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如今，機器人技術應用于各行各業，金融服務業當然也不例外。現在，50%的金融市場參與者希望實現手動流程自動化，機器人流程自動化則是他們的首選工具。隨著利潤的減少，監管的加強，以及利率的停滯，在金融領域使用RPA來提高競爭優勢成為一種跟上大量金融科技初創企業擠占市場的方式。但RPA究竟是什么？是如何工作的？要如何使用它？以及有哪些當前可用的RPA選項呢？

為什么銀行要投資RPA工具

機器人流程自動化在未來的金融業有很大的前景。RPA是一種基于軟件的工具，依靠機器人來模仿人類的工作，特別是在企業流程的勞動密集型領域。從本質上講，"機器人 "執行與人類相同的工作，使用相同的界面并遵循類似的步驟。金融領域的機器人流程自動化與傳統的自動化不同——RPA不是依靠API將幾個系統整合到一個平臺并執行設定的程序，而是在GUI中記錄用戶的操作，然后在同一個GUI中重復這些操作，從而使得重復性工作可以實現類似人類的自動化。

RPA在應收帳款中的應用

特定任務的自動化可以顯著改善B2C的關系，并使許多過程變得更加容易。機器人可以在幾秒鐘內開出發票，促使客戶更快地付款。用于金融服務的RPA跟蹤、規范和驗證付款，處理訂單，不會出錯且始終處于領先地位。這種訓練有素的助手可以實現無壓力的客戶體驗，為服務提供商增加價值。

應付賬款中的RPA

金融領域成功的機器人流程自動化案例通常致力于應付賬款。在財務中實施RPA，可以消除無休止的電子郵件往來，提供流暢的付款審批流程，將發票與責任人相匹配，并設置最后期限提醒。自動化的數據輸入使流程運轉更加快速，解除了人類員工單調工作的負擔，從而使得發票處理和付款的執行更加便捷，結構更加合理。

投資管理中的RPA

資產管理部門重視RPA，因為它對業務發展有著不可估量的貢獻。機器人流程自動化促進了勞動密集型流程，如基金和遺產管理、報告和分析、客戶登陸、合規和風險管理等。

在常規流程中實施這項技術為資產管理公司提供了巨大的利益，因為它可以應用于一些特定的業務領域，包括：

貿易處理和基于異常標準的電子郵件生成
貿易支持、充實、驗證和對賬
協調，特別是在不相連的系統之間（類似WSO的問題）
業務團隊之間的信息和消息傳遞
數據輸入和提取的自動化和對賬——例如信用評級、貸款合同、財務報表等
基金管理領域

機器人流程自動化在金融業的優勢和挑戰

RPA在金融業的優勢是顯而易見的，給工作帶來了快速和明顯的效果。

提高效率

金融服務中的機器人流程自動化不僅可以大大減少人為錯誤，還能減少20%的服務臺查詢數量，并提高客戶滿意度。另一個明顯的優勢是具有更高的處理速度，因為它的工作速度平均比人快四倍。此外，它還能同時執行多個流程，并更快地制定反饋。最后但也同樣重要的一點是：機器人可以全天候工作，不容易出現缺勤的情況。

節省成本和精力

通常情況下，機器人的許可成本遠低于人力的平均成本。此外，RPA可以使該流程所需的全職同等員工數量減少67%。就所需的工作量而言，RPA自動化可以節省大約20-25%，因為它可以在幾周內開發完成。

無縫的實用性

RPA是一種輕量級的企業自動化技術，可以與任何現有技術并存。業務流程管理（BPM）和RPA平臺是為變革和敏捷性而建立的，因此它們具有高度的靈活性。此外，RPA可以為機器人執行的所有活動創建一個強大的審計跟蹤，這使得監測過程和采取糾正措施變得更加容易。

金融服務中的RPA現狀

有了這種成功的可能性，在金融服務業中采用RPA的人數激增也就不足為奇了。以下是一些簡單的事實：

RPA可以帶來25-60%的成本節約
2019年，全球RPA市場收入超過15億美元
預計到2023年，RPA軟件和服務將增長到30億美元以上

由于越來越多的法規和更嚴格的資本要求，利潤率降低，迫使公司用更少的錢做更多的事。快速發展的市場和來自無數快速靈活的金融科技初創公司的競爭，正在推動公司重塑他們向客戶提供產品和服務的方式，迫使他們升級和自動化他們的操作流程。

這些自動化工作得到了廣泛的技術支持，如工作負載自動化和BPM，幾十年來一直被用于勞動密集型流程的自動化。再比如RPA，是相對較新的技術，但也正迅速蔓延到所有行業的公司中去。

市場上的RPA工具

金融服務行業的機器人流程自動化可能性幾乎是無限的。銀行如何調整軟件機器人來實現重復性工作的自動化并增強其業務流程？是否有可能為模仿人類活動的跨應用操作創建 "機器人"，包括應用登錄和退出、數據復制粘貼、打開附件和電子郵件以及填寫表格？RPA不是抓取或宏軟件技術，而是更復雜的東西。

我們知道，宏程序只能重復線性命令。反過來說，機器人可以直觀地對刺激作出反應，并能夠隨著時間的推移提高其智能。此外，RPA可以同時與多個應用程序互動。

在金融領域實施RPA不需要大量的前期技術投資或昂貴的專業技術資源。RPA的成本隨著它的使用而增加，因為許可主要是基于使用的 "機器人 "數量。每個機器人負責一個自動化流程，因此，投資成本很容易與自動化節省的成本掛鉤。采用RPA也不需要昂貴的開發人員，許多RPA工具被設計成 "業務友好型"，因而不需要IT部門的支持。在許多情況下，有技術頭腦的商業用戶或商業分析師可以迅速掌握這些工具，并提高工作效率。

以下是一些RPA選項：

現成的RPA解決方案

金融領域的機器人流程自動化有許多現成的解決方案。這些不需要RPA開發人員實施，大多數都設計得足夠簡單，任何熟悉自動化過程如何工作的用戶都可以應用它們，也不需要額外的編碼。現成RPA解決方案的好處包括：

通常比定制的解決方案成本更低
由于每個機器人單獨鏈接到一個進程，因此能夠輕松測量實施節省的成本快速實施
能夠根據個人需求訪問和修改代碼

然而，使用現成的RPA解決方案也有一些缺點。例如，其有限的功能可能意味著一些企業需要多個RPA來處理特定的流程，這就使得成本直線上升。而且，在現成的選項需要進行一些修改的情況下，它們需要內部開發人員。

免費解決方案

有一些開源方案可以為金融服務提供某種程度的免費RPA。大多數不能輕易適應個別公司的需求（至少在不使用開發人員的情況下），而是為非企業組織準備的。這些免費選項中有許多是付費RPA解決方案的精簡版，目的是給企業提供 "試運行 "的機會。

付費解決方案

毫不奇怪，付費RPA軟件有更大的功能和可能性。一些RPA服務和RPA企業供應商提供免費試用或測試期，但需要付費。

定制的RPA解決方案

上述的技術發展已經減少但沒有完全消除業務流程自動化的定制軟件解決方案的作用。許多公司都面臨著獨特的業務挑戰，這些挑戰無法通過任何單一或甚至組合的現成解決方案來完全解決，可能需要一些定制開發來滿足業務需求。一些公司可能會發現，多個供應商產品的總運營成本超過了建立一個定制解決方案的成本。但是，即使是定制的軟件解決方案，其開發成本也比以往要低得多。

云計算已經消除了對昂貴的企業內部基礎設施及其持續維護的需求。許多基于云的服務的彈性和可擴展性優化了計算和數據資源的使用。許多使企業計算如此昂貴的“特性”——可伸縮性、可擴展性、可維護性和可靠性——在云中的成本要低得多。對持續部署和集成的內置支持消除了大部分的軟件發布開銷。

通用的REST APIs使得整合第三方產品和那些提供此類API的遺留系統到定制的軟件解決方案變得更加容易。微服務正在成為架構應用程序的首選方法，這將導致企業內幾乎所有的業務邏輯和服務都可用于其他系統。

RPA在金融領域的應用案例

在貿易金融領域使用機器人流程自動化的各行業公司包括沃爾瑪、沃爾格林、AT&T、Vanguard、美國運通和其他許多公司。然而，值得注意的是，雖然43%的金融服務工作是可自動化的，但研究表明，只有3%的組織設法將RPA擴展到50個機器人以上。

RPA在金融服務領域的下一站

智能流程自動化是一種將RPA、業務流程挖掘和協調、機器學習和自然語言處理結合在一起的方法，與只使用RPA平臺相比，可以實現更好的業務成果。

業務流程挖掘有助于根據系統產生的事件日志來分析和優化流程，是協調、控制、監測和持續改進復雜流程的重要工具。機器學習意味著系統可以通過處理前期沒有預料到的變化而學習，這些系統通過吸收數據中的經驗和算法支持的決策，在旅途中進行訓練。例子包括處理基于圖像的POs，從圖像中識別分子，并觸發一個相關的過程。

自然語言處理使用統計方法和學習算法來分析文本和非結構化信息，以了解其含義、情感和意圖。一個示例是在客戶服務中，客戶以自由文本的形式提出支持票，然后對其進行分析，以確定下一步，并隨后觸發一個流程。

結論

機器人流程自動化在金融行業的應用可能正在上升，但這并不意味著RPA的格局不會隨著它的發展而改變。目前，RPA解決方案有望在幾個主要領域增長，這些領域依賴于與AI的集成。讀取非結構化文檔的能力是自動化中的一個關鍵障礙，因此利用NLP和ML的自學習和認知RPA將提供增強的功能，以及適應不斷變化的環境的能力。因此，它們將變得更有用，維護成本更低。可以執行認知功能的自動化聽起來像是未來，但它比你想象的更接近。

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