RPA在金融领域的具体应用？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-07-15 08:52 标签： 人工智能在金融领域的应用探讨

RPA是在自动化技术和人工智能的基础上建立的，以机器人作为“虚拟劳动力”，依据预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成预期任务的技术，而无需改造现有系统。从的特性来看，主要围绕以下4个特点进行场景化落地：

1、处理高度重复任务：通过软件编程语言实现的机器人可以处理重复的人工任务；

2、基于明确的规则操作： 流程必须有明确的，可被数字化的触发指令和输入，流程不得出现无法提前定义的例外情况；

3、非侵入式部署： 基于规则在用户界面进行自动化操作，非侵入式模式不影响原有IT基础架构；

4、模拟手工操作及交互： 可以执行用户日常基本操作，例如：鼠标点击、键盘输入、复制/粘贴等一系列日常电脑操作。

结合RPA的特点以及海通证券的实际业务需求，目前主要将RPA应用在以下几个实际应用流程中：

数据上传：数据上传至FTP等。

文件下载：服务器下载文件。

异常监控：进行数据采集，过滤、比对、对失败、未处理、均时、超时进行统计和展示，并支持明细数据查询，过滤数据查询等。

RPA之所以被应用在各行各业，主要得益于RPA能够将大量、重复、耗时的业务流程实现自动化。从而将员工从疲于应付的情况下解放出来，让员工发挥主观能动性，执行具有更高价值的工作

机器人执行操作全程可视化，未来RPA必将在更多的业务场景实现落地，将与更多的人工智能技术相结合将非结构化数据实现自动化，以节省人力资源成本和生产力的提升。

金融RPA+AI：如何成长为一种新业态？

金融业如今正在经历着一场前所未有的科技变革，AI（人工智能）、RPA（机器人流程自动化）等前沿技术正在重塑未来的金融业。而RPA+AI在金融科技领域里的创新指数将会节节攀升。当前的RPA+AI正代表了一种全新的业态、新的生态。


结合AI，RPA将在更多行业场景中发挥作用

RPA本身作为一个自动化技术来说，并不是一个新概念，其在欧美很早之前就已经有广泛的应用。RPA近年发展的关键，主要是看其如何加持在金融领域或其他行业的具体场景里，通过结合AI等新技术，产生出一系列的新场景或新的解决方案。

融合了AI新技术的RPA适用范围将变得更加广泛，仅在金融领域，就可针对不同业务场景下分出很多细分产品，为众多金融企业带来了效率的提升、革新了用户体验、优化了业务操作流程。

可以看出RPA作为一个基础性的技术组件或技术方案，带来的是一个新的业态和生态，后续发展空间将会更大。

当下的RPA早已不是单纯的一个技术，而是很多技术的综合体。RPA工具可以和AI、大数据、云技术等做各种各样的结合，仅在人工智能领域，和不同的技术结合就能产生出不同的解决方案。

不难看出，RPA与新技术的组合新意很大，创新想象空间巨大。

RPA+AI将是一个非常重要的趋势。

一方面，RPA+AI将增加新科技落地的速度。以AI为例，之前AI与金融的结合比较慢，但AI与RPA的结合却很快，并且能够直接嵌入到金融业务里，这大大加快了AI等新技术落地到金融场景里的速度。

另一方面，RPA+AI增加了金融科技场景的丰富度。如今的金融机构客户都非常重视场景孵化，满足更丰富的场景需求，在这方面拥有AI加持的RPA潜力巨大。

伴随着另外一些新技术新场景的诞生，RPA也将会找到全新的结合点。假设未来将不以表格交互为主，而是转变成音视频交互的方式，这会产生大量非结构化数据，此时RPA+AI就会产生出新的产品应用。

放眼长期，RPA技术本身并非一个过渡性的存在，而是一个伴随其他技术不断向前持续发展的状态。正如自动化理念，一直以来都伴随着IT系统的成长，成为金融科技方案中一个必不可少的部分。

越来越多的企业开始意识到RPA（机器人流程自动化）、AI（人工智能）、ML（机器人学习）对于企业的服务、运营、决策等业务产生重大影响。而数据交互量巨大的金融行业，就是人工智能技术最大的受益者之一。

众所周知，金融业出产的数据量非常庞大。员工每天处理的数据都以TB计算，而每个决策又离不开数据分析的支撑。仅仅依靠员工手动处理数据，不仅耗费大量人力和时间，制约员工创造性的发挥，还容易出现错误。

据麦肯锡研究表明，截至2019年初，全球金融行业中超过56%的企业采用RPA、AI、ML来简化其工作流程，同时将金融行业的工作效率提高60%以上。

那么，RPA、AI、ML这三大技术是如何影响金融业，破解行业难点的？

在数据分析与决策方面：

RPA机器人可以帮助银行员工处理大量常规的数据任务，在提高业务效率的同时，还能保证准确率。

传统分析往往停留在趋势分析、原因挖掘、数据挖掘与预测层面。而AI则可通过不断学习、完善，提高建议的相关性，从而实现“个性化分析”。与传统分析相比，AI分析既延伸了分析的范围也拓展了分析的深度，可在风险管理、营销、服务等领域提供真正智能化的分析和决策。

ML使用高级聚类分析技术自动学习新数据文件的内容和结构，其神经网络可检查数据，并自动匹配确定数据的分类。

在导入来自第三方的新数据文件和格式的过程中，ML将自动找到相匹配的数据，再由RPA将匹配的数据导出，发送到指定位置，由员工直接查看对账结果。ML简化了对账过程，帮助金融企业提高对账过程中数据映射和匹配的效率。

账户诈骗往往会给金融企业造成不小损失。通过AI和ML可实时监测账户数据，识别异常操作，有效检测潜在危险。一旦发现威胁，就会立即触发RPA机器人。RPA可将威胁消息发送给用户，也可以自行停用受到威胁的账户。

金融企业经常会接到客户的各种投诉、意见等。当客服接到客户来电时，RPA将自动读取客户信息，然后通过AI进行分析，将出现频率最多的问题进行排序，并将此数据报告呈现在客服人员的系统桌面上。如此一来，客服人员便可为客户提供更精准的服务，提高沟通效率和服务质量，从而提升客户满意度。

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蒸汽机、电灯、电话…….

这些发明都给我们带来了不同时代背景下的变革与创新并成为了推动历史齿轮不断前进的源动力。

那现在被广泛认可的RPA能为金融行业带来什么？

RPA作为近几年国内新兴科技名词的代表，凭借“流程自动化”核心优势及帮助企业在实现增效降本上的直接作用，在全球市场热度屡创新高。

据公开数据显示，在众多行业中，金融行业的RPA渗透率相对其他行业一直处于高位，约为10%-20%。这源于近年来金融机构面对急速增长的业务量，与越来越多的风控安全挑战，正在经历着应用创新技术赋能行业的转型关键期，而RPA的出现，让金融机构找到了多年来一直苦苦追寻的效率、成本、风险控制的多方平衡点。

根据第三方研究显示，RPA给60-75%的银行流程带来约30-40%的效能提升。针对金融机构中高频、重复、有规则的操作行为，RPA都可以替代人力执行处理，降低运营成本的同时还能实现高数据量下的不同系统、平台等对接，有效解决金融机构各系统间衔接、协同薄弱等所产生的信息孤岛问题，最终实现金融机构核心效率的大幅提升。

金融机构引入RPA技术可大幅降低整体运营成本，对于金融机构日常大量繁琐，重复的人力岗位工作均可实现用RPA替代，以日常对公开户为例，RPA可以实现从系统登录，查询，核对信息，生成报表等一系列自动化操作，大大减少各流程环节人工对接处理时间与成本。通常来说，引入RPA可使企业整体流程处理成本降低并帮助其快速取得一定投资回报。

金融机构凭借传统风控管理操作，已无法完全适配现有业务的风险识别与风控效率的要求。而RPA严格遵循设定程序，永不疲倦，永不犯错。它们操作规范，始终如一，可靠性高，风险小。整个过程在监控下进行，可完全控制其按照现行法规和标准进行操作，有效避免了人为风险识别错误及其他主观因素导致的风险提升。

可以说RPA凭借与AI等创新技术的有效融合叠加，正在逐步帮助金融行业解决以风险控制、产品创新及客户关系等为代表的诸多数字化转型痛点问题，并为金融行业开启人机协同结合，高效管理，快速发展等方面拉开序幕。

新纽科技一直专注于向专业领域及通用行业客户提供定制化及通用型RPA解决方案服务。作为新纽科技创新型解决方案中明星产品的RPA解决方案始于向专业度强并已形成服务优势的金融领域客户开发定制化RPA解决方案，公司通过10余年持续服务于金融行业，已累计部署超过300余个金融行业典型自动化处理，可快速匹配业务场景。此外，公司也在持续研发改进适用于医疗行业客户的RPA解决方案并积极推广应用。

2021年，公司应用人工智能技术成功推出适用于通用行业客户的一体化解决方案——新纽科技RPA一体机，该款通用型RPA产品完全基于国产信创硬件、操作系统和数据库，并搭载RPA、OCR、NLP、知识图谱等多种自主AI引擎实现开发，其推出为各行业客户带来了RPA功能快速部署、开箱即用服务体验，也标志着新纽科技在不断巩固自身已形成的金融、医疗产业信息化服务优势的同时，正向通用行业解决方案服务市场大步迈进，助力加快推动产业信息化建设。

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