AI și RPA în sectorul financiar: de la simpla automatizare la prevenirea fraudei și decizii inteligente de creditare

În peisajul tehnologic actual, sectorul financiar din România trece printr-o transformare profundă. Dacă în urmă cu câțiva ani discuția se concentra pe digitalizarea documentelor, astăzi punctul central este hiper-automatizarea.

Integrarea Inteligenței Artificiale (AI) cu Robotic Process Automation (RPA) nu mai este doar despre „a face lucrurile mai repede”, ci despre a crea un ecosistem financiar rezilient, sigur și capabil de predicții precise. Conform experților de la Gartner, această abordare integrată este esențială pentru organizațiile care vizează excelența operațională.

Dincolo de eficiență: rolul RPA în ecosistemul financiar

Automatizarea proceselor prin roboți software (RPA) a eliminat deja corvoada introducerii manuale a datelor sau a reconcilierilor bancare repetitive. Însă, adevărata valoare apare atunci când RPA devine „brațele” care execută, iar AI devine „creierul” care decide.

Prevenirea fraudei în timp real cu ajutorul AI

Frauda financiară devine din ce în ce mai sofisticată, iar metodele tradiționale de detectare bazate pe reguli fixe (if-then) nu mai sunt suficiente. Prin implementarea algoritmilor de Machine Learning, sistemele pot analiza milioane de tranzacții în milisecunde pentru a identifica tipare neobișnuite. IBM subliniază că această tehnologie este vitală pentru a rămâne cu un pas înaintea atacatorilor.

• Identificarea anomaliilor: AI învață comportamentul obișnuit al unui utilizator și poate bloca instantaneu o tranzacție suspectă.
• Reducerea „falselor pozitive”: spre deosebire de sistemele rigide, AI-ul distinge mai bine între o cheltuială legitimă în vacanță și o tentativă reală de fraudă, îmbunătățind experiența clientului.

Decizii de creditare mai rapide și mai inteligente

Unul dintre cele mai mari avantaje competitive pentru o instituție financiară este viteza de răspuns la cererile de credit. Aici, simbioza dintre AI și RPA transformă radical procesul de Credit Scoring. Studiile McKinsey arată că viitorul aparține băncilor care folosesc AI pentru a lua decizii aproape instantanee.

• Colectarea datelor (RPA): roboții extrag automat date din baze de date externe (ANAF, Biroul de credit) și documente încărcate de client.
• Analiza predictivă (AI): modelele de AI analizează nu doar istoricul de plată, ci și date alternative pentru a evalua bonitatea cu o precizie mult mai mare.
• Aprobarea instantanee: rezultatul este un proces de creditare care durează minute, nu zile, reducând riscul de neplată prin analize de risc aprofundate.

Conform analizelor Deloitte despre automatizarea inteligentă, implementarea acestor soluții poate reduce timpul de procesare a unui credit cu până la 80%, eliminând în același timp erorile umane de calcul.

Viitorul sectorului financiar nu aparține celor care doar economisesc timp, ci celor care folosesc datele pentru a anticipa riscuri și a oferi servicii personalizate. AI și RPA sunt pilonii pe care se construiește această nouă eră a siguranței și inteligenței financiare.