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RPA助力银行业实现数字化转型变革

[RPA动态] 2019-08-13 来源:用户投稿 作者:sw

近年来,随着科技的不断进步,越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中,全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键。银行作为一个竞争激烈的行业,为了在市场中保持竞争力,需要不断的创新技术,以简化其运营流程并为客户提供卓越的服务体验。下面小编通过RPA在银行机构的三个典型应用场景,为您解答为什么银行业是RPA的应用首选。


RPA助力银行业实现数字化转型变革


场景一:风险监测

银行业是一个受到严格监管的行业,合法性对于银行的运营至关重要。埃森哲数据显示,73%受访的银行高管认为,RPA机器人将成为未来三年内,改善银行资源使用避免风险操作的关键推动工具。

RPA机器人可以24小时监测用户是否存在违规行为,如发现不利于银行的风险信息,RPA将把危险信息发送至管理人员。例如,银行可以使用RPA工具收集有关交易的信息,并根据特定的验证规则分析这些交易的质量,避免一些不法分子进行洗黑钱等活动。如发现风险交易,RPA机器人会立即将此信息发送给相关部门进行人工处理。同时会标记此项交易,避免以后出现相同问题。


场景二:交易纠错

早在2016年,BNY Mellon银行就开始采用机器人流程自动化,主要用来优化其交易结算流程。当客户完成交易之后,RPA机器人将对订单的信息进行对比、分析和差异纠错等工作。

例如,当银行出现错误的交易时,人工进行处理一般需要5-10分钟,而RPA机器人只需要1-2分钟即可找到错误所在,并将此信息发送给管理人员。


场景三:客户信息管理

银行可以使用基于规则的银行RPA机器人来管理用户信息,余额信息和应用程序状态等,以便实时响应客户的服务需求。例如,用户在银行开户时需要填写大量的表单,该表单包含许多客户详细的信息,提交后需要尽快通过银行信息验证。银行可以使用RPA机器人将客户信息与先前已知的数据记录进行匹配,来帮助客户快速验证身份。


银行和RPA供应商正在不断利用高科技改善决策、提高工作效率、降低成本,并优化客户体验。随着RPA自动化、深度学习和外部数据生态系统的广泛应用与融合,银行行业也将迎来新的变革。

在数字化浪潮下,金融机构必然会大力应用并发展人工智能与自动化系统,AI+RPA将全面助力金融机构实现数字化转型变革。

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