RPA在金融业的应用场景

　　今天，公司员工执行的大部分任务都是利用计算机完成的，其中许多业务流程是重复的、乏味的和耗时的，特别是在金融行业。金融业需要最高水平的数据准确性和及时性，而传统上在金融业，这往往需要大量的劳动力和时间成本。然而，随着数字时代的到来，这种情况正在得到改善，RPA可以利用和整合现有技术，帮助金融公司实现更多业务流程自动化的目标。与人工智能、ML和其他技术相结合，RPA应用的边界可以扩展到更复杂的场景，如非结构化数据处理，帮助金融企业实现更高效的数字智能转型。那么，RPA技术可以应用于金融业的哪些业务流程？让我们一起来看看。

 

　　一、什么是RPA

 

　　Gartner对RPA的定义是：主要通过屏幕记录、脚本编写和模拟，实现基于规则的、重复的、枯燥的数字业务的自动化。它具有易部署、非侵入性、易使用、易维护的特点，可以有效提高操作类的效率，节省大量的工作时间。RPA的适用范围非常广泛，可以应用于金融、医疗、人力等多个领域。RPA技术的发展正在有效优化传统金融企业的内部运营结构。
 

 

　　二、RPA的优势

 

　　可视化数据：提供关键的系统数据，以及实时的多维度流程模型。

 

　　提高业务效率：识别流程问题的根源，并提供有效和可持续的解决方案，从而为企业节省大量时间、资源和成本。

 

　　剖析业务流程：分析开发团队内每项业务交易的细节，并将其作为整合业务流程和规则的参考。

 

　　减轻潜在风险：实时监测业务流程中的潜在风险和控制弱点，实现对风险的控制和消除。

 

　　转变关键业务：识别关键业务风险，为优化和转型提供机会。

 

　　提高客户满意度：对客户旅程进行端到端的多维分析，提供更好的业务流程以改善客户体验。

 

　　三、RPA在金融业的应用场景

 

　　1.贷款审批

 

　　在银行的抵押贷款审批过程中，工作人员需要对贷款申请人的信息进行收集、分类和归档，进行详细的信用检查和背景调查，彻底分析客户的还款能力，最终做出信贷审批决定。通过RPA技术，贷款审批过程被简化为自动读取客户信息，捕捉和归档关键信息，并将其整理成数据报告上传到系统。在这个过程中，员工只需要执行必要的操作。RPA将员工从业务压力中解放出来，提高审批效率。同时，RPA技术使员工能够将更多的时间用于客户沟通，提升客户体验。

 

　　2.风险监控管理

 

　　法律合规性对金融企业来说是最重要的。加强客户的选择和准入是风险预防和控制的第一道关卡。通过RPA技术，可以快速识别有可疑记录的潜在客户，并进行风险标记。RPA还可以全天候监控客户的违规行为，实时跟踪和评估账户风险，有效提高检查覆盖率，增强金融企业的风险防控能力。

 

　　3.整合数据系统

 

　　通过RPA，金融企业可以将BI和分析工具的数据范围扩展到遗留系统、虚拟环境和没有API的系统，实现自动数据提取和分析。同时，RPA技术可以将数据从遗留系统转移到更新的数字系统，确保数据在遗留系统和更新的数字系统之间无缝流动。而且，由人工智能驱动的RPA技术还可以将非结构化数据，如电子邮件、PDF、图像、手写和扫描文件整合到一个数据源中进行分析。

 

　　RPA还常用于信用报告自动录入、担保和账户数据查询和报告等流程中。RPA技术不仅能使金融公司实现降低成本和提高效率的运营目标，还能提高其业务弹性和安全合规性。