RPA +AI 如何赋能金融行业数字化转型?

在数字时代,银行正在经历一场史无前例的变革。与过往“数字银行”概念不同的是,这一波变革以用户体验为核心,从业务体验到渠道体验全面优化升级,在支付、信贷等各个方面重新定义银行的服务。在此过程中,RPA发挥了极其重要的作用。

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银行作为一个强规则领域,业务流程和报告流程的重复性强、规则明确,因此也最易于实现流程自动化;同时,由于RPA还有具有可追溯记录的属性,因此其在合规上具有特殊的优势。

RPA技术在现实中如何帮助银行降本增效?

银行贷款的审批和处理环节需要对客户提供的数据进行彻底的核实。在RPA财务机器人的帮助下,在政府网站(如中国人民银行征信中心、车管所或社保查询系统)上核实客户数据的处理耗时大大降低,甚至在几秒钟内即可完成,在降低误差风险的同时将处理成本降低了30%~70%

自动纠错机器人可以预防客户的开户请求与核心银行系统之间的数据转录错误,其不仅可以精准地消除下游的错误数据信息,还提高了系统数据的质量。与手工操作相比,该过程更精简、更精确、更高效

通常情况下,贷款审批会花费大量的时间。对于急需用钱的客户来说,这是一个漫长而又焦急的过程,审批流程中间需要经过各种审查,比如征信信息、社保缴纳、就业情况、资产状况等。客户或银行方面的任何一个小错误,都可能会拖慢审批流程的进度。

RPA技术可以消除在不同银行系统之间复制和粘贴客户数据的需要。通过RPA技术,贷款审批的处理时间从30~40分钟减少到10~15分钟,软件机器人仅用传统人工操作三分之一的时间,就可以完成从文件准备、估值,到风控审批全流程的工作,操作过程更准确。

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借助RPA,银行可以根据设定的规则和算法加快审批速度,以提升效率和准确性,大大推动银行业务工作效率的全面提升。

在互联网逐渐普及与数字化升级的背景下,以欺诈行为为代表的网络安全问题是现代银行发展的突出问题。在传统的反欺诈管理中,银行主要依赖于专家的专业经验,通过人工方式制定检测规则,若申请或交易信息与反欺诈规则相匹配,则执行相应的业务策略。

随着新技术的出现,欺诈行为的数量只增不减,银行很难逐笔检查每笔交易的真伪并手动识别欺诈行为,因为这需要跟踪数量庞大且正在不断增长的转账交易来进行监督管理。

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在RPA技术的支持下,具备24小时不间断工作能力的机器人能够全面实时地跟踪所有交易,及时发现潜在的欺诈行为,大大降低响应的延迟时间,从而将欺诈行为的影响降到最低。

同时,机器人可以用“if-then”方法识别潜在的欺诈行为并将其标记给相关部门。例如,如果在短时间内进行了多次交易,那么RPA会识别该账户并将其标记为潜在威胁。这将有助于银行仔细审查账户并调查是否存在欺诈行为。在特定的情况下,机器人甚至可以在预防欺诈方面发挥作用,通过早期检测,进行冻结账户和中断交易的操作。

在传统的信用卡审核流程中,银行的风控人员常常需要花费数周的时间来验证客户信息和批准客户的信用卡申请业务。漫长的等待期逐渐降低了客户的满意度,引发客户的抱怨,甚至导致客户取消申请,这也会给银行带来巨大的人力成本。

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在RPA智能机器人的技术支持下,可以实现同时、快速、跨系统收集客户的信息,更快地验证申请材料并进行信用检查和背景调查,最后根据客户资质的设定参数给出审核结果,整个流程都得到了完美的简化。

银行信用卡审批速度得到大幅度提升,客户申请可以在短短几个小时内处理完毕。在实际应用中,由于是否通过审核的批准决策完全基于预定的规则,因此在可行的条件下,机器人甚至可以执行信用卡审核全流程的业务处理。

应付账款的业务流程包括提取和验证供应商信息,然后处理付款。在这一业务流程处理中,可以通过光学字符识别(OCR)技术对供应商的发票进行数字化处理,直接从物理形式(实物、照片、扫描件等)的发票中提取相关供应商的信息字段并复制,机器人将根据系统中已有的数据检查核对这些信息,并处理付款。

应用RPA技术可以自动执行此过程,在出现差异时及时通知相应的管理人员,核对无误并验证成功后自动将付款记入供应商的账户。

作为银行及客户之间“窗口”的客服工作人员,常常需要在较短的周转时间内处理账户查询、欺诈、贷款查询等多种客户服务,需要在与客户通信的同一时间内,在多个应用程序之间进行切换,收集相关的重要信息并即时反馈客户的问询。

借助RPA技术优化服务流程,可以显著减少客户服务业务中客户信息的验证时间,有助于提升客户的服务体验。同时,RPA智能机器人可以支持客服员工的多任务工作,并允许他们更好地响应客户的需求。在RPA技术的支持下,客服团队能够更高效率、更高质量地提供客户服务,并将更多的精力专注于需要人类智慧的高优先级客户服务的处理上。

银行理财主要面向银行已有的客户,为基金等理财产品提供销售渠道。RPA可以结合相关的前沿技术,基于移动互联网阶段对用户画像数据的积累,通过每个用户的不同标签及定位,分析用户的需求,形成“千人千面”的个性化智能推荐,深度挖掘客户价值,激活沉睡客户。

银行必须确保其总分类账的所有重要信息均保持更新状态,涵盖财务报表、资产、负债、收入和费用等。这些信息可用于编制银行的财务报表,以供公众、媒体和其他利益相关者查阅。

编制财务报表需要从多个独立系统中获取大量的详细信息,同时,确保总账的准确率也是至关重要的。而RPA软件机器人可以帮助串联不同系统以获取信息,同时进行验证并在系统中进行更新,可以达到100%的正确率。

作为合规工作的一部分,银行需要准备一份关于其各种流程的报告,提交给董事会和其他利益相关者,以展示其业绩。考虑到报告对银行声誉的重要性,需要高度确保其没有任何错误。

RPA软件机器人可以从不同来源收集信息、验证信息,并按一定的格式撰写编排,最后发送给合适的阅读者,出错率极低。

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达观RPA自动撰写披露报告

银行可以使用RPA软件机器人向客户发送自动提醒,要求他们提供关闭账户所需的证明。银行每个月都需要处理大量的数据,人为错误的范围也会扩大。而RPA软件机器人可以在短时间内基于set规则处理队列中的账户关闭请求,准确率可达到100%;它也可以被设置用于处理异常的账户,从而使员工能够将精力专注于更有价值的工作上。

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RPA融合人工智能技术,赋能银行各个运营管理环节,可以显著提升客户体验,助力银行获得更多竞争优势。在新一波科技浪潮的冲击下,席卷全球的数字化变革加速了金融业在服务、模式、生态等领域的升级换代,从而助力金融机构实现深层次数字化转型,将前沿科技融入企业核心竞争力。

RPA的应用在一定程度上缓解了当前国内金融业发展工作效率低、人力成本高、合规需求强的三大痛点。在未来人工智能、大数据、物联网、区块链等技术发展的推动下,结合更多前沿技术的RPA将探索更丰富的落地场景,搭建更高效智能的基层数字化技术工具与解决方案,实现商业模式、运营模式等各领域的创新与重塑,引领现代社会数字化发展潮流。

有关RPA更多详细内容与案例解析,详见由国内智能RPA领域的龙头企业达观数据撰写的《智能RPA实战》。

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《智能RPA实战》从应用角度讲解“AI+RPA”如何为企业数字化转型赋能,从基础知识、平台构成、相关技术、建设指南、项目实施、落地方法论、案例分析、发展趋势8个维度对智能RPA做了系统解读,为企业认知和实践智能RPA提供全面指导。

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