Роботизированная автоматизация процессов может быть описана как программное обеспечение, разработанное для автоматизации процессов, основанных на правилах, или итерационных задач. Программный робот в основном имитирует повторяющиеся действия человека и повторяет их столько раз, сколько запрограммировано («Все, что вы хотите знать об RPA», 2018). Тяжелые рабочие нагрузки, такие как задачи сверки, могут быть автоматизированы с помощью технологии RPA, что позволяет отдавать приоритет более важным аналитическим исследовательским задачам.
ОСНОВНЫЕ ПРЕИМУЩЕСТВА ТЕХНОЛОГИИ RPA
1. Время обработки. В определенных ситуациях RPA может сократить время, затрачиваемое на процесс. Отсутствие интеграции между системами или неконсолидированные данные внутри системы увеличивают общее время обработки.
2. Производительность: повторяющиеся процессы могут непрерывно выполняться роботом.
3. Точность: За исключением системных сбоев, правильно запрограммированные роботы могут работать со 100% точностью.
4. Человеко-часы: за счет автоматизации повторяющихся процессов можно сэкономить тысячи человеко-часов в год, что позволяет сотрудникам больше сосредоточиться на более важных задачах («Все, что вы хотите знать о RPA», 2018 г.).
5. Снижение риска: почти 100% точность сводит к минимуму риск возникновения ошибок.
6. Повышение соответствия: предоставленный доступ к нескольким внешним и внутренним системам позволяет роботам обеспечивать соблюдение правил соответствия.
7. Расширенные отчеты: RPA позволяет нам извлекать, комбинировать и компилировать отчеты из нескольких систем, тем самым устраняя необходимость в том, чтобы человек выполнял эту задачу. (Янсе ван Ренсбург, 2019).
ПРЕИМУЩЕСТВА RPA В КАЗНАЧЕЙСТВЕ
Роботы особенно полезны там, где пользовательский интерфейс программы не автоматизирован, а данные необходимо получать и обрабатывать вручную. В случае казначейства основные задачи казначейства, которые включают большое количество повторяющихся действий, таких как управление денежными средствами и платежами, обработка выписок по счетам, позиционирование денежных средств, прогнозирование денежных средств и обнаружение мошенничества с платежами, — все это процессы, которые могут выполняться с помощью технологии RPA. Таким образом, реальная выгода для казначейства заключается в том, что RPA может устранить утомительные, но необходимые процессы, требуемые ежедневно, что позволяет высококвалифицированным специалистам сосредоточиться на добавленной стоимости, а это означает, что человеческий вклад по-прежнему будет иметь большое тактическое и стратегическое значение. («Основы казначейства», 2019 г.).
Например, для создания консолидированной денежной позиции может потребоваться просмотр десятков экранов, использование нескольких приложений, сотни щелчков мышью, несколько проверок, и часто это сопровождается давлением со стороны штаб-квартиры казначейства, чтобы иметь своевременную видимость денежных средств для выполнения сделок. Используя робота для сбора и анализа всех данных и представления их на динамической панели, процесс, на который у опытных сотрудников ушло бы более двух часов, можно сократить до нескольких минут. Автоматизация этого ежедневного процесса для нескольких операционных компаний быстро приводит к значительному объему ежегодных ресурсов, высвобождаемых для деятельности с добавленной стоимостью (Ferreira, 2018).
По словам спикера AFP 2019 Лоренса Тидждхофа, партнера Zanders, среди многих новых технологий, которые в конечном итоге будут приняты казначейством, RPA уже оказывает влияние. «Быстрые победы, как правило, в RPA», — сказал он. «Это то, что доступно сегодня; вы действительно можете начать внедрять его прямо сейчас». (Дейхлер, 2019).
Тидждхоф заявил, что более продвинутые новые технологии, такие как большие данные, машинное обучение и технология блокчейна/распределенного реестра, требуют гораздо больше времени, усилий и подготовки для внедрения. «Вам нужна стратегия обработки данных, чтобы подготовиться к [этим технологиям], и вы должны убедиться, что ваша системная среда готова к обработке этих новых технологий», — сказал он (Deichler, 2019).
ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ RPA В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ КАЗНАЧЕЙСТВОМ
Изучение казначейских процессов в TMS компании может выявить множество областей применения RPA. Например, RPA можно использовать для автоматической проводки счетов-фактур, которые имеют трехстороннее соответствие (заказ на покупку, счет-фактура и поступление товара). Когда RPA сочетается с интеллектуальными рабочими процессами, процесс от закупки до оплаты становится быстрее и эффективнее (Lindemann, 2017).
Основные области применения RPA в казначейских операциях:
· Денежные позиции и прогнозы денежных потоков — сбор данных из нескольких систем и приложений, проверка согласованности на основе лимитов, построение отчетов и обмен ими с соответствующими заинтересованными сторонами для рассмотрения или принятия решений.
· Процессы оплаты и банковских выписок — когда по-прежнему требуется ручная загрузка и загрузка файлов с использованием систем EBS или писем. Боты сократят усилия, сохранят конфиденциальность и оставят цифровой контрольный след, которого нет при ручной обработке файлов платежей.
· Процессы финансирования цепочки поставок — управление деятельностью по отчетности, сбор и обработка файлов, необходимых от SCF-партнеров, сбор и отправка счетов.
· Процессы торгового финансирования — сбор и создание файлов/шаблонов, необходимых для процессов торгового финансирования (заказы на покупку, счета-фактуры, формы) для отправки в банки.
· Отчетность (KPI, метрики) — сбор данных из нескольких систем для автоматического создания отчетов и информационных панелей.
· Контрольные или ежемесячные действия — выполнение действий на конец месяца или проверка учета на конец месяца на основе допусков, проверка согласованности лимитов и достоверность действий на конец месяца.
· Мониторинг лимитов ковенантов и контрагентов (предупреждение перед нарушением ковенантов) — сбор данных из нескольких систем, составление отчетов о рисках, установленных коэффициентах и оповещение о любых нарушениях лимитов.
· RPA на основе проекта (миграция в соответствии с МСФО (IFRS) 16) — любая компания, намеревающаяся участвовать, например, в проекте, управляемом регулирующими органами, может автоматически извлекать, оценивать и контролировать большие объемы данных, а также упрощать миграцию системы с помощью робототехники (Ferreira, 2018).
· Объединение информации о банковских выписках
· Сбор информации о валютных рисках из нескольких систем в сводный обзор
· Сбор информации для прогнозирования денежных потоков
Почти все системы управления казначейством (TMS) имеют встроенную функцию, которая позволяет им сопоставлять сумму в бухгалтерской книге с соответствующей суммой в банковской выписке. В этом отношении RPA также можно очень эффективно использовать для выверки банковских счетов (Deichler, 2019). Кроме того, возможность RPA получать доступ к нескольким системам (TMS, ERP и т. д.) и способность собирать больше данных за более короткий период времени позволяет нам усложнить анализ данных.
Уже разработаны роботы первого поколения, основанные на алгоритмах принятия решений, основанных на правилах, и используются для рутинных задач, основанных на установленных правилах. Таким образом, этот первый уровень автоматизации ориентирован на ускорение повторяющихся задач. Приложения, связанные с казначейством, включают распределение основных данных между различными системами или автоматизацию функции отчетности и связанных с ней проверок правдоподобия. То же самое относится к другим действиям на основе правил, таким как ручное объединение денежных средств или выявление и подготовка валютных рисков из разрозненных источников данных (Baum, 2018).
БУДУЩЕЕ RPA В КОРПОРАТИВНОМ КАЗНАЧЕЙСТВЕ
Будущее RPA в отделе корпоративного казначейства будет за комбинацией различных методов и процессов. Некоторые ведущие компании TMS разрабатывают новые функции, которые будут выпущены в ближайшие годы. Эти функции будут представлены цифровым помощником или приборной панелью (Large, 2018).
· Управление денежными средствами/ликвидностью:
o Предлагает следующее лучшее действие и информирует казначея о задачах, которые необходимо решить.
o Позволяет казначею сообщать цифровому помощнику, какие действия следует предпринять
o Настраиваемые перекрестные продажи в реальном времени, например. для покрытия предварительно квалифицированного кредита в случае неплатежа
· Управление рисками:
o Анализирует поведение корпоративного казначея для определения уровней риска.
Приложения RPA второго поколения также разрабатываются и, как ожидается, будут использоваться в ближайшем будущем. Ожидается, что расширенная автоматизация процессов станет основой этих инструментов, и поэтому технические когнитивные возможности будут использоваться для поддержки принятия решений. Это позволит программным роботам второго поколения решать более сложные задачи и вызывать эффект самообучения за счет использования все более неструктурированных данных (Baum, 2018). Возможные приложения для казны:
· Управление денежными средствами -› расчет/расчет (неизвестных) статей выписки по счету
· Обнаружение мошенничества с финансовыми операциями
Соответствующие пилотные системы находятся на стадии вывода на рынок, поэтому массовый рынок сможет получить к ним доступ и использовать в ближайшее время.
Наконец, ожидается, что автоматизация третьего уровня будет конечной формой, которая будет основана на интеллектуальной когнитивной автоматизации. Помимо извлечения уроков из предыдущих данных, бот объединяет различные несвязанные источники и предлагает сложные предложения. Фактически это означает интеграцию процессов и методов искусственного интеллекта для отображения более сложных процессов принятия решений или составления сложных прогнозов (например, автоматизированное планирование ликвидности/планирование валютных рисков). Бот генерирует прогнозы воздействия на основе различных источников данных, в том числе неструктурированных (новости, Twitter, ERP, TMS, рыночные данные и т. д.), которые затем можно рекурсивно использовать для повышения качества прогнозов (Baum, 2018). .
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Таким образом, технология RPA первого уровня может использоваться во многих казначейских операциях, которые структурированы, повторяются и определяются строгими правилами. Эти типы операций, как правило, требуют много времени, в отличие от низкой стоимости. Поэтому казначеи будут тратить свое время на более ценные аналитические задачи благодаря приложениям RPA. Ожидается, что в будущем второе и третье поколения автоматизации помогут казначеям выполнять более сложные задачи и собирать данные из различных неструктурированных источников для проведения углубленного анализа.
ССЫЛКИ
Баум, М. (2018). Робототехника в казну. Получено с https://home.kpmg/de/en/home/insights/2018/02/robotics-treasury.html
Дайхлер, А. (2019). Роботизированная автоматизация процессов: идеально подходит для казначейства и финансов. Получено с https://www.afponline.org/ideas-inspiration/topics/articles/Details/robotic-process-automation-ideal-for-treasury-finance/
Все, что вы хотите знать о RPA, но боитесь спросить. (2018). Получено с https://fiscal.treasury.gov/fit/blog/everything-you-want-to-know-about-rpa.html
Феррейра, Н. (2018). РПА, прорезающий шум. Получено с https://zanders.eu/en/latest-insights/rpa-cutting-through-the-noise/
Янсе ван Ренсбург, Р. (2019). Роботизированная автоматизация процессов (RPA) — знайте свои возможности. Получено с https://www.treasury-management.com/article/4/430/3611/robotic-process-automation-%28rpa%29-%96-know-your-options.html.
Большой, Дж. (2018). RPA = робототехника, автоматизация процессов = будущее казначейства? Получено с https://ctmfile.com/story/rpa-robotics-process-automation-future-of-treasury
Линдеманн, С. (2017). Роботизированная автоматизация процессов в бэк-офисе. Получено с https://www.treasury-management.com/article/1/395/3339/robotic-process-automation-in-the-back-office.html
Основы казначейства: RPA за 60 секунд. (2019). Получено с https://cashmanagement.bnpparibas.com/our-solutions/trends-vision/treasury-essentials-rpa-60-seconds
