý sự tuân thủ trong khi cắt giảm chi phí hoạt động không phải là cách giải quyết.
 

RPA cho phép các ngân hàng và công ty tài chính giảm thiểu các công việc thủ công, cung cấp khả năng tuân thủ tốt hơn, giảm thiểu rủi ro và nâng cao trải nghiệm tổng thể của người tiêu dùng. Hơn nữa, điều khiến tự động hóa phù hợp nhất với các ngân hàng và tổ chức tài chính là không có yêu cầu bổ sung cơ sở hạ tầng.
 

Mục tiêu chính của RPA trong ngành Ngân hàng là hỗ trợ xử lý công việc lặp đi lặp lại. RPA giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính tăng năng suất bằng cách thu hút khách hàng trong thời gian thực và tận dụng những lợi ích to lớn của robot. RPA là một quy trình mở rộng, đòi hỏi phải đào tạo nhân viên, dữ liệu đầu vào phải có cấu trúc và được quản trị. Tuy nhiên, sau khi được thiết lập và triển khai đúng cách, các robot ngân hàng dựa trên RPA này có thể kiểm soát hoàn toàn các hoạt động của hệ thống (chuột và bàn phím), bao gồm nhấp và mở ứng dụng, gửi email và sao chép thông tin từ hệ thống ngân hàng này sang hệ thống ngân hàng khác. Hoạt động tương tự như macro excel, những robot này được tạo ra để hoạt động ở cấp trường dữ liệu riêng lẻ trên các hệ thống phần mềm ngân hàng để tạo sự liền mạch
 

Các use-case RPA trong ngân hàng
 

Use-case là một kỹ thuật được dùng trong phần mềm để nắm bắt yêu cầu chức năng của hệ thống. Vì RPA có thể được áp dụng cho một lượng lớn các dự án tự động hóa quy trình kinh doanh, nên có nhiều use-case được xác định trong phạm vi này.
 

Tạo báo cáo tự động
 

Tạo báo cáo tuân thủ cho các giao dịch gian lận dưới dạng báo cáo hoạt động đáng ngờ (SAR) là yêu cầu thường xuyên tại các ngân hàng và tổ chức tài chính. Thông thường, các nhân viên tuân thủ phải đọc tất cả các báo cáo theo cách thủ công và điền các chi tiết cần thiết vào biểu mẫu SAR. Đó là công việc lặp đi lặp lại, mất nhiều thời gian và công sức.
 

Công nghệ RPA, với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, có thể đọc qua các tài liệu tuân thủ dài dòng trước khi trích xuất thông tin cần thiết và nộp SAR. Để có kết quả tối ưu, phần mềm RPA được đào tạo với đầu vào từ các cán bộ tuân thủ qua tài liệu với từng phần của báo cáo. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn tiết kiệm thời gian thực hiện nhiệm vụ.
 

Tiếp cận khách hàng
 

Việc tiếp cận khách hàng trong ngân hàng là một quá trình mất nhiều thời gian, chủ yếu là một số yêu cầu xác minh thủ công. RPA giúp quá trình dễ dàng hơn nhiều bằng cách thu thập dữ liệu từ các tài liệu xác minh danh tính của khách hàng (KYC) bằng kỹ thuật nhận dạng ký tự (OCR). Dữ liệu này sau đó có thể được so khớp với thông tin do khách hàng cung cấp trong biểu mẫu. Nếu không có sự khác biệt nào khi đối chiếu và so sánh tự động, dữ liệu sẽ tự động được nhập vào cổng quản lý khách hàng. Tự động hóa RPA trong việc tiếp cận khách hàng không chỉ giúp tránh các lỗi thủ công mà còn tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức của nhân viên.
 

KYC và chống rửa tiền (AML)
 

Thực tế là cả KYC và AML đều là các quy trình sử dụng rất nhiều dữ liệu nên chúng phù hợp nhất với RPA. Cho dù đó là tự động hóa các quy trình thủ công hay bắt các giao dịch ngân hàng đáng ngờ thì việc triển khai RPA đã chứng tỏ là công cụ tiết kiệm cả thời gian và chi phí so với các giải pháp ngân hàng truyền thống.
 

Mở tài khoản
 

Với RPA, quy trình mở tài khoản vốn rườm rà trở nên đơn giản, nhanh chóng và chính xác hơn nhiều. Tự động hóa loại bỏ một cách có hệ thống các lỗi sao chép dữ liệu tồn tại giữa hệ thống ngân hàng lõi và các yêu cầu mở tài khoản mới, do đó nâng cao chất lượng dữ liệu của toàn hệ thống. Một số ngân hàng trên thế giới đã sử dụng robot trong quá trình mở tài khoản để trích xuất thông tin từ các biểu mẫu đầu vào và sau đó cung cấp thông tin cho các ứng dụng lưu trữ khác nhau. Kết quả là loại bỏ quy trình nhập dữ liệu thủ công, tốn thời gian, dễ xảy ra lỗi, đồng thời duy trì độ chính xác hoàn toàn và giảm thiểu chi phí.
 

Cho vay thế chấp
 

Cho vay là một trong những lĩnh vực dịch vụ quan trọng đối với bất kỳ tổ chức tài chính nào. Thực tế là quy trình cho vay thế chấp bắt buộc phải tuân theo quy trình và tốn nhiều thời gian, vì thế nó rất phù hợp với tự động hóa RPA. RPA cho phép dễ dàng tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau, quan trọng trong quy trình cho vay thế chấp, bao gồm bắt đầu khoản vay, xử lý tài liệu, so sánh tài chính và kiểm soát chất lượng. Do đó, các khoản vay có thể được phê duyệt nhanh hơn nhiều, dẫn đến nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Một lợi ích khác của RPA trong việc cho vay thế chấp là giải quyết gánh nặng cho nhân viên khỏi các công việc thủ công, để họ có thể tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn với năng suất tốt hơn.
 

Xử lý khoản vay
 

Việc xử lý khoản vay luôn được coi là một quá trình chậm chạp, tẻ nhạt. Mặc dù ngân hàng đã tự động hóa quy trình ở một mức độ nhất định, RPA tiếp tục đẩy nhanh quy trình và giảm kỷ lục từ 10 - 15 phút xử lý.
 

2.3. Cơ hội của RPA trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng
 

Dịch vụ khách hàng
 

Khối lượng truy vấn hàng ngày của khách hàng trong ngân hàng (từ truy vấn số dư đến thông tin tài khoản chung) là rất lớn, khiến nhân viên khó có thể trả lời một cách nhanh chóng. RPA cho phép các ngân hàng tự động hóa các quy trình dựa trên quy tắc như vậy để phản hồi hiệu quả các truy vấn trong thời gian thực, do đó, giảm đáng kể thời gian chờ của khách hàng.
 

Xử lý thẻ tín dụng
 

Một trong những quy trình tốn thời gian khác tại các ngân hàng là đăng ký thẻ tín dụng, thường mất vài ngày để xác thực thông tin khách hàng trước khi phê duyệt thẻ tín dụng. RPA giúp đưa ra quyết định nhanh chóng để phê duyệt/từ chối đơn đăng ký bằng cách tiếp cận dựa trên quy tắc.
 

Quy trình đóng tài khoản
 

Số lượng yêu cầu đóng tài khoản mà các ngân hàng phải giải quyết hàng tháng là rất lớn. Một trong số các lý do là sự không tuân thủ của một bộ phận khách hàng trong việc nộp các tài liệu bắt buộc. RPA cho phép các ngân hàng giải quyết vấn đề này một cách dễ dàng, qua việc theo dõi tất cả các tài khoản, gửi cho họ thông báo tự động và lời nhắc bổ sung về việc nộp các tài liệu cần thiết.

RPA có khả năng mở rộng cao, cho phép quản lý khối lượng lớn các công việc trong giờ cao điểm
 

3. Lợi ích của RPA trong tài chính và ngân hàng
 

Khả năng mở rộng
 

Thực tế là robot có khả năng mở rộng cao, cho phép bạn quản lý khối lượng lớn các công việc trong giờ “cao điểm”, vì thế có thể phản ứng với mọi tình huống trong thời gian kỷ lục. Ngoài ra, việc triển khai RPA cho phép các ngân hàng tập trung hơn vào các chiến lược đổi mới, để phát triển kinh doanh bằng cách giải phóng nhân viên khỏi những công việc đơn giản. 
 

Tăng hiệu quả hoạt động
 

Sau khi được thiết lập chính xác, quy trình trong các ngân hàng và tổ chức tài chính sẽ nhanh hơn, năng suất và hiệu quả hơn nhiều.
 

Hiệu quả về chi phí
 

Tương tự như bất kỳ ngành nào khác, tiết kiệm chi phí cũng rất quan trọng đối với ngành Ngân hàng. Sử dụng RPA, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tiết kiệm khoảng 25 - 50% thời gian và chi phí xử lý.
 

Báo cáo rủi ro và tuân thủ
 

RPA trong ngân hàng giúp tạo ra các dấu vết kiểm toán đầy đủ cho mọi quy trình, để giảm rủi ro kinh doanh cũng như duy trì tính tuân thủ quy trình cao.
 

Tính khả dụng
 

Cho dù bạn đang tìm cách giảm lỗi thủ công hay đang đạt được độ chính xác cao với chi phí thấp, thì robot luôn hiện diện và sẵn sàng hoạt động 24x7 để hoàn thành nhiệm vụ được giao.
 

Không chi phí cơ sở hạ tầng
 

Một trong những lợi ích của RPA trong các dịch vụ tài chính là nó không yêu cầu bất kỳ thay đổi đáng kể nào về cơ sở hạ tầng do khả năng tự động hóa giao diện người dùng của nó. Chi phí cho phần cứng và bảo trì giảm hơn nữa khi triển khai RPA dựa trên đám mây (cloud).
 

Triển khai nhanh hơn: Với các công cụ RPA cung cấp công nghệ kéo và thả để tự động hóa các quy trình ngân hàng, thật dễ dàng để thực hiện và duy trì các quy trình tự động hóa mà không cần bất kỳ (hoặc tối thiểu) yêu cầu mã hóa nào.
 

Tăng trưởng kinh doanh với dữ liệu kế thừa: Với việc triển khai RPA, các ngân hàng và ngành dịch vụ tài chính đang sử dụng dữ liệu cũ cũng như dữ liệu mới để thu hẹp khoảng cách tồn tại giữa các quy trình. Dữ liệu được khởi tạo và dữ liệu sẵn có cần thiết trong một hệ thống cho phép các ngân hàng tạo báo cáo nhanh hơn và tốt hơn để tăng trưởng kinh doanh.
 

4. Các bước triển khai rpa trong ngân hàng và tài chính
 

Việc triển khai giải pháp RPA trong ngân hàng thường bắt đầu với việc xác định chính xác các quy trình và tính khả thi, việc quan trọng và cần thiết của các ngân hàng và công ty tài chính là liệt kê các quy trình phù hợp, sau đó đánh giá chúng dựa trên những lợi ích tổng thể.

 

Đánh giá kỹ lưỡng
 

Đầu tiên và quan trọng nhất là phải tiến hành đánh giá kỹ lưỡng và phân tích chi tiết để đưa ra danh sách các quy trình phù hợp cho việc triển khai RPA. Lập danh sách các hoạt động chính có thể được giải quyết và giải quyết thông qua RPA, tiếp theo là đánh giá tác động và tính khả thi của chúng.
 

Tạo use-case kinh doanh
 

Trong bước tiếp theo, hãy tính toán thành phần chi phí và lợi ích hiệu quả sẽ mang lại khi triển khai RPA trong tổ chức của bạn. Ngoài ra, tiến hành so sánh nhanh các lợi ích RPA dựa trên các số liệu khác nhau như thời gian, hiệu quả, tài nguyên và công sức. Hãy đảm bảo đặt ra các mục tiêu có thể đạt được, ROI (lợi tức đầu tư) thực tế như mong đợi và tiết kiệm chi phí.
 

Chuẩn bị một chiến lược thực hiện toàn diện
 

Dựa trên nhu cầu cụ thể của tổ chức, hãy chọn một mô hình hoạt động phù hợp và lực lượng lao động để quản lý việc thực hiện một cách liền mạch. Điều quan trọng ở giai đoạn này là xác định đối tác phù hợp để triển khai một dự án RPA, bao gồm cả việc lập kế hoạch, thực hiện và hỗ trợ. Hãy nhớ rằng không phải tất cả các nhà cung cấp RPA đều phù hợp với các yêu cầu cụ thể của một tổ chức. Việc lựa chọn công cụ RPA chính xác và đối tác thực hiện phù hợp có thể là công cụ để tác động tích cực đến kết quả của dự án.
 

Kết luận
 

RPA ngày càng được nhiều ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng. Nếu được triển khai một cách thích hợp, các dịch vụ RPA thực sự sẽ làm thay đổi trong lĩnh vực ngân hàng, giúp nâng cao năng suất, giảm tỷ lệ lỗi và thời gian chờ.
 

Để triển khai RPA thành công, điều quan trọng là phải kết hợp kỹ thuật đã được chứng minh về các công cụ và công nghệ RPA trong quá trình thực hiện. Điều này không chỉ mang lại lợi ích thiết yếu cho các ngân hàng và tổ chức tài chính, mà còn có thể định hướng mang tính chất thời điểm về cách thức chuyển đổi từ RPA sang các công cụ thế hệ tiếp theo khác như AI, CPA (tự động hóa quy trình nhận thức) và hơn thế nữa.

 

TÀI LIỆU THAM KHẢO:
 

1. Robotic Process Automation in Financial and Accounting Processes in the Banking Sector, Hannah Valgaeren, 2019.
 

2. Role of RPA and AI in transforming Banking Operations, Hexaware.
 

3. https://medium.com/@MarutiTech/rpa-in-banking-use-cases-benefits-and-steps-8b97312a7d4f.