RPA 在金融领域有哪些应用呢

　　应收帐款：这可能是财务职能中 RPA 最明确的用例之一。任何具有 SAP 财务软件经验的人都会认识到催款和其他债务人管理业务流程中涉及的艰巨任务，这可能需要严格定义，但有时在查找付款时需要采取不同的步骤。虽然之前很难对软件进行编程以执行这些任务，但机器学习的出现使得 RPA 解决方案能够根据文职人员如何处理这些日常任务来跟踪和构建规则。

　　投资管理：投资顾问市场上的机器人顾问是最佳选择。专门的投资经理人也许是很多人的选择，但是高额的费用并不能满足各阶级需要投资的人群，而 RPA 则可以通过数据分析，为那些投资经理人忽视的人群提供可靠的、安全的投资建议，以满足各阶级人群的投资需求。

　　数据管理：RPA 不仅适用于日常运营，还可以帮助业务变革。正如我们上面提到的，许多金融机构正在与过时的系统搏斗，这些系统需要极大的努力，特别是在数据迁移方面。这可能会导致技术转型，涉及到他们正在更换的旧系统的手动输入，这在无形之中在增加了财务成本和时间成本，而使用 RPA，则可以解放人力成本，让他们从事那些更加需要智能的事情，从而提高公司的效益。

　　保险单创建：对于保险公司来说，很多新客户需要根据自己的情况量身定制保单。但是，大多数新政策可以被认为是“样板”，不需要太多人力专业知识。对于这些适合所有人的政策，RPA 可以建立最佳实践，并以最少的人为疏忽向适当的客户提供这些政策。

　　这些领域的使用应该掌握 RPA 在金融领域的基本功能及其潜力。就衡量 RPA 主导的业务流程的影响和动态而言，这种变化的更广泛背景非常重要。使用聊天机器人，过程挖掘和认知计算等其他突破在 RPA 的采用中发挥着作用。反过来，这种新工具的浪潮将导致一批新的专业人员与这些工具合作，以提高生产力和效率。

　　像 RPA 这样的 AI 工具的出现不仅仅涉及用机器动作一对一地替换人的行为，现实是业务流程（以及某些情况下的业务模型）将需要基于新的来重新考虑可用选项。越来越多的劳动力将被用来充分利用这些工具的功能，而在处理重复性工作时会减少工作量。