Après avoir conquis les entreprises du CAC40, la RPA investit progressivement les autres acteurs du tissu économique. Selon un rapport publié par Grand View Research Inc. en 2019, le marché du RPA devrait peser 3,97 milliards de dollars à l’horizon 2025, contre un peu moins de 250 millions de dollars en 2016. Dans le secteur de la bancassurance, la RPA visera par exemple à automatiser le financement des opérations commerciales et le prêt aux entreprises.
Qu’est-ce que la RPA dans la banque ?
La RPA combine l'automatisation robotique avec l'intelligence artificielle (IA) pour automatiser les activités humaines dans le secteur bancaire, notamment la saisie de données ou les communications récurrentes avec les clients. En input, les systèmes RPA se basent sur :
Le comportement des opérateurs bancaires ;
Les informations collectées ;
Les types de documents bancaires traités ;
Les sources des différents contenus, etc.
En output, l’outil RPA réalise un ou différents processus métier transactionnels comme le financement d’une opération commerciale, le traitement d’une déclaration de sinistre, la constitution d’un dossier de crédit, etc. Dans sa forme la plus poussée, la RPA viendra rationaliser la prise de décision du top management de l’établissement bancaire.
Des opérations 12 fois moins longues pour une intervention humaine limitée à 5%
Selon le rapport AI in Banking de Business Insider Intelligence, la mise en œuvre de l’IA par les institutions financières permettra de réduire leurs coûts internes de 416 milliards de dollars, ce qui représente 93% des réductions permises par l’IA tous secteurs d’activité confondus (d’ici 2030). La RPA intervient sur les plans quantitatifs mais aussi qualitatifs, sans que les banques n’aient à engager des coûts supplémentaires, puisque les dépenses liées à l’installation d’une solution RPA et à la formation des opérateurs sont contrebalancées par l’amélioration du rendement.
L’éditeur UiPath, qui a équipé un établissement bancaire australien (non cité dans le cas client), explique que sa solution RPA a permis de réduire la durée de certains processus traditionnellement longs, passant d’une heure à 5 minutes avec une intervention humaine limitée à 5% pour un taux de réussite de 100%. Dans la même expérience, la banque a pu servir plus de clients sans allouer davantage de ressources. L’exemple australien est loin d’être le seul :
La banque singapourienne OCBC a été en mesure de réduire le temps nécessaire à la révision des prêts au logement de 45 minutes à moins de 60 secondes en utilisant une solution RPA qui vérifie l'admissibilité du client, recommande un barème de tarification et envoie les emails nécessaires à cet échange.
L’automatisation des opérations bancaires a permis à Sumitomo Mitsui, une institution financière japonaise, de réduire le travail « manuel » de ses collaborateurs en automatisant près de 200 opérations, pour un équivalent de 400 000 heures par an.
