La tecnología RPA genera nuevos desafíos para los líderes financieros

  • Negocios

Automatizacion

Uno de los ámbitos de aplicación de la automatización robótica de procesos es el financiero, pero las tecnologías RPA generan nuevos desafíos para los líderes del sector. Según los expertos de Gartner, a medida que las empresas de finanzas adoptan esta forma de automatización los líderes encuentran más dificultades para equilibrar la gestión de riesgos con la productividad.

Recomendados: 

IT Trends 2021. La TI salva el negocio Webinar 

IT Trends 2021. Asimilando la aceleración digital Leer

Informe mundial de la banca minorista 2020 Leer

La Automatización Robótica de Procesos (RPA), permite delegar en máquinas más o menos inteligentes una amplia variedad de tareas que tradicionalmente realizan trabajadores humanos. Muchos de estos trabajos no requieren una cualificación especial, pero requieren el trabajo con información de diversa naturaleza, algo que puede llevar a cabo un software de automatización debidamente programado. Cualquier trabajo relacionado con operaciones matemáticas y cotejo de datos es susceptible de ser automatizado con RPA, y las finanzas son un buen ejemplo.

Pero al aplicar RPA a información confidencial como la financiera se tocan ámbitos delicados, como la protección de datos, y se debe tener cuidado con el posible sesgo en el tratamiento de la información. Por ello, los líderes financieros están encontrando dificultades para equilibrar la gestión de riesgos con la productividad, y los expertos de Gartner han analizado la situación para aportar soluciones que ayuden a los líderes financieros a avanzar en sus objetivos de automatización.

En su investigación explican que a medida que se pasa de la fase de prueba a la adopción final en los departamentos financieros, los controladores deben optimizar sus procesos de gobernanza para equilibrar los procesos de gestión d riesgos sin minar el potencial de productividad que tiene RPA en este ámbito. Esto tiene especial importancia, teniendo en cuenta que entre 2019 y 2022 el porcentaje de organizaciones que adoptará RA en toda la organización pasará de un 55% a un 90%.

Y, a medida que se expanden los procesos de RPA, también lo harán los mecanismos de control necesarios para garantizar las condiciones adecuadas de gobernanza y cumplimiento normativo. Pero esto socava el potencial de productividad de la automatización, lo que podría obligar a realizar de nuevo u importante trabajo manual de revisión. Por ello, los expertos de Gartner afirman que es necesario replantear la estrategia para sacar el máximo partido a la automatización mediante RPA, una tecnología que está aquí para quedarse.

Hilary Richards, vicepresidenta de investigación en la práctica de Gartner Finance, explica que “hemos llegado al punto en el que los controles formalizados están alcanzando la RPA, pero el riesgo de un control excesivo es un esfuerzo inútil que reduce la efectividad de la tecnología y la capacidad del equipo. Al elegir el modelo de gobernanza correcto para RPA y crear sistemas claros y basados en reglas para gestionar los mayores riesgos por adelantado, las partes interesadas pueden diseñar un enfoque de gobernanza eficaz sin reducir las ganancias de eficiencia que hicieron que la RPA fuera atractiva en primer lugar”.

Richards comenta “algunas organizaciones han invertido mucho tiempo y capital para implementar RPA, sin embargo, su tasa de utilización de bots es alrededor del 30% de lo que está realmente disponible, debido a un entorno de control demasiado oneroso. Diseñar un mejor proceso de gobernanza puede ayudar a estas organizaciones a alcanzar el punto de equilibrio mucho más rápido, sin comprometer los controles de riesgo esenciales”.

Ante esta situación los expertos de Gartner recomiendan a los líderes financieros una serie de estrategias para aprovechar al máximo las inversiones pasadas y futuras en RPA. En general, se trata de establecer un modelo de gobierno único para la tecnología RPA en toda la organización, controlando el riesgo de segregación de funciones (SOD) y creando una serie de pautas para evaluar correctamente el impacto de la Ley Sarbanes-Oxley (SOX) en los casos de uso de RPA.