《銀行科技研究社》（作者木子劍）訊，RPA在國內正得到前所未有的關注，但其并不是一項可“孤軍奮戰”的技術。只有在融合AI技術完成互補的基礎上，方能“二人同心，其利斷金”，為銀行、企業等帶來更高價值。

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RPA得資本追捧，

或成金融業增強核心競爭力的重要工具

2019年，RPA在資本浪潮中嶄露頭角，為國內RPA元年。目前其正深受資本的歡迎。

據《銀行科技研究社》不完全統計，2021年1月至2022年4月，有16家RPA企業共融資26起，多筆融資金額達到1億元人民幣以上，單筆融資最高金額1.5億美元，為弘璣C輪融資。其中2022年以來的幾筆較大融資有：達觀數據C輪5.8億元融資、影刀RPA C輪1億美元融資、來也科技C++輪7000萬美元融資等。

談到較為理想的RPA應用領域，標準化程度較高的金融業，必是其中一個。

畢馬威和騰訊金融研究院、騰訊云聯合發布的《數實共生·2022金融科技十大趨勢展望》報告顯示，“RPA加速金融業自動化、智能化”是其中一個趨勢，RPA帶來的價值將成為未來金融業的核心競爭力之一。

RPA對于銀行來說，是一個降本增效的有力工具。RPA的優勢在于：可不間斷工作，節省人力成本；提升業務處理、運營管理效率；相對人工操作，準確性高；可解決跨系統采集數據的難題，消除操作斷點問題；部署較為靈活快速，不影響原有計算機系統等。

在銀行，RPA可用于營銷、風控、運營、信貸、數據處理、反洗錢、稅務申報、報表制作等場景。

據悉，目前各銀行已完成招標的RPA建設項目有70個左右。

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RPA實際應用存在較大局限性，銀行打造RPA+AI融合項目

但是，RPA并不是萬能的。隨著銀行應用深入及需求進一步挖掘，RPA的弊端和局限性顯現。

RPA主要處理大量重復、規則明確的結構化數據。然而，在銀行，基于規則化數據的業務只占一小部分，剩下的則大量涉及圖片、文字甚至音視頻等非結構化數據，且非結構化數據每年都在快速增長。RPA對此“聳肩攤手”，表示無能為力。

比如當RPA進行跨系統采集數據的時候，遇到非結構化數據，只能“歇菜”，其優勢便得不到有效發揮。

因此，銀行打造數字員工，僅有RPA是不夠的。RPA只能成為數字員工的四肢，處理一些簡單業務。

而處理非結構化數據，是AI技術擅長的。得此搭檔，RPA便能打破限制，擁有來自于“大腦”的智慧，可進行思考決策，處理更復雜的數據。

可以這么說，AI是RPA不可或缺的Buff。

可與RPA結合的AI技術主要有，NLP（Natural Language Processing，自然語言處理）、OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別）、ML（Machine Learning，機器學習）、CV（Computer Vision，計算機視覺）、KG（Knowledge Graph，知識圖譜）等。

據《銀行科技研究社》了解，已有多家銀行打造RPA和AI融合的項目。

比如山西銀行RPA項目，旨在建立RPA平臺并結合OCR、NLP等AI組件，使用機器人完成數據比對、抽取分析等工作。

上海農商行在進行新一代審計系統POC供應商征集時，要求系統具備機器學習、OCR、語音識別、RPA等技術的應用與整合能力。

寧波銀行召集異構RPA選型項目供應商時，要求其對RPA技術有比較完整的體系規劃及前瞻性，包含但不限于從數據分析、人工智能技術集成等方面的全生命周期的產品功能覆蓋，如人機交互能力、AI集成能力等等。

另外，工行RPA+AI企業級智能數字勞動力建設方案，以機器人流程自動化服務平臺為基礎，集成計算機視覺、自然語言處理等人工智能技術。以RPA技術作為更多AI技術落地應用的加速器，實現RPA控制力與AI認知力相互融合，從而解決傳統業務場景的非結構化數據操作、跨系統連接、人工決策等問題。

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RPA廠商正探索與AI的融合，

在銀行多場景落地應用

在技術領域，超自動化（Hyperautomation）或已成熱門詞匯，其連續三年入選Gartner技術趨勢報告。超自動化，其實是RPA、AI等技術的集合。RPA+AI，兩者結合還創造出“IPA”這一詞。

顯然，RPA+AI，或成為未來重要趨勢。因此，RPA廠商在努力融合AI技術。

比如金智維K-RPA數字員工助力銀行數字化建設方案，以“RPA+AI+大數據”為核心技術，其中AI技術包含OCR、NLP、ASR自動語音識別、KG知識圖譜、計算機視覺等。

弘璣的超自動化解決方案融合了人工智能和機器學習等技術，RPA產品線囊括NLP、機器學習、計算機視覺等一體化AI技術。其在銀行的應用有信貸部房融貸信息填寫及合同生成、大額和可疑交易填補、征信查詢、銀行發票驗真、銀行可疑預警基礎報告生成、業務作業分配等。

來也科技于2019年進入RPA+AI市場，已打造基于“RPA+AI”的智能自動化平臺，并應用于銀行、保險、政府等領域。在銀行內的應用場景包含對公開戶、反洗錢監控和報送、貸款資質審核、企業賬戶年檢、報銷業務審核等。銀行客戶有興業銀行呼和浩特分行、華夏銀行福州分行、南洋商業銀行等。

值得一提的是，來也科技2022年收購了法國對話式AI公司Mindsay。

達觀數據的銀行機器人解決方案，集成流程機器人、計算機視覺、NLP、知識圖譜等技術，賦能信貸審批、國際業務、風險管控、智能營銷、運營管理、財務稅務等業務。據悉，某國有大行與達觀數據聯手研發整合RPA+OCR+NLP的智慧信貸機器人，已完成企業征信查詢、財務報表解析、信貸合同制作、審批意見書智能解析等多項核心能力落地應用。

賽旗的iS-RPA也已集成OCR、NLP、CV等AI能力，且新版本支持本地化部署AI能力，在銀行業已應用于營運管理、計劃財務、網絡金融、人力資源、資產管理、審計、信用卡中心等場景。

可以見得，RPA和AI“相愛”，正帶來一次絕妙的“聯姻”。

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