Automatizar la información puede acelerar las eficiencias en la banca
Por: Fiona McNeill, Gerente Principal de Marketing de Producto Red Hat
Para las empresas de servicios financieros, el esfuerzo de hacer más con menos parece ser una meta interminable. Hoy en día, gracias a las tecnologías digitales de avanzada como la inteligencia artificial (AI), machine learning (ML), la computación cognitiva y otras iniciativas modernas para simplificar los procesos heredados y disminuir costos, este esfuerzo va ganando terreno. La automatización en el sector bancario comenzó en serio hace décadas. A principios de la década del 50, Bank of America empezó un trabajo junto al Standford Research Institute para desarrollar un sistema de procesamiento de cheques computarizado y cheques legibles por máquina que ayudaría al banco a manejar de manera más eficiente el creciente volumen del papeleo propio de la contabilidad. Al mismo tiempo, los bancos luchaban por mantenerse al día con la circulación de papel y los procesos manuales de compensación de cheques que involucraban la emisión de millones de cheques por año. Los ingenieros desarrollaron la Electronic Recording Machine, Accounting (ERMA) y el sistema de codificación de cheques por reconocimiento de caracteres (MICR) de tinta magnética. A fines de la década de los 60 surgieron los cajeros automáticos (ATM) causando un gran impacto en los servicios bancarios. Saltamos al presente y la automatización robótica de procesos (RPA) está a punto de transformar digitalmente los procesos de negocio en los sectores bancario y financiero. RPA, en su forma más amplia, es la aplicación de robots de software para ejecutar tareas habitualmente realizadas por humanos. Esto incluye procesar una transacción, brindar asistencia, manejar datos, generar respuestas y comunicarse con otros sistemas digitales. Si bien RPA es una tecnología en expansión, un estudio de Grand View Research, Inc prevé que el mercado global de RPA alcance los USD 3.110 millones para 2025. Red Hat aunó sus fuerzas con WorkFusion para combinar Red Hat Process Automation Manager (anteriormente llamado JBoss BPM Suite) y las soluciones RPA de WorkFusion y ayudar así a los clientes a identificar digitalmente la lógica empresarial y desarrollar aplicaciones que automaticen los procesos y decisiones operativos de la empresa. Las soluciones incorporan la gestión de procesos, la gestión de reglas y la optimización de recursos y tecnologías para el procesamiento de eventos complejos (CEP) en una única plataforma open source integrada. De esta forma se simplifican las operaciones, se agilizan los trabajos y se reducen las largas tareas manuales de datos proclives a error y, como resultado, se incrementa la velocidad y la precisión. Incorporar las tecnologías AI/ML y la computación cognitiva a los procesos de negocio podría aportar mayor valor a las eficiencias operativas —lo que les daría la capacidad de adaptarse a nuevos eventos y objetivos— y adoptar medidas respecto a la información obtenida en función de la toma de decisiones definida en el sistema. Las eficiencias operativas de la empresa ya no dependen de los límites de la capacidad humana para realizar tareas, sólo de los límites de la capacidad de procesamiento subyacente de los sistemas en los que se ejecutan. Si desea una guía introductoria útil sobre AI y machine learning, lea el blog de Red Hat sobre ambas tecnologías y el rol que juegan en la transformación digital. También puede conocer más acerca del futuro rol de AI y machine learning en el sector bancario, incluso su uso para mitigar los riesgos y combatir el fraude y el lavado de dinero. Las eficiencias transaccionales podrían verse beneficiadas por las tecnologías digitales avanzadas, pero también se espera que al modernizar los sistemas bancarios básicos estas eficiencias mejoren. Cada día son más los bancos que transforman sus sistemas cerrados heredados en sistemas de banca digital que utilizan interfaces de programación de aplicaciones (API) para crear entornos operativos y transaccionales más flexibles y simplificados. Al utilizar API abiertas, los bancos pueden integrar datos de diversos sistemas y fuentes con mayor facilidad. También pueden generar un impacto positivo en el desarrollo del negocio al ayudar a acelerar las alianzas y simplificar la integración de partners. La naturaleza abierta de las API puede impulsar la creatividad y aumentar el ritmo de la innovación para así mejorar la información transaccional y generar acciones más positivas. Para conocer más acerca de las API abiertas, lea el InfoBrief de IDC, patrocinado por Red Hat, “Beyond banking through open APIs”. Independientemente de dónde provengan los datos, fortalecer el entorno de las operaciones de su empresa depende de la innovación y una base tecnológica open source proporciona una plataforma flexible y, a la vez, estable capaz de ampliarse y adaptarse para que los clientes accedan a una experiencia simplificada que cumpla con sus expectativas.
