隨著數字化轉型的浪潮席卷全球，企業對于提高運營效率、降低成本的追求日益迫切。在這一背景下，“AI+RPA”技術的融合正成為推動企業自動化、智能化轉型的重要驅動力。AI的賦能，促使RPA從傳統的業務流程自動化技術蛻變為具備全方位感知、跨領域協同、精準決策及持續進化能力的智能體，為新質生產力的蓬勃發展注入了強勁動力。在金融領域，這一技術融合更是展現出了巨大的創新應用潛力和廣闊的發展前景。

一、“AI+RPA”的發展趨勢

RPA（Robotic Process Automation，機器人流程自動化）是一種靈活、高效、成本可控的數字化賦能技術，通過預先設定的規則和邏輯，精準模擬人類在計算機上的操作行為，自動執行重復性強、規則明確、頻次密集的工作任務，實現業務流程自動化。

近年來，隨著人工智能的飛速發展，尤其是在機器學習（ML）、自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）等前沿領域的突破性進展，極大地擴展和深化了RPA的應用范疇與邊界。以AI賦能和增強的RPA已成為新趨勢。具體體現在以下幾個方面：

（一）智能決策能力進階

集成與融合了深度學習、強化學習等生成式AI技術的RPA，實現更高級別的智能性和自主性。在處理大量數據、識別模式、預測結果等方面，因其具備了自我學習與優化流程的能力，RPA在執行自動化任務時，不僅能遵循預設規則，還可通過學習和理解數據、自主決策等方式，更好地適應復雜、多變的業務環境，提供更精準的推理、判斷和決策結果。

（二）人機交互模式革新

借助基于大語言模型（LLM）的生成式AI技術，RPA可以獲得更強大的自然語言處理能力，能夠更深入地理解并處理人類語言，實現更自然、流暢的人機交互。用戶可以通過簡單的自然語言指令來操作RPA，而無需編寫復雜腳本或程序，這種交互方式的改進極大地降低了使用門檻，提升了用戶體驗，拓寬了應用場景。

（三）信息解析技術深化

結合光學字符識別（OCR）、計算機視覺（CV）等AI技術，RPA可具備自動解析掃描文檔及圖像中文本信息的能力。在涉及大量紙質文檔或圖像數據處理的應用場景中，這種技術集成顯得尤為重要。通過RPA的自動化處理，關鍵信息得以快速且準確地提取與整理，為后續的決策分析提供有力支持，還顯著降低了人工錯誤與成本。

（四）數據洞察能力躍升

RPA技術的數據自動化處理能力，增強了數據收集、整合與清洗的效率與準確性，為數據洞察分析構建了高質量的數據基礎，確保了數據源的純凈性與一致性。當RPA與AI驅動的大數據分析技術深度融合時，企業能夠快速挖掘數據中的潛在模式、發展趨勢及深層次關聯，為決策過程提供有力支持。這一數據洞察與智能分析機制，賦予了RPA更深刻的業務理解能力與市場動態感知能力，有效促進了企業決策的科學性與精準性，從而為企業帶來更大的商業價值。

（五）需求擴展動態適應

通過AI和云計算的協同作用，RPA展現出卓越的彈性擴展能力。通過兩者的協同增效，RPA能夠根據需求動態擴展和縮減資源，實現高效的動態分配?？蓮娜輵獙I務高峰期的處理壓力，確保服務連續性。反之，在業務低谷期，可智能縮減資源占用，實現成本的精細化控制。

二、“AI+RPA”在商業銀行的創新應用

（一）信貸審批與合規管理

在信貸審批方面，“AI+RPA”的應用可極大地提高審批效率和準確性。AI通過大模型和和機器學習算法，對客戶的信用歷史、財務狀況、行為特征等多維度數據進行深度挖掘和分析，全面評估借款人的信用風險，為信貸審批提供決策支持。RPA則負責自動執行審批流程中的重復性任務，如資料收集、信息錄入、審核跟蹤等，有效縮短審批周期。兩者結合，實現了信貸審批流程的智能化和自動化，降低了信貸風險并提升了客戶滿意度。

在合規管理方面，可利用AI技術深入分析監管政策、市場動態、客戶行為，識別潛在的風險點，如反洗錢、市場波動、信用違約等，為銀行提供前瞻性的合規策略。同時，RPA能夠自動執行常規性的合規檢查、報告編制和數據核對任務，減少人為錯誤，確保合規流程的一致性和準確性。此外，“AI+RPA”的應用還能夠實時監控交易活動，快速發現異常模式，及時觸發預警機制，幫助銀行在第一時間采取相應措施，避免合規風險演變成實際損失。

（二）客戶服務與智能交互

在客戶服務方面，“AI+RPA”的應用可提升客戶服務的敏捷化和個性化。通過智能客服機器人，銀行能夠為客戶提供7×24小時不間斷服務，確?？蛻粜枨髮崟r響應。RPA可以自動回答常見問題、處理簡單的客戶問題。而AI可以通過自然語言處理（NLP）技術理解客戶意圖，迅速把握客戶需求核心，給出準確的回答和解決方案。同時，“AI+RPA”還能夠與CRM系統結合使用，實現客戶數據的自動化收集和分析，根據客戶數據制定個性化的營銷策略和服務方案，提升客戶滿意度和忠誠度。例如，當客戶咨詢貸款產品時，機器人可以根據客戶的信用評分和財務狀況推薦合適的貸款產品。

（三）財務管理與報表分析

在財務管理分析方面，“AI+RPA”的應用可進一步完善財務流程的自動化和智能化。RPA可以自動化處理大量數據并生成報表，提高了報表生成的效率和準確性。同時，AI通過大數據分析和機器學習算法對財務數據進行分析和預測，為銀行提供決策支持。例如，在預算編制方面，AI可以根據歷史數據和業務趨勢預測未來的收入和支出情況；在成本控制方面，AI可以分析各項成本支出并識別出潛在的成本節約機會。

（四）賬戶管理與反欺詐監測

在賬戶管理方面，“AI+RPA”的應用實現了賬戶開立、變更、注銷等流程的自動化處理。RPA負責執行具體的操作指令如填寫表單、提交申請等；AI則負責驗證用戶身份和審核申請信息的真實性。這種結合方式不僅提高了賬戶管理的效率，也增強了賬戶的安全性。

在反欺詐監測方面，AI大模型通過分析海量交易數據、客戶行為模式及外部風險情報，實時識別潛在的欺詐風險。一旦發現異常交易或可疑行為，RPA立即自動觸發預警機制，并啟動進一步的調查和審核流程，大大降低風險事件響應的延遲時間，從而將欺詐行為的影響降到最低。同時，RPA還負責執行風險處置措施如暫停交易、凍結賬戶、通知客戶等。為銀行提供更加精準和高效的風險控制手段。

盡管“AI+RPA”的發展前景日益廣闊，但仍面臨用戶隱私保護、技術安全、法律法規等諸多挑戰。未來，隨著技術的不斷成熟與應用領域的持續拓展，“AI+RPA”有望在銀行數字化轉型與金融服務創新中發揮更為重要的作用。

（文章系作者投稿，文中內容不代表中國電子銀行網觀點和立場）

責任編輯：王煊