First Dataset

想象一下，一家银行受到传统手动流程的束缚，面临着重重挑战。随着交易在银行系统内不断回荡，合规检查也成为一项艰巨的任务，进行变革的必要性变得愈加明显。如果不采用超自动化，银行就会陷入运营效率低下的困境，这是一个缓慢的过程，威胁到其竞争地位。现代客户想要的是竞争优势：快速、高效的服务。当这些很难找到时，就会导致不满，并可能造成客户流失。此外，合规风险 巴西号码数据 也笼罩着该银行。在一个深陷严格监管的行业中，缺乏自动化会损害银行快速适应不断变化的合规标准的能力。罚款和声誉损害成为严重的威胁。

由于手动流程更容易出现错误和漏洞，安全漏洞也随之产生。由于缺乏超自动化所固有的强大安全措施，一些银行的根基不稳，并面临着敏感客户数据泄露的风险。除了运营成本上升之外，创新也停滞不前，从数据中提取有价值见解的能力也在下降。效率至关重要，拒绝自动化意味着错失增长、创新和主动应对新兴风险的机会。

“在现代银行业中，超自动化不再是一种奢侈品，而是一种必需品。认真对待这一呼吁的银行将处于强大、安全和灵活的地位。” – 阿什顿·洛佩兹。
利用超自动化来改造银行。
超自动化是一种引领技术的一致性，其中机器人过程自动化 (RPA)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 同步使用。想象一下：数据输入、交易处理和文档验证等日常任务不再是手动完成的。根据标普全球研究，“各公司正在重新评估其数字化运营中的自动化战略，预示着下一波企业流程自动化浪潮的到来。自动化业务流程工作流和构建软件机器人来自动执行重复的手动任务的‘轻松胜利’已几乎用尽，并且仅代表企业自动化的部分方法。” 这表明处于早期阶段的公司与较为先进的公司之间存在显著差异。