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Part. 01
金融行业为什么乐于使用RPA
RPA市场目前应用比较集中的行业主要是银行、保险、制造、服务业，合计占比达到83%，而这其中金融行业占据的比重最大。
在过去一段时间，我国的产业数字化取得了蓬勃发展，而RPA能在金融领域大量落地，主要原因有以下几点：
第一，金融行业属于数字化程度比较高的行业，而RPA的本质是以模拟的方式从事数字及信息的固定重复操作，这给了RPA嫁接的契机。
第二，在金融行业的业务端，存在大量的重复性工作，耗费了不少的时间与人力成本，金融行业有着实实在在降本增效的需求。
第三，金融行业业务系统数量众多，且各系统相对独立，信息孤岛现象比较严重，用系统集成的方式，有时达不到理想效果。RPA相对于系统集成，有“短、频、快”的特质，因而跨系统操作自动化及信息共享需求迫切。
第四，伴随金融行业竞争加剧，RPA可以很好的帮助金融企业提升运营效率，从而提升客户体验。从Gartner的调研报告中，我们可以看出，金融机构通过RPA来改善客户体验的原因占到66%。
来源Gartner咨询报告
我们用实际案例说明：以银行RPA资产自动查询为例，银行客户经理需要及时了解贷款客户资产情况是否有变化，客户经理需要实时访问外部不动产登记网站，获得相关资产信息。这项工作原来需要客户经理人工访问网站获取信息。
有了RPA之后，客户经理实现了自动化，减轻了客户经理的工作压力，并提高了风险监测的时效性。并且使客户经理有了更多精力去从事客户开发等创造性工作。同时银行客户经理，不必再和贷款用户沟通客户资产的变化情况，客户的体验感也越来越好。
Part. 02
RPA的场景已从前端向后端逐渐渗透
目前在金融行业RPA项目中，常用于以下场景：
银行：对公现金对账、对公账户备案、信用卡及消费贷款审核、清算数据上送处理、个贷催收、抵质押贷款检测、反洗钱及欺诈检测等等。
证券：业务清算、开闭市、定期巡检、资产监管操作、托管系统操作、财务系统操作、柜台交易系统操作等；
保险：呼叫中心辅助、保单创建、理赔处理等等。
综合上述场景来看，这些场景很多都是和客户服务相关的业务前端流程，主要目的是为了提高客户的服务效率。但从今年我们的实施案例情况来看，RPA已逐渐渗透到后端业务之中，并且这种场景逐渐增多。
例如，今年艺赛旗几个RPA项目已经开始帮助银行建立风控数据模型。众所周知，在银行中，风控系统有着非常重要的作用，风控模型需要进行海量的数据分析。这些数据中，有很多跨系统的数据传输和采集，例如业务中需要将风险报备给银行，查阅贷款用户资产变动情况等等，这些业务，都可以使用RPA。
并且，在近期，艺赛旗在金融机构的项目中，RPA也已经开始涉及用户画像搭建，帮助精准营销上的相关工作中，通过这些项目我可以看到RPA的场景已从前端向后端逐渐渗透。
Part. 03
在金融行业，RPA是一种很好的解决问题的思路
很多RPA厂商在中国市场，都逐渐实行合作伙伴制度，这一方面是考虑到RPA市场规模的增长，另一方面考虑到客户需要本地化支持，并且都先后推出社区版以及培训体系，大家都希望借助伙伴的力量来拓展RPA市场。
而众多合作伙伴在推RPA的时候，很多是将RPA作为他们的整体解决方案的一部分，用他们的话说“RPA是很好的数据集成的非侵入式工具”。RPA这种跨系统的辅助特性，让他们有了更多的项目思路和方法。
我们依然通过艺赛旗的调研案例来进行说明。我们的合作伙伴中，有一家银行客户总行在全国推出了新的数据系统，因此分行必须将数据及时更新到新的系统中。但疫情刚刚结束时，银行终端业务量非常大，系统改造又不能影响终端业务，所以很多银行业务人员也必须处理两遍业务数据。
要是用传统的系统集成的方式，银行的成本会非常高，同时，效果也不一定好，并且分行的老系统未来是要淘汰的，这又会造成极大的浪费。
合作伙伴利用RPA解决了这个跨系统的问题，相较于之前系统集成的方式，RPA更加受到客户的欢迎。
同时，由于合作伙伴以RPA为切入点，后续又从银行接到了很多业务。于此类似，有很多RPA合作伙伴，原先是做硬件的，集成的，以及数据安全的，这些伙伴都普遍在业务转型之中。同时很多RPA项目需要跨部门的协调，考虑到很多银行部门都有独立采购权，RPA对于合作伙伴来说，更是一种拓展业务的思路！
Part. 04
金融行业RPA“工厂化”解决方案
金融行业客户，一般都是大型用户，他们的RPA从需求提出、研发、上线、运行、退出的全生命周期中，都需要有众多部门的人员参与，在银行的业务模式中，有些业务部门是总行集中运营，有些是独自运营。但由于金融机构部门众多，有时一个场景需要跨多个部门，如何让RPA更好地满足金融机构这些不用需求？
首先，在RPA系统部署过程中，我们要做到模块化部署。如果在RPA应用程序中做了修改，便需要重新配置机器人，导致运维成本增加。一个成熟、高效的RPA平台需要从一开始在部署中，将每个功能之间分成不同的小的模块，模块与模块之间较为独立，但不影响整体功能的发挥。这样，即使程序中出现错误，只需要修复其中出现错误程序的模块就可以了，而不需要重新配置，从而减少对整个系统运作的影响。
其次，建立IT和业务团队之间有效的内部沟通机制，提高RPA系统的运作效率。部署RPA系统的虽是IT团队，但每天实际操作和系统紧密接触的是业务团队。IT和业务人员在对待一套系统时的理解和认知是不一样的，比如，当业务人员在网页上下载一个数据时，网页上会出现什么图像，什么弹窗，业务人员对此敏感度不高，往往不会特别留意，而这些对IT人员部署系统是非常重要的。建立IT和业务团队之间沟通机制，不仅能提高协同工作的效率，还能发挥出RPA在金融机构应用中的最大价值。
在艺赛旗RPA最新的版本中围绕RPA的大规模部署提出了机器人工厂的概念。
在企业成立RPA管理分配中心，统一将公司业务中的部分工作交给RPA机器人，这样的RPA管理分配中心被称为“RPA机器人工厂”。RPA机器人工厂通过系统化的管理，有效整合资源，将原来的单一RPA任务转换成RPA全流程自动化，从而促进企业实现全面的流程自动化转型。
机器人工厂强调资源协调统一性，将RPA作为提升企业运营能力的输出工厂。RPA通过工厂化运作，可以为企业提供一站式的流程自动化解决方案。
而在企业服务器中，管理权限、许可管理、组织管理、流程审批发布、任务调度的管理，都在RPA机器人工厂得以分配。这非常有利于企业中机器人工厂的四个角色：管理者、所有者、开发者、使用者的层级化使用，而企业也可以结合自身的需求，完成流程上传、审批、发布、版本等一系列的标准化操作。
与此同时，为满足机器工厂的合规性，艺赛旗在服务端，通过录屏、日志、流程图等三联播放的形式，展现机器人流程开发运行的全过程，满足了机器人工厂的回溯及审计合规需求。
Part. 05
RPA如何一站式嫁接金融业务
RPA在这些业务链中，有哪些场景可以介入？作为厂商，如何在金融机构中更好的推进RPA的嫁接？
在艺赛旗机器人工厂方案提出之前，我们围绕金融企业在消费金融、供应链金融、中间业务、合规业务等各个业务链中，进行了系统化的调研。在调研初始阶段，我们就获得了部分成绩，以当前特别火爆的消费金融业务为例：
2020年2月，以消费贷款为主的居民短期消费贷款减少4075亿元，创2007年有数据统计以来新低。但是，从市场层面看，疫情对行业影响是阶段性的，中国消费金融行业长期利好不会因为疫情而改变。随着国内疫情的稳定，复工复产的有序进行以及政府消费政策的刺激，短期消费贷款将迎来一波补偿性的反弹。
消费金融端的效率提升、风控改善、贷前贷中贷后全流程都需要新的技术来提升用户体验，在消费金融业务链中，艺赛旗RPA的介入点，也是非常的多，而RPA的机器人工厂解决方案，对于消费金融的综合服务能力提升也将是一个助推器。
RPA要想在金融行业做大做好积极渗透，必须掌握每个金融业务端业务嫁接的可能性，这单靠哪一个RPA厂商是不够的。RPA是一个解决思路，更是一个生态产品，所以需要更多生态伙伴的合作支持，艺赛旗诚邀大家一起参与。