随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术在金融领域的加速应用,金融服务将变得越来越智能化,智能金融也成为业界今后的一大趋势。

通常认为,智能化金融将使金融服务在投顾、风控、运营等各个环节,变得更有效率,甚至还会改变以往的运营模式。比如对结合光学字符识别(OCR)、自然语言处理(NLP)等人工智能技术的智能RPA的引入,可以为企业提供更智能的数字化员工,帮助企业完成重复性高、逻辑性强的流程性工作。


金融RPA为金融行业打开智能化运营的大门


如何具体实现RPA在金融场景的落地

以金融领域常见场景——贷款审批为例。通常情况下,金融机构贷款审批会耗费大量的时间,严重阻碍银行的效率。不仅发生在纯手工执行时,使用其他自动化解决方案时也是如此。

该流程包括提取和验证供应商信息,然后处理付款。整个过程其实并不复杂,但由于不停的重复操作,耗时且枯燥。

银行RPA可以满足在不同银行系统之间自动复制和粘贴客户数据的需要。通过RPA机器人对人工的替代,可将处理时间从30-40分钟减少到10-15分钟,并且可以产生更准确、无误差的结果。

RPA数字化员工擅长处理此类简单重复大批量的工作,从而将人类员工解放,使其专注于更有价值的任务。

当涉及到非结构化数据的收集与处理时,RPA系统可以接收有关供应商的信息,这些信息可通过光学字符识别(OCR)直接从物理形式(实物、照片、扫描件等)读取出数字拷贝。RPA机器人将根据系统中已有的数据检查这些信息,并处理付款,可以设置在出现差异时通知相应的管理人员。


实战:金融RPA应用于大型金融机构

某大型金融机构,需要对贷款客户进行贷后管理,通过财务报表以及相关信息对贷款客户进行管控和分析。由于财报和相关信息均发布在一些第三方平台中,需要人工分别进行多次登录,下载对应PDF格式报表后,再进行人工绘制贷后管理相关报表,用于分析和审计。

归纳起来,该机构目前主要面临以下业务难点:一是业务量大。生成PDF无法编辑,人工操作繁琐,无法进行自动化;二是业务峰值、效率低下。一旦贷出客户较多时,需要定期投入大批量人力处理此业务,效率低下。三是人工操作的准确性。人工操作编辑数据,对产出稳定质量以及准确的输出结果存在较大挑战;是业务频次高,占用人力成本较高。

通过应用金融RPA以实现“财报审批自动化”。RPA机器人自动登录、下载符合选择条件的财务报表为PDF格式,获取PDF内容填充编辑Excel报表中,并生成汇总报表。金融RPA的应用,将原本需要投入10人进行操作的业务,减少至只需1人,有效释放了人力,并保证了准确性。将原本单次需要花费8小时的业务处理时间缩短为5分钟,极大地提高了业务效率。


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