近年來，隨著大數據與人工智能（AI）技術的成熟，機器人流程自動化（RPA）技術已在各行業得到廣泛應用。RPA提供了一種數字化勞動力，代替人完成大量重復且具有明確規則的操作，結合AI能力為各種復雜業務場景提供自動化解決方案，以無侵入的方式打破傳統自動化技術的局限，已成為企業數字化浪潮的重要推動力。據艾瑞咨詢預測，未來3年RPA應用市場增速將維持在70%以上，投融資熱度和市場規模增速將持續攀升。時下，RPA技術浪潮正以洶涌之勢席卷各個行業及領域，機遇與挑戰無處不在。

現代商業銀行作為信息密集型的服務企業，處于強監管環境下，業務流程大多具有標準化特征，對流程操作的準確度要求高。此外，經過多年的信息化建設，銀行內部系統眾多，中后臺流程復雜，大量的跨系統間流程銜接和數據傳輸需要人工協調。這些勞動量大、重復度高、易產生失誤和風險的流程是RPA應用的首選。在合規要求日趨嚴苛、人力成本攀升、大量老舊系統改造困難的情況下，RPA的出現為銀行實現高度流程自動化提供了新思路，有望成為銀行進行業務流程和運營模式轉型的新抓手。

中小城商行內部系統復雜、重構困難，且受限于傳統自動化技術的能力瓶頸，無法處理復雜的非結構化對象，物理世界和信息世界難以有效連通，許多復雜場景流程需要人工銜接；流程自動化程度不足，進一步導致了流程的標準化不足，流程管控的時效性、透明度以及數據可追溯性均有待提升。RPA具有數字勞動力特征，可以無侵入的方式打破業務壁壘，其廣泛的適用性與強大的自動化效用可幫助銀行打通業務流程的“最后一公里”，為中小城商行實現端到端業務流程優化與再造提供了全新的機遇。

RPA對企業級業務流程優化與再造的推動作用主要表現在以下幾個方面：

（1）RPA實施的第一步就是流程發現和流程解析，通過分析現有的業務流程，從中找到那些適合自動化的流程，完成自動化流程的機會評估。在這個過程中，銀行進行全面的業務流程梳理，結合RPA流程挖掘技術，理解流程并發現流程中存在的問題，有助于提高流程效率和沉淀流程方法論。

（2）在RPA的實施過程中，可能會重新拆解原流程中的任務項，分解為人工和自動化兩部分。也可以歸并某角色的同類操作，從而減少不同主體間的交互。也就是說，RPA并不是簡單模仿人類已有的流程來實現自動化處理，而是將業務流程模塊化，通過技術手段攻克影響效率的關鍵點，實施過程伴隨著流程優化和再造，這既提升了流程效率，也改變了人們傳統的思維方式。

（3）得益于人工智能的快速發展，RPA結合AI能夠應對那些復雜的非結構化數據，大大擴展了傳統RPA的能力邊界，從而能夠完成復雜應用場景的流程替代，為實現端到端的業務流程自動化創造了條件。通過自動化再造以后的業務流程，可以有效摒棄原有的手工操作模式，串接前后臺業務流程，打通跨部門甚至是跨企業之間的壁壘，形成人機協作運營流程。

（4）RPA“數字員工”執行流程的全過程可記錄和追蹤，精細的流程監控可以讓管理者分析機器人的每個操作步驟，有效識別流程中存在的問題，更清晰地了解運營情況，為銀行提供流程分析和持續優化的切實依據，形成業務洞察力。

RPA的運用是對原有流程管理思想和管理體系的一種有效補充，借助于自動化可以更深地發掘流程管理在銀行內部的潛在價值。在推進端到端業務流程優化與再造的同時，打造私有流程自動化智庫，充分挖掘流程自動化在銀行運營的潛能，幫助銀行沉淀自動化流程資產，提升流程效率，從而向高自動化流程銀行邁進。

在金融脫媒和數字化浪潮下，一方面，客戶行為悄然轉變，客戶對金融服務獲取與體驗的期望提升；另一方面，數字時代，客戶需求呈現出更多樣化的轉變，銀行慢節奏的信息處理速度已遠遠落后。面臨客戶體驗、運營效能兩大待提升點，銀行同業紛紛進行數字化轉型布局。面對已趨白熱化的同業競爭和來自互聯網巨頭等非金融機構的夾擊，中小城商行在客戶體驗和技術賦能上必須尋求突破。

2020年以來，在金融科技變革和疫情新常態的雙重助推下，銀行降本增效、尋求創新的需求愈發迫切。中小城商行數字化轉型面臨系統、數據和業務的多重挑戰，RPA以其非侵入特性、AI可擴展性和強執行力為銀行業務高效低耗運營提供新的解決方案，開啟中小城商行數字化變革新賽道。

RPA在幫助銀行實現降本增效上效果顯著，有數據表明，在不改變現有系統的情況下，應用RPA能夠將銀行現有的人工操作成本降低30%～40%。RPA數字員工具備認真執行、不知疲倦、無限擴容等優勢：一是效率高、成本低，數字員工可以7×24小時工作，全年無休，始終保持高質量、高效率的工作狀態，同樣的成本，其工作效率可以達到普通員工的6倍；二是質量高、差錯少，數字員工可以準確無誤地完成多項工作，杜絕人工失誤，提高操作效率和準確性；三是易管理、高彈性，即無需考慮員工離職、排班、職場管理等綜合管理事宜，可快速擴充或縮減。RPA代替人完成手工、重復的工作，可推動銀行運營模式從勞動密集型向技術創新型轉變，提升組織運營效率。

銀行各網點、跨部門的信息溝通和業務協調成本高，傳統IT項目從需求、實施、上線到驗證的整體周期長，影響前端業務需求反饋和創新。RPA作為一種低代碼開發工具，功能組件高度集成可復用，具備快速靈活部署、不破壞原生系統的優點，有效支持業務需求敏捷上線。流程機器人可集中管理和調度，即時按需為業務部門分配數字勞動力，提升運營靈活性。通過RPA流程機器人的實施運行，能夠快速實施驗證業務流程，驅動業務創新。此外，RPA強大的AI可擴展性，為各種復雜金融場景的端到端流程自動化創造了可能，銀行可以為客戶推出銀企對賬機器人等全新自動化產品，提升客戶體驗，持續創造價值。

未來，RPA與AI技術更深度地融合將進一步擴展RPA的能力邊界，為各種業務場景提供更加靈活有效的自動化解決方案，有效提升前臺服務感知，改進中臺操作規范，強化后臺支撐能力，為銀行數字化變革帶來更多可能性。

RPA在給中小城商行帶來數字生產力和發展機遇的同時，也提出了挑戰，中小城商行只有有所準備，才能在數字化浪潮中獲得先機。

RPA作為一種數字勞動力，在幫助銀行降本增效的同時，也帶來了組織架構、人員和管理的變革。

RPA替代人工完成那些高頻、繁瑣、重復、低附加值的業務處理工作，這些崗位上原有的勞動力被釋放，轉而處理更具價值的工作，如優化業務流程、進行產品創新、深化客戶互動等。原來許多員工也許只要掌握標準化的流程處理能力就能勝任工作，但當RPA成為新的勞動力替代者，員工就需要持續學習更多技能，提升創造力和決策力，不斷為企業創造更多價值，這對銀行員工的能力提升提出了更高的要求。

端到端的企業級流程往往涉及跨部門合作，各個部門分別處在流程中的某一個環節，流程處理涉及職責邊界、績效考核、利益分配等問題。RPA的介入打破了原有的格局，也帶來了管理制度和組織行為的變化。RPA數字員工配套的管理制度如何建立和完善，質量的考核、效率及結果的獎勵和處罰等機制如何實施，這些問題都需要銀行管理者從流程和制度上進行變革。

RPA的運用可能給部分崗位員工帶來沖擊，流程自動化的推廣面臨部分業務人員理解程度低、跨部門流程梳理難、責任邊界不清晰等問題。因此，中小城商行在推行RPA的過程中，一方面要給員工正確的宣傳與引導，使各崗位員工理解RPA真正的價值在于協助他們更好地工作；另一方面要建立配套的管理制度，使人機協作發揮最大的效用。

網絡安全方面，由于RPA多應用于跨系統間流程銜接，在自動化流程開發測試過程中，若其中某個系統歸于外部合作伙伴，就需要外部提供相應開發測試環境配合，但多數外部系統不開放測試環境供流程自動化開發測試，這種情況下銀行內部系統自動化流程的開發測試可以使用自身開發測試環境，涉及外部系統則需要直連外部系統生產環境，給銀行帶來了網絡安全風險挑戰。此外，在自動化流程開發測試過程中，測試數據也面臨數據安全的挑戰。隨著流程自動化的全面推進，傳統業務向自動化數字業務轉變，大量銀行流程信息資產從線下轉移到線上，在數據為王的時代，這些信息資產具有重要的價值。在RPA開發測試過程中，需要使用相應信息資產進行測試和驗證，其中可能包含銀行敏感信息，由于RPA的應用特點，這些信息資產大多以非結構化數據形態存儲，如何對這些包含敏感信息的非結構化數據進行脫敏，在確保數據安全的前提下保持數據形態，滿足測試要求，是對銀行現有脫敏平臺和脫敏方案的挑戰。

合規風險方面，RPA解決方案無法克服原有流程已存在的差錯和缺陷，在人機協作環節中仍存在人工操作失誤風險。因此，雖然RPA機器人能夠準確無誤地按照配置好的既定流程工作，但無法保證全業務流程絕對不出錯，甚至可能由于其連續運行的工作方式導致原有工作流程中已存在的錯誤被反復復制，一旦造成客戶投訴或監管通報等不良后果，人機間、部門間的責任界定更加復雜，存在一定的合規風險。

RPA的應用范圍受標準化特定場景、決策鏈單一限制，在大范圍銀行業務的快速落地上存在困難，需要結合AI技術的運用，提升非結構化數據處理能力和智能化分析能力，在復雜場景中幫助RPA快速擴大應用范圍。據Gartner預測，到2022年80%部署了RPA的組織將引入AI技術，以改進業務流程。可以說，AI能力的邊界深刻影響著RPA解決方案的深度和廣度。

目前應用于流程自動化的AI技術包括光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）、機器學習（ML）、聊天機器人等，實現圖像識別、語義理解、情緒分析、語音分析、數據挖掘等功能，與RPA深度結合可以大幅度提升流程自動化能力。當前，AI技術仍處于應用的初期，技術應用面臨成熟度風險、成本增加以及人才匱乏等問題。一方面，AI技術的成熟度尚存不足，例如OCR識別的準確率、NLP語義理解的深度和語義處理的準確度等都有待提升，影響RPA解決方案的效率。另一方面，中小城商行缺乏深度的數據分析能力和AI技術人才，難以支撐AI技術的有效落地。廣泛的AI技術應用將對銀行IT架構、數據治理、技術支持等帶來重大的影響和改變，對AI能力的掌握將是中小城商行深入運用RPA的一大挑戰。

未來，銀行需要探索更多可與RPA結合的AI技術，只有使RPA有效融合AI技術，才能提高智能化能力，拓寬服務邊界，由數字化向數智化邁進。

綜上，RPA在給中小城商行帶來了機遇和遐想的同時也帶來了挑戰，能否把握機會重塑銀行核心競爭力，取決于銀行是否做好了相應的準備，RPA技術的運用也必將對銀行數字化變革產生深遠影響。


文章來源：中國金融電腦（Fcc198905）
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