为何金融领域RPA渗透率高？金融行业相关场景RPA应用-来也

2022年伊始，央行印发了《金融科技发展规划（2022-2025年）》，为新时期的金融科技发展勾勒蓝图、明晰脉络，其中“深化数字技术金融应用”成为《规划》提出的八大重点任务之一。

《规划》指出，金融企业需要加快智慧服务进程，通过机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、智能字符识别（ICR）等智能技术开展端到端数字化流程重构，打通部门间业务阻隔和流程断点，实现跨角色、跨时序的灵活流程定制和编排，打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式。

如今，证券、银行、保险、资管、风控、支付等领域都在积极不断地实践和探索，没有谁能回避数字化的浪潮。

加快金融机构数字化转型，提升经营管理能力和效率，是各大金融机构当前乃至未来一段时期的重要课题。

传统金融行业痛点

随着经济快速发展，传统金融行业略显动力不足。与其他行业相比，金融业有两个显著特点，高度数据化与面临强监管。由此也延伸出3大痛点：

数据处理。尽管金融行业的信息化水平较高，但各业务系统间相互独立，缺乏数据和系统的协同，主要依赖人力或者高成本的API进行数据交互。
监管合规。强监管要求较高的安全性与合规性，在监管报送方面需要耗费极大的人力成本去支持。
客户满意。客户满意度低，需要采用新技术更好地完成面向客户的任务。

RPA重塑传统金融业

金融机构日常业务具有高准确性、高实效性、高隐私性、可追溯性等要求，对于大多数的金融场景而言，往往存在着误操作、漏操作、低效率、敏感数据传播、事后补录等人工操作风险问题。

应用RPA可作为解决人工操作风险的优质解决方案，在数据处理、对账效率、欺诈检测、风险控制等方面发挥积极作用。具体场景包括信贷财报自动录入、信用卡发卡信用调查及在线审批、账户数据查询报送、保函业务、监管上报等等。

RPA、AI等技术正在重塑传统金融业，在RPA服务的各行业中，金融领域的RPA渗透率最高（约为5%-10%）。

Macau Business调查，RPA在亚太地区的金融领域广受好评，在工作效率、优化成本，提升客户满意度等方面皆有出色表现，已成为提升工作效率、优化运营成本的有效工具。

目前传统金融行业应用RPA较多的细分领域集中于银行、保险、证券行业。

RPA可辅助人工完成高频重复的数据操作，无需更改原有IT系统，低代码、低成本实现跨系统间的数据对接，实现降本增效，这也是其广泛应用于金融行业的主要原因。

金融行业应用RPA的24个场景

银行领域

场景1

抵押贷款处理

申请贷款必须经过各种审查检查，任何轻微错误，都可能导致放款周期延长。借助RPA，银行可以根据设定的规则和算法加快处理速度，突破流程延迟的瓶颈。

场景2

信用卡审批

RPA可实现信用卡审批全部子场景的自动化操作。包括跨系统数据采集获取客户征信情况，自动筛选白名单中的优质客户，自动审批，交触发办卡业务，自动提升优质客户额度，自动更新黑白名单，自动录入凭证。

场景3

账户关闭

银行可以使用RPA向客户发送自动提醒，要求他们提供关闭账户所需的证明。RPA机器人可在短时间内以极高的准确度，完成处理队列中的账户关闭请求。

场景4

欺诈检测

RPA能够识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。如果在短时间内进行了多次交易，RPA会识别该账户并将其标记为潜在威胁。这有助于银行仔细审查账户并调查欺诈行为。

场景5

总账验证

考虑到从不同系统创建财务报表所需的大量详细信息，确保总分类账没有任何错误非常重要。RPA的应用有助于从不同系统收集、验证信息，并在系统中进行更新，且不会出现任何错误。

场景6

对公开户

网点对公开户流程包括客户资料审核、信息比对等等，均由柜员独自完成，且需在网点不同区域操作，对公开户时间较长。RPA机器人可在后台查询其他行和本行核心系统客户信息，生成对比报表，由柜员确认后，生成打印申请书等套打凭证，客户只需签字确认即可。

场景7

反洗钱

针对反洗钱客户，需对客户信息进行进一步详细查询，如客户基本信息、客户交易记录、风险提示等。人工只需将需要查询的客户号、客户类别发送给RPA，机器人自动查询、统一并生产报表。

场景8

交易纠错

RPA可在客户完成交易之后，对订单信息进行比对、分析和纠错。一旦发现错误的交易，可以快速找到错误所在，并将信息及时发送给管理人员。

保险领域

场景1

索赔处理

索赔处理要求员工从各种文档中收集信息，并将信息复制、搬运到其他系统中。RPA接到索赔案件信息之后，可自动从第三方搜集各种数据，然后将客户的索赔数据与搜索到的数据进行匹配，符合索赔标准将即刻为用户赔偿；如果不符合标准，RPA将此索赔案件转至人工服务。

场景2

保单取消

取消保单必须与电子邮件、保单管理系统、CRM、Excel和PDF等进行交互。RPA机器人可以在不同平台系统间相互切换，无需人工手动操作。

场景3

缴费催办

缴费催办需要人工登录邮箱，下载对应业务人员缴费清单，然后根据缴费逾期时间进行统计，最终将处理好的信息用短信的方式进行发送。RPA机器人实现了数据表格自动下载，自动筛选汇总统计的业务流程，并以邮件的方式进行催办。

场景4

客户服务

RPA可帮助客服进行客户身份验证、保单状态检查、到期日信息确认等，快速准确算出数据并自动提交请求执行后续操作。

场景5

审计合规

每月审计员需要向银监会报送数十张报表，每张报表需要从2-3张底表中进行数据归纳总结，过程繁琐，工作量重复性强，容易出错。根据保险合规部门定期化的需求，RPA可实现每月定期、定量操作，完全契合固定重复的流程化工作。

场景6

保单数据更新

人工从文本文件中提取数十项保单数据，效率低下且易出错。RPA可将多项保单数据从文本文件中提取，并自动更新到应用程序的不同页面之中，高效且准确。

场景7

再保险业务

所有保单必须在出具后才能进行跟踪操作，保单的审核又须在当月完成。人工手动操作不仅滞后，而且工作量过于繁重。RPA每天将系统中的所有再保保单自动分出，再由人工进行干预。而后RPA会将数据按照用户要求精准调集，录入系统，执行分出调整。

场景8

反馈邮件处理

所有客户反馈邮件都在同一个电子邮箱中，RPA可以打开每一封电子邮件，提取文本内容，根据反馈信息对邮件进行分类，并分发到相应部门进行后续处理。

证券领域

场景1

业务清算

业务清算操作步骤繁琐，涉及业务系统广。日间交易需要做到实时处理，工作量庞大，准确率要求高。RPA自动登录证券交易系统，自动查询、打印各营业部的资金报表，并将运行结果通过邮件发送给相关负责人。有效降低人为操作失误的风险。

场景2

估值处理

估值业务需要高度融合数据检查和估值清算。手工清算，操作重复性高。RPA可融合数据检查判断数据文件是否齐全，对数据齐全的产品进行下一步操作（清算、转账、生成估值表等），同时记录每一步模拟的操作记录，汇总报表供用户查询和判断。

场景3

夜间清算

夜间清算业务涵盖了清算业务近7成的工作量，人工操作频繁、需要反复点击鼠标进行清算操作，且每日重复。RPA基于系统提示进行正确性判断，完成多套系统的清算操作，既保证清算效率，又保证操作正确性。

场景4

清算数据处理

资产托管部每日完成清算工作后，需要手工导出数据。操作高度重复，且部分数据发送实效性要求较高，会出现因为个人问题导致数据发送不及时。RPA代替人工完成清算状态监测、数据导出、数据拆分后自动发送的工作，有效降低人工操作风险。

场景5

税收资格确定

RPA结合认知技术，检查冗长的招股说明书文件以确定税收资格，并自动化涉及多种技术工具和人力输入的端到端流程。RPA机器人接手了繁重的工作，减少了让专门团队执行冗长文档评论的需要。

场景6

贸易监督

RPA机器人能够高效的实现验证贸易监控系统的端到端流程。这包括筛选大量警报，从单个警报中提取数据，然后根据业务规则对警报进行分类，以确定功能是否准确。通过自动化这一繁琐的流程，监控将会变得更快。

场景7

服务器重启

证券公司每日庞大数据的运转和系统的操控都离不开服务器。人工手动重启多台服务器的高速行情，耗时较长。RPA可自动重启多台服务器的高速行情，减轻员工负担，提升工作效率。

场景8

日志迁移

证券公司须进行日志备份，严格管控每天的日志。每天的日志备份任务可交由RPA定时自动执行。员工只需花费1分钟复核最后备份即可，不仅省心省力，还能保证备份日志的准确度。

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