jueves, 21 de noviembre de 2019

RPA - Robotic Process Automation


Cómo la Automatización Robótica mejora los procesos en las empresas.


Los robots software, más comúnmente conocidos como tecnología RPA, son programas informáticos que trabajan en una computadora y tienen la capacidad de interactuar con el sistema en un nivel o capa similar al que utilizaría un humano; generalmente, los robots software se configuran para actuar sobre la capa de interfaz gráfica, aunque debido a su naturaleza software también permiten actuar en otros niveles (consola de sistema, servicios web, etc.).

RPA (Robotic Process Automation) sigue siendo una tendencia al alza y las empresas saben que implementarlo puede traer beneficios notables a corto plazo, pero quizá no tienen tan claro en qué consiste esta tecnología y en qué procesos conviene aplicarla. Por ello vamos a comenzar haciendo una breve descripción y a analizar los casos de uso de RPA más comunes en las empresas.


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CAPACIDADES GENÉRICAS DE RPA


Dentro de su potencial encontramos capacidades como:

  • Extraer o insertar datos estructurados en excel, bases de datos o formularios, entre otros.
  • Interactuar con interfaces gráficas del sistema, aplicaciones o incluso máquinas virtuales.
  • Acceder a aplicaciones, ya sea a través de la interfaz gráfica o a través de servicios web.
  • Procesar datos a alta velocidad.
  • Establecer flujos lógicos en función de los datos.


CUÁNDO USAR RPA


Aunque es una tecnología llamativa, RPA no es una solución adecuada para todos los procesos de una empresa. En los escenarios en que se requiera intervención humana para la realización de tareas, toma de decisiones, generación de datos y orquestación de personas, datos y sistemas, usaremos BPM (Business Process Management).

En líneas generales, aplicaremos robots software en los escenarios que cumplan las siguientes características:

  • El proceso puede definirse con reglas claras y no depende de decisión ni intervención humana.
  • El robot debe iniciarse con un trigger digital; por ejemplo, al hacer clic en determinado botón.
  • La lógica del robot está basada en datos puramente digitalizados.
  • El volumen de carga de trabajo es alto y las acciones a realizar son repetitivas.
  • Para saber más sobre cuándo usar esta tecnología puede consultar esta comparación entre RPA y BPM.

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RPA en el sector bancario


1. Bancolombia: Asesoría financiera


A través de “Invesbot”, el banco ofrece a sus clientes la oportunidad de administrar mejor sus carteras de inversión. El robot proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento de la cartera, y puede ofrecer consejos para realizar cambios en la misma teniendo en cuenta las condiciones del mercado.

Para Bancolombia, la implementación de este roboadviser representa un gran potencial para expandir su base de clientes y ofrecer un valor agregado a sus clientes digitales. "La idea es que el cliente no tenga un costo más alto para los servicios de asesoría", dijo Juan Felipe Giraldo, presidente de Valores Bancolombia. "Vemos esto más como una vía para el crecimiento, más que algo que nos permite reducir el número de asesores financieros", agregó.

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2. Kryon Systems: Procesamiento de reclamaciones


El uso de la robótica más difundido en la banca está relacionado con procesos de servicio al cliente, particularmente en la atención de reclamaciones. Un ejemplo exitoso de la implementación de soluciones RPA en esta área es Kryon Systems, un proveedor de soluciones RPA con sede en Tel Aviv, que ha trabajado con diferentes entidades financieras en la región.

Francine Haliva, vicepresidente senior de la empresa, aseguró en una entrevista con Finance TNT, que la automatización de los pagos de las reclamaciones permitió una reducción en el tiempo de respuesta y la disminución de errores humanos. “Una vez que automatizaron el proceso con la plataforma RPA, este proceso se empezó a realizar en menos de dos horas, de forma automática, en lugar de los cuatro días que normalmente tardaban los trabajadores”, afirmó.

3. Bank of New York Mellon: Prevención de fraude


Uno de los problemas más comunes que enfrentan los usuarios en la era digital es el robo de identidad. El crimen cibernético es cada vez más sofisticado, lo que requiere que los bancos implementen soluciones de ciberseguridad más efectivas.

Instituciones financieras como Bank of New York Mellon ya le han apostado a la automatización de procesos robóticos para identificar transacciones fraudulentas sin generar fricción en la experiencia de usuario.

A través de soluciones RPA, el banco realiza un monitoreo del uso de tarjetas de crédito, almacenando perfiles y patrones de uso que incluyen cambios por temporadas como Navidad o vacaciones. Posteriormente, a través de algoritmos de aprendizaje automático, realiza análisis en tiempo real para identificar anomalías en el uso de tarjetas de crédito y evitar transacciones no autorizadas.


4. KeyBank: Facturas y cuentas por pagar


Este banco, con sede en Cleveland, Estados Unidos, ha incorporado los principios RPA para ofrecer una solución integral que optimice la facturación electrónica basada en la gestión del ciclo de pago. La tecnología RPA ha eliminado la necesidad de que los empleados realicen tareas manuales repetitivas y, gracias a las capacidades de aprendizaje automático, han mejorado la experiencia de usuario de principio a fin.

"Los bancos se han centrado tradicionalmente en la ejecución de pagos", dijo Matt Miller, jefe de productos e innovación de KeyBank para pagos comerciales empresariales, a Finance TNT. Según Miller, gracias al RPA, el banco ya no necesita transformar la información a un formato estándar para realizar la consolidación. Adicionalmente, han agregado controles avanzados, como el reporte de ciclo de pago en línea, para asegurar que no se pase ninguna fecha de pago.

El potencial transformador de la ARP y de la automatización cognitiva no tienen precedentes. Ya no se trata de si las entidades financieras deben o no adoptar estas tecnologías, sino de cuándo lo harán. Quienes se resistan o tarden mucho en implementarlas, podrían volverse irrelevantes en un mercado cada vez más competitivo.



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