作者單位：中國建設銀行合肥電子銀行業務中心
以大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等為代表的新一輪信息技術引領著新一輪的技術變革。新技術融入原模式，形成一連串新業態新產品，全面加速推動各行業數字化轉型，使之有效應對日益增多的風險挑戰。突如其然的新冠疫情導致了金融行業的前臺營銷停滯，并引發部分中后臺的運營中斷，傳統運營模式的缺點在疫情期間被明顯放大。而RPA技術在該疫情背景下得到格外重視，尤其是其穩定提效易用的優點吸引了金融行業的關注度。
廣泛運用RPA技術必然是金融行業開展數字化轉型的關鍵一步。RPA（Robotic Process Automation），即機器人流程自動化，被定義為一種基于固定規則，模擬人類去完成重復性工作的技術。未來已來，RPA技術將助力金融行業進入運營智能化轉型的快車道，銀行數字先行者應運而生，將共建智慧金融生態科技圈。
一、RPA技術發展概述
從2001年開始，類似RPA的軟件初露端倪。比如出現在按鍵精靈中的“拖拉拽”等簡便功能就體現了RPA的基本設計思路。
RPA的概念在2012年被Blue Prism公司首次提出來，該技術被當作新興技術，人們對其的了解和重視程度不高。2017年是RPA技術發展的瓶頸迸發期，2018年，我國的RPA技術進入高速發展階段。
隨著技術的不斷更迭，RPA技術從桌面按鍵精靈時代，逐漸發展為自動化能力強大的機器人運行管理技術工具，即從基于桌面部署的RPA1.0版本，進化到基于服務器部署的RPA2.0版本，再過渡到基于云端/虛擬機部署的RPA3.0版本，這三個階段統一歸納為工具RPA世代。
從RPA3.0版本到智能化RPA4.0版本的轉變升級，其實就可以概述為進入了RPA+AI世代。但RPA目前依然處于發展初期，在全行業整體滲透率不高，特別的是再金融行業，因為其勞動力數量多，重復工作量大，滲透率最高預計在5%-10%左右，成長空間很大。在未來幾年，金融行業必將成為RPA發展的沃土。
二、RPA+AI技術拓寬金融業應用場景
RPA的價值在未來幾年將逐漸顯現，金融機構投入力度也將逐年增加。金融行業整體信息化水平高，業務流程化中重復操作多，人力成本消耗大，RPA技術的應用可以降低業務執行過程中的重復操作，減少手工錯誤率及非法操作，有助于業務流程自動化水平和效率的提升。RPA的價值表現在解放人力、獲取實時數據、提升員工工作體驗、運營靈活性、降低風險與成本和實現業務連續性的要求等。
RPA技術正從工具世代進化到RPA+AI世代。將AI應用到RPA場景才能發揮出RPA+AI的實力。簡單的說，RPA的本質是一種低代碼編程平臺。
人工智能AI技術支持的業務場景涵蓋圖像識別類、智能安全類、自然語言處理類、視屏識別類、語音識別類和知識圖譜類。融合于RPA技術的AI技術主要有OCR、NLP和ML技術等典型技術。RPA+OCR技術的融合可以用于票證識別、文檔識別和身份證/銀行卡識別等流程；RPA+NLP技術的融合可以用于文字信息檢索和文本分類；RPA+ML技術的融合可以用于流程中的智能分析與決策。
RPA+AI的結合助推了智能化RPA的升級，有助于拓展在金融行業復雜場景的應用，可以幫助金融從業人員快速地改善業務流程，大幅縮短開發周期。
除此之外，RPA還可以簡化流程降低風險。人為操作業務流程時會存在大量風險，如盜取數據、篡改數據、輸入錯誤數據等，但是RPA作為數字員工可以基于一定規則自動執行大量重復、枯燥的業務，可以保證處理的準確度。得益于人工智能的快速發展， RPA+AI技術可以應對那些繁瑣、復雜的非結構化數據，來完成復雜應用場景的流程替代。
三、RPA技術應用案例分析
金融行業具有行業屬性的明確業務職能，所以RPA在該行業應用比例較大。金融公司需要探索流程自動化的可行性與投資報酬率，選擇最優的RPA軟件廠商。RPA市場格局較分散，我國RPA廠商中只有阿里云、來也、金智維等幾個頭部企業表現比較突出。下面將重點以工商銀行和建設銀行的RPA應用情況做相關分析。
1.工商銀行首次應用抗疫機器人提高效率
在疫情期間，政策要求金融機構在信貸上對“四類人群”予以適當傾斜，靈活調整個人信貸還款安排、合理延后還款期限。但銀行內部息費沖減標準不統一、人工操作耗時較長，業務人員因疫情防控或存在不足等問題無法滿足工單高效處理的需求。
工商銀行的相關部門經過多次審慎權衡與內部商討，僅用三天時間迅速制定疫情方案，引入某廠商的RPA，通過機器人智能化處理方式，實現每日息費調整工單的批量化、標準化處理。RPA實施效果提升效率顯著。RPA上線后提供7*24小時服務，格式規范的單筆或多筆工單投訴沖銷成功率100%，所有工單均可保證T+1日完成，大幅縮短投訴工單處理時間。息費工單處理機器人的上線也成為業務線上化、業務不中斷的典型案例之一。
2.建設銀行普惠條線RPA應用案例
建設銀行從供應商資質、服務方案、自主可供、技術指標、商務價格等方面綜合評比，也選取了某企業進行RPA技術引入。銀行運營管理業務包括資源管理、業務監控、人機交互、運營分析、任務管理和風險管理?；谶@些業務又匹配了相應的RPA運營管理崗位，比如機器人使用崗、機器人審批崗、機器人技術運維申請崗及審批崗、機器人業務運維申請崗及審批崗、機器人監控調度崗等，賦予RPA機器人虛擬員工身份，可以解釋為以機器人作為虛擬勞動力來自動處理大量重復性、具備規則性的工作流程任務。
RPA應用情況主要分布在貸前業務、貸中貸后業務和普惠管理業務，應用層級是一級/二級分行普惠部。2020年度累計執行次數上百次，大大節約工時，折算產出效益上萬元。其中，以普惠管理應用情況為例，“二級行小微快貸實時查詢”和“存貸款通報表自動加工”應用都已上線，可以利用RPA機器人實現自動下載和加工數據?！岸壭行∥⒖熨J實時查詢”在廣東分行試點上線后，報表制作時間效率提升5倍，助力精細化管理。
四、RPA技術助力運營智能化初期建議
各大國有銀行正逐步將RPA技術納入運營管理當中，通過RPA實現銀行自動化，以節省人力和運營成本。通過以RPA廠商向工行和建行進行RPA項目建設案例來看，工商銀行和建行都不同程度提高了工作效率，但目前還處于初期階段，故針對金融行業提出如下幾點初期做法建議。
第一，實現RPA應用的敏捷上線需突破組織壁壘?；赗PA項目周期，即包括 RPA應用規劃、RPA技術引入、RPA部署涉及、RPA運營平臺建設、RPA組織建設和RPA應用實施及推廣，可以看出關鍵鎖鑰是如何建立RPA運營組織，和企業級RPA運營管理辦法以及應用規范達成共識，這是破舊立新的非技術關鍵因素，即實現RPA應用的敏捷上線需突破組織壁壘。因此，有必要全維開展理念宣傳和動員，面向高層和全員系統性培訓智能化運營理念、方法和工具，試點示范實踐和管理制度等，讓員工認識RPA，掌握使用方法，形成數字化工作習慣和意識，探索挖掘日常工作。
第二，金融企業要做好RPA機會識別和評估。金融企業首先對業務流程進行篩選，比如最影響成本收入的流程、高頻和高量流程、容易出錯流程等，選擇這些最適合流程上線RPA。事實上，企業的流程優化不僅包括使用RPA技術，還包括通過人員操作流程，改進業務系統等方式改進流程。所以金融企業要做好機會識別和評估，不要一味追求不合實際的技術。金融行業還應加強對RPA的運營管理，才能保障RPA平穩有序運行。
第三，金融行業要總結提煉各行業最佳實踐，加強對標學習。金融行業要全面梳理智能運營能力，提煉可支撐全行線上線下業務融合發展的數字化運營能力，多向優秀數字先行者學習其中可復制、可推廣的樣板和方法工具，加強樣板打造、試點總結和示范推廣，聚焦數字化轉型，深入探尋運營智能化的基本規律和方法論，不斷研發符合自己行業的RPA方法庫和工具集，才能提升RPA技術創新應用的內生動力。
參考文獻：
甲子光年智庫《2021年中國RPA服務行業發展報告——RPA進化論：從工具到AI》
（文中內容不代表所在單位觀點和立場）
責任編輯：王超
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