风险管理,一直是金融机构的监管重点。眼下,监管机构也在不断通过信息化系统的建设,通过数据对各类金融机构的非现场监管、风险评级和预警分析,实现对金融机构运行的智能化监管。

银监会早在2003年就开始启动银行业的金融机构监管信息系统工程(即“1104工程”)。这些举措,对金融机构的风险数据处理能力提出了更高要求,使得许多金融机构的风险管理人员工作愈发繁重,甚至影响到日常的风险管理及风险事件预防和处置。

随着机器学习、深度学习、认知分析等人工智能(AI)技术以及机器人流程自动化(RPA)等流程自动化技术在财务管理领域的不断应用,财务管理的自动化、智能化和平台化发展也在进一步被推进。


当前监管信息报送流程痛点

每个季度结束后月份的25日,都是保监会要求各家保险公司报送“偿二代风险综合评级数据”的日子。对于各家保险公司的风险部门,从上季末一结束,就要开始着手准备报送的数据。

将分支机构的数据收集齐全,并计算汇总出总公司数据,又经过多轮的校验调整、领导审阅,待到所有指标数据终于全部准备妥当,报送截止日期也近在眼前。

对于保险公司的风险部门来说,每一家分支机构都有近200个指标数据,需要人工一个个录入到标准转换工具中,导出成XBRL格式,然后再上传至监管的报送系统中。一旦数据输入有误,没能通过校验,又要回到标准转换工具中重新核对、调整、导出、上传、校验,直到校验正确成功上传。


RPA技术在监管信息报送中的作用

保险公司可以应用RPA技术帮助风险部门从每个季度例行的报送工作中解放出来。

在每个季度结束后,RPA就自动帮助风险部门的同事将监管信息报送的收集模板发送给对应的总公司业务部门以及分支机构的风险协调岗。到了规定的时间,RPA会在系统中自动回收风险信息数据。只要设置一次,RPA机器人就学会了对收集的信息进行基础的格式校验和逻辑校验,同时还会把各家分支机构的数据进行汇总,整理成总公司的报送表格。

在数据收集和汇总统计方面,RPA的工作效率更是令人惊讶。它会自动导入数据文件,打开转换工具,开始进行数据的输入。几秒钟之后,一家分支机构的数据就全部录入完毕并且导出成监管要求的XBRL格式了。随后,RPA自动登录监管上报的网站,不出1个小时,25家分支机构的数据全部上载完成,并且,再也不怕不小心输错了数据后不断校验调整了。


CFO需要用新的思维方式对待数据分析和交易处理,利用各种数据及信息技术,实现任务流程自动化、智能化并支持管理决策,获取洞察以指导行动,创造价值。


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