為了應對挑戰，全球知名信息科技咨詢公司Gartner在2019年1月的分析報告提出：全球金融業首要任務仍舊落在推行數字化戰略上。

以國外領先金融機構JPMorgan為例，每年在科技投入費用超過95億美元，主要包括8大新興技術領域——流程機器人、區塊鏈、安全、大數據、開放銀行、數據科學、用戶體驗、云服務。摩根大通作為機器人規模化應用的先行者，截至2017年，已在50多個流程部署了超過500個數字員工，并為其節約了三千萬美元的運營成本。

02 人工智能

人工智能可以細分為文本、圖像、語音等領域的感知和認知能力。其中文本語音的理解是人工智能領域中技術難度最高、處理技術最復雜的領域，因為語言文字高度抽象概括，也被微軟創始人比爾·蓋茨稱為“人工智能皇冠上的明珠”。

自然語言處理可以分為自動閱讀和自動寫作：

• 自動閱讀是指計算機自動閱讀文檔資料，完成自動化審批、核對、糾錯、搜索、推薦、比對、分析等功能，減輕人工負擔。

• 自動寫作計算機自動完成協作工作，比如自動填表，摘要寫作、潤色修改、寫作提示、內容擴充等等。

通俗地講，自然語言處理技術可以幫人類更好的處理文檔資料。達觀結合自然語言處理領先優勢，同時也是對自動化行業趨勢的判斷，把自然語言處理(NLP)和光學字符識別(OCR)等人工智能技術與RPA進行創新整合，并在2019年7月發布了國內首款智能RPA機器人，大幅度擴展傳統RPA能力邊界。

目前達觀RPA已經成功完成了超過300個數字化創新項目實施，服務了包括中國銀聯、中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行、交通銀行、興業銀行等多家銀行客戶，為客戶帶來了顯著成效。

二、RPA在銀行業的典型應用場景

作為信息化程度最高的行業之一，銀行內部完成了成百上千套信息系統的建設，導致了大量系統與系統，數據與數據之間是割裂的，許多“銜接性”的工作流程需要有員工操作完成。

這些高流量、重復的、容易產生風險和失誤的場景是RPA的應用首選，它們分布在銀行里各個業務條線的前、中后臺。具體來說，RPA在銀行業比較理想的應用場景主要可以從以下幾個維度進行分析：

接下來，我就一些典型的RPA應用場景在和大家做下具體分享。

在企業或個人授信審批過程中，客戶經理需要登錄法院、工商、稅務、裁判文書等20多個企業/個人征信信息相關系統網站，匯總查詢結果信息。同時，客戶經理還要按照合規要求截圖保存。業務量大，涉及的外部系統多，整個流程費時費力。

達觀企業征信查詢機器人實現了企業相關信息的一鍵查詢。機器人自動登錄外部征信系統或網站，獲取、匯總并截圖保存查詢結果信息。不僅提升了工作效率，還保障了征信數據的完整性。我們接下來用產品DEMO來舉例：在登陸海關網站時，需要做滑動模塊拖動的驗證，我們應該如何讓機器人完成這一認證呢？

達觀企業征信查詢機器人

我們首先利用RPA以最小像素移動滑動模塊，用匹配算法計算滑動后的圖片與目標圖片的相似度，然后不停的循環、迭代、驗證，直到最后達到匹配度要求，完成網站登陸和后面信息查詢、截圖保存等工作。

分支機構客戶經理需要將大量財務報表上的數百項信息手動錄入至相應的企業金融系統，并將財務信息填寫至盡職調查報告。根據中國《商業銀行資本管理辦法》的規定，企業至少要提交最近三年的財務報表。

同時，這些財務報表的會計科目數值大，再加上報表的會計科目也不規范——例如有些企業資產負債表中提供的科目是“實收資本”，有些企業是“實收股本”——這類同義詞也需要由專業財務資質經驗的業務老師做后續判斷。財務報表數量多、會計科目數值大、報表不規范，導致財務報表采集過程費時費力，且容易出錯。

在這個場景下，達觀提供了“RPA+OCR+自然語言處理”的解決方案：首先通過OCR技術將財務報表掃描件轉換成電子文件，再使用自然語言處理技術識別同義詞，最后再用RPA實現信息的自動化采集和盡職調查報告財務分析的自動生成。在機器人的幫助下，財務報表采集和分析的時間從幾小時降低到10分鐘以內，效率顯著提升。

財務報表識別

當授信申請通過審批后，銀行就會出具審批意見書。授信部門貸后管理人員需要從長篇幅的審批意見書中提取出需要執行與關注的內容，并下發給支行及支行的客戶經理執行。客戶經理需要關注企業貸款的資金流向、經營情況，如果是外貿項目還要關注匯率的變動情況等。審批意見書篇幅比較長，不同人員在閱讀理解時對要點理解上可能不一致，這會讓后面的執行和落地存在一定的挑戰和困難。

針對這一痛點，達觀數據提供了智慧貸后審批機器人解決方案。首先用自然語言處理技術實現審批意見書的關鍵要素的提取，同時將提取的要素按照高級、中級、低級進行分類，然后再下發給客戶經理執行，最后貸后管理人員做執行情況的跟進。在達觀智能RPA的幫助下，大幅度提升了經營機構的貸后管理水平，更好地滿足了監管機構的合規要求。

企金管理部工作人員會查閱第三方資訊網站發布的上市公司理財公告來制作理財報告，通過上市公司披露的理財報告了解上市公司理財進度及意向信息，明確企金客戶營銷方向，幫助拓展企金客戶數量。手動下載第三方網站的理財公告，在人工將關鍵信息提取出來，員工每天要做上百份的公告下載和提取，效率非常低且容易出錯。

達觀數據智能解析機器人首先通過RPA自動登陸網站，下載上市公司的理財公告，然后使用自然語言處理技術抽取關鍵信息（理財產品名稱、股票代碼、產品詳細信息、產品收益率、產品金額等）——在達觀RPA的幫助下，可以將全流程從2天減少至30分鐘內。

5、監管報告生成
 

銀行開展業務要向監管機構按規定頻率、固定報表報送本機構的經營和風險情況。一般在商業銀行總部，可以使用信息系統完成監管報告的自動報送工作。

但在分支機構由于缺乏信息系統支持，風險經理每月需定期登陸統一報表系統等業務系統下載原始數據，并整合手工臺賬數據，按照監管要求制作數十張監管報表(比如GF0102貸款五級分類月報表、GF1101行業貸款情況表、G12貸款質量遷徙表)，并向屬地監管機構報送。監管報表數量多、計算規則復雜、人工制作非常耗時并且容易出差錯。

在這個場景中，達觀提供了RPA智能機器人自動化解決方案，實現了數據源的自動匯總與復核，并按監管要求自動生成監管報告，可以把監管報告的流程從12小時降低到1.5小時內，效率提升7倍。

6、個人房押快貸助手

普惠金融部的業務特點是，審批流程線上化，業務規模比較大，單筆金額相對較小。普惠金融部業務經理在“個人快速貸款業務”相關的業務場景中，需要人工進行貸款業務的任務分發、材料審核、合同制作、信息錄入編輯、積分記錄等操作，受制于人力和效率限制，貸款合同制作任務出現積壓，一定程度上影響業務發展。

在這個場景里，達觀RPA實現了合同相關要素在相關數據源（信貸系統、配置的Excel數據表）中自動提取相關合同所需要的關鍵要素，自動完成合同制作，全流程由30分鐘減少至1分鐘內，大幅度提升了用戶體驗，助力業務拓展。

7、對公開戶機器人

運營管理部在集中處理O2O預約開戶審核時，需查詢客戶在國家企業信用信息公示系統（工商網）、人行賬戶管理系統、機構信用代碼系統中信息，并對信息一致性進行比對。整個流程比較固定但業務量比較大，每個月要處理上萬筆業務。在季末或年末時會有20%或者40%的業務量增長。

基于這個場景，達觀提供了機器人解決方案，RPA自動登陸三個系統下載企業相關信息，完成一致性比對，在機器人幫助下，每筆業務審核時間從5分鐘縮短到1分鐘之內，效率提高4倍以上。

三、銀行業RPA最佳實踐分享

目前，我們在給客戶服務過程中也沉淀了豐富的實踐經驗，主要可以歸納在流程咨詢、技術方案和組織架構這三個部分，接下來依次進行分享。

1、流程咨詢

針對現有流程，我們基于兩個維度做流程的篩選：第一種維度是從影響力、客戶價值、成本改善空間等方面進行流程業務價值篩選，另一種維度是從技術可行性、數據質量、流程復雜度、風險合規等方面進行技術篩選。在這兩個維度下，我們會把待實施的自動化流程按照高優先級、次優先級、低優先級的分類進行優先級劃分。

根據分析結果，我們可以把流程放到平面圖中，技術可行性高且業務價值高的流程，放置在右上角的領域，技術可行性低且業務價值低的流程會放置在左下角的領域。我們也會基于分析結果幫助客戶制定RPA實施路線規劃圖，通過分期來推進項目的有序落地。

2、技術方案

RPA技術方案類似于橋梁，它起到的是連接的作用。RPA不僅連接軟件（IE瀏覽器、ERP系統、第三方APP軟件、郵箱、office等），還可以集成Web Service，甚至可以集成硬件設備（掃描儀、USB、HUB等）。

舉個例子，我們經常遇到的流程是“數據下載-數據預處理-數據下載至Excel-基于Excel做后續數據處理”。雖然可以等待下載完成后使用RPA進行數據加工，但有時打開文件較大的Excel時耗時很長，這會導致后續的數據處理的穩定性、性能大大下降。

在這種情況下，我們可以使用數據庫或Python完成后續的數據處理工作，如果數據量比較大，可以先由RPA完成數據下載，隨后將數據導入數據庫，用RPA等工具做集成，之后再完成后續的數據處理和分析。這樣整個方案的穩定性和性能會有很大的提升。RPA起到的作用是連接作用，因此解決方案、RPA角色輕量級的會更好。

在設計技術方案時要考慮常見的異常處理機制，提升機器人運行的魯棒性。在設計流程過程時，我們要考慮賬號鎖定、斷網、獲取關鍵元素失敗、郵箱附件下載失敗等問題，通過在關鍵環節流程設計時加入異常處理機制（例如循環點擊、人工復核等）來確保機器人運行是穩定和可靠。

3、組織架構

因此，在企業自動化的推廣階段，我們會建議客戶建設RPA卓越中心，用來確定各方職責，實現機器人的高效管理和全面推廣。另外在組織架構建設基礎上，還需要制定配套的機器人管理制度，包括機器人的管理辦法、實施細則、賬戶管理細則等。這其中包括機器人從需求評審到研發、投產、運維的全生命周期管理，奠定RPA在金融機構全面推廣的制度基礎。

另外，在RPA的實踐過程中，經常會有朋友探討RPA與企業自動化的話題。我的理解是RPA是自動化的其中一種技術工具或手段，信息系統、AI技術等等也是實現企業自動化的工具。結合RPA的技術特點，RPA應該是在企業實現端到端自動化的最后環節，也即是說企業在已完成流程梳理、系統建設的基礎上，再引入RPA的技術解決方案，以實現企業自動化旅程的最后一公里的問題，更好的提升金融機構的流程自動化的水平和數字化的水平。

四、未來展望

五、Q&A