Livre blanc

Étude: La RPA dans les services bancaires et financiers

Dans les précédents opus de notre étude Executive Series, Construire un nouveau modèle opérationnel et Comment bénéficier de la grande réinitialisation, nous avons expliqué que les organismes du secteur des services bancaires et financiers évoluent en fonction de trois composantes fondamentales et puissantes : un tiers de personnes, un tiers de systèmes et un tiers de main-d’œuvre numérique.

Les collaborateurs numériques travaillent avec une totale intégrité, jusqu’à 650 fois plus vite que les personnes, sans commettre la moindre erreur, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7.

Ils constituent un pool flexible de ressources intelligentes qui peuvent être renforcées ou réduites en fonction de la demande et se recycler dès l’apparition de nouvelles tâches. Les collaborateurs peuvent donc se consacrer à ce que les êtres humains font le mieux et qu’une main-d’œuvre numérique ne pourra jamais faire : faire preuve d’empathie, collaborer, établir des réseaux, créer, le tout pour le bien de leurs clients et de leurs collègues.

Ce rapport est étayé par nos recherches auprès de 550 professionnels des services bancaires et financiers.

Nous y examinons comment et pourquoi les institutions financières devront repenser l’utilisation de l’automatisation intelligente afin d’améliorer le service client. Au lieu de se demander comment rendre les processus internes plus efficaces ou comment économiser de l’argent, il convient de réfléchir à la manière de les utiliser en partant des KPI pour obtenir un meilleur Net Promoter Score (NPS) et une meilleure fidélisation des clients.

Préparer l’avenir

La pandémie a touché chaque secteur différemment, mais il convient de noter que les services bancaires et financiers ont su faire face à la crise, en apportant un soutien vital à leurs clients dans cette période difficile. Mais quelle sera la prochaine étape et en quoi les attentes des clients ont-elles évolué ? 

Malheureusement, aujourd’hui, nous utilisons les ressources humaines de manière inadaptée pour résoudre certains problèmes. Faire appel aux personnes pour résoudre de nombreux problèmes complexes impliquant de gros volumes de données ne constitue pas une stratégie idéale. Pourtant, nous continuons de voir des individus servir de passerelle entre des jeux de données de mauvaise qualité. »
Brian Halpin SVP, Customer Strategy and Transformation chez Blue Prism

Pour en savoir plus, téléchargez notre rapport ici.

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