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在數字時代，銀行正在經歷一場史無前例的變革。與過往“數字銀行”概念不同的是，這一波變革以用戶體驗為核心，從業務體驗到渠道體驗全面優化升級，在支付、信貸等各個方面重新定義銀行的服務，在此過程中，RPA（機器人流程自動化）發揮了極其重要的作用。

本文列舉銀行業務中常見的8個RPA應用場景，幫助您更好的理解RPA在現實中如何幫助銀行提升效率并降低成本。

1. 客戶信息驗證

汽車貸款的審批和處理需要對客戶提供的數據進行徹底的核實。在軟件機器人的幫助下，在政府網站(如中國人民銀行征信中心、車管所或社保查詢系統)上核實和核實客戶數據的耗時過程，可以比人工快得多，甚至在幾秒鐘內即可完成，降低了出錯的風險，并將處理成本降低了30%到70%。

2.開戶

糾錯機器人可以預防客戶開戶請求和核心銀行系統之間的數據轉錄錯誤。不僅下游的錯誤實際上被消除了，而且系統數據的質量隨后也得到了提高。與手工操作相比，該過程更精簡、更精確、完成速度更快。

3.貸款審批

通常情況下，貸款審批會花費大量的時間，阻礙銀行的效率。不僅發生在純手工執行時，使用其他自動化解決方案時也是同樣。而RPA所做的是，它可以消除在不同銀行系統之間復制和粘貼客戶數據的需要。通過RPA，處理時間可以從30-40分鐘減少到10-15分鐘，軟件機器人在三分之一的時間內產生更準確、無誤差的結果。例如，以下是達觀RPA自動進行文檔錄入和審閱處理的過程。

達觀智能RPA自動進行文檔錄入和審閱處理

4.欺詐檢測

網絡安全是銀行的另一個主要隱憂，欺詐行為的增加是數字化升級后帶來的一個難以避免的副作用。為了妥善應對，銀行不得不跟蹤數量龐大且不斷增長的轉賬交易，尋找欺詐可能性。

RPA對此能做些什么?首先，不間斷工作的能力使機器人能夠實際跟蹤所有交易，并實時發現潛在的欺詐行為，這將大大減少反應的延遲，從而將欺詐行為的影響降到最低。在特定的情況下，機器人甚至可以在預防欺詐方面發揮作用，通過早期檢測，凍結賬戶和中斷交易。

5.信用卡審核

客戶信息的驗證和信用卡的審批通常需要數周時間。這讓客戶感到不耐煩，引發抱怨，并給銀行也要支付相當大的成本。由于RPA機器人可以同時掃描多個系統，因此可以更快地驗證申請材料、背景檢查、信用檢查等數據。因此，客戶的申請可以在幾小時內處理完畢。由于是否下卡的批準決策完全基于預定的規則，機器人甚至可以執行全流程。

6.應付賬款

這一流程包括提取和驗證供應商信息，然后處理付款。整個過程并不復雜，也許這就是為什么應付賬款相當枯燥的原因。但正因為如此，軟件機器人員工才能把這種工作做得更好，讓人類員工專注于更有價值的任務。

RPA系統可以接收有關供應商的信息，這些信息可以通過光學字符識別(OCR)直接從物理形式（實物、照片、掃描件等）讀取出數字拷貝。機器人將根據系統中已有的數據檢查這些信息，并處理付款，可以設置在出現差異時通知相應的管理人員。

7.按揭貸款

在按揭貸款放款之前，銀行通常需要長達40-50天的時間來仔細處理核查，核實銀行流水、證件信息，以及進行信用、就業、收入等情況的核實。即使是很小的錯誤也會增加這些分析的持續時間。

好在這些流程和判斷都是基于規則的，因此貸款發起和審核成為機器人流程自動化的良好用例。軟件機器人可以在幾分鐘內(而不是幾天內)以一種準無錯誤的方式完成幾乎所有事情，從文件準備和估值，到風控審批。

8.前臺交互

作為銀行及客戶之間“窗口”的工作人員必須能夠在與客戶通信時在多個應用程序之間切換，收集所有重要的信息，即時反饋客戶問詢。RPA機器人可以支持前臺員工的多任務工作，并允許他們更好地響應客戶的需求。這提供了更多面向客戶的服務，并允許員工應對客戶時變得更加高效。可能聽起來有些矛盾，但自動化確實讓人變得重要。

結語

無論是客戶服務、企業貸款、網絡安全措施等等，機器人流程自動化都可以在遠少于人工處理時間內完成，而且非常準確。

我們建議無論您的目標是提高效率還是生產力、成本效益、客戶參與度，在部署RPA之前都請盡可能多的了解它的能力，評估業務流程的適用性，并作以審慎的判斷。

達觀數據作為國內專注于文本智能處理技術的國家高新技術企業，利用先進的自然語言處理(NLP)、光學字符識別（OCR）、知識圖譜等技術，為大型企業和政府機構提供機器人流程自動化（RPA）、文檔智能審閱、智能推薦等智能產品，讓計算機協助人工完成業務流程自動化，大幅度提高企業效率。

2019年7月，達觀數據正式推出國內首款自主研發集OCR(光學字符識別)與 NLP(自然語言處理)于一體的 達觀智能RPA（點擊了解詳情），突破傳統 RPA無法處理的非結構化數據源問題，例如圖片驗證碼識別，證件識別，紙質文檔識別，合同抽取，財務報表抽取，報告生成等業務需求，延伸了企業自動化鏈條。

目前，達觀RPA已經在售后工單處理、商業案例報告生成、供應商準入核實、智慧政務行政審批、金融文檔的抽取驗查和填寫等場景中運行。

特別聲明：

文章來源：達觀數據（ID：Datagrand_）

原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/tVA05hrz2czKAotWPlDXaA

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