Le traitement de documents et la transformation numérique dans les secteurs de la banque et de la finance

La transformation numérique du secteur bancaire est en train de redessiner le panorama financier. Elle change la manière de fournir les services, de réaliser des paiements et d’assurer des services dans le cadre d’une économie globalisée.

La révolution numérique est vouée à créer une vague qui viendra ultérieurement transformer le secteur financier. Alors que les transactions se font sans contacts et que l’automatisation atteint en force les opérations financières, les processus seront radicalement simplifiés et les personnes ne seront plus dépendantes de technologies traditionnelles « papier-stylo ».

La transformation numérique dans les secteurs bancaire et financier créera de nouvelles opportunités, car les obstacles ainsi que les enjeux sont correctement traités.

Naturellement, les institutions bancaires et financières conservent des processus, principalement concentrés sur la documentation et la validation. L’usage de fichiers et de documents dans tout le cycle de transaction est indispensable. Que vous ayez besoin d’ouvrir un compte bancaire ou de demander un prêt, vous devez remplir, signer et envoyer des documents. Ceux-ci sont ensuite soumis aux vérifications de qualité et de conformité pour garantir que l’ensemble des données importantes, financières ou autres, sont traitées et protégées.

La transformation numérique dans le secteur bancaire propose un énorme avantage qui est de se débarrasser des processus manuels et sources d’erreurs. Cependant, certains défis doivent être gérés en amont, avant d’atteindre complètement cette transformation.

Pour commencer, les secteurs bancaire et financier reposent majoritairement sur le papier et les processus employant beaucoup de main d’œuvre. Même avec des formulaires en ligne, une grande partie du recueil de données exige toujours des documents en papier, que ce soit pour l’ouverture de comptes ou des demandes de prêt. Ensuite, ces documents en papier subiront un traitement qui est traditionnellement et globalement réalisé à la main.

Cela provoque de longues files d’attente, des erreurs de vérification, un manque de normalisation et un gaspillage des ressources.

Les anciens systèmes TI, faiblement intégrés, sont un autre problème auquel se confronte le secteur. Les systèmes fragmentés et obsolètes sont incorporés ponctuellement, provoquant la rupture du processus et la complexité dans le suivi. Cela complique également la tâche pour les institutions qui regroupent les données à travers les systèmes.

Pour avancer, les institutions financières ont besoin de résoudre ces problèmes. La transformation numérique est un processus laborieux et vous aurez besoin d’une solution globale pour accélérer l’adoption de ces changements.

L’automatisation robotisée des processus (RPA) semble être la plus simple et la meilleure des solutions pour relever les défis relatifs au traitement de documents dans les banques et autres institutions financières. Ces derniers temps, la technologie RPA est devenue un moteur universel dans le secteur financier et beaucoup d’institutions ont commencé à l’intégrer dans leur système.

La RPA est généralement définie comme un outil commercial de traitement utilisé pour automatiser les tâches manuelles, répétitives, exigeant beaucoup de main d’œuvre et qui s’appuient sur des règles spécifiques. Cependant, dans sa forme traditionnelle, la RPA est-elle suffisante pour résoudre ce problème ?

Même si elle participe beaucoup à automatiser les processus bancaires, des améliorations sont toujours nécessaires pour soutenir pleinement la stratégie commerciale.

Hormis la RPA, l’usage d’un logiciel OCR intelligent pour numériser et convertir des documents non structurés en sources de données disponibles et lisibles, accroit l’efficacité. N’oubliez pas que la plupart des documents dans les secteurs bancaire et financier sont en papier. De ce fait, la conversion de documents physiques en informations numériques est une première étape cruciale.

La plupart des logiciels OCR fournissent des fonctions de conversion de base, mais vous pouvez en choisir un qui associe plusieurs technologies pour de meilleurs résultats. Par exemple, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AA) éliminent les tâches qui nécessitent habituellement d’une intervention humaine. De plus, le traitement du langage naturel (ou TLN) aide à ce que les données extraites de documents en papier aient un sens.

Ces technologies travaillent ensemble en vue de faciliter l’adoption rapide de stratégies de transformation numérique dans les secteurs bancaire et financier et permet que les institutions profitent des bénéfices de ce changement.

Comme mentionné ci-dessus, la transformation numérique offre tout un éventail d’opportunités pour ceux qui travaillent dans les milieux bancaire et financier. Mais, quels sont les changements concrets que l’on peut espérer ?

Cela ne signifie pas que les clients auront moins de formulaires à remplir ou qu’il y aura moins de documents traités. Cependant, dans le cas de formulaires numériques, les utilisateurs peuvent y accéder partout, sans qu’il soit nécessaire de faire la queue à la banque pour signer un formulaire de demande de prêt. Les clients peuvent le faire chez eux afin que ce soit traité numériquement par la banque.

En utilisant le traitement intelligent de documents, les institutions peuvent facilement extraire des données de ces formulaires pour diminuer les délais d’exécution. Plus ces formulaires sont traités de manière rapide et précise, plus votre entreprise ou banque pourra générer des bénéfices.

Imaginez l’espace nécessaire pour stocker autant de documents en papier. En outre, le stockage permet d’éviter qu’ils soient endommagés par la température, les parasites ou des phénomènes de la nature. En choisissant le numérique, toutes les informations sont stockées dans le cloud. Les institutions peuvent ainsi accéder aux données à tout moment, n’importe où.

Saisir manuellement des informations peut mener à commettre des erreurs. Face au traitement de nombreux documents, qui peut s’avérer une tâche laborieuse et ennuyeuse, le codeur risque de commettre des erreurs. Si cela se produit, la vérification des documents sera certainement un échec en raison de données incorrectes introduites dans la base de données ou le système. Avec les formulaires numériques, la technologie élimine le besoin de vérification manuelle de documents et assure une précision des données soumises au système.

La transformation numérique standardise la méthode de collecte des informations auprès de vos clients, ainsi que le type d’informations recueillies. Il est donc plus facile de traiter votre conformité.

La règlementation « Bank Secrecy Act and Anti-Money Laundering risk » ou AML (réglementation sur le secret bancaire et le risque de blanchiment d’argent) a incité le secteur bancaire à trouver des solutions pour gérer efficacement ses cadres de risque et contrôle. Les documents au format papier comportent un risque élevé d’erreurs d’omission et d’inclusion. En utilisant l’IDP, les banques peuvent ainsi améliorer leur précision et leur rapidité de traitement de documents tout en réduisant les erreurs humaines.

En minimisant les erreurs humaines en utilisant l’IDP, les institutions financières réduisent, de manière significative, les risques opérationnels induits par des données incorrectes. Vous pouvez facilement appliquer et améliorer vos processus commerciaux avec les bonnes données.

La première étape de la transformation numérique consiste à trouver une agence appropriée qui ouvrirait la voie de la transformation à votre entreprise. DocDigitizer est bien placé pour vous aider à atteindre vos objectifs de numérisation.

DocDigitizer aide des banques et des institutions financières à révolutionner leur traitement des documents. Le service d’automatisation de capture de données réduit les délais de traitement des informations tout en augmentant leur qualité pour vos clients. DocDigitizer utilise un moteur OCR cognitif de capture de données pour extraire des données de documents non structurés et pour effectuer des analyses sémantiques produites par l’apprentissage automatique appliqué aux informations sémantiques contextuelles.

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