Jak inteligentnie robotyzować kluczowe procesy w instytucjach finansowych

Jak inteligentnie robotyzować kluczowe procesy w instytucjach finansowych

Klient: Narzędzie: Data:

Crédit Agricole wykorzystuje narzędzia Robotic Process Automation do przyspieszania procesów związanych z podejmowaniem decyzji kredytowych – uwalnia analityków od manualnych, rutynowych czynności związanych ze zbieraniem i weryfikowaniem danych, pozostawiając w ich rękach ostateczną decyzję.

 


Klient: Credit Agricole

Zrobotyzowany proces: zbieranie i przetwarzanie informacji potrzebnych do podejmowania decyzji kredytowych przez analityków

Zastosowane rozwiązania: UiPath, UiPath Orchestrator

Korzyści: przyspieszenie procesu, uwolnienie analityków od rutynowej, manualnej pracy


 

Bank Crédit Agricole, wchodzący w skład Grupy Crédit Agricole, znajdującej się w czołowej 10-tce największych banków na świecie pod względem wartości aktywów, jest obecny na polskim rynku od ponad 20 lat. To bank uniwersalny, który działa w obszarze bankowości detalicznej, korporacyjnej, rolniczej, małych i średnich przedsiębiorstw oraz w obszarze Consumer Finance. Ponadto oferuje także szeroki wybór ubezpieczeń: komunikacyjnych, majątkowych oraz życiowych.

Zgodnie z hasłem „100% cyfrowy, 100% ludzki” bank konsekwentnie inwestuje w nowoczesne technologie i ułatwia zdalny dostęp do usług, a przy tym dba także o pracowników i jakość obsługi w bezpośrednim kontakcie. Jednym z obszarów cyfrowej transformacji organizacji jest konsekwentna, prowadzona z użyciem technologii Robotic Process Automation, inteligentna automatyzacja procesów biznesowych, które wybierane są przez pracowników banku z uwzględnieniem potencjału automatyzacyjnego oraz wyliczanych szczegółowo możliwych do osiągnięcia korzyści.

 

 

Wyzwanie: automatyzacja wsparcia podejmowania decyzji kredytowych

 

Decyzje kredytowe podejmowane przez analityków bankowych są uzależnione od wielu czynników. Jednym z nich jest ocena zdolności kredytowej potencjalnego klienta w oparciu o przedstawione przez niego informacje oraz sprawdzenie danych związanych z jego historią kredytową w internetowych rejestrach zawierających informacje o uregulowanych i nieuregulowanych zadłużeniach.

W Crédit Agricole proces podejmowania decyzji kredytowej de facto dzieli się na dwie ścieżki: standardową oraz indywidualną. Część wniosków wprowadzana jest bezpośrednio przez doradców klienta w odpowiednim systemie bankowym. Na podstawie zapisanych tam danych analitycy sprawdzają w wewnętrznych systemach bankowych oraz zewnętrznych rejestrach, m.in. w Krajowym Rejestrze Długów, Biurze Informacji Kredytowej oraz Biurze Informacji Gospodarczej informacje o klientach a następnie agregują je w specjalnie przygotowanych arkuszach kalkulacyjnych. W nich grupowane są wszystkie informacje, wyróżniane kluczowe dane oraz obliczana jest zdolność kredytowa konkretnego klienta. Ostatecznie wykorzystując efekt tych obliczeń analityk podejmuje decyzję o przyznaniu lub odmowie kredytu.

Istnieje również druga ścieżka, którą spływają wnioski kredytowe, to tzw. Indywidualna Ścieżka Akceptacji. Doradcy klienta w oddziałach wysyłają informacje mailem do działu zajmującego się kredytami, którzy przetwarzają taki wniosek wykonując podobne czynności jednak poza sztywnymi ramami systemu informatycznego, które czasem niepotrzebnie blokują podjęcie pozytywnej decyzji.

„Każdego dnia pojawiają się nowe wnioski o różnego rodzaju kredyty: gotówkowe, hipoteczne, konsolidacyjne itp. Każdy trzeba obsłużyć w podobny sposób, zbierając informacje w internetowych bazach danych kredytowych i gospodarczych i wprowadzając je do arkuszy – było to dla analityków sporym obciążeniem” – tłumaczy [przedstawiciel] Crédit Agricole.

Dlatego wyspecjalizowany w robotyzacji bankowy zespół specjalistów we współpracy z przedstawicielami zainteresowanych jednostek biznesowych poddał ten proces analizie pod kątem potencjału automatyzacji oraz możliwych do osiągnięcia korzyści. Efekty analizy były obiecujące, dlatego zdecydowano o jego robotyzacji.

 

 

Rozwiązanie: automatyzacja weryfikowania danych w systemach wewnętrznych oraz zbierania informacji w zewnętrznych rejestrach przy wykorzystaniu narzędzi RPA

 

Ze względu na złożoność procesu a także jego znaczenie dla banku, partnerem przy robotyzacji procesu został doświadczony zespół ekspertów Mindbox, mający blisko współpracować z wewnętrznym zespołem Crédit Agricole, w którego skład wchodzili przedstawiciele jednostek biznesowych odpowiedzialnych za proces oraz członek bankowego zespołu RPA, miał on odpowiadać za poprawne włączenie robota w firmowe środowisko inteligentnej automatyzacji.

Obowiązki analityków przejął robot UiPath. Sprawdza dane we wniosku, pobiera kluczowe informacje identyfikujące klienta lub klientów – może być maksymalnie czterech współkredytobiorców, sprawdza dane w rejestrach a następnie agreguje informacje w arkuszach kalkulacyjnych – np. wprowadza informacje o uregulowanych i nieuregulowanych zadłużeniach na odpowiednich kartach oraz ostatecznie oblicza zdolność kredytową. Czasem może się również zdarzyć, że robot nie znajduje w rejestrach informacji o wszystkich lub części klientów, wówczas również dostarcza takie informacje. Z punktu widzenia robota różnica pomiędzy dwoma ścieżkami obowiązującymi w banku polegała na pobraniu danych z systemu lub z wiadomości e-mail. Następne kroki były już takie same.

Do budowy robota wybrano technologię UiPath. Dodatkowo wykorzystano UiPath Orchestrator, który umożliwia zarządzanie pracą robota oraz generuje raporty na temat tejże.

 

 

Korzyści: przyspieszenie procesu i uwolnienie analityków od rutynowych, manualnych czynności sprawdzających oraz wprowadzania danych

 

Robotyzacja części procesu podejmowania decyzji kredytowej to zdecydowane przyspieszenie procesu oraz zmniejszenie obciążenia analityków powtarzalną, manualną pracą polegającą na sprawdzaniu danych we wniosku, w rejestrach i wprowadzaniu ich do arkusza kalkulacyjnego.

„Praca ta zajmowała analitykom od kilku do kilkunastu minut. Może wydawać się to niewiele, jednak jeśli dodamy, że każdego dnia jest do rozpatrzenia setka lub więcej wniosków, minuty zamieniają się w długie godziny dla wielu osób. Robot potrafi się uwinąć z obsługą jednego wniosku w 120 sekund i przekazać analitykowi gotowy już do oceny materiał” – mówi [przedstawiciel] Crédit Agricole.

Sam projekt został zrealizowany w ekspresowym wręcz tempie: prace rozpoczęły się w listopadzie i zakończyły po nieco ponad trzech miesiącach w lutym 2021 r. Źródeł szybkiego sukcesu projektu należy przede wszystkim upatrywać w dojrzałości technologicznej banku, wysokiego poziomu świadomości w obszarze RPA oraz dobrego wstępnego przygotowania do rozpoczęcia projektu.

Bank nie jest nowicjuszem w obszarze RPA. Robotyzuje i automatyzuje procesy od dłuższego czasu. Szukając partnera do tego projektu miał już gotowe, zmapowane procesy dla robota. Oceniono także opłacalność tego przedsięwzięcia.

„Przedstawiciele banku zaangażowani w projekty rozumieli na czym polegają główne wyzwania robotyzacji i odpowiednio reagowali na kolejne etapy pracy oraz pojawiające się trudności. Początkowe założenia trzeba było nieco zmodyfikować, procesy okazały się nieco bardziej skomplikowane niż początkowo sądzono, jednak dzięki dobrej komunikacji i współpracy, szybko i sprawnie udawało się przełamywać kolejne bariery. Pomagały w tym cotygodniowe spotkania statusowe, podczas których na bieżąco dyskutowano o celach, trudnościach oraz bieżących priorytetach” – mówi [przedstawiciel] Mindbox.

Dobra organizacja pracy obejmowała także aspekt techniczny. Projekt był w 100% prowadzony w środowisku testowym. To przedstawiciele banku odpowiadali później za przeniesienie zatwierdzonego rozwiązania do środowiska produkcyjnego. Eksperci Mindbox nie mieli dostępu do danych wrażliwych klientów. Wszystkie dane w środowisku testowym były zanimizowane. To ułatwiło i przyspieszyło realizację projektu.