銀行和金融領域的機器人流程自動化是自動化技術最有效和最引人注目的用例之一。 自 1970 年代和 1980 年代以來，交易自動化一直很普遍，但 RPA 正在開闢一種不同類型的機械化，更加註重降低成本和改善消費者體驗。
銀行RPA還使企業能夠通過充當財務自動化監管科技解決方案來應對不斷變化的監管環境。 然而，RPA 在金融領域還有其他一些出色的用途，包括交易處理、貸款審批和增強的網路安全。
在本文中，我們將探討 機器人流程自動化 在金融和銀行業中的優勢、案例研究、用例、趨勢和挑戰。
機器人流程自動化
金融和銀行市場規模
2023年，全球銀行和金融領域的機器人流程自動化 （RPA） 市場規模約為 8.6075億美元。 分析師預計，到 2030 年，該行業的複合年增長率 （CAGR） 為 40%，將擴大到近 90 億美元。
北美（45%）和歐洲（30%）佔據了大部分市場。 然而，亞太地區被視為未來十年增長潛力最大的地區。
影響銀行業務的因素和
財務流程自動化
銀行和金融市場是 軟體測試、自動化工具 和 RPA技術的早期採用者。 在許多方面，他們是該技術的理想候選者，因為這些部門處理大量重複性和基於規則的任務，例如金融交易。 但是，由於各種其他原因，採用率有所增加。 以下是一些最重要的。
1. 降低成本
長期以來， 銀行和金融服務公司都處於低利率甚至負利率的時代，這使得節約成本成為當務之急。 近年來，猖獗的通貨膨脹可能改變了這一點，許多央行將利率提高到5%左右。 然而，金融企業還需要應對其他不利因素。
新銀行和創新金融科技業務的興起為金融領域增添了激烈的競爭。 再加上消費者期望的明顯轉變，金融機構需要降低成本以保持競爭力。 RPA 可幫助團隊降低運行服務的日常成本，同時仍為消費者提供創新產品。
2. 監管和行政負擔增加
過去幾年金融監管標準的提高給金融企業帶來了一個大問題。 瞭解您的客戶 （KYC） 和反洗錢 （AML） 義務給金融服務公司帶來了沉重的管理負擔，而不會增加他們的底線。 手動合規成本高昂、重複性強，並且容易出現人為錯誤。
具有光學字元識別 （OCR） 和其他 AI 輔助工具的 RPA 工具可以減輕銀行的一些負擔，並降低保持合規的成本，例如人力資本。
3. 客戶自助服務
在過去十年中，客戶的期望發生了顯著變化。 現在，消費者希望事情能立即完成，他們沒有時間去做一個只能在朝九晚五之間説明他們的業務。 當然，不僅僅是客戶服務期望在增長。 消費者還希望在貸款和帳戶申請方面快速做出決定。
RPA 可以通過根據基於規則的標準自動化應用程式來幫助解決所有這些問題，同時最大限度地減少對人工交互和處理客戶查詢的需求。
4. 降低風險
銀行和金融公司不可避免地要應對很多風險。 然而，降低這種風險是企業運營良好的重要組成部分。 錯誤可能導致消費者信心喪失和聲譽受損，而合規錯誤會導致嚴厲的經濟處罰。
RPA 可減少人為錯誤，幫助機構保持合規性，提高數據準確性和處理能力，並且 當與機器學習 （ML） 增強時，可用於欺詐檢測。
5. 業務連續性
金融機構在經濟中發揮著關鍵作用，任何服務中斷都可能導致聲譽受損。 此外，由於這些機構持有敏感數據，因此它們受到保護消費者和確保金融體系穩定的法規的約束。
RPA 可以構成可靠的業務連續性計劃 （BCP） 的一部分，並確保最大限度地減少因自然災害、突發公共衛生事件、網路安全攻擊等造成的任何停機時間。
機器人流程自動化的優勢
in 金融與銀行
在金融服務領域實施 RPA 解決方案 有很多好處。 以下是一些最重要的。
#1. 省錢
預計未來幾年，RPA在金融領域的使用將繼續增長。 RPA 可以自動執行 金融領域高達 80% 的任務，這為組織提供了難以置信的成本節約可能性。
#2. 提高工作滿意度
金融部門充滿了重複和平凡的任務，讓員工感到沒有靈感、無聊和被低估。 RPA 工具 可以接管這些基於規則的工作，併為更具吸引力和創造性的任務打開大門，幫助員工感覺與組織的整體使命更加緊密地聯繫在一起。
工作滿意度的提高等於員工保留率的提高。 RPA應該成為該戰略的一部分。
#3. 滿足法規遵從性要求
金融服務行業對任何行業都有最嚴格的監管要求。 不遵守這些規則可能會導致巨額罰款、吊銷執照和難以挽回的聲譽損害。 RPA 可幫助團隊滿足這些不斷發展的標準。
#4. 可擴展性
由於誘人的激勵措施，金融服務創業領域的新銀行和金融科技企業通常會迅速增長。 然而，這種增長可能會導致一些問題，比如人員短缺。 RPA 透過能夠處理增加的工作量的數位化勞動力來説明克服這些限制。
RPA 銀行業務使用案例
在銀行和金融領域有許多很棒的 RPA 用例 。 有些與核心銀行活動直接相關，而另一些則有助於處理更多管理或面向客戶的任務。
以下是銀行和金融業中九個最佳機器人流程自動化用例。
#1. 客戶入職
客戶引導是現代銀行時代最好的 RPA 用例之一。 新銀行和金融科技公司的出現開創了數位銀行的新時代。 走進分行開立新帳戶正在迅速過時。 相反，現代消費者希望在他們的應用程式上做所有事情。
當然，轉向遠端開戶也有其自身的問題。 客戶需要上傳檔和文書工作並接受信用檢查。 更重要的是，他們的資訊需要上傳到銀行的系統中。
RPA 有助於完成所有這些流程，包括客戶溝通、文檔處理、身份驗證、信用檢查、數據輸入、帳戶更新等。 它快速、可擴展、經濟高效，並滿足消費者對自助服務的需求。
#2. 處理貸款申請
處理貸款申請是銀行業 RPA 的一個很好的例子。 這些流程需要對文書工作和客戶數據進行嚴格審查，以減輕損失。 然而，這種徹底性必須與保持競爭力的快速決策相抵消。
RPA 通過使用光學字元識別 （OCR） 和 智慧文檔處理 （IDP） 來分析文件、提取數據並將資訊與內部文檔進行比較以批准或拒絕貸款，從而提供説明。 RPA 提供了消費者對數位銀行所期望的速度和準確性的融合。
#3. 自動化客戶支援
從客戶自助服務的趨勢來看，銀行必須找到為客戶提供快速、始終在線、多渠道支援的方法。 RPA 可以通過多種不同的方式協助完成此過程。 首先，客戶服務機器人可以為客戶提供複雜且符合情境的建議。 這可以是一些簡單的事情，例如指向常見問題解答或知識庫的連結，或者成熟的 生成式 AI 輔助對話。
更重要的是，RPA 機器人可以通過收集數據和文檔、將工單推送給相關部門以及在問題發生期間向使用者提供自動聯繫來説明解決客戶問題。 當與人工智慧和數據分析相結合時，RPA 工具可以説明提供更加個人化的服務，這有助於建立信任。
#4. 報告生成
銀行業 RPA 有助於滿足金融服務對報告生成的需求。 通過連接各種資料庫和電子錶格，員工可以使用 RPA 工具即時提取資訊，從而生成具有高度可見性的最新報告。
使用 RPA 工具，整個報告生成生命週期變得更快，因為它們有助於自動化數據收集、匯總資訊、生成報告以及將最終產品分發給相關盜版者。
RPA 生成的報告更快、無錯誤且經濟高效。 更重要的是，RPA系統在實施時可以考慮到合規性，如果與AI工具配對，它們還可以説明分析和決策。
#5. 欺詐檢測
RPA 可以通過多種方式説明金融企業進行欺詐檢測。 RPA 工具可以收集和聚合數據，以促進模式識別。 它還可用於即時監控、發送警報以及根據某些發現或條件執行規則。
RPA 在欺詐檢測方面的真正力量在於 它與人工智慧的集成 ，尤其是可以分析大量數據以檢測異常情況的機器學習演算法。 從那裡，這些 RPA 機器人可以突出顯示案例以供人工審查，使銀行和金融機構能夠降低與欺詐相關的風險和損失。
#6. 合規
監管合規是銀行和金融部門的一個緊迫問題，近年來湧現出一整套技術來解決這個問題。 到 2028 年，專用監管技術 （RegTech） 工具支出將達到 2000 億美元。 但是，RPA 可以解決其中的許多問題。
用於財務監管合規的 RPA 工具可以説明收集報告數據，審計跟蹤非常適合顯示透明度。 更重要的是，RPA 是數據管理和匿名化、認證和一般網路安全的絕佳選擇。
總體而言，滿足法規要求既昂貴又耗時。 RPA 工具允許團隊通過自動執行重複的 KYC 和 AML 任務來減輕團隊的負擔。 這是天作之合。
#7. 付款處理
就像會計中的 RPA 一樣，金融服務組織可以自動執行許多日常工作的付款和轉帳交易，確保它們快速無誤地完成。 RPA 擅長大批量和重複性任務的自動化，而支付處理肯定屬於這些參數。
RPA 工具可以發起付款、指導付款處理軟體、發送對賬數據，甚至解決客戶糾紛。 同樣，它關乎準確性、效率和減少人為錯誤。 通過正確的設置，支付還可以説明滿足合規標準，同時允許擴展金融服務業務輕鬆擴展。
#8. 自動關閉帳戶
沒有銀行或金融機構喜歡看到客戶離開，部分原因是因為它創造了所有額外的管理員。 但是，RPA 工具可以使流程更高效、更具成本效益和合規性。 銀行可以使用 RPA 從各種來源收集客戶資訊，並通過檢查餘額、文檔和賬戶狀態來安排帳戶驗證。
關閉帳戶通常需要將資金轉移到新的目的地並通知第三方。 同樣，RPA完全有能力自動執行這些任務。 最後，金融服務企業還可以生成相關文檔和文書工作，並更新客戶資料庫以反映任何變化。
#9. 員工管理
從自動化費用管理到員工入職和績效評估，金融服務使用 RPA 工具完成各種與 HR 相關的任務。 隨著金融機構面臨簡化服務和降低成本的壓力，RPA 是降低員工管理相關成本的優雅解決方案。
RPA 可幫助團隊實現工資單、福利和病假管理自動化，同時滿足要求的標準，併為員工提供快速的自助服務選項。 這裡的好處是增加了員工體驗，有助於提高工作滿意度和忠誠度。
RPA 在金融服務中的應用案例研究
當然，瞭解 RPA 在金融和銀行業的用例是一回事，但瞭解該技術如何在該領域應用以及它為組織帶來了哪些切實的好處是衡量 RPA 影響的最令人信服的方法。
案例研究 #1：消除人為錯誤
一家在 150 多個國家/地區擁有近 240,000 名員工的全球金融服務公司迫切需要簡化其工作流程並減少與手動任務相關的人為錯誤。 他們不得不面對的一個問題是他們提供的服務多樣化，包括審計、稅務諮詢、人力資源、網路安全和交易管理。
但是，還有其他參數。 該公司不想徹底改革其當前的IT系統，也不想對業務連續性造成太大的干擾。
該企業聚集了組織內的各種利益相關者和IT工作者，並創建了一個跨職能團隊來收集需求並確定他們可以自動化的工作流和業務流程。 他們確定了人為錯誤率高的重複性任務，併為項目設定了四個 KPI，包括速度、數據品質、自主性和產品影響。
實施花了大約三個月的時間，到最後，該團隊已經構建了一個 RPA 機器人，每天在無數系統之間交換數據三次。 該專案每年節省了 100,000 個工時和 8 億美元，同時減少了人為錯誤造成的問題。
案例研究 #2：加速貸款處理
一家著名的美國銀行每月收到超過10,000份貸款申請。 處理這些貸款需要 50 名員工的工作，過程包括審查貸款申請、收集和驗證客戶數據，以及最終接受或拒絕貸款。 然而，由於銀行依賴遺留軟體系統，因此需要處理額外的複雜性。
經過一番周密的規劃，該銀行使用 RPA 實現了整個貸款流程的自動化。 RPA 工具從應用程式中讀取和提取數據，並根據銀行的貸款政策和相關監管框架驗證數據。 從那裡，系統可以決定貸款的適用性。
通過實施 RPA 解決方案，該銀行大大提高了貸款處理的準確性和速度。 應用程式處理減少了 80%，人為錯誤完全減少。 效率的提高減少了 70% 的人力，同時確保銀行遵守法規。
案例研究 #3：履行監管負擔
一家總部位於英國的跨國銀行面臨監管壓力，要求更換其產品之一。 他們擁有傳統的信用卡，這為他們的客戶贏得了積分和獎勵。 然而，需要切換到新模式，這需要 140 萬客戶選擇新產品，這不是可以手動處理的事情。
需要自動化的流程包括向客戶發送有關更改的通信、處理客戶決策、跨公司系統更新詳細資訊以及記錄更改以符合審計要求。 然而，由於時間和預算的限制，這增加了需要克服的障礙。
該銀行為CRM系統引入了後端SQL資料庫，並建立了一個可以涵蓋所有有助於決策的場景的資料庫。 此外，他們還自動化了產品切換步驟，包括溝通和反饋。 最後，他們建立了一個管理門戶來處理報告檢索。
最終結果包括每年節省 120 萬英鎊，節省了 18 名全職員工的雇用費用，將準確性提高到 100%，並滿足監管要求。
機器人流程面臨的挑戰
銀行和金融領域的自動化
由於銀行和金融團隊的文化和工作流程，為銀行和財務團隊實施自動化帶來了一些特定的挑戰。
#1. 遺留基礎設施
在IT技術方面，金融業在多愁善感方面享有盛譽。 事實上，在 2020 年代初期，超過 40% 的美國大型金融機構仍在使用基於 1959 年發明的面向業務的通用語言 （COBOL） 構建的軟體 。 更重要的是，許多企業仍然使用大型計算機進行數據處理。
RPA 是一種有效的工具，可幫助將遺留系統與基於雲的現代應用程式和 API 集成。 它還可用於從這些過時的系統中遷移數據，並降低與傳統技術相關的維護成本。
#2. 流程標準化
根據文化、員工和公司架構中遺留系統的高度集中，金融機構將擁有自己的工作流程和流程，通常跨越不同的部門。 嘗試實施RPA解決方案將需要跨部門協作和流程標準化。
在許多方面，流程標準化只是提高效率的一部分。 如果兩個部門或團隊成員以截然不同的方式做同樣的事情，那麼其中一個部門或團隊成員在時間或資源使用方面的效率將低於另一個部門或團隊成員。 標準化流程意味著組織能夠利用 RPA 解決方案。
#3. 銀彈神話
德勤認為，存在一種危險，即金融機構認為認知RPA將是一種「 靈丹妙藥」 ，可以「應用於一個從根本上破碎的流程，並期望它能自我修復」。。
實際上，任何RPA系統的實施都需要仔細的需求收集和規劃。 諮詢RPA專家可以解決與在已經複雜的生態系統中實施該技術相關的許多問題。
#4. 法規遵從性
金融服務是監管最嚴格的行業之一，其規則與處理敏感數據甚至風險有關。 因此，任何 RPA 解決方案都需要符合這些限制並確保合規性。
RPA 是這些方案的良好候選者，因為每個流程都有記錄，這對於財務審計至關重要。 此外，雖然法規在不斷變化和更新，但 RPA 提供了適應新規則的靈活性。 最後，自動化可以幫助確保敏感的財務和個人數據不會被人眼訪問，從而提供額外的安全層。
#5. 技能短缺
在過去幾年中，IT 技能短缺影響了金融服務行業。 因此，如果沒有IT專家的經驗和專業知識，實施 RPA 解決方案是很困難的。
成功採用 RPA 需要深入瞭解該技術，包括其潛力和局限性。 扎普泰斯特 企業使用者可以利用專門的 ZAP 專家，他們可以與他們密切合作，瞭解需求並幫助實施基於行業最佳實踐的 RPA 解決方案。 這一增加可以幫助團隊克服 RPA 專家的相對短缺。
RPA在銀行業的發展趨勢
金融服務行業正在快速發展，以應對不斷變化的消費者和監管需求。 讓我們探討一下 RPA 在金融和銀行業的一些趨勢。
#1. 智慧自動化
智慧自動化 （IA） 涉及將其他類型的人工智慧與 RPA 工具結合使用。 這裡涉及的一些技術包括智慧文檔處理 （IDP） 和機器學習。
這些工具的加入克服了 RPA 在處理非結構化數據和決策能力方面的固有局限性。 最終結果是，可自動化任務的範圍擴大了，使金融機構能夠做更多的事情。
#2. 基於雲的 RPA
雖然早期的 RPA 系統通常是本地部署的，但在過去幾年中，我們看到了向基於雲的工具的顯著轉變。 這種切換有很多好處，包括分散式團隊的安全遠程訪問。
#3. 生成式人工智慧
生成式人工智慧正在對各行各業產生影響，銀行和金融行業也不例外。 有許多不同的用例，包括聊天機器人客戶助理、內容創建和報告生成。 銀行和金融服務部門也可以建立自己的內部人工智慧，以應對有關金融和個人數據的法規。
#4. 輔助 RPA
雖然無輔助 RPA 仍然是商業世界中最流行的自動化風格，但輔助 RPA 的相關性正在增長。 這些工具將無縫地融入員工的工作流程中。 例如，客戶服務代表可以即時自動執行數據檢索或處理任務，從而大大提高生產力，並最終讓消費者更滿意。
銀行業自動化的未來
金融和銀行業的機器人流程自動化已經非常成熟。 然而，它有足夠的空間以有趣和創新的方式發展。
#1. 超自動化
數據分析、人工智慧、自然語言處理 （NLP） 和 RPA 將融合在一起，創建銀行和金融系統，實現從後端流程到前端工作流程的所有可能的自動化。 這個未來主義的目的地被稱為 超自動化。
超自動化可以通過多種方式進入銀行業。 除了財務和會計任務中的機器人流程自動化之外，我們還可以看到更高層次的人機協作，機器學習和分析可以推薦決策供人類批准。
#2. 高度個人化的無程式碼應用程式設計
銀行業的應用程式設計非常複雜。 在很大程度上，這與管理財務和個人數據的嚴格法律有關。 然而，由於帶有人工智慧和 API 的 RPA 工具，無程式碼應用程式將進入該領域。軟體 測試自動化 將是確保該軟體完整性和安全性的重要組成部分，可以圍繞個人工作流程或公司文化進行定製。
#3. 預測性欺詐檢測
欺詐檢測是金融機構關注的一大問題。 在英國，2022年欺詐行為使銀行損失了約12億英鎊。 機器學習工具已經通過RPA在財務和會計中使用，它們擅長檢測欺詐行為。 然而，在未來，訓練有素的ML演算法可以在應用時或基於一組特定的步驟來預測欺詐的可能性。 節省成本的影響是巨大的。
結語
銀行和金融領域的機器人流程自動化是一個快速發展且令人興奮的領域。 金融服務領域的現代化和日益複雜的技術意味著銀行 RPA 不僅是一個可有可無的東西，而且對於與競爭對手競爭至關重要。
在金融和銀行業中釋放機器人流程自動化的力量，可以提高效率並遵守合規標準並節省資金。 隨著銀行越來越以客戶為中心，財務自動化將有助於提供更好的客戶體驗和增加個人化，尤其是與人工智慧工具結合使用時。 簡化的運營將把節省的成本轉嫁給使用者，而創新的新產品將滿足對説明使用者儲蓄、預算和實現生活目標的應用程式的需求。
