Bagaimana otomatisasi dan kualitas data meningkatkan manajemen risiko operasional di perbankan komersial

Sejak krisis keuangan pada tahun 2008, perbankan komersial telah mengalami perubahan besar-besaran dalam reformasi regulasi untuk mengelola dan memitigasi risiko operasional. Pergeseran ini disertai dengan peningkatan fokus pada peningkatan efisiensi, profitabilitas, dan nilai pemegang saham di tingkat perusahaan.

Regulasi yang berlaku seperti Dodd-Frank, Sarbanes-Oxley (SOX), Basel II (digantikan oleh Basel III) dan implementasi MiFID II yang prospektif, berupaya untuk mengumpulkan dan meningkatkan cara bank melindungi diri mereka dari ancaman terhadap Governance, Risk and Compliance (GRC). ).

Data yang ada sudah diinterogasi menggunakan pembelajaran mesin, robotika, asisten virtual, dan kecerdasan buatan (AI). Data ini memiliki kekuatan luar biasa yang dapat dimanfaatkan untuk efisiensi dan tren ini akan terus berkembang di tahun-tahun mendatang. Sejumlah bank komersial top dunia berinvestasi besar-besaran di bidang ini dan mereka yang melanjutkan perjalanan otomatisasi ini diharapkan mendapatkan keunggulan kompetitif teknologi.

Contoh terbaru termasuk program JPMorgan, yang disebut COIN (Contract Intelligence), yang melakukan tugas berulang menafsirkan perjanjian pinjaman bisnis — sebelumnya proses ini menghabiskan 360.000 jam waktu pengacara setiap tahun. Perangkat lunak ini meninjau dokumen dalam hitungan detik, tidak rawan kesalahan dan tidak pernah mengambil cuti untuk liburan atau istirahat – semuanya masuk akal secara bisnis dan membantu mengurangi biaya dan meningkatkan keuntungan.

CaixaBank juga memaksimalkan penggunaan Watson IBM untuk merampingkan operasi. Pere Nebot, CIO, melihat investasi ini sebagai sesuatu yang berharga: “Komputasi yang terhubung adalah tren baru dalam teknologi perbankan pedagang, dan menurut saya ini akan mengubah interaksi antara pelanggan dan bank dan membuat hidup lebih mudah. ​​Arsitektur yang terhubung dengan Watson akan memungkinkan kita untuk bekerja lebih cerdas dan layanan yang lebih baik kepada pelanggan kami.” Keluaran sistem AI seperti Watson, dengan bantuan perangkat lunak otomatisasi dokumen, memiliki kemampuan untuk membuat dan memberikan proses yang mulus untuk menghasilkan dokumen pinjaman penting bisnis secara akurat.

Banyak bank terbesar di dunia telah tumbuh secara eksponensial selama beberapa dekade terakhir – melalui ekspansi global, akuisisi, dan merger – dan proses yang mengawasi tata kelola menjadi agak tidak terkoordinasi dan tidak efektif. Pandangan ini didukung oleh laporan PwC yang menyatakan, “Sementara sejumlah bank telah memulai proses transformasi pinjaman komersial, beberapa belum berfokus pada strategi data yang diperlukan untuk secara efisien memenuhi persyaratan pelaporan peraturan yang muncul… pinjaman tidak efektif. Dan lingkungan data yang relevan akan menempatkan bank pada kerugian kompetitif.”

Bank komersial beroperasi di dunia yang digerakkan oleh data, yang pada gilirannya menjadikan akurasi data sebagai area eksposur potensial dan mata rantai yang lemah di garis pertahanan pertama dalam manajemen risiko. Otomatisasi proses dalam output data dan dokumen menyediakan jalur yang mulus bagi bisnis untuk menghemat uang, meningkatkan akurasi, dan merampingkan operasi, sehingga mengurangi risiko. Menurut British Banking Association: Risiko operasional dalam aktivitas terkait pasar dapat muncul dari banyak sumber, seperti manajemen data, sistem, dan operasi yang buruk atau tidak efektif.”

Nilai sebenarnya dari Big Data terletak pada bagaimana data pelanggan tertentu dianalisis dan dikeluarkan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Ini bertindak sebagai landasan dalam manajemen risiko dan memiliki potensi untuk mengubah pandangan “sampah masuk dan keluar” menjadi “kualitas dalam kualitas dan keluar” dalam format keluaran standar dan bersih.

Hal ini pada gilirannya membantu untuk mematuhi Basel II dan SOX, dalam hal implementasi dan mengurangi kesalahan entri data melalui peningkatan pengiriman dan manajemen proses bisnis. Sangatlah penting untuk tidak mengkompromikan kebenaran informasi dan kualitas data selama pemrosesan dan keluaran – konsekuensi finansial dan reputasi di sini sangat besar.

Beberapa pemimpin perbankan paling terkenal di dunia telah menyuarakan pandangan bahwa inovasi dalam perangkat lunak dan teknologi baru memiliki potensi untuk membuat perbankan komersial lebih efisien. Ralph Hammers, CEO ING, menyatakan: “Jika Anda adalah penggerak pertama dan menyebabkan gangguan, Anda akan kehilangan sebagian pendapatan secara sepihak, tetapi Anda akan dapat tumbuh lebih agresif. Perubahan yang kami buat memungkinkan kami memproses respons lebih cepat terhadap permintaan kredit, yang meningkatkan layanan yang kami berikan kepada klien.

Sejumlah bank pesaing (seperti Metro Bank dan Aldermore) terus mengganggu lingkungan perbankan dengan memperoleh lebih banyak pangsa pasar, yang membuat perusahaan-perusahaan papan atas tetap tenang dan mendorong inovasi dan efisiensi di seluruh sektor perbankan.

Mengoptimalkan proses bisnis menggunakan otomatisasi dokumen memiliki potensi untuk mendorong bahkan bank komersial terbesar dan paling mapan ke posisi keunggulan strategis dan kompetitif. Fokus pada kualitas dokumen sebagai landasan GRC, khususnya dalam industri yang kaya data seperti itu, akan membantu mengimbangi beberapa pengawasan setidaknya dalam satu dekade terakhir.

Leave a Reply

Comment
Name*
Mail*
Website*