Cours d'automatisation bancaire

Leçon 1 • Aperçu des technologies d'automatisation de base

Passe en revue la RPA, l'IA, les API et les moteurs de workflow en tant qu'outils fondamentaux. Fournit le contexte pour des approfondissements dans les chapitres suivants.

Leçon 2 • Notions de base sur les parties prenantes et la gouvernance

Identifie les rôles impliqués dans les initiatives d'automatisation et présente les structures de gouvernance. Prépare les apprenants à la collaboration interfonctionnelle.

Leçon 3 • Ce que signifie l'automatisation bancaire

Définit l'automatisation dans les services financiers et la distingue de la numérisation. Établit le vocabulaire commun utilisé tout au long de la formation.

Leçon 4 • Moteurs commerciaux de l'automatisation

Examine les pressions liées aux coûts, à la rapidité, à la précision et à la conformité qui motivent les banques à automatiser. Relie les objectifs commerciaux aux décisions techniques.

Leçon 1 • Techniques de découverte des processus

Couvre les entretiens, l'observation et l'exploration de processus pour documenter les workflows actuels. Alimente directement la sélection des candidats à l'automatisation.

Leçon 2 • Fondamentaux du business case et du ROI

Structure l'analyse coûts-avantages et les calculs de ROI pour les propositions d'automatisation. Permet aux apprenants de justifier les investissements auprès des décideurs.

Leçon 3 • Évaluation de la qualité et de la disponibilité des données

Évalue l'exhaustivité, la cohérence et l'accessibilité des données d'entrée pour le traitement automatisé. Une mauvaise qualité des données est une cause majeure d'échec de l'automatisation.

Leçon 4 • Cartographie et modélisation des processus

Enseigne la notation BPMN et les diagrammes de couloirs pour représenter visuellement les workflows bancaires. Des cartographies précises sont un prérequis pour la conception de l'automatisation.

Leçon 1 • Architecture et composants de la RPA

Explique les exécuteurs de robots, les orchestrateurs et les salles de contrôle comme l'épine dorsale technique des plateformes RPA. Prépare les apprenants avant le développement des robots.

Leçon 2 • Automatisation des processus de rapprochement

Construit des robots pour le rapprochement des comptes et des transactions, une fonction critique du back-office. Démontre des gains mesurables en précision et en temps.

Leçon 3 • Principes de conception des robots

Couvre la conception modulaire, la gestion des exceptions et les normes de journalisation pour des robots maintenables. Une bonne conception réduit les reprises et les échecs de production.

Leçon 4 • Tests et assurance qualité des robots

Établit des protocoles de test unitaire, d'intégration et de recettage pour les robots RPA. Garantit que les robots fonctionnent de manière fiable avant le déploiement en production.

Leçon 5 • Automatisation de la saisie et de l'extraction de données

Applique la RPA à la saisie de données à volume élevé, au remplissage de formulaires et au scraping d'écran dans les systèmes bancaires. Répond directement au cas d'utilisation le plus courant de l'automatisation bancaire.

Leçon 1 • Traitement du langage naturel pour le secteur bancaire

Utilise le NLP pour automatiser le tri des e-mails, la classification des requêtes et l'examen des contrats. Permet l'automatisation des processus bancaires à forte composante de communication.

Leçon 2 • Reconnaissance optique de caractères dans le secteur bancaire

Applique l'OCR pour extraire des données des chèques, des relevés et des documents d'identité. Élimine la saisie manuelle dans les workflows bancaires lourds en documents.

Leçon 3 • Apprentissage automatique pour l'automatisation des décisions

Présente les modèles d'apprentissage supervisé pour le scoring de crédit, la détection de fraude et le signalement des risques. Relie les sorties du modèle aux déclencheurs de workflow automatisés.

Leçon 4 • Architecture de l'automatisation intelligente

Définit comment les composants d'IA se superposent à la RPA pour traiter les données non structurées et les décisions. Établit le modèle conceptuel pour tous les workflows améliorés par l'IA.

Leçon 1 • Tests d'intégration et gestion des erreurs

Teste les connexions API pour la fiabilité, la latence et la reprise après panne. Garantit que les intégrations restent stables sous les charges bancaires de production.

Leçon 2 • Modèles d'intégration pilotés par les événements

Implémente des files d'attente de messages et du streaming d'événements pour déclencher des workflows automatisés en temps réel. Prend en charge les scénarios d'automatisation bancaire à volume élevé et faible latence.

Leçon 3 • Fondamentaux des API pour le secteur bancaire

Couvre les protocoles REST et SOAP, les méthodes d'authentification et la lecture de la documentation API. Fournit les connaissances techniques nécessaires à tout travail d'intégration.

Leçon 4 • Open Banking et connectivité des tiers

Exploite les normes de l'Open Banking pour intégrer les services fintech et les fournisseurs de données externes. Étend la portée de l'automatisation au-delà des systèmes internes.

Leçon 1 • Automatisation des rapports réglementaires

Automatise l'agrégation, la validation et la soumission des données pour les rapports réglementaires périodiques. Élimine les erreurs manuelles et les délais non respectés dans les cycles de reporting.

Leçon 2 • Automatisation de la conformité KYC et de l'intégration client

Automatise la vérification d'identité, la collecte de documents et le scoring de risque lors de l'intégration. Réduit le temps d'intégration tout en maintenant la conformité réglementaire.

Leçon 3 • Paysage réglementaire pour l'automatisation

Cartographie les principales obligations de conformité pertinentes pour les processus bancaires automatisés. Établit le contexte réglementaire qui façonne toute conception d'automatisation de la conformité.

Leçon 4 • Automatisation de la surveillance des transactions LBA

Construit un filtrage automatisé des transactions basé sur des règles et piloté par l'IA pour détecter les activités suspectes. Améliore les taux de détection et réduit la charge de revue des faux positifs.

Leçon 1 • Modèle de centre d'excellence

Conçoit une structure de CoE avec des rôles, des normes et une gouvernance définis pour le déploiement de l'automatisation. Le CoE est le moteur organisationnel d'une croissance durable de l'automatisation.

Leçon 2 • Livraison agile pour les projets d'automatisation

Applique la livraison par sprint au développement de l'automatisation pour une itération et un retour plus rapides. L'agilité réduit le risque de livraison dans les programmes d'automatisation bancaire complexes.

Leçon 3 • Sélection des fournisseurs et des outils

Évalue les plateformes d'automatisation selon des critères fonctionnels, techniques et commerciaux. Guide les apprenants à travers les processus d'appel d'offres et les évaluations de preuve de concept.

Leçon 4 • Gestion du changement et adoption

Aborde l'impact sur la main-d'œuvre, la communication et les stratégies de formation pour les déploiements d'automatisation. L'échec de l'adoption est la principale cause de la non-réalisation de la valeur de l'automatisation.

Leçon 1 • Déploiement de l'automatisation à l'échelle de l'entreprise

Aborde le déploiement de l'infrastructure, les bibliothèques logicielles d'actifs réutilisables et les modèles de livraison fédérés. Permet aux banques de passer des projets pilotes à l'automatisation à l'échelle de l'entreprise.

Leçon 2 • Mesure des performances et KPI

Définit et suit les KPI d'automatisation, notamment le débit, le taux d'erreur, les économies de coûts et le respect des SLA. La mesure permet des décisions d'optimisation fondées sur des preuves.

Leçon 3 • Conception de la feuille de route d'automatisation d'entreprise

Construit une feuille de route d'automatisation pluriannuelle alignée sur la stratégie commerciale et l'évolution technologique. Les feuilles de route guident les décisions d'investissement et le séquençage des capacités.

Leçon 4 • Concepts d'hyperautomatisation

Combine la RPA, l'IA, l'exploration de processus et les plateformes low-code en une approche d'hyperautomatisation unifiée. Représente la frontière actuelle de la stratégie d'automatisation bancaire.