A livello mondiale, l’utilizzo crescente di soluzioni per l’automazione intelligente nel settore dei servizi finanziari potrebbe generare ricavi per oltre 512 miliardi di dollari entro il 2020. Non solo, con l’implementazione dell’RPA (Robotic Process Automation) un’azienda può incrementare la riduzione dei costi del 10-25%, potenzialmente fino al 30-50% con l’utilizzo della stessa tecnologia potenziata con intelligenza artificiale.
Sono i dati contenuti nel nuovo Report del Digital Transformation Institute dal titolo: “Growth in the machine: How financial services can move intelligent automation from cost play to growth strategy”.
Sfruttando l’automazione potenziata dall’intelligenza artificiale, il 64% delle aziende di diversi segmenti ha riscontrato un miglioramento della customer satisfaction superiore al 60%.
Questo tipo di innovazione tecnologica molto specifica e limitata al settore finanziario, frutto di un’attenta combinazione tra tecnologie RPA, intelligenza artificiale e ottimizzazione dei processi aziendali, non riesce però a dispiegare per il momento tutto il suo potenziale in termini di efficienza, produttività, ottimizzazione delle risorse e riduzione dei costi.
“Le aziende di servizi finanziari più lungimiranti hanno leader con una visione sofisticata del potenziale impatto che l’automazione può avere su tutto il business, e queste stanno già raccogliendo i primi frutti. Nei prossimi anni, ci saranno in gioco centinaia di miliardi di dollari in termini di ricavi generati dall’automazione. Solo le aziende che implementano questa tecnologia con una strategia che va oltre la riduzione dei costi e si concentra sulla creazione di valore per i clienti e gli shareholder saranno in grado di diventare leader di mercato“, ha dichiarato Andrea Falleni, Amministratore Delegato di Capgemini Italia.
Stando a quanto riportato dal documento, solo il 10% delle aziende ha implementato la tecnologia su vasta scala, con la maggior parte delle stesse alle prese con le sfide legate al business, alla tecnologia e alle persone.
Inoltre, meno di una società su quattro possiede il giusto grado di competenze per implementare tecnologie di automazione cognitiva, che comprendono machine learning, computer vision e biometria, mentre per la maggior parte delle aziende il fulcro delle proprie iniziative di automazione riguarda la tecnologia RPA o, al massimo, il Natural Language Processing (NLP).
I limiti e le barriere che impediscono alle imprese di procedere più speditamente nell’innovazione digitale e nell’andare oltre la fase definita “proof-of-concept” sono molteplici. Ad esempio, circa quattro società su 10 (43%) hanno difficoltà nel realizzare un chiaro business case per l’automazione e molte altre organizzazioni (41%) non riescono a persuadere i manager a intraprendere una strategia di automazione intelligente coerente.
Quasi la metà delle aziende (48%) afferma di non riuscire a trovare risorse qualificate in grado di implementare l’automazione intelligente in modo efficace e il 46% ha dichiarato che la mancanza di un’adeguata strategia di gestione dei dati ostacola il progresso, poiché gli algoritmi di automazione basati sull’IA richiedono sia dati sia volumi adeguati.
