银行和金融业的机器人流程自动化是自动化技术最有力、最引人注目的应用案例之一。 自上世纪七八十年代以来，交易自动化就已普及，但 RPA 正在开创一种不同类型的机械化，更加注重降低成本和改善消费者体验。
银行业 RPA 作为一种金融自动化 RegTech 解决方案，也使企业能够应对不断变化的监管环境。 不过，RPA 在金融领域还有其他一些出色的用途，包括交易处理、贷款审批和提高网络安全性。
在本文中，我们将探讨机器人流程自动化在金融和银行业中的优势、案例研究、用例、趋势和挑战。
机器人流程自动化
金融和银行业市场规模
2023 年，全球银行和金融业（BFSI）机器人流程自动化（RPA）市场规模约为 8.6075 亿美元。 分析师预计，以 40% 的复合年增长率（CAGR）计算，到 2030 年，该行业的规模将扩大到近 90 亿美元。
北美（45%）和欧洲（30%）占市场的大部分。 然而，亚太地区被认为是未来十年增长潜力最大的地区。
影响银行和金融业的因素
财务流程自动化
银行和金融市场是软件测试自动化工具和RPA 技术的早期采用者。 在许多方面，它们都是该技术的理想候选者，因为这些部门处理大量重复性和基于规则的任务，如金融交易。 不过，由于其他各种原因，采用率也有所提高。 以下是其中最重要的几项。
1.降低成本
长期以来，银行和金融服务公司一直处于低利率甚至负利率时代，因此节约成本成为当务之急。 近年来，猖獗的通货膨胀可能已经改变了这一状况，许多中央银行将利率提高到 5%左右。 然而，金融企业还需要应对其他不利因素。
新银行和创新型金融科技企业的崛起为金融业增添了激烈的竞争。 再加上消费者期望的明显变化，金融机构需要降低成本以保持竞争力。 RPA 可帮助团队降低运营服务的日常成本，同时还能为消费者提供创新产品。
2.监管和行政负担加重
过去几年中，金融监管标准的提高给金融企业带来了一个大问题。 了解你的客户 (KYC) 和反洗钱 (AML) 义务给金融服务公司带来了巨大的行政负担，却没有增加他们的底线。 人工合规成本高、重复性强，而且容易出现人为错误。
带有光学字符识别（OCR）和其他人工智能辅助工具的RPA 工具可以减轻银行的部分负担，并降低保持合规的成本，如人力资本。
3.客户自助服务
在过去十年中，客户的期望发生了显著变化。 现在，消费者希望事情能立即得到解决，而他们没有时间理会只能朝九晚五为他们提供帮助的企业。 当然，增长的不仅仅是客户对服务的期望。 消费者还希望在申请贷款和账户时能快速做出决定。
RPA 可以帮助解决所有这些问题，根据基于规则的标准自动执行应用程序，最大限度地减少人机交互和处理客户查询的需要。
4.降低风险
银行和金融公司不可避免地要面对大量风险。 然而，降低风险是企业良好运营的重要组成部分。 失误可能导致消费者失去信心和声誉受损，而合规错误则会导致严厉的经济处罚。
RPA 可减少人为错误，帮助机构保持合规性，提高数据准确性和处理能力，并可在机器学习 (ML) 的辅助下用于欺诈检测。
5.业务连续性
金融机构在经济中发挥着至关重要的作用，任何服务中断都可能导致声誉受损。 此外，由于这些机构掌握着敏感数据，因此受到保护消费者和确保金融系统稳定的法规的约束。
RPA 可以成为稳固的业务连续性计划 (BCP) 的一部分，确保将自然灾害、公共卫生突发事件、网络安全攻击等造成的停机时间降至最低。
机器人自动化流程的优势
在金融和银行业
在金融服务领域实施RPA 解决方案有很多好处。 以下是一些最重要的内容。
#1. 节省开支
预计未来几年，RPA 的使用将在金融领域继续增长。 在金融领域，RPA 可以自动执行多达80% 的任务，这为企业节省成本提供了极大的可能性。
#2. 提高工作满意度
金融行业充斥着重复而平凡的任务，让员工感到缺乏灵感、无聊和价值被低估。RPA 工具可以接管这些循规蹈矩的工作，并为更有吸引力和创造性的任务打开大门，帮助员工感觉与组织的整体使命更紧密地联系在一起。
提高工作满意度就等于提高员工留任率。 RPA 应成为该战略的一部分。
#3. 符合法规要求
在所有行业中，金融服务业的监管要求最为严格。 如果不遵守这些规定，可能会被处以高额罚款、吊销执照，并造成难以挽回的声誉损失。 RPA 可帮助团队满足这些不断变化的标准。
#4. 可扩展性
金融服务初创企业中的新银行和金融科技企业往往因诱人的激励措施而迅速发展。 然而，这种增长也会带来一些问题，比如人员短缺。 RPA 有助于通过能够处理更多工作量的数字化劳动力来克服这些限制。
RPA 银行业务使用案例
银行和金融业有许多优秀的RPA 使用案例。 其中一些与核心银行业务活动直接相关，而另一些则帮助完成更多行政或面向客户的任务。
以下是银行和金融业的九个最佳机器人流程自动化使用案例。
#1. 客户入职
客户入职是现代银行业的最佳RPA用例之一。 新银行和金融科技公司的出现开创了数字银行的新时代。 走进分行开设新账户的做法正在迅速过时。 相反，现代消费者希望在应用程序上完成所有操作。
当然，转向远程开户也会带来一些问题。 客户需要上传文件和文书，并接受信用检查。 此外，他们的信息还需要上传到银行系统。
RPA 可帮助完成所有这些流程，包括客户沟通、文件处理、身份验证、信用检查、数据录入、账户更新等。 它快速、可扩展、成本效益高，能满足消费者对自助服务的需求。
#2. 处理贷款申请
处理贷款申请就是 RPA 在银行业应用的一个很好的例子。 这些流程要求对文书工作和客户数据进行严格审查，以减少损失。 然而，为了保持竞争力，这种彻底性必须与快速决策相抵消。
RPA 通过使用光学字符识别（OCR）和智能文档处理（IDP）来分析文档、提取数据，并将信息与内部文档进行比较，以批准或拒绝贷款。 RPA 将速度和准确性完美结合，满足了消费者对数字银行业务的期望。
#3. 自动客户支持
在客户自助服务的趋势下，银行必须想方设法为客户提供快速、始终在线的多渠道支持。 RPA 可以通过几种不同的方式协助这一过程。 首先，客户服务机器人可以为客户提供复杂的情景化建议。 这可以是简单的常见问题或知识库链接，也可以是全面的生成式人工智能辅助对话。
此外，RPA 机器人还可以通过收集数据和文档、向相关部门推送票单以及在问题发生期间自动联系用户，帮助解决客户问题。 如果搭配人工智能和数据分析，RPA 工具可以帮助提供更加个性化的服务，从而有助于建立信任。
#4. 生成报告
银行业的 RPA 有助于满足金融服务对报告生成的需求。 通过与各种数据库和电子表格连接，员工可以使用 RPA 工具实时提取信息，从而生成具有高可见性的最新报告。
有了 RPA 工具，整个报告生成生命周期都会变得更快，因为这些工具可以帮助自动收集数据、汇总信息、生成报告并将最终产品分发给相关人员。
RPA 生成的报告速度更快、无差错、成本效益高。 更重要的是，RPA 系统的实施可以考虑到合规性，如果与人工智能工具搭配使用，还可以帮助分析和决策。
#5. 欺诈检测
RPA 可以通过多种方式帮助金融企业进行欺诈检测。 RPA 工具可以收集和汇总数据，以促进模式识别。 它还可用于实时监控、发送警报以及根据某些发现或条件执行规则。
RPA 在欺诈检测方面的真正威力在于它与人工智能，特别是机器学习算法的整合，后者可以分析海量数据，检测异常情况。 在此基础上，这些 RPA 机器人可以突出需要人工审查的案例，让银行和金融机构减少与欺诈相关的风险和损失。
#6. 合规性
监管合规是银行和金融行业亟待解决的问题，因此近年来出现了一整套技术来解决这一问题。 到 2028 年，专用监管技术（RegTech）工具支出将达到 2,000 亿美元。 然而，RPA 可以解决其中的许多问题。
用于财务监管合规的 RPA 工具可帮助收集报告数据，并通过审计跟踪完美地展现透明度。 此外，RPA 还是数据管理和匿名化、认证和一般网络安全的最佳选择。
总之，满足监管要求既费钱又费时。 RPA 工具通过自动化重复性的 KYC 和 AML 任务，为团队减轻负担。 这是天作之合。
#7. 付款处理
正如 RPA 在会计领域的应用一样，金融服务机构也可以将大量日常工作中的支付和转账交易自动化，确保其快速、无差错地完成。RPA擅长将大量重复性任务自动化，而支付处理无疑就属于这些范畴。
RPA 工具可以启动支付、指导支付处理软件、发送对账数据，甚至解决客户纠纷。 同样，这关系到准确性、效率和减少人为错误。 有了正确的设置，支付还能帮助满足合规标准，同时让不断扩大的金融服务业务轻松扩展。
#8. 自动关闭账户
任何银行或金融机构都不愿意看到客户流失，其中一个原因就是客户流失会带来额外的管理成本。 然而，RPA 工具可以提高流程的效率、成本效益和合规性。 银行可以使用 RPA 从各种来源收集客户信息，并通过检查余额、文件和账户状态来安排账户验证。
关闭账户通常需要将资金转移到新的目的地并通知第三方。 同样，RPA 能够很好地实现这些任务的自动化。 最后，金融服务企业还可以生成相关文件和文书，并更新客户数据库以反映任何变化。
#9. 员工管理
从费用管理自动化到员工入职和绩效考核，金融服务业使用RPA 工具来完成各种人力资源相关任务。 随着金融机构面临简化服务和降低成本的压力，RPA 是降低员工管理相关成本的一个出色解决方案。
RPA 可帮助团队实现薪资、福利和病假管理的自动化，同时达到规定的标准，并为员工提供快速的自助服务选项。 这样做的好处是增加了员工体验，有助于提高工作满意度和忠诚度。
金融服务中的 RPA 案例研究
当然，听说过 RPA 在金融和银行业的使用案例是一回事，但了解该技术在该行业的应用情况以及它为企业带来了哪些切实利益，才是衡量 RPA 影响的最有说服力的方法。
案例研究 #1：消除人为错误
一家在 150 多个国家拥有近 240,000 名员工的全球金融服务公司迫切需要简化工作流程，减少与人工任务相关的人为错误。 他们必须面对的一个问题是，他们提供的服务多种多样，包括审计、税务咨询、人力资源、网络安全和交易管理。
不过，还有其他参数。 该公司不想彻底改造现有的 IT 系统，也不想对业务连续性造成太大干扰。
该企业召集了组织内的各种利益相关者和 IT 工作人员，并成立了一个跨职能团队，以收集需求并确定可以实现自动化的工作流程和业务流程。 他们确定了人为错误率较高的重复性任务，并为项目设定了四个关键绩效指标，包括速度、数据质量、自主性和产品影响。
实施工作耗时约三个月，到最后，团队建立了一个 RPA 机器人，每天三次在无数系统中交换数据。 该项目每年可节省 10 万个工时和 8 亿美元，同时减少了人为失误造成的问题。
案例研究 2：加快贷款处理速度
美国一家著名银行每月收到超过 10,000 份贷款申请。 处理这些贷款需要 50 名工作人员的工作，流程包括审查贷款申请、收集和核实客户数据，以及最终接受或拒绝贷款。 然而，由于银行依赖于传统的软件系统，因此需要处理的问题更加复杂。
经过一番精心策划，该银行使用 RPA 实现了整个贷款流程的自动化。 RPA 工具从申请中读取和提取数据，并根据银行的贷款政策和相关监管框架对数据进行验证。 在此基础上，系统可以决定贷款是否合适。
通过实施 RPA 解决方案，该银行大大提高了贷款处理的准确性和速度。 申请处理量减少了 80%，人为错误完全减少。 效率的提高减少了 70% 的人力，同时确保银行遵守法规。
案例研究 #3：应对监管负担
一家总部设在英国的跨国银行面临监管压力，需要更换其产品之一。 他们有传统的信用卡，可以为客户赢得积分和奖励。 然而，要转换到新的模式，需要 140 万客户选择新的产品，这不是人工可以解决的问题。
需要自动化的流程包括向客户发送有关变更的通知、处理客户决定、更新公司系统中的详细信息，以及记录变更以符合审计要求。 然而，由于时间和预算的限制，这又增加了需要克服的障碍。
该银行为客户关系管理系统引入了一个后台 SQL 数据库，并建立了一个可涵盖所有有助于决策的场景的数据库。 此外，他们还实现了产品切换步骤的自动化，包括沟通和反馈。 最后，他们建立了一个管理门户来处理报告检索。
最终成果包括每年节省 120 万英镑，节省雇佣 18 名全职员工，将准确率提高到 100%，并满足监管要求。
机器人流程面临的挑战
银行和金融业的自动化
由于银行业和金融业的文化和工作流程不同，为这两个行业的团队实施自动化会遇到一些特殊的挑战。
#1. 遗留基础设施
在 IT 技术方面，金融业素有多愁善感的名声。 事实上，在 2020 年代初，超过40% 的美国大型金融机构仍在使用基于通用商业导向语言 (COBOL) 的软件 ，这是一种发明于 1959 年的编程语言。 此外，许多企业仍在使用大型计算机进行数据处理。
RPA 是一种有效的工具，可帮助将传统系统与基于云的现代应用程序和 API 集成在一起。 它还可用于从这些过时的系统中迁移数据，降低与传统技术相关的维护成本。
#2. 流程标准化
根据企业文化、员工情况以及公司架构中遗留系统的高度集中程度，金融机构会有自己的工作流程和过程，而且往往跨越不同的部门。 尝试实施 RPA 解决方案需要跨部门合作和流程标准化。
在许多方面，流程标准化只是提高效率的一部分。 如果两个部门或团队成员做同一件事的方式大相径庭，那么其中一个部门或团队成员在时间或资源使用方面的效率就会低于另一个部门或团队成员。 流程标准化意味着组织能够利用 RPA 解决方案。
#3. 银弹神话
德勤认为，金融组织有可能认为认知 RPA 是一种“银弹” ，可以 “应用于从根本上崩溃的流程，并期望它能自我修复”。
实际上，任何 RPA 系统的实施都需要仔细的需求收集和规划。 向 RPA 专家咨询，可以顺利解决在本已复杂的生态系统中实施该技术的许多相关问题。
#4. 监管合规
金融服务是受监管最严格的行业之一，其规则涉及敏感数据甚至风险的处理。 因此，任何 RPA 解决方案都必须符合这些限制，并确保符合法规要求。
RPA 是这些场景的理想选择，因为每个流程都有记录，这对财务审计至关重要。 更重要的是，虽然法规在不断变化和更新，但 RPA 提供了适应新法规的灵活性。 最后，自动化有助于确保敏感的财务和个人数据不被人眼接触到，从而提供额外的安全保障。
#5. 技能短缺
在过去几年里，IT 技能短缺已经影响到金融服务业。 因此，如果没有 IT 专家的经验和专业知识，就很难实施 RPA 解决方案。
成功采用 RPA 需要深入了解该技术，包括其潜力和局限性。ZAPTEST企业用户可以利用专门的 ZAP 专家，该专家可以与他们密切合作，了解需求，并根据行业最佳实践帮助实施 RPA 解决方案。 这一补充可以帮助团队克服 RPA 专家相对短缺的问题。
RPA 在银行业的发展趋势
金融服务业正在快速发展，以应对不断变化的消费者和监管需求。 让我们来探讨一下 RPA 在金融和银行业的一些发展趋势。
#1. 智能自动化
智能自动化（IA）涉及将其他类型的人工智能与 RPA 工具结合使用。 其中涉及的一些技术包括智能文档处理（IDP）和机器学习。
这些工具的加入克服了 RPA 在处理非结构化数据和决策能力方面的固有局限性。 最终的结果是，可自动化任务的范围扩大，使金融机构能够做更多的事情。
#2. 基于云的 RPA
虽然早期的 RPA 系统通常是内部部署的，但在过去几年中，已明显转向基于云的工具。 这种转换有很多好处，包括为分布式团队提供安全的远程访问。
#3. 生成式人工智能
生成式人工智能正在对各行各业产生影响，银行和金融业也不例外。 有很多不同的使用案例，包括聊天机器人客户助手、内容创建和报告生成。 银行和金融服务机构也可能建立自己的内部人工智能，以应对有关金融和个人数据的法规。
#4. 辅助 RPA
虽然无辅助 RPA 仍是商业世界中最常用的自动化方式，但辅助 RPA 的相关性正在不断提高。 这些工具将在员工的工作流程中无缝衔接。 例如，客户服务代表可以自动执行数据检索或处理任务，从而大大提高工作效率，最终让消费者更加满意。
银行业自动化的未来
机器人流程自动化在金融和银行业的应用已经非常成熟。 不过，它还有很大的发展空间，可以采取有趣的创新方式。
#1. 超级自动化
数据分析、人工智能、自然语言处理 (NLP) 和 RPA 将融合在一起，以创建银行和金融系统，实现从后端流程到前端工作流的一切自动化。 这个未来的目的地被称为 “超自动化”（Hyperautomation）。
超自动化在银行业的发展有多种途径。 除了财务和会计任务中的机器人流程自动化，我们还可以看到更高层次的人机协作，通过机器学习和分析推荐决策供人类批准。
#2. 高度个性化的无代码应用设计
银行业的应用设计非常复杂。 这在很大程度上与严格的金融和个人数据管理法律有关。 然而，由于采用了人工智能和应用程序接口的 RPA 工具，无代码应用程序将进入这一领域。软件测试自动化将是确保该软件完整性和安全性的重要一环，该软件可根据个人工作流程或公司文化进行定制。
#3. 预测性欺诈检测
欺诈检测是金融机构非常关注的问题。 在英国，欺诈行为在 2022 年给银行造成了约 12 亿英镑的损失。 机器学习工具已通过 RPA 应用于财务和会计领域，它们善于发现欺诈行为。 不过，在未来，训练有素的人工智能算法可以在申请时或根据特定步骤预测欺诈的可能性。 节约成本的意义是巨大的。
最后的想法
银行和金融业的机器人流程自动化是一个快速发展、令人兴奋的领域。 金融服务领域的现代化和技术复杂性的不断提高意味着银行 RPA 不仅仅是一个不错的选择，而是与竞争对手竞争的关键所在。
在金融和银行业释放机器人流程自动化的威力，可提高效率、遵守合规标准并节省资金。 随着银行的运营越来越以客户为中心，金融自动化将有助于提供更好的客户体验并提高个性化程度，尤其是在与人工智能工具相结合时。 简化的运营将把节省下来的费用传递给用户，而创新的新产品将满足用户对应用程序的需求，帮助他们节省开支、编制预算和实现生活目标。
