Vượt Thách Thức Tự Động Hóa Khối Front Office Ngành Ngân Hàng: Đâu Là Giải Pháp?

Khối front office ngành Ngân hàng bao gồm rất nhiều quy trình thủ công phức tạp và tiêu tốn thời gian. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng vẫn chưa đẩy mạnh tự động hóa trong khối front office do nhiều thách thức. Chị Vân Anh, Head of RPA Consulting, akaBot sẽ phân tích nguyên nhân và đưa ra giải pháp để ngân hàng có thể vượt qua thách thức này.

Những thách thức cản trở ngân hàng triển khai tự động hóa khối front office 

Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA) đã và đang được triển khai và đạt được một số thành công nhất định ở khối back office và middle office, đặc biệt trong lĩnh vực Tài chính –  Ngân hàng. Mặc dù nhiều ngân hàng thấu hiểu tầm quan trọng của việc ứng dụng tự động hóa trong khối front office nhằm tối ưu hành trình trải nghiệm của khách hàng, doanh nghiệp vẫn do dự và chưa có các biện pháp triển khai RPA thích hợp.

Ngân hàng gặp nhiều thách thức khi tự động hóa khối front-office. Nguồn: nanonets.com

Dựa vào 4 năm kinh nghiệm của tôi trong lĩnh vực này, một vài khó khăn, thách thức nổi bật trong việc triển khai RPA ở khối front office ngân hàng có thể kể đến như:

• Chi phí cao: 

Mỗi ngân hàng thường có nhiều chi nhánh và tỷ lệ người dùng phát triển mạnh mẽ, đòi hỏi số lượng lớn các bot RPA để vận hành. Vì vậy, chi phí đầu tư ban đầu vẫn còn tương đối cao.

• Quy trình phức tạp, đòi hỏi giải pháp có độ thông minh cao:

Một số quy trình cơ bản tập trung vào tác vụ với số lượng lớn, có quy tắc và tốn nhiều thời gian như thu thập dữ liệu là ứng cử viên hoàn hảo để ứng dụng công nghệ RPA. Tuy nhiên, nhiều quy trình front office như định danh khách hàng (Know Your Customer – KYC) hoặc chống rửa tiền (Anti Money Laundering – ALM) thường đòi hỏi logic nghiệp vụ và mức độ chính xác cao. Do đó, việc ứng dụng RPA, vốn được lập trình hoạt động hiệu quả trên các tác vụ lặp đi lặp lại và không có người giám sát sẽ là một thách thức đối với khối front office ngân hàng. Thêm vào đó, việc chỉ áp dụng tự động hóa ở một số nghiệp vụ khối front office hoặc back office có thể gây ra tình trạng đứt gãy trong quá trình triển khai, cản trở việc nâng cấp, phát triển trải nghiệm khách hàng liền mạch của doanh nghiệp.

Vậy đâu là hướng giải quyết cho các ngân hàng?

Siêu tự động hóa – chìa khóa giải quyết thách thức ngành ngân hàng

Thách thức về năng lực công nghệ

Đầu tiên, tôi sẽ đề cập đến thách thức về hạn chế của RPA đối với khả năng xử lý tác vụ và hướng tới tự động hóa toàn diện. Đối với thách thức này, Siêu tự động hóa (Hyperautomation) là chìa khóa khai mở quy trình tự động hóa toàn diện, hạn chế gián đoạn giữa các quy trình của khối front office và back office. 

Ví dụ, khối front office ngân hàng thường xuyên nhận rất nhiều cuộc gọi yêu cầu tư vấn của khách hàng về các sản phẩm tín dụng. Những nhân viên khối văn phòng này phải tốn nhiều thời gian để tìm kiếm dữ liệu khách hàng trên hệ thống, sau đó cập nhật dữ liệu thủ công và chuyển dữ liệu tới bộ phận back office. Tuy nhiên, ứng dụng Siêu tự động hóa cho phép việc thu thập, phân loại, xử lý, đánh giá dữ liệu và chuyển dữ liệu giữa các khối văn phòng được thực hiện trơn tru. Cụ thể:

• Bot RPA thu thập dữ liệu khách hàng. 
• Học máy (Machine Learning) tự động xử lý hồ sơ khách hàng, tự động trích xuất dữ liệu và giao lại cho bot RPA.
• Bot RPA chuyển dữ liệu tới bộ phận back office để xử lý thông tin khách hàng, đề xuất quyết định về tín dụng để nhân viên khối front office đưa ra giải pháp phù hợp cho khách hàng.

Ví dụ, quá trình onboarding khách hàng của ngân hàng thường yêu cầu quy trình KYC phức tạp, bao gồm xác minh danh tính, sàng lọc, thẩm định danh tính, báo cáo, kích hoạt tài khoản. Siêu tự động hóa đóng vai trò như giải pháp tối ưu giúp doanh nghiệp giải quyết những quy trình này nhờ khả năng tích hợp đa dạng các công nghệ nổi trội. Theo đó, Siêu tự động hóa ứng dụng công nghệ AI nhằm thu thập dữ liệu và xử lý thông tin khách hàng, kết hợp Học máy và Học sâu để xác minh dữ liệu, sau đó tận dụng sức mạnh của RPA để tự động trích xuất dữ liệu, sao chép – dán dữ liệu và chuyển dữ liệu đến bộ phận có thẩm quyền xử lý. 

Siêu tự động hóa đáp ứng mọi yêu cầu của tự động hóa ngành Ngân hàng. (Nguồn: isis-papyrus.com)

Thách thức về chi phí

Liên quan đến chi phí vận hành, tôi cho rằng lựa chọn nhà cung cấp giải pháp tự động hóa đóng một vai trò quan trọng. Bởi lẽ, bản thân tự động hóa đã đóng góp một phần đáng kể để tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp, nhưng lựa chọn nhà cung cấp phù hợp mang lại hiệu quả tích cực trong việc tối ưu hóa chi phí triển khai và vận hành.

Dưới đây là một số yếu tố cần cân nhắc trước khi quyết định đồng hành với một nhà cung cấp giải pháp tự động hóa:

Năng lực công nghệ

• Nhà cung cấp đó có khả năng tích hợp RPA và AI không? 
• Robot ảo của họ có đáp ứng năng lực phân tích, phán đoán và ra quyết định hay chỉ tập trung vào hành động?
• Dịch vụ tư vấn của họ có tốt không?

Việc tích hợp nền tảng lõi RPA và các công nghệ bổ trợ như AI là yếu tố quan trọng giúp ngân hàng của bạn xây dựng giải pháp tự động hóa thông minh toàn diện, cắt giảm chi phí và giảm thiểu rủi ro thất bại khi triển khai các giải pháp công nghệ từ nhiều nhà cung cấp. 

Bên cạnh đó, yếu tố về dịch vụ cũng cần được cân nhắc khi lựa chọn nhà cung cấp phù hợp bởi các công ty tư vấn thường không có tầm nhìn của đơn vị thực hiện nên không thể vạch ra chiến lược và các bước triển khai giải pháp tự động hóa theo từng giai đoạn.

Thấu hiểu rằng doanh nghiệp nào cũng có thể bắt tay vào lộ trình tự động hóa một cách dễ dàng và tận hưởng những lợi ích vượt trội mà giải pháp này mang lại, chúng tôi không ngừng nâng cấp sản phẩm và xây dựng một hệ sinh thái giải pháp toàn diện.

Thời gian hoàn vốn

• Ngân hàng của tôi có thể đạt được tỷ lệ hoàn vốn (Return of investment – ROI) về tự động hóa trong thời gian ngắn nhất mà dự án vẫn có thể mở rộng quy mô một cách nhanh chóng không? 

Thời gian hoàn vốn ngắn cho thấy ngân hàng của bạn tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí vận hành mà vẫn mang lại hiệu quả cao. 

Thời gian hoàn vốn sau khi triển khai giải pháp tự động hóa của chúng tôi đạt 7 tháng và độ mở rộng đạt 95% trong báo cáo RPA Mùa hè từ G2. Kết quả trên giúp chúng tôi xếp thứ 2 trong bảng xếp hạng 2 chỉ số này. Ngân hàng của bạn cũng có thể đạt kết quả tương tự hoặc thậm chí tuyệt vời hơn khi hợp tác cùng chúng tôi.

Kết luận

Ứng dụng tự động hóa khối front office sẽ giúp các ngân hàng chuyển đổi mô hình hoạt động, nâng cao hiệu suất, tiết kiệm chi phí và gia tăng trải nghiệm khách hàng. Để đạt được những mục tiêu này, giải pháp siêu tự động hóa với khả năng tận dụng sức mạnh của nền tảng RPA và nhiều công nghệ tối ưu chính là xu thế tất yếu, thúc đẩy chuyển đổi số mạnh mẽ và đưa doanh nghiệp nắm giữ vị trí mở đường trên hành trình hướng tới tự động hóa toàn diện. 

Ngân hàng của bạn hoàn toàn có thể nhanh chóng triển khai lộ trình hướng đến tự động hóa thông minh để tận dụng lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Để tìm hiểu chi tiết hơn, bạn vui lòng để lại thông tin để được đội ngũ akaBot tư vấn triển khai thử nghiệm quy trình tự động hóa miễn phí tại đây.