证券信息系统RPA流程自动化实战指南

文章来源:《交易技术前沿》总第三十六期文章(2019年9月)

摘要

随着系统架构的复杂度不断增加,不同系统间依赖关系越来越多,知识分散和专业化分工高,流程步骤多且难以优化,加大了出错的概率。

运营人员很难通过人工方式全面准确地掌握IT基础设施的整体环境视图,影响了关键时刻问题的解决效率,隐藏了巨大的金融运营风险。

面对上述信息系统发展所带来的诸多问题,很多企业尝试进行系统集成,但架构复杂、难度巨大、成本高企、周期慢长等原因使得系统改造举步维艰,收效甚微。

而由金融行业最先尝试的RPA自动化技术则另辟蹊径,有效地避免了这些缺陷,逐步成为企业优化流程的首选工具。本文重点介绍RPA自动化技术的优势、现状与发展、建设框架,及实践场景。

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图

在人工智能、云计算、大数据等新兴技术和互联网理念赋能之下,金融科技发展在带来前所未有的历史机遇的同时也使得各行业的工作流程与操作变得越来越复杂。

为了应对劳动力成本上升和技术资源不足的问题,金融企业在流程管理和信息化投入了大量资源。

然而,传统企业信息系统的实现往往仍需大量的人力干预和变更管理。如何通过有效的人机管理成为金融行业关注的重点。

国务院在《新一代人工智能发展规范》中强调建设智能金融,积极开展智能金融产品和服务的创新,鼓励金融新业态的发展。

因此金融企业所面临的现状是,沉淀打磨已久的传统运营流程短时间内不会改变,但新业务新系统却不断增加,新旧并存的现实大大增加了金融企业运营工作的强度和难度。

随着系统架构的复杂度不断增加,不同系统间依赖关系越来越多,知识分散和专业化分工高,流程步骤多且难以优化,加大了出错率,隐藏了巨大的金融运营风险。

RPA(Robotic Process Automation)是一种新兴的信息自动化方法,它使用基于软件的机器人来执行原本需要人工处理的任务。

这些软件机器人在不改变现有的信息资源的基础上,通过模仿人类行为,自动化地执行跨多个业务应用程序的重复任务,从而提高业务效率及数据安全性。

根据Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence提出的定义,RPA是一种使用配置自动化机器人的信息技术,通过使用计算机捕获和解析处理事务、管理数据和与其他软件通信的应用程序。

经过多年RPA技术的发展以及自动化实施过程的实践,使用RPA的最佳场景包含如下三个关键特征:

(1) 基于信息界面软件以及相关数据的工作:RPA是非侵入式信息自动化技术,要求操作对象为结构化或非结构化信息系统界面。

(2)基于规则或模板重复的操作性工作:相关工作能够基于相对稳定的规则,按照规则需要反复执行。

(3) 事务跨系统交互:相关工作往往需要多套系统协作完成,单一系统的自动化往往通过系统接口就能完成。

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图(1)

图1 RPA应用范围

企业信息化发展至今,已更迭了数代技术变革,系统的使用、运营面临的诸多问题,这恰恰是RPA所能发挥作用的最佳场景。

越来越多的企业走上了流程自动化实践的道路,使得RPA所能体现的优势日益凸显:

(1) 管理优化:RPA的实施是对企业执行工作数据、日志、管理配置信息的收集和管理的过程,可以通过RPA对企业流程进一步的进行分析以改进,使公司能够跟踪差距并部署措施以允许进一步优化。

(2) 合规性:在强监管背景下提高法规遵从性对于金融行业来说尤其重要,自动化的RPA流程能够跟踪每个步骤并系统地记录,有助于公司更符合行业监管和审计法规。

(3) 提高工作效率:RPA机器人实现7*24小时工作,全天候响应业务需求,并且可以在更短的时间内执行更多的工作,从而在高峰处理期间控制资源需求。

(4) 提高员工生产力:RPA处理重复的、乏味的工作实现劳动力解放,员工可以将时间投入到复杂的任务中,为现有的流程增加价值,这包括个人互动、问题解决和决策过程。

(5) 降低错误率和交付风险:RPA作为稳定运行的信息自动化处理,在正确稳定的执行后能够消除人工操作风险与处理错误,可以有预期的实现既定的输出。

(6) 提升客户满意度:提高RPA自动化可以提高流程的效率和无错误性使员工有更多的时间与客户直接互动,增强他们的经验提高客户满意度,建立与公司的关系。

(7) 降低企业成本:RPA消除了传统容易劳动力的需求,减少了多余员工成本的同时显著降低培训成本与跨系统沟通成本。

(8) 非侵入式部署:RPA能在现有系统的基础上进行非侵入式部署,具备系统稳定性高、风险极低、开发效率高、部署周期短等特点。

结合RPA的最佳场景的特征总结,其可以应用的通用业务领域包括:IT基础支持,供应链管理,人力资源管理,财务与核算,销售与市场管理,运营与合规管理。

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图(2)

图2 RPA最佳应用场景

按行业垂直领域划分,市场调研报告显示,以银行和保险为代表的金融行业的自动化流程市场份额最高,合计占到了市场总量的一半以上。

接下来的是政府和公共服务业、制造业、电信业、零售业和交通物流行业。从全球市场来看,结果是类似的,大规模采用RPA机器人的行业同样是金融行业。

随着RPA在更多行业市场的逐步推广应用,整个市场的蛋糕将以近61%的增长率被逐步做大,到时候预计在其他行业市场份额也将逐步上升。

随着AI人工智能技术的不断发展,与之融合的RPA技术形态也在快速演变。

根据智能化程度的不同,流程自动化主要分为三个阶段:

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图(3)

图3 RPA发展阶段

第一层级:基本流程自动化RPA。重点是自动化依赖于结构化数据的任务,基础RPA自动化的实施和管理的应用范围越来越广。

第二层级:智能过程自动化。支持非结构化数据作为输入,可以从经验中学习并应用知识来处理不同的需求,能够理解客户的查询并执行之前需要人工干预的任务。

第三层级:智能认知平台。也就是IPA(Intelligent Process Automation)。结合基础流程重设计、机器人流程自动化、以及机器学习等的新技术实现机器自主认知和智能的任务处理。

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表1 RPA各阶段成本节约

随着RPA智能化水平的逐步提高,随之带来的效率提升也是非常显著。从基于宏使用、抓屏的基本流程自动化到AI认知时代的IPA,成本节约程度可以从10%提高到60%以上

而作为流程自动化发展进程中最先进技术形态的IPA应至少具备以下五种核心技术:

(1)机器人流程自动化(RPA)

作为RPA技术的演进形态,IPA应具备早期RPA的所有技术特征及理念。

(2) 智能工作流

一种流程管理的软件工具,它集成了由人和机器团队执行的工作,允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态。

(3) 机器学习/高级分析

一种通过“监督”或者“无监督”学习来识别结构化数据中模式的算法。

(4) 自然语言生成

一种在人类和系统之间创建无缝交互的引擎,它遵循规则将从数据中观察到的信息转换成文字。

(5) 认知智能体

一种结合了机器学习和自然语言生成的技术,它可以作为一个完全虚拟的劳动力,并有能力完成工作,交流,从数据集中学习,甚至基于“情感检测”做出判断等任务。

因此,IPA作为RPA发展的最高阶技术实现,可以让流程自动化更具智能化,通过学习、总结、推理,提前预判新的应用场景、组织流程自动运行。

在未来,如果IPA接管了日常经营管理工作,员工就可以从冗余操作性工作中解放出来,专注于思考如何实现业务目标和服务于客户。

证券自动化流程建设架构

证券信息系统业务连续性要求高、数量庞大、框架参差不齐、复杂程度高,因此证券自动化流程建设往往需要综合考虑系统现存的问题与解决成本。

采用RPA方式的非侵入性改造可以使得工作性能很大的提升,如下表所示。

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图(5)

表2 证券系统流程存在的问题

结合证券行业的实际情况,设计的自动化流程实现包括三个阶段:

1. 服务化:分析流程处理各信息系统之间对接环节,实现系统之间服务共享,能够从服务于数据角度最直接实现信息流程自动化,但要求系统接口符合规范性以及改造成本比较大。

2. RPA自动化:对于无法实现服务改造的系统或改造成本过大的系统,证券公司可以考虑通过运营机自动执行重复性、规律性或跨系统的手工操作,实现在最小改造的代价下提升运营效率并降低风险。

3. IPA智能化:目标实现将智能机器转化为虚拟劳动力,充分使用机器学习与智能分析,将人工干预的比重降到最低,实现真正智能化的运营模式。这也是证券自动化流程建设框架的愿景。

为了实现上述三个阶段与目标,建设流程自动化框架的目标系统需要考虑的RPA本身的技术特性:操作重复性高且频率频繁;有特定规则,不需要员工进行复杂的判断;流程标准化程度高,特殊情况较少;流程前期处理以结构化数据为主,并且可以进行电子化传输;往往需要在两个以上系统之间进行交互。

因此如下图4中的“甜区”流程往往能够更有效地实现RPA流程自动化。

证券信息系统RPA流程自动化实战指南插图(6)

图4 RPA使用的“甜区”
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图5 证券RPA建设技术框架
自动化流程框架支持交易、清算、财务、账户等各类券商系统的流程自动化,支撑IT基础、业务运营、财务核算、客户服务、资金交收、风控合规等各类业务开展,全面保障了证券公司各类信息系统安全、有序、稳定、高效运行,有效提高了证券公司运营工作效率。

未来,RPA结合 OCR、NLP、机器学习、知识图谱等技术,变成能够自主识别、分析、判断、执行的具有认知能力的智能IPA,成为整合各类垂直 AI 技术落地的入口,从而突破到更大的想象空间。

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