从工行、建行RPA案例，看RPA+AI如何助力金融智能化

突如其然的新冠疫情导致了金融行业的前台营销停滞，并引发部分中后台的运营中断，传统运营模式的缺点在疫情期间被明显放大。

而RPA技术在该疫情背景下得到格外重视，尤其是其稳定、提效、易用的优点吸引了金融行业的关注度。

广泛运用RPA技术必然是金融行业开展数字化转型的关键一步。

RPA（Robotic Process Automation），即机器人流程自动化，被定义为一种基于固定规则，模拟人类去完成重复性工作的技术。未来已来，RPA技术将助力金融行业进入运营智能化转型的快车道，银行数字先行者应运而生，将共建智慧金融生态科技圈。

从2001年开始，类似RPA的软件初露端倪。比如出现在按键精灵中的“拖拉拽”等简便功能就体现了RPA的基本设计思路。

RPA的概念在2012年被Blue Prism公司首次提出来，该技术被当作新兴技术，人们对其的了解和重视程度不高。2017年是RPA技术发展的瓶颈迸发期，2018年，我国的RPA技术进入高速发展阶段。

随着技术的不断更迭，RPA技术从桌面按键精灵时代，逐渐发展为自动化能力强大的机器人运行管理技术工具，即从基于桌面部署的RPA1.0版本，进化到基于服务器部署的RPA2.0版本，再过渡到基于云端/虚拟机部署的RPA3.0版本，这三个阶段统一归纳为工具RPA时代。

从RPA3.0版本到智能化RPA4.0版本的转变升级，其实就可以概述为进入了RPA+AI时代。但RPA目前依然处于发展初期，在全行业整体渗透率不高，特别是在金融行业，因其劳动力数量多，重复工作量大，渗透率最高预计在5%-10%左右，成长空间很大。在未来几年，金融行业必将成为RPA发展的沃土。

RPA+AI如何拓宽金融业应用场景

RPA的价值在未来几年将逐渐显现，金融机构投入力度也将逐年增加。金融行业整体信息化水平高，业务流程化中重复操作多，人力成本消耗大，RPA技术的应用可以降低业务执行过程中的重复操作，减少人工错误率及非法操作，有助于业务流程自动化水平和效率的提升。

RPA的价值表现在解放人力、获取实时数据、提升员工工作体验、运营灵活性、降低风险与成本和实现业务连续性的要求等。

RPA技术正从工具时代进化到RPA+AI时代。将AI应用到RPA场景才能发挥出RPA+AI的实力。简单的说，RPA的本质是一种低代码编程平台。

人工智能AI技术支持的业务场景涵盖图像识别类、智能安全类、自然语言处理类、视屏识别类、语音识别类和知识图谱类。融合于RPA技术的AI技术主要有OCR、NLP和ML技术等典型技术。

RPA+OCR技术的融合可以用于票证识别、文档识别和身份证/银行卡识别等流程；
RPA+NLP技术的融合可以用于文字信息检索和文本分类；
RPA+ML技术的融合可以用于流程中的智能分析与决策。

RPA+AI的结合助推了智能化RPA的升级，有助于拓展在金融行业复杂场景的应用，可以帮助金融从业人员快速地改善业务流程，大幅缩短开发周期。

除此之外，RPA还可以简化流程降低风险。人为操作业务流程时会存在大量风险，如盗取数据、篡改数据、输入错误数据等，但是RPA作为数字员工可以基于一定规则自动执行大量重复、枯燥的业务，可以保证处理的准确度。得益于人工智能的快速发展， RPA+AI技术可以应对那些繁琐、复杂的非结构化数据，来完成复杂应用场景的流程替代。

两大银行的金融RPA应用案例

金融行业具有行业属性的明确业务职能，所以RPA在该行业应用比例较大。金融公司需要探索流程自动化的可行性与投资报酬率，选择最优的RPA软件厂商。

下面将重点以工商银行和建设银行的RPA应用情况做相关分析。

1.工商银行首次应用抗疫机器人提高效率

在疫情期间，政策要求金融机构在信贷上对“四类人群”予以适当倾斜，灵活调整个人信贷还款安排、合理延后还款期限。但银行内部息费冲减标准不统一、人工操作耗时较长，业务人员因疫情防控或存在不足等问题无法满足工单高效处理的需求。

工商银行的相关部门经过多次审慎权衡与内部商讨，仅用三天时间迅速制定疫情方案，引入某厂商的RPA，通过机器人智能化处理方式，实现每日息费调整工单的批量化、标准化处理。RPA实施效果提升效率显著。RPA上线后提供7*24小时服务，格式规范的单笔或多笔工单投诉冲销成功率100%，所有工单均可保证T+1日完成，大幅缩短投诉工单处理时间。息费工单处理机器人的上线也成为业务线上化、业务不中断的典型案例之一。

2.建设银行普惠条线RPA应用案例

建设银行从供应商资质、服务方案、自主可供、技术指标、商务价格等方面综合评比，也选取了某企业进行RPA技术引入。银行运营管理业务包括资源管理、业务监控、人机交互、运营分析、任务管理和风险管理。基于这些业务又匹配了相应的RPA运营管理岗位，比如机器人使用岗、机器人审批岗、机器人技术运维申请岗及审批岗、机器人业务运维申请岗及审批岗、机器人监控调度岗等，赋予RPA机器人虚拟员工身份，可以解释为以机器人作为虚拟劳动力来自动处理大量重复性、具备规则性的工作流程任务。

RPA应用情况主要分布在贷前业务、贷中贷后业务和普惠管理业务，应用层级是一级/二级分行普惠部。2020年度累计执行次数上百次，大大节约工时，折算产出效益上万元。其中，以普惠管理应用情况为例，“二级行小微快贷实时查询”和“存贷款通报表自动加工”应用都已上线，可以利用RPA机器人实现自动下载和加工数据。“二级行小微快贷实时查询”在广东分行试点上线后，报表制作时间效率提升5倍，助力精细化管理。

金融企业初期如何更好的应用RPA？

各大国有银行正逐步将RPA技术纳入运营管理当中，通过RPA实现银行自动化，以节省人力和运营成本。通过以RPA厂商向工行和建行进行RPA项目建设案例来看，工商银行和建行都不同程度提高了工作效率，但目前还处于初期阶段，针对金融行业提出如下几点初期做法建议。

第一，实现RPA应用的敏捷上线需突破组织壁垒。基于RPA项目周期，即包括RPA应用规划、RPA技术引入、RPA部署涉及、RPA运营平台建设、RPA组织建设和RPA应用实施及推广，可以看出关键锁钥是如何建立RPA运营组织，和企业级RPA运营管理办法以及应用规范达成共识，这是破旧立新的非技术关键因素，即实现RPA应用的敏捷上线需突破组织壁垒。

因此，有必要全员开展理念宣传和动员，面向高层和全员系统性培训智能化运营理念、方法和工具，试点示范实践和管理制度等，让员工认识RPA，掌握使用方法，形成数字化工作习惯和意识，探索挖掘日常工作。

第二，金融企业要做好RPA机会识别和评估。金融企业首先对业务流程进行筛选，比如最影响成本收入的流程、高频和高量流程、容易出错流程等，选择这些最适合流程上线RPA。事实上，企业的流程优化不仅包括使用RPA技术，还包括通过人员操作流程，改进业务系统等方式改进流程。所以金融企业要做好机会识别和评估，不要一味追求不合实际的技术。金融行业还应加强对RPA的运营管理，才能保障RPA平稳有序运行。

第三，金融行业要总结提炼各行业最佳实践，加强对标学习。金融行业要全面梳理智能运营能力，提炼可支撑全行线上线下业务融合发展的数字化运营能力，多向优秀数字先行者学习其中可复制、可推广的样板和方法工具，加强样板打造、试点总结和示范推广，聚焦数字化转型，深入探寻运营智能化的基本规律和方法论，不断研发符合自己行业的RPA方法库和工具集，才能提升RPA技术创新应用的内生动力。