A fintech automatálja a professzionális pénzügyi szolgáltatásokat. Ez az egyszerű válasz, és ez a fő ok, amiért ez a kategória folyamatosan terjed bankok, biztosítók, hitelezők, fizetési csapatok és vagyonkezelő cégek körében.
Visszatérünk egy tényhez: a korábban hosszú, manuális láncokban végzett munkát most kisebb gépi lépésekre bontják. Az adatbevitel, a dokumentumok áttekintése, az ügyfélbeházasítás ellenőrzései, a csalásjelzések, a jelentések és a munkafolyamat-irányítás mind gyorsabban kezelhetők, ha a szoftver összeköti őket. A jelenlegi piaci elemzésekben ezt a változást automatizációnak, orchestrációnak (összehangolásnak), és egyes esetekben agens AI-nak nevezik, ahol a szoftver kevés emberi segítségnyújtással képes elvégezni egy meghatározott feladatot.
Ez nem azt jelenti, hogy a pénzügyből kiveszik a kezemből a munkát. Azt jelenti, hogy a munka formája megváltozik. Egy csapat továbbra is meghatározza a szabályokat, ellenőrzi a kivételeket, és vállalja a kockázatot. A szoftver kezeli a ismétlődő munkát, amely korábban lassította az embereket.
Ez különösen fontos a professzionális szolgáltatások területén, mert a munka tele van űrlapokkal, nyilvántartásokkal és ellenőrzési pontokkal. Egy hitelügy iratállománya átmehet a felvételen, a személyazonosság ellenőrzésén, a dokumentumok áttekintésén és a döntéstámogató rendszeren. Egy biztosítási ügy haladhat a kárbejelentés felvételétől, az adatkivonáson, a csalásszűrésen és az átvizsgáláson át. Egy megfelelőségi feladat figyelést, riasztások rendezését és esetnaplózást igényelhet. Ezek nem csillogó munkák, de gyakoriak, drágák, és könnyen sorba lehet őket állítani szoftverben.
A gyakorlati minta egyszerű. A fintech nem helyettesíti a pénzügyi szerepkört. A folyamatot tömöríti a szerepkör körül. Ezért mutatnak a jelenlegi források az automatizációra az ügyfélbeházasításban, a KYC és KYB ellenőrzésekben, az AML áttekintésekben, az alapkockázat-bírálásban, a csalásmegelőzésben, a kereskedési támogatásban és a fizetési műveletekben. Ezek azok a feladatok, amelyek szabályokká, munkafolyamatokká és gépi-asszisztált átvizsgálássá alakíthatók.
Szerintem a kulcsfontosságú változás ez: az érték már nem csak a sebességben rejlik. Az összhangban van. Amikor egy rendszer minden alkalommal ugyanazokat a szabályokat követi, csökkentheti a kihagyott lépéseket, és megkönnyítheti a ellenőrzési nyilvántartások vezetését. Ez hasznos a pénzügyben, ahol a nyilvántartás ugyanolyan fontos, mint a döntés maga.
Mégis, van egy világos határ. Nem minden pénzügyi feladatot kell teljesen automatizálni. Sok eset rendkívüli, kaotikus vagy ítélőképességgel függ össze. Egy rendszer jól rendezheti a gyakori eseteket, de mégis megbukhat egy ritka szélsőséges esetben. Ezért hangsúlyozza a jelenlegi ipari szakirodalom az emberi felügyeletet, a governance-t és a kivételes esetek kezelését. Minél érzékenyebb a folyamat, annál fontosabbá válik az ellenőrzési réteg.
Van egy nagyobb bizonytalanság is, amely megérdemli az egyszerű nyelvezetet. Az AI eszközök gyorsan fejlődnek, de a pénzügy nem jutalmazza pusztán a sebességet. A szabályok változnak. A csalási mintázatok változnak. Az adatminőség változik. Egy modell, amely hasznosnak tűnik egy munkafolyamatban, összeomolhat, amikor a folyamat, az adatkulcs vagy a szabályozás megváltozik. Ez az egyik oka annak, hogy sok cég az izolált eszközökről áttér szélesebb platformokra, amelyek kombinálják az AI-t, az RPA-t, a dokumentumfelvételt és az orchestrációt.
Az EuroOp LLC szempontjából ez a legfőbb mérnöki tanulság. A pénzügyi automatizálás akkor működik a legjobban, ha kis, ellenőrzött lépések láncaként kezeljük, nem pedig egyetlen ígéretként. A hasznos kérdés nem az, hogy a szoftver képes-e pénzügyi munkát végezni. A hasznos kérdés az, hogy mely részek tehetők ismétlődővé, láthatóvá és elég biztonságossá ahhoz, hogy egy valódi csapat bízzon bennük.
Éppen ezért tartja helyt a cím. A fintech automatálja a professzionális pénzügyi szolgáltatásokat, de ezt úgy teszi, hogy az emberi erőfeszítést azokra a részekre szűkíti, amelyek ítélőképességet, felügyeletet és jóváhagyást igényelnek. A többi szoftveres munkává válik, és itt történik a legtöbb gyakorlati változás.
Az EuroOp Insights saját módján ugyanazt a mintát követi: egy alkalmazott K+F mintát, egy gyakorlati következtetést, amelyet az EuroOp termékei mögötti pipeline-ból vonunk le.