近日，国际知名咨询机构Gartner发布了《2021年十大战略科技趋势》，再次强调了RPA的重要性。公开资料显示，Gartner已连续三年在其报告中重点强调这一技术工具。
而在市场上，RPA早已经成为众多想要成功数字化转型的金融机构眼中的“香饽饽”。它飞速发展的速度也让众多投资机构咂舌。
RPA将为中国金融行业的发展带来怎样技术型的颠覆？它能否成为金融科技发展的下一个风口？2021 年4月16日，首届 RPA 创新产业峰会将在北京开启，受中国信息通信研究院等权威机构邀请，得助智能科技事业群高级总监周长安将在会上发表《以 RPA 为核心的数字人对金融行业的价值》的主题演讲，分享 AI+RPA 应用实践经验。
01.
RPA在中国银行业的发展趋势
国有六大行均已完成部分项目RPA落地应用
RPA （Robotic Process Automation）全称为“机器人流程自动化”，是通过软件模拟人类在PC/移动端上的操作，按固定规则自动地执行流程任务。
RPA其实早有来头，尤其在金融行业的大量应用，已成为金融机构数字化转型的重要推手。
自2018年开始RPA应用进入中国市场，2018-2019两年间，中行、苏州邮储银行、兴业银行、浦发银行信用卡中心等分别开始在财务、报销、报表等场景中应用RPA，加速场景落地。
2020年，RPA+AI模式成为RPA产品常态，中国农行、华夏银行等更多的国内银行纷纷开始布局RPA在金融行业更多的场景应用。
据了解，国有六大行在2019年均已完成了部分项目RPA落地应用，大型商业银行也已经选取对应的场景进行RPA应用落地。
02.
为什么金融领域RPA需求旺盛
成为RPA应用最为广泛的领域
在国内，金融是目前RPA应用最为广泛的领域。主要原因有：
第一，在金融行业的日常工作中，存在大量的重复性操作，耗费了不少的时间与人力成本。第二，金融行业尤其是大型商业银行业务系统数量众多，且各系统相对独立，信息孤岛现象比较严重，因而跨系统操作自动化及信息共享需求迫切。
以银行为例，一个银行抵押贷款审批处的职员，每天需要收集申请贷款的客户的信息，并将收集到的信息按照一定的标准分类、归档，进行信用检查和背景检查，全方位了解客户的还款能力，作出信贷审批决策。鉴于每一位客户的信息量是纷繁多样的，通常在传统的信贷业务实践中，银行完成抵押贷款的审批需要15-30个工作日，对于急需要用钱的客户来说，这是一个漫长的过程。
而RPA机器人，可以依照事先部署好的规则来自动读取信息、确定重要信息、抓取重要信息、按要求附上所需要信息，并将所有信息自动归档、整理成报告上传。银行员工只需要每天花1分钟的时间在电脑前动动手指，将工作指令发送给RPA机器人，机器人按照接收到的指令，在电脑里自动完成上述所有的操作，并将工作结果以直观的报告形式展现给银行员工。
过去几年，成熟的业务平台以及SaaS系统，在一定程度上加速了银行业数字化转型，然而并没有能够推动自动化的发展，为了协调和转录数据以及处理各种交易，员工必须每天往返于多个系统之间、执行重复枯燥的手工工作，效率低，成本高。
而AI与RPA结合打造的数字员工能够适应更广阔的业务场景，在不改变原有应用系统功能的前提下，借助RPA应用可达到跨系统流程整合、优化和数据共享的效果。
03.
得助智能RPA数字化平台解决方案
部分典型应用场景
相比其他行业，银行、券商、资产管理公司等金融机构所具有的信息化基础，使其更易采用RPA实现薄弱环节的覆盖。据统计，得助智能推出的由AI和RPA结合的数字员工，已助力多家金融机构，科技赋能各个运营管理环节，服务性工作效率提升500%，服务满意度平均提升60%。
1
信贷条线
个贷机器人
•自动查询贷款人信息，公积金缴纳情况，自动发邮件，每天可以完成数百上千笔业务
房贷机器人
•针对各分行抵押贷款，自动查询房产信息，生成数据，自动发送邮件
征信自查机器人
•检查征信管理系统中的授权影像
•OCR识别
•数据比对
2
对公条线
企业信息查询机器人
•针对国际业务系统中做转账、汇款等操作，可以实现自动登录外汇管理系统，查询企业权限，并把相关数据输入到国际业务系统中
对公开户机器人
•三方信息比对
•自动查询人行、企业业务系统，ABC系统与三方系统中信息不一致时，自动标红并生成数据报告
pos商户信息录入与审核机器人
•商户信息自动录入集中作业系统
•机器人代替人工进行复审，减少一名审核人员工作量
3
风控条线
客户风险监测机器人
•针对监控报送平台查询到的异常客户，进行信息核查，将对私、对公异常客户自动生成报表，发送给相关人员
信用证开具机器人
•自动收取邮件，下载读取excel文件
•把内容录入到RTM系统
•自动进行内容审查，发现问题通知相关人员
4
合规条线
反洗钱机器人
•自动完成反洗钱补录工作
•反洗钱系统报告处理
•反洗钱可疑流水检查
•判断收款方是否与反洗钱风险国家地区相关
AI+RPA的应用在一定程度上缓解了当前国内金融业，发展工作效率低、人力成本高、合规需求强的三大痛点。
