Raport rynkowy 2025: Ramy automatyzacji przepływu pracy dla instytucji finansowych—Trendy, wzrost i strategiczne spostrzeżenia na następne 5 lat. Odkryj, jak automatyzacja oparta na sztucznej inteligencji przekształca operacje finansowe i dynamikę konkurencji.

• Streszczenie wykonawcze i przegląd rynku
• Kluczowe trendy technologiczne w automatyzacji przepływu pracy dla instytucji finansowych
• Krajobraz konkurencyjny: Wiodący dostawcy i analiza udziału w rynku
• Prognozy wzrostu 2025–2030: Rozmiar rynku, CAGR i wskaźniki adopcji
• Analiza regionalna: Ameryka Północna, Europa, Azja-Pacyfik i rynki wschodzące
• Przyszłe perspektywy: Mapa innowacji i rekomendacje strategiczne
• Wyzwania i możliwości: Regulacje, integracja i kwestie ROI
• Źródła i odniesienia

Streszczenie wykonawcze i przegląd rynku

Ramy automatyzacji przepływu pracy stają się coraz bardziej kluczowe dla instytucji finansowych, które dążą do zwiększenia efektywności operacyjnej, zgodności z regulacjami oraz poprawy doświadczeń klientów. Ramy te obejmują zintegrowane rozwiązania software’owe i metodologie, które automatyzują powtarzalne, oparte na zasadach procesy w bankowości, ubezpieczeniach, zarządzaniu aktywami i innych usługach finansowych. Do 2025 roku przewiduje się przyspieszenie adopcji automatyzacji przepływu pracy, napędzane imperatywami transformacji cyfrowej, presją kosztową i ewoluującymi oczekiwaniami klientów.

Zgodnie z prognozami Gartnera, globalny rynek oprogramowania do automatyzacji w usługach finansowych ma osiągnąć 12,3 miliarda dolarów do 2025 roku, co odzwierciedla skumulowany roczny wskaźnik wzrostu (CAGR) przekraczający 15% od 2021 roku. Wzrost ten jest wspierany przez potrzebę sektora do uproszczenia operacji back-office, zmniejszenia błędów manualnych i zapewnienia zgodności z coraz bardziej skomplikowanymi regulacjami, takimi jak AML, KYC i GDPR.

Główne czynniki napędzające ramy automatyzacji przepływu pracy w instytucjach finansowych to:

• Zgodność z regulacjami: Ramy automatyzacji pomagają instytucjom utrzymać ślady audytowe, przestrzegać polityki i szybko reagować na zmiany regulacyjne, co zostało podkreślone przez Deloitte.
• Efektywność operacyjna: Automatyzując zadania takie jak przetwarzanie pożyczek, otwieranie kont i monitorowanie transakcji, banki mogą skrócić czasy przetwarzania o nawet 60%, zgodnie z informacjami od McKinsey & Company.
• Redukcja kosztów: Automatyzacja może obniżyć koszty operacyjne o 20–30%, uwalniając zasoby na działania o wyższej wartości (PwC).
• Poprawa doświadczeń klientów: Szybsze, wolne od błędów procesy poprawiają satysfakcję i lojalność klientów, zgodnie z obserwacjami Accenture.

Krajobraz konkurencyjny charakteryzuje się obecnością uznanych dostawców technologicznych, takich jak IBM, Pegasystems i UiPath, obok rozwijających się fintechów oferujących wyspecjalizowane rozwiązania automatyzacyjne. Instytucje finansowe coraz częściej przyjmują hybrydowe ramy łączące automatyzację procesów robotycznych (RPA), sztuczną inteligencję (AI) i zarządzanie procesami biznesowymi (BPM), aby zaspokoić zarówno strukturalne, jak i niestrukturalne przepływy pracy.

Podsumowując, ramy automatyzacji przepływu pracy mają szansę stać się fundamentem strategii cyfrowych instytucji finansowych w 2025 roku, umożliwiając im poruszanie się w złożoności regulacyjnej, zwiększanie efektywności i dostarczanie wyższej wartości klientom na szybko zmieniającym się rynku.

Kluczowe trendy technologiczne w automatyzacji przepływu pracy dla instytucji finansowych

Ramy automatyzacji przepływu pracy szybko przekształcają modele operacyjne w instytucjach finansowych, napędzane potrzebą efektywności, zgodności i lepszego doświadczenia klientów. W 2025 roku te ramy charakteryzują się modułowością, skalowalnością oraz głęboką integracją zarówno z systemami dziedziczonymi, jak i opartymi na chmurze. Instytucje finansowe coraz częściej przyjmują platformy o niskiej i zerowej kodzie, które umożliwiają użytkownikom biznesowym projektowanie, wdrażanie i modyfikowanie przepływów pracy z minimalną interwencją IT. Ta demokratyzacja automatyzacji przyspiesza transformację cyfrową i skraca czas wprowadzenia na rynek nowych produktów i usług finansowych.

Jednym z najważniejszych trendów jest integracja sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w ramach automatyzacji przepływu pracy. Silniki decyzyjne napędzane AI są teraz wbudowane w warstwy orkiestracji procesów, co umożliwia ocenę ryzyka w czasie rzeczywistym, wykrywanie oszustw i spersonalizowane interakcje z klientami. Na przykład wiodące banki wykorzystują automatyzację przepływu pracy opartą na AI do uproszczenia procesów udzielania pożyczek, procesów KYC (Znasz swojego klienta) i raportowania regulacyjnego, co skutkuje znacznymi oszczędnościami kosztów i poprawą dokładności zgodności (Deloitte).

Kolejnym kluczowym trendem jest przyjmowanie ram automatyzacji przepływu pracy opartych na chmurze. Rozwiązania te oferują zwiększoną elastyczność, pozwalając instytucjom finansowym na dynamiczne skalowanie operacji i integrację z rosnącym ekosystemem partnerów fintech. Oparte na chmurze rozwiązania również ułatwiają płynne aktualizacje i zapewniają ciągłość biznesową, co jest kluczowe w ściśle regulowanym środowisku (Gartner).

Interoperacyjność jest również kluczowym punktem w 2025 roku. Nowoczesne ramy automatyzacji przepływu pracy są zaprojektowane z otwartymi API i wsparciem dla standardów branżowych, takich jak ISO 20022, co umożliwia płynny wymianę danych między różnymi systemami i partnerami zewnętrznymi. Ta interoperacyjność jest niezbędna dla wspierania inicjatyw otwartej bankowości i przetwarzania płatności w czasie rzeczywistym (SWIFT).

• Platformy o niskim/zerowym kodzie przyspieszają wdrożenie przepływu pracy i umożliwiają pracownikom nie-technicznych.
• Integracja AI i ML poprawia podejmowanie decyzji i zgodność w zautomatyzowanych przepływach pracy.
• Oparte na chmurze ramy zapewniają skalowalność, odporność i łatwiejszą integrację z ekosystemami fintech.
• Otwarte API i architektury oparte na standardach zapewniają interoperacyjność i wspierają wymagania regulacyjne.

Podsumowując, ramy automatyzacji przepływu pracy w 2025 roku zdefiniowane są przez swoją inteligencję, elastyczność i połączenia, co umożliwia instytucjom finansowym szybkie reagowanie na zmiany rynkowe i wymagania regulacyjne, jednocześnie dostarczając lepsze doświadczenia klientów.

Krajobraz konkurencyjny: Wiodący dostawcy i analiza udziału w rynku

Krajobraz konkurencyjny dla ram automatyzacji przepływu pracy w instytucjach finansowych charakteryzuje się mixem uznanych gigantów technologicznych, wyspecjalizowanych dostawców fintech oraz rozwijających się startupów, które rywalizują o udział w rynku poprzez innowacje, zdolności integracyjne i zgodność z regulacjami. W 2025 roku rynek obserwuje przyspieszoną adopcję napędzaną potrzebą efektywności operacyjnej, redukcji kosztów i zwiększonej zgodności w szybko zmieniającym się środowisku regulacyjnym.

Zgodnie z prognozami Gartnera, globalny rynek automatyzacji przepływu pracy w usługach finansowych ma rosnąć w tempie CAGR wynoszącym 12,8% do 2028 roku, przy czym Ameryka Północna i Europa prowadzą pod względem wskaźników adopcji. Rynek jest umiarkowanie skonsolidowany, a pięciu największych dostawców posiada około 55% całkowitego udziału w rynku.

• Pegasystems pozostaje dominującym graczem, wykorzystując swoją solidną platformę o niskim kodzie i głęboką integrację z systemami bankowości dziedziczonej. Szacuje się, że jej udział w rynku w sektorze finansowym wynosi 18%, wspierany przez partnerstwa z dużymi bankami i firmami ubezpieczeniowymi.
• UiPath szybko rozszerza swoją obecność, szczególnie w zakresie automatyzacji procesów robotycznych (RPA) dla operacji back-office. UiPath ma około 12% udziału w rynku, mając silną pozycję zarówno w bankowości detalicznej, jak i inwestycyjnej.
• IBM oferuje kompleksowe rozwiązania automatyzacji przepływu pracy poprzez swoje Cloud Pak for Business Automation, integrując AI i analitykę. IBM kontroluje około 10% rynku, ceniony przez duże, międzynarodowe instytucje finansowe za swoją skalowalność i bezpieczeństwo.
• Appian jest znany z możliwości automatyzacji o niskim kodzie i zarządzania przypadkami, zdobywając około 8% udziału w rynku. Elastyczne opcje wdrożenia przyciągają średnie banki i związki kredytowe.
• Blue Prism specjalizuje się w RPA i inteligentnej automatyzacji, posiadając 7% udziału, koncentrując się na przepływach pracy napędzanych zgodnością i raportowaniem regulacyjnym.

Nowi dostawcy, tacy jak Automation Anywhere i Nintex, zyskują na znaczeniu, oferując rozwiązania oparte na chmurze i wzbogacone sztuczną inteligencją, dostosowane do banków cyfrowych i fintechów. Różnicowanie konkurencyjne w coraz większym stopniu opiera się na integracji AI, łatwości wdrożenia oraz zdolności do wspierania kompleksowych inicjatyw transformacji cyfrowej.

Prognozy wzrostu 2025–2030: Rozmiar rynku, CAGR i wskaźniki adopcji

Okres od 2025 do 2030 roku ma szansę na znaczny wzrost w adopcji ram automatyzacji przepływu pracy wśród instytucji finansowych, napędzany ciągłą transformacją cyfrową sektorów, presją regulacyjną oraz dążeniem do efektywności operacyjnej. Zgodnie z najnowszymi analizami rynku, globalny rynek automatyzacji przepływu pracy—w którym usługi finansowe stanowią znaczną i szybko rozwijającą się część—ma szansę na wzrost w tempie CAGR wynoszącym około 22% w tym okresie, a wartość rynku ma przekroczyć 50 miliardów dolarów do 2030 roku, według Gartnera i MarketsandMarkets.

Wśród instytucji finansowych, wskaźniki adopcji ram automatyzacji przepływu pracy mają szansę przyspieszyć, szczególnie wśród banków, firm ubezpieczeniowych i firm zarządzających aktywami. Do 2027 roku szacuje się, że ponad 70% banków Tier 1 i Tier 2 wdroży zaawansowane rozwiązania automatyzacji przepływu pracy w co najmniej trzech kluczowych obszarach operacyjnych, takich jak przetwarzanie pożyczek, zarządzanie zgodnością i onboarding klientów Deloitte. Tendencja ta jest dodatkowo wspierana przez rosnącą integrację sztucznej inteligencji (AI) i automatyzacji procesów robotycznych (RPA) w ramach systemów automatyzacji przepływu pracy, umożliwiając bardziej złożoną, kompleksową automatyzację procesów i zdolności podejmowania decyzji.

• Wielkość rynku: Segment usług finansowych ma stanowić ponad 25% całkowitego rynku automatyzacji przepływu pracy do 2030 roku, co przekłada się na wartość rynku przekraczającą 12,5 miliarda dolarów MarketsandMarkets.
• CAGR: CAGR dla ram automatyzacji przepływu pracy w instytucjach finansowych prognozowany jest na 23–25% od 2025 do 2030 roku, przewyższając ogólny rynek automatyzacji IT dzięki sektorowym czynnikom napędzającym, takim jak zgodność regulacyjna i zapobieganie oszustwom IDC.
• Wskaźniki adopcji: Do 2030 roku przewiduje się, że ponad 80% dużych instytucji finansowych na świecie wdroży ramy automatyzacji przepływu pracy, a mniejsze instytucje będą ich śladem, gdyż rozwiązania oparte na chmurze i o niskim kodzie zredukowały bariery wejścia PwC.

Te prognozy podkreślają strategiczne znaczenie ram automatyzacji przepływu pracy w ewolucji sektora finansowego, ponieważ instytucje dążą do zwiększenia zwinności, redukcji kosztów i sprostania rosnącym oczekiwaniom klientów w coraz bardziej cyfrowym krajobrazie.

Analiza regionalna: Ameryka Północna, Europa, Azja-Pacyfik i rynki wschodzące

Adopcja i ewolucja ram automatyzacji przepływu pracy w instytucjach finansowych wykazują znaczną regionalną różnorodność, kształtowaną przez środowiska regulacyjne, dojrzałość technologiczną i priorytety rynkowe. W 2025 roku Ameryka Północna, Europa, Azja-Pacyfik i rynki wschodzące przedstawiają różne krajobrazy dla automatyzacji w bankowości, ubezpieczeniach i rynkach kapitałowych.

• Ameryka Północna: Instytucje finansowe w Ameryce Północnej, szczególnie w Stanach Zjednoczonych i Kanadzie, prowadzą w wdrażaniu zaawansowanych ram automatyzacji przepływu pracy. Region ten koncentruje się na integracji sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego (ML) w platformach automatyzacji w celu zwiększenia zgodności, wykrywania oszustw i onboardingu klientów. Klarowność regulacyjna i silne inwestycje w fintech przyspieszyły adopcję. Zgodnie z przewidywaniami Gartnera, ponad 70% banków Tier 1 w USA ma zautomatyzować co najmniej połowę swoich operacji back-office do 2025 roku.
• Europa: Europejskie instytucje finansowe są napędzane przez rygorystyczne wymagania regulacyjne, takie jak GDPR i PSD2, które wymagają bezpiecznej i audytowalnej automatyzacji przepływu pracy. Region ten kładzie nacisk na interoperacyjność i prywatność danych, z wyraźnym naciskiem na chmurowe ramy automatyzacji. Europejska Organizacja Bankowa informuje, że 60% banków w UE inwestuje w automatyzację przepływu pracy, aby uprościć procesy zgodności i raportowania, z rosnącym trendem wykorzystywania platform o niskim i zerowym kodzie, aby przyspieszyć transformację cyfrową.
• Azja-Pacyfik: Region Azji-Pacyfiku charakteryzuje się szybkim procesem cyfryzacji, szczególnie na rynkach takich jak Chiny, Indie i Singapur. Instytucje finansowe w tym regionie wykorzystują automatyzację przepływu pracy do skalowania operacji, redukcji kosztów i poprawy doświadczeń klientów. Deloitte 2024 Prognoza dla bankowości w Azji-Pacyfiku podkreśla, że ponad 50% banków w regionie planuje zwiększyć wydatki na automatyzację w 2025 roku, koncentrując się na rozwiązaniach mobilnych i opartych na chmurze, aby wspierać wysokie wolumeny transakcji i różnorodność regulacyjną.
• Rynki wschodzące: W Ameryce Łacińskiej, Afryce i niektórych częściach Azji Południowo-Wschodniej adopcja ram automatyzacji przepływu pracy przyspiesza, ale pozostaje nierównomierna. Kluczowe czynniki napędzające to potrzeba finansowego włączenia, redukcji kosztów oraz modernizacji regulacji. Zgodnie z informacjami od McKinsey & Company, banki na rynkach wschodzących priorytetowo traktują modułowe, skalowalne rozwiązania automatyzacji, które mogą być wdrażane stopniowo, często w partnerstwie z fintechami, aby pokonać wyzwania związane z infrastrukturą dziedziczną.

Ogólnie rzecz biorąc, podczas gdy Ameryka Północna i Europa koncentrują się na zgodności i analizach zaawansowanych, Azja-Pacyfik i rynki wschodzące kładą nacisk na skalowalność i dostępność, kształtując różnorodny globalny krajobraz dla ram automatyzacji przepływu pracy w usługach finansowych.

Przyszłe perspektywy: Mapa innowacji i rekomendacje strategiczne

Patrząc w przyszłość na 2025 rok, ramy automatyzacji przepływu pracy dla instytucji finansowych są gotowe na znaczną transformację, napędzaną szybkim rozwojem sztucznej inteligencji (AI), technologii regulacyjnych (RegTech) i architektur opartych na chmurze. Mapa przyszłych innowacji ma koncentrować się na trzech podstawowych filarach: hiperautomatyzacji, modułowych ramach i wbudowanej zgodności.

• Hiperautomatyzacja i integracja AI: Instytucje finansowe przechodzą od podstawowej automatyzacji procesów robotycznych (RPA) do hiperautomatyzacji, która łączy AI, uczenie maszynowe oraz zaawansowaną analitykę w celu automatyzacji złożonych, kompleksowych przepływów pracy. Do 2025 roku wiodące banki i ubezpieczyciele przewidują wdrożenie silników decyzyjnych opartych na AI do oceny kredytowej w czasie rzeczywistym, wykrywania oszustw i spersonalizowanego onboardingu klientów, co zmniejszy potrzebę interwencji manualnej i koszty operacyjne. Według Gartnera, rynek oprogramowania wspierającego hiperautomatyzację ma osiągnąć 720 miliardów dolarów do 2027 roku, a usługi finansowe będą jego głównym napędem.
• Modułowe i niskokodowe ramy: Przejście na modułowe, scalane ramy automatyzacji przepływu pracy przyspieszy, umożliwiając instytucjom finansowym szybkie montowanie, dostosowywanie i skalowanie rozwiązań automatyzacyjnych. Platformy o niskim i zerowym kodzie umożliwią użytkownikom biznesowym projektowanie i wdrażanie przepływów pracy bez głębokiej wiedzy technicznej, wspierając zwinność i innowację. McKinsey & Company podkreśla, że ponad 60% instytucji finansowych planuje zwiększyć inwestycje w automatyzację o niskim kodzie do 2025 roku, aby zająć się integracją z systemami dziedzicznymi i ewoluującymi oczekiwaniami klientów.
• Wbudowana zgodność i RegTech: W miarę wzrastającej intensywności kontroli regulacyjnej przyszłe ramy automatyzacji przepływu pracy będą wbudowywać kontrole zgodności i raportowanie bezpośrednio w procesy zautomatyzowane. Rozwiązania RegTech wykorzystujące AI i przetwarzanie języka naturalnego umożliwią bieżące monitorowanie transakcji, automatyczne kontrole KYC/AML oraz natychmiastowe raportowanie regulacyjne. Deloitte zauważa, że adopcja RegTech ma stać się różnicą konkurencyjną, obniżając koszty zgodności i minimalizując ryzyko.

Rekomendacje strategiczne: Instytucje finansowe powinny priorytetowo traktować inwestycje w skalowalne, chmurowe platformy automatyzacyjne, wspierać współpracę międzyfunkcyjną pomiędzy IT a jednostkami biznesowymi oraz ustanowić mocne zarządzanie inicjatywami AI i automatyzacji. Współpraca z wiodącymi dostawcami technologicznymi i startupami RegTech będzie kluczowa dla przyspieszenia innowacji i zapewnienia zgodności regulacyjnej. Ciągłe podnoszenie kwalifikacji pracowników i koncentracja na zarządzaniu zmianą będą dalej wspierać udane wdrożenie i maksymalizować ROI z ram automatyzacji przepływu pracy w 2025 roku i później.

Wyzwania i możliwości: Regulacje, integracja i kwestie ROI

Ramy automatyzacji przepływu pracy stają się coraz bardziej kluczowe dla instytucji finansowych, które dążą do uproszczenia operacji, zmniejszenia błędów manualnych i poprawy zgodności. Jednakże adopcja i rozwój tych ram w 2025 roku przedstawiają złożony krajobraz wyzwań i możliwości, szczególnie w obszarach zgodności regulacyjnej, integracji z systemami dziedzicznymi i zwrotu z inwestycji (ROI).

Kwestie regulacyjne: Instytucje finansowe działają w ramach rygorystycznych reżimów regulacyjnych, w tym mandatach przeciwdziałania praniu pieniędzy (AML), poznania klienta (KYC) i ochrony danych. Ramy automatyzacji muszą być zaprojektowane, aby zapewnić możliwość śledzenia, audytowania i raportowania zgodności w czasie rzeczywistym. Ewoluujące środowisko regulacyjne—takie jak aktualizacje dyrektywy UE w sprawie cyfrowej odporności operacyjnej (DORA) i reguły dotyczące cyberbezpieczeństwa SEC w USA—wymaga, aby rozwiązania do automatyzacji przepływu pracy pozostawały elastyczne i przejrzyste. Niezgodność niesie ze sobą ryzyko nie tylko kar finansowych, ale także uszczerbku na reputacji, co czyni zgodność regulacyjną najwyższym priorytetem dla inicjatyw automatyzacyjnych (Europejska Organizacja Bankowa; U.S. Securities and Exchange Commission).

Wyzwania integracyjne: Wiele instytucji finansowych polega na dziedzicznych systemach bankowych, które nie są natywnie kompatybilne z nowoczesnymi ramami automatyzacji. Integracja automatyzacji procesów robotycznych (RPA), sztucznej inteligencji (AI) i platform o niskim kodzie z tymi systemami może być czasochłonna i wymagać znaczącej personalizacji. Silosy danych, niespójne formaty danych oraz kwestie bezpieczeństwa dodatkowo komplikują wysiłki integracyjne. Jednakże wzrost otwartych API bankowości i rozwiązań middleware stwarza nowe możliwości dla płynnej interoperacyjności, umożliwiając instytucjom stopniowe modernizowanie ich stosu technologicznego bez całkowitej wymiany systemu (Gartner).

Kwestie ROI: Zasadnicza dla uzasadnienia biznesowego automatyzacji przepływu pracy jest wymierna ROI, która może być nieuchwytna z powodu początkowych kosztów inwestycyjnych, zarządzania zmianą i potrzeby ciągłej konserwacji. Chociaż automatyzacja może przynieść znaczne oszczędności kosztów, poprawić dokładność i przyspieszyć czasy przetwarzania, kwantyfikacja tych korzyści wymaga solidnych wskaźników wydajności i benchmarkingu. Zgodnie z obserwacjami Deloitte, wiodące instytucje osiągają ROI w ciągu 12-18 miesięcy, koncentrując się najpierw na procesach o wysokim wolumenie i opartej na zasadach, a następnie rozszerzając automatyzację na bardziej złożone przepływy pracy w miarę wzrostu dojrzałości organizacyjnej.

Podsumowując, podczas gdy kwestie regulacyjne, integracyjne i ROI stwarzają znaczące przeszkody, napędzają także innowacje oraz strategiczne inwestycje w ramach automatyzacji przepływu pracy. Instytucje finansowe, które proaktywnie stawiają czoła tym wyzwaniom, są lepiej przygotowane do odblokowania efektywności operacyjnej oraz utrzymania przewagi konkurencyjnej na szybko zmieniającym się rynku.

Źródła i odniesienia

• Deloitte
• McKinsey & Company
• PwC
• Accenture
• IBM
• Pegasystems
• UiPath
• Appian
• Blue Prism
• Automation Anywhere
• Nintex
• MarketsandMarkets
• IDC
• Europejska Organizacja Bankowa