PKO chwali się automatyzacją. Roboty zrealizowały 220 mln zadań

PKO Bank Polski poinformował o skali automatyzacji procesów w swoich strukturach, którą nazywa "hiperautomatyzacją". Roboty zrealizowały już 220 mln zadań, z czego ponad 100 mln zrealizowano w ciągu nieco ponad roku. Wynika to z faktu zautomatyzowania 270 procesów. Wcześniej w latach 2019-2021 roboty odpowiadały za realizację 100 mln zadań w ramach 185 procesów.

Jak czytamy w informacji prasowej, PKO Bank Polski stara się wykorzystywać automatyzację masowych i powtarzalnych procesów. PKO wykorzystuje połączenie low code, no code, big data i sztuczną inteligencję, dzięki czemu udaje się automatyzować coraz bardziej złożone zadania.

- Technologia RPA pozwala nam realizować powtarzalne zadania o dużej skali w szybszy i łatwiejszy sposób, byśmy mogli jeszcze lepiej odpowiadać na potrzeby naszych klientów. Robotyzacja wpływa na poprawę obsługi i doświadczeń klientów, a także zwiększa konkurencyjność. Dzięki niej możemy zapewniać sprawniejszą obsługę, gdy dane czynności muszą się zadziać w określonym czasie. Podnosi także efektywność pracy i znacząco obniża koszty - mówi Arkadiusz Szot, Dyrektor Departamentu Hiperautomatyzacji Procesów, Obszar Operacji i Bankowości Międzynarodowej w PKO Banku Polskim.

- Hiperautomatyzacja sprawia również, że uwalniamy zasoby ludzkie, a nasi pracownicy mogą realizować bardziej twórcze i wymagające zadania. Nie ma w tej chwili w banku nowego procesu w back office, który nie zostałby wcześniej sprawdzony pod kątem, czy da się go zautomatyzować - dodaje.

Roboty wspierają pracowników PKO BP m.in. w zadaniach wynikających z realizacji wakacji kredytowych. Ich rolą było ograniczenie do niezbędnego minimum czynności manualnych, koniecznych do zawieszenia kredytu hipotecznego, a następnie przywrócenie parametrów kredytu po zakończeniu okresu zawieszenia. Hiperautomatyzację stosuje się też do poprawy komunikacji z pośrednikami i szybkiej weryfikacji danych.

W kwietniu 2023 r. bank uruchomił dla pracowników Akademię Robotyzacji. Ma ona na celu edukowanie i udostępnianie narzędzi bezkodowych, które to mają umożliwić samodzielną robotyzację prostszych zadań, wykonywanych na danym stanowisku pracy.

- Roboty mają być rękami i oczami sztucznej inteligencji. Dzięki temu połączeniu chcemy być jeszcze bardziej efektywni. Odpowiednio dobrany model machine learning sam sprawdzi dane i konkretną czynność np. monitoring produktu wykona automatycznie. Jest on w dużej mierze samowystarczalny, bo obsługa staje się autonomiczna, a cały proces jest tylko nadzorowany przez pracowników - mówi Arkadiusz Szot.