银行RPA场景案例——反洗钱

银行RPA场景案例——反洗钱插图

01.RPA(机器人流程自动化)

RPA是在人工智能和自动化技术的基础上建立的、以软件机器人作为虚拟劳动力、依据预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成预期任务的技术,又被称之为“数字员工”。无需改造现有系统,通过软件机器人自动处理大量重复性、具备规则性的工作流程任务。

银行RPA场景案例——反洗钱插图(1)

上图为RPA系统可操作示例

自2018年起,整个RPA领域飞速发展,而这一年被称为“RPA元年”,一些大型企业积极借助RPA技术实现业务流程自动化。其中的主要代表就是大型商业银行,很多大型商业银行在客户服务、交易纠错、风险监测、合规、应付账款、信用卡审批流程、抵押贷款审批流程、反欺诈-欺诈检测、KYC流程、总账、自动生成报告、同业对账、总分行对账、申报增值税、票据验真勾选自动化、关账流程等多个常见的商业银行工作流程中开始尝试应用RPA技术。

银行RPA场景案例——反洗钱插图(2)

上图为RPA技术迭代历程

反洗钱的制定和实施,对未来中国经济社会的健康有序发展具有重大意义。但由于历史沿革、系统升级改造、各业务背景、业务流程割裂等多种因素,而造成的存量数据结果缺失、字段值不规范、字段之间存在信息互斥等现象,以及由此产生的数据治理工作,已日渐成为金融机构反洗钱业务管理中的问题之一。

从反洗钱全流程管理的视角,不同业务系统之间的数据共享与协同应用效果欠佳。主要在于反洗钱涉及的客户管理、账户管理、本外币支付结算、产品和渠道管理以及最终各单元下的数据管理,分别对应了不同的业务条线和系统,而不同系统的数据表之间既存在共性数据、也有差异性数据,信息割裂严重。为实现跨系统之间的数据共享与协同应用常常需要人力去完成大量的信息补录和审核工作,如:大额可疑交易明细信息的补录、反洗钱风险事件补录、风险评级等场景均需要耗费大量人力,而且容易出现人为的疏忽错漏等问题,但这些场景都是具备规则性、重复性高的工作,因此以上场景非常适合运用RPA技术实现流程自动化。

02.大额明细信息补录

// 业务背景

按照人民银行反洗钱工作对客户信息管理的要求,银行方需要对反洗钱系统未自动采集到的客户基础信息和交易明细信息进行人工补录,交易报告需要在交易发生之日起5个工作日内、由各银行通过电子方式向中国反洗钱监测分析中心报送。

// 业务痛点

1.监控要求严格;

2.信息补录数量庞大,年均300万笔左右;

3.信息查询涉及系统多,操作繁锁;

4.信息补录需多个岗位协同作业,沟通成本高。

// 业务流程

大额明细信息补录业务可以分为“明细补录”、“任务回收”两部分。

1)明细补录:

将补录任务根据固定规则进行场景识别,判断段业务类型,然后根据各个业务点的查询路径,查找客户的交易信息,最后将查询结果中的对应项补录至反洗钱系统。

这里增加说明,下面图片是其中一些示例:

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2)任务回收:

对操作员名下的延后任务进行回收,首先登录反洗钱合规管理岗,进入回收界面,输入回收目标的操作员编号,执行批量回收。以国有总行反洗钱明细补录场景为例,反洗钱补录共有120+个场景,RPA可在T+1日内可处理70+个场景,剩余50+个场景由RPA在T+1日进行部分处理后再进行任务回收,将50+个场景回收至待办任务,T+2日由业务员手工对这些回收后的任务进行补录调整。

具体流程如下:

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// 上线效果

通过RPA机器人实现全业务流程自动化,K-RPA系统自动获取补录任务,自动根据规则识别交易,自动从各相应业务系统完成数据的采集并录入到反洗钱系统。自动完成各岗位的切换并完成相关数据处理。

银行RPA场景案例——反洗钱插图(5)

03.反洗钱风险事件补录

// 业务背景

在协助有权机关完成对涉案人及涉案账户的司法查询、控制后,需将在银行开立账户的涉案人纳入反洗钱风险事件补录中,规则固定且操作很繁琐。使用RPA机器人代替人工操作,可减轻业务人员的工作量,提高工作效率。

// 业务痛点

司法查询及控制相关的洗钱风险事件补录业务量较大,并且非常繁琐,需手工录入字段较多,人工操作重复度高且易出错,如通过RPA替代人工实现可大大降低人工操作的工作量,在业务层面适合通过RPA实现,且操作规则相对明确,无需人为思考,在技术层面适合通过RPA实现。

// 业务流程

具体流程如下:

银行RPA场景案例——反洗钱插图(6)

// 上线效果

由于该场景业务逻辑较为明确,RPA上线后可实现全流程无人值守,处理时间从之前的手工操作3-5分钟/笔降至RPA自动处理30-60秒/笔,提升整体处理效率的同时,杜绝人工误操作漏操作等风险。

04.风险评级自动处理

// 业务背景

该场景为反洗钱系统中评级为低风险、较低风险等中低风险客户的评级的自动处理流程,根据行内评级业务规则,自动处理新开客户低风险评级提交、中风险客户评级审核等业务。

// 业务痛点

该类型业务每日处理量较多,评级审核工作更是耗费多名岗位协同作业才能完成,操作步骤多,人工操作耗时耗力,且批量操作易出现差错,而该项工作绝大多数均为固定业务逻辑操作,完全可以交给RPA技术自动完成。

// 业务流程

系统评级为中风险的客户,依次通过“客户评级初审”“客户评级复审”“客户评级审批”三岗处理后,完成客户风险等级的确认。其中“客户评级初审”“客户评级复审”“客户评级审批”由三个岗位角色完成:初审岗、复核岗、审批岗,需有RPA机器人分别通过三个岗位的权限账号依次完成。

具体流程如下:

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// 上线效果

该场景三个岗位“客户评级初审”“客户评级复审”“客户评级审批”的工作由原来的三个人工变为由一个RPA即可自动完成,成功节省3人力/天,操作时间由之前的5分钟/单,降至1分钟/单,全流程无需人工值守。

05.反洗钱的意义

反洗钱的制定和实施,对未来中国经济社会的健康有序发展具有重大意义。这主要体现在以下几个方面:一是有利于及时发现和监控洗钱活动,追查并没收犯罪所得,遏制洗钱犯罪及其上游犯罪,维护经济安全和社会稳定;二是有利于消除洗钱行为给金融机构带来的潜在金融风险和法律风险,维护金融安全;三是有利于发现和切断资助犯罪行为的资金来源和渠道,防范新的犯罪行为;四是有利于保护上游犯罪受害人的财产权,维护法律尊严和社会正义;五是有利于参与反洗钱国际合作,维护我国良好的国际形象。

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