RPA在银行领域之中的应用

随着银行业务和科技的融合逐步落实，银行业务正朝着线上化、智能化转变。科技赋能的转型范式将成为银行业的未来发展战略，但是在这一转型过程中也出现了组织敏捷性不足、跨部门协作不畅等问题，这就容易导致业务处理效率低。同时，银行业本身沉淀了大量数据，如何发挥数据价值实现质的提升，完善数据应用，就需要在业务探索中创新发展。

银行业是接触RPA最早行业的之一，RPA的推广和生态建设可满足银行自身数字化转型及对外赋能的需要，通过AI技术结合RPA的数字员工，还能够充分发挥将数据“采、存、管、用”的作用，为银行对内对外的数据化、智慧化建设带来机遇。

首先，RPA本身作为一种自动化技术，可以模拟人工进行流程固定且重复的工作，通过引入RPA可以极大程度上解决银行业务中重复繁琐但又必须确保100%准确的工作，加以AI技术，又能让数据标签化、服务化、可视化，数字员工以超自动化的人机协同办公模式提高工作效率并让员工释放更大的价值，完美解决重复劳动与跨系统数据搬运问题，使得许多银行纷纷选择加入RPA生态之中。目前，RPA在银行的应用场景主要有：

1、客户信息录入

RPA系统可实现自动采集指定文件夹信息并借助API接口调用获取信息加工贷款人数据进行自动录入，录入后发送至客户经理处将人为判断信息补齐，随后再按规定的逻辑将数据写入系统。

2、信贷审核

在信贷审核过程中存在多系统间切换比对难、审核内容多而杂、审核环节重复、手写审核效率低等几大问题，通过RPA赋能后台系统，在录入授信期限提交审批便能自动进入大额分期卡额度授信流程，按照规定逻辑输入审批意见，随后系统再根据任务处理指令，依次录入视频或数据源等相关信息，进行同步比较，最后再提交申请进行审批，RPA也可自动反馈审核结果打通各级信息的联动审核渠道。

3、身份联网核查

根据反洗钱监管和数据治理要求，银行需定期对存量对公账户法人、财务负责人、控股股东人等进行联网核查，以识别客户的真实身份，但由于客户基数过大常常导致工作重复性高，使用了RPA之后，可以实现全自动化信息录入、跨平台核查，将整理流程效率大幅提高的同时并确保100%的准确率。

4、风险合规评估

反洗钱业务分析过程中，容易出现流程繁琐重复、数据协同效果欠佳、信息割裂严重等问题，通过引入RPA可以实现风险评级——账户年检——账户冻扣自动化业务处理流程，自动进行数据获取与整理并生成对应的账户分析报告，实现反洗钱信息检测和分析自动化。

5、报表整理

银行业务的展开总是离不开数据比对的支持，通常在报表数据采集工作中，需专职人员手动下载相关资料并进行信息汇总。由于所需类目覆盖面广、更新时间周期短、操作不仅费时费力，而且难以满足数据准确性和时效性的高要求。借助RPA可协助业务人员实现自动采集数据、定点导出及处理系统数据并生成标准化报表，极大地缩短了财务报告的生成周期。

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目前RPA在银行的应用也进入了全新阶段，银行业内已大范围掀起引入RPA加速实现数字化转型的浪潮，浙江几十家银行已全面上线由实在智能打造的银行RPA数字员工。实在智能发挥自身国产自研的产品优势，深度推动AI+RPA融合，打造银行数字化解决方案解决各银行的业务场景痛点，提升运营效率和管理水平，赋能银行体系助力银行打造更智能、更普惠的服务体系。

同时，RPA在银行业的应用“出圈”不仅拓宽自身服务的边界，也加快了RPA技术在其他行业的应用与推广速度，使RPA便利惠及千行百业。银行业之外，目前政务、运营商、能源、烟草、电商、教育等多领域也在积极部署上线RPA数字员工，为数字化中国建设贡献力量。