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            “數字員工”來了 銀行業轉型再添利器

            陸宇航 來源:金融時報-中國金融新聞網 2021-03-01 11:38:31 數字員工 銀行 數字金融
            陸宇航     來源:金融時報-中國金融新聞網     2021-03-01 11:38:31

            核心提示建行以融合打造數字化勞動力(RPA+AI結合)為目標,未來1至2年內,將從基礎自動化階段逐漸邁向高級自動化階段。

            “辦個開戶一小時就搞定了,建行太有效率了!”為了給剛成立的公司開立單位結算賬戶,周先生一大早就來到建行網點。讓他沒想到的是,只用了一個多小時,他就拿到了所有打印好的開戶資料。

            在高效率的背后,不僅有建行前臺員工的認真負責,更與后臺的新技術應用密不可分?!皢挝毁~戶開戶是一項較為復雜的銀行業務,需要審核資料、預開戶、開戶審核、賬戶備案、生成賬戶信息、打印資料等一系列操作,其中涉及的手工操作環節和圖像識別環節,如今均由建行‘數字員工’實現自動化處理?!苯ㄐ杏嘘P負責人介紹說。

            這個業務效率提升的案例,也是金融科技改變銀行業的一個真實寫照。在人力費用不斷攀升,成本控制、運營管理壓力日益增大的今天,銀行業如何更好地實現成本控制,優化運營?“數字員工”的關鍵作用何在?

            在金融科技時代,多項技術的開發與運用提供了解決方案。通過采訪和梳理,《金融時報》記者發現,機器人流程自動化(RPA)這一關鍵技術的運用,是各家銀行進一步提升效率的肯綮所在。那么,當前RPA技術已為哪些銀行業務場景賦能?各家銀行如何進行布局?未來,該技術的發展將為銀行業帶來怎樣的改變?

            賦能多項業務

            “現如今,建行處處都有‘數字員工’的身影,周先生體驗的單位賬戶開戶業務,只是建行實現業務流程自動化的數百個場景之一?!苯ㄐ杏嘘P負責人告訴《金融時報》記者。

            兩項技術讓建行的“數字員工”底氣十足?!癛PA如同業務人員的雙手,通過模擬并增強人類與計算機的交互過程,可高效率完成計算機中的手工操作任務;ICR則和業務人員的眼睛一樣,可高準確率地完成圖像信息識別。兩項技術構建了建行的‘數字員工’,進一步提升了銀行的業務處理效率和準確率,將員工從手工作業中解放出來?!鄙鲜鲐撠熑苏f。

            在這兩項技術中,RPA有著更高的出現頻率,也更為普遍地被專家及業內人士認為是銀行“數字員工”的關鍵所在?!癛PA能夠執行大量重復、繁瑣的‘知識工作’。81%和職能業務相關的流程、69%的數據搜集和數據處理、51%的跨系統對接、63%的IT運維與實施流程等知識工作都可以用RPA完成。目前,RPA已被國內外金融機構廣泛應用到貸款申請、財務流程等眾多應用領域,以提高效率、降低成本,實現數字化轉型?!?云擴科技CEO劉春剛認為。

            那么,又是哪些領域受益于此?“我們受公積金中心委托,需要在四個月內完成20萬戶公積金數據的遷移,時間緊、任務重,人工一天只能完成150戶,預計要投入22人。應用RPA之后,日均能完成2400戶數據遷移,效率提升了16倍?!苯ㄐ斜本┓中凶》拷鹑跇I務部員工說。

            “過去,反洗錢數據補錄工作需要由中心和分行投入36人才能完成?,F在,RPA已經應用于77個場景,補錄率達74%,只需中心12人就能處理全行的補錄業務?!?建行業務處理中心合規與監督處的員工對此感受頗深。

            RPA還被應用到單位賬戶備案中?!耙郧皢挝毁~戶備案,需要我們登錄人行系統,一個一個地手工錄入核對?,F在有了機器人的幫忙,不僅正確率100%,效率還提高了5倍?!币晃唤ㄐ芯W點主管說。

            布局各有千秋

            對于這一關鍵技術的布局,各家銀行也各出奇招。工行以數字化戰略全面賦能,率先開展數字化勞動力研究,運用RPA技術,打造數字化運營勞動力,攜手國內領先的RPA廠商金智維共同打造的企業級RPA平臺,覆蓋前臺操作、中臺流轉和后臺支撐等多個業務場景。該行全行累計46家總分行機構運用RPA落地實施120個場景,實現業務流程自動化,有效提升了前臺服務感知,改進了中臺操作規范,強化了后臺支撐能力。

            農行的RPA平臺定位為全行統一的技術平臺,面向該行全行各部門提供流程自動化的輸出能力,提供企業級自動化流程開發框架和共享技術能力,針對基于明確規則的重復性人工工作流程,通過非侵入式的客戶端流程及數據集成技術,實現工作流程自動化,達到解放人工勞動力、提高工作效率和質量的目的。

            為保障RPA推進實施,建行進行了統籌設計規劃。在整體規劃方面,由該行總行運營部門和科技部門負責。在運營實施方面,由該行總行直屬業務處理中心與建信金科子公司負責。該行還建立了橫向縱向需求聯系人制度,橫向由該行分行運營部門與本行業務部門聯動提出應用需求,縱向由該行各業務部門挖掘業務條線應用場景,確保RPA在該行全行有需求的各級機構深入推廣應用。

            數據顯示,截至1月底,RPA技術累計為建行555項業務流程實現了自動化處理,日均為全行員工節省工時5889小時。建行“數字員工”運營服務日均節省工時已經過萬,應用范圍涵蓋財務會計、風險管理、人力資源、客戶服務、信用卡業務、公司業務、普惠業務、托管業務、住房金融及資產管理等業務場景,服務建行14個總行部門、37家分行、13228家網點、5家直屬機構、3家境外機構和3家境內子公司,為建行全行超過2.5萬名員工提供了自動化支持。

            而在引入RPA后,廣發銀行每月平均節約人工耗時逾兩萬小時。在去年疫情防控期間,RPA技術的應用有效減輕該行分行人員返崗壓力,每月節約人力工時超7300小時。據了解,該行已投入運行17個機器人,應用于81項RPA流程,應用場景涵蓋賬戶管理、科目管理、數據報表處理、業務動態跟蹤、財務報表、監管文件報送、發票處理等多個領域。

            提供轉型動力

            “互聯網經濟上半場的實質是‘連接’,利用數字化和數據能力為企業賦能,眾多銀行完成了在線化的上半場轉型。而隨著在線化的普及,互聯網經濟下半場所強調的則是‘效率’。銀行在推進業務創新、實現降本增效、業務優化、精細化業務運營時面臨類似線上線下系統割裂、數據孤島、業務系統繁瑣、員工為系統打工等更多挑戰?!眲⒋簞傉J為,智能生產力平臺建設是互聯網經濟下半場中銀行內在轉型的核心能力,而“RPA+AI”正是打造智能生產力平臺的關鍵所在。

            在劉春剛看來,“RPA+AI”可以為銀行帶來的價值包括內部流程優化、產品和服務提升、助力更精準的決策?!癛PA+AI”是銀行數字化轉型路上實現自動化、智能化的得力助手。隨著RPA技術的發展,“RPA+AI”成熟技術的完美組合,為未來銀行“數智化”轉型提供了巨大的想象空間。

            在這樣的背景下,各家銀行也將持續加大對相關領域的探索力度。廣發銀行表示,將繼續推廣拓展RPA技術的應用深度和創新領域,并積極探索RPA技術與AI、NLP、OCR、深度學習等技術的融合運用,打造企業新型數字員工,進一步圍繞“數字廣發”的戰略目標,持續推進金融科技智能技術應用,全面賦能各項業務發展,為推動數字化轉型打下堅實基礎。

            “建行以融合打造數字化勞動力(RPA+AI結合)為目標,未來1至2年內,將從基礎自動化階段逐漸邁向高級自動化階段。一方面,加快推進人工智能基礎數據服務能力建設,形成智能字符識別、視圖識別、語音識別、知識圖譜等人工智能技術應用快速孵化能力;另一方面,通過RPA運營平臺與人工智能組件集成連接,將成熟的人工智能模型與RPA整合應用,形成數字化勞動力,為各種業務場景提供靈活有效的自動化解決方案,為數字化轉型提供新動能?!?建行渠道與運營管理部副總經理牛繼紅表示。

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            金融科技熱詞解鎖

            RPA即機器人流程自動化(Robotic Process Automation),通過軟件機器人自動處理大量重復性、基于規則的工作流程任務。通俗來講,只要是人工可以在計算機上通過操作鼠標和鍵盤來實現的,該技術都可以實現——登陸信息系統、讀寫數據庫、從網站上獲取數據、從文檔和電子郵件提取信息,再基于獲取數據進行加工和計算等。該技術最早作為財務機器人的概念提出,經過數年的發展,目前正向著不同的行業滲透,在各個行業都有諸多應用場景,其中尤其以銀行業較為典型。

            ICR即智能字符識別(Intelligent Character Recognition),目前被運用到多項銀行業務場景中,如精準識別各類身份證件,自動進行信息結構化提取,在用戶注冊過程中快速完成身份證、銀行卡等證件的識別錄入;識別貿易金融業務的常見單據;提取和識別各類業務單據、憑證的印章;自動判斷財務報表類型,讀取報表數據,提高數據采集的效率和準確度,解決自動填入系統問題等。

            OCR即光學字符識別(Optical Character Recognition),是通過掃描等光學輸入方式將各種票據、報刊、書籍、文稿及其他印刷品的文字轉化為圖像信息,再利用文字識別技術將圖像信息轉化為可以使用的計算機輸入技術。目前該技術已發展出人臉識別、文字識別、票據識別、銀行卡識別、云識別等多種類別功能。

            NLP即自然語言處理(Natural Language Processing),是人工智能(AI)的一個子領域。該技術可深度挖掘非結構化數據,不僅有助于銀行深入洞察客戶需求、優化業務流程,而且可以對銀行提升自身治理能力起到關鍵作用。 

            責任編輯:Rachel

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