隨著數據科學、機器學習、深度學習、認知分析、機器人流程自動化（RPA）等機器智能技術不斷應用到財務管理領域，將推動財務管理的自動化、智能化和平臺化發展。CFO需要用新的思維方式對待數據分析和交易處理，利用各種數據及信息技術，實現流程任務自動化、智能化并支持管理決策，獲取洞察以指導行動，創造價值。圍繞智能財務機器人的應用場景，《財資中國》聯合德勤中國，圍繞“德勤小勤人”的實踐和案例，推出“智能財務機器人（RPA+AI）”系列專欄，針對財務數字化浪潮下“RPA+AI”的應用場景做出深入洞察。本期內容將展現智能財務機器人在監管信息報送工作中所展現的效能。

風險管理一直是金融機構的監管重點，而監管機構也在不斷通過建設信息化系統，通過數據對各類金融機構的非現場監管、風險評級和預警分析，實現對金融機構運行的智能化監管。例如，銀監會早在2003年就開始啟動銀行業的金融機構監管信息系統工程（簡稱“1104工程”）；近兩年，隨著保險業“以風險為導向的償付能力監管體系”（簡稱“償二代”）的正式實施，保監會也推出了“償二代監管信息系統”工程，對保險公司的償付能力以及風險管理情況信息進行了統一信息收集和監控。這些舉措，對金融機構的風險數據處理能力提出了更高要求，使得許多金融機構的風險管理人員工作愈發繁重，甚至影響到日常的風險管理及風險事件預防和處置。

每個季度結束后月份的25日，都是保監會要求各家保險公司報送“償二代風險綜合評級數據”的日子。對于各家保險公司的風險部門，從上季末一結束，就開始著手準備報送的數據。將分支機構的數據收集齊全，并計算匯總出總公司數據，又經過多輪的校驗調整、領導審閱，待到所有指標數據終于全部準備妥當，報送截止日期也近在眼前了。

近期，監管又著重加強了對保險公司“償二代”數據真實性和準確性的要求，因此報送工作也是絲毫馬虎不得。對于保險公司的風險部門來說，每一家分支機構都有近200個指標數據，需要人工一個個錄入到標準轉換工具中，導出成XBRL格式，然后再上傳至監管的報送系統中。一旦數據輸入有誤，沒能通過校驗，又要回到標準轉換工具中重新核對、調整、導出、上傳、校驗，直到校驗正確成功上傳。而這樣來來回回的過程，對于幾十家分支機構，每家都要執行一遍，總計要錄入100多張評分表，4500多個指標數據。單單完成報送這一項動作，就需要占用本就人手嚴重不足的風險管理部門一個員工兩天甚至一周的時間。

終于，所有的數據趕在截止日期前都上傳至保監會的報送系統中，而風險部門的同事又要為下個月的“償付能力報告”的監管報送忙得焦頭爛額，本要安排會議一起討論的量化風險模型的設計，只能默默地放到一邊。

保險公司可以引入德勤RPA幫助風險部門從每個季度例行的報送工作中解放出來。

在每個季度結束后，德勤RPA就自動幫助風險部門的同事將監管信息報送的收集模板發送給對應的總公司業務部門以及分支機構的風險協調崗。到了規定的時間，德勤RPA會在系統中自動回收風險信息數據。只要設置一次，德勤RPA就學會了對收集的信息進行基礎的格式校驗和邏輯校驗，同時還會把各家分支機構的數據進行匯總，整理成總公司的報送表格。

▲圖 各步驟自動化前后耗時對比

在數據收集和匯總統計方面，德勤RPA已經幫了不少忙。而對于最終的報送，德勤RPA的工作效率更是令人驚訝。它會自動導入數據文件，打開轉換工具，開始進行數據的輸入。幾秒鐘之后，一家分支機構的數據就全部錄入完畢并且導出成監管要求的XBRL格式了。緊接著，德勤RPA自動登錄監管上報的網站，上傳、校驗、確認一氣呵成。不出1個小時，25家分支機構的數據全部上載完成，并且，再也不怕不小心輸錯了數據后不斷校驗調整了。

不僅如此，德勤RPA還可以與德勤風險智能管理系統（R.I.S.K）密切合作，總部及各分支機構可以通過R.I.S.K系統與各業務管理系統對接，自動獲取并校驗監管報送所需的數據信息，并交給RPA進行匯總和報送。

一方面，金融機構的風險管理數據講究及時性、完整性、準確性，這都恰恰是小勤人自動化操作相比傳統的手工匯總和統計方式占據優勢的特征。另一方面，嚴格的監管環境也使得監管信息報送工作量大且重復性高，使得本應該專注于日常風險管控的風險專業人才的工作時間卻被這類繁瑣重復的工作占據。德勤機器人在監管信息報送領域的實踐，幫助金融機構顯著提高了信息報送的效率，提升了報送的質量，減少了無謂的重復勞動，讓風險專業人才可以專注到復雜的風險管控中去。從而在保證了合規性的同時，大幅提高金融機構的整體風險管控工作效率及管理能力。

繼續閱讀：

未經允許不得轉載：RPA中國 | RPA全球生態 | 數字化勞動力 | RPA新聞 | 推動中國RPA生態發展 | 流 > 智能財務機器人來了！RPA助力保險監管信息報送