【案例分享】金智维RPA助力某证券企业科技转型--RPA中国 | RPA全球生态 | 数字化劳动力 | RPA新闻 | 推动中国RPA生态发展

随着数字经济的发展，越来越多的证券企业愈加注重自动化、智能化创新技术的应用，纷纷迈向更高效能的科技转型之路。

RPA作为一种应用广泛且容易落地的自动化技术，在助力券商实现科技对业务的赋能上，发挥着极为重要的作用。

金智维RPA应用场景

RPA在证券行业的应用场景包括:

①自动开闭市；②开市期间监控；③定期巡检；④业务清算；⑤资管系统操作；⑥托管系统操作；⑦柜台交易系统操作；⑧零售系统操作；⑨财务系统操作；⑩报表报送……

通过RPA机器人可以实现：

自动执行开市需要检查，开启对应系统并对结果作出反馈、对系统和数据库，以及应用程序进行实时监控、填充数据、导入文件、读取界面、生成报表、发送反馈信息等具备明确规则的操作。

金智维RPA带来的效果

提升流程效率：RPA可以24小时不间断执行，成为孜孜不倦的“007”。
提高数据质量：RPA零失误率，降低大大由于人工疲劳产生的误差率。同时RPA可以支持追踪所有步骤，为日后审计提供更强的可追溯性。
提高系统稳定性，降低风险：RPA可以在不改变任何IT系统的条件下实现更高交互层级的流程改造。
提升开发效率，部署周期短：基于录屏、图形化界面、应用生态的RPA可以最大限度减少代码量，提高开发效率，大大降低企业上线机器人的门槛。通常的RPA项目部署周期不会超过3到6个月。
价值清晰，投资回报周期短：在大多数场景实施中，机器人和工人之间存在清晰可观的成本差异，节省的人力成本和时间成本很容易计算。常规的项目在实施的一年内即可达到盈亏平衡。

某券商RPA落地场景

01 晚间清算

实施前：

营运中心清算组每日晚班，需要对17套系统进行人工清算操作，需要反复点击鼠标进行清算操作，涉及点击次数高达1000+次 ，再根据清算系统的提示反馈，进行人工校验，核对清算操作是否正确。晚班清算业务涵盖了清算业务80%的工作量 ，其中人工操作频繁且每日重复，以及在各个业务系统间的辗转，严重限制了员工发挥主观能动性。

实施后：

引进RPA后，现已完成了13套系统的自动化清算 。将大量的高重复的劳动工作交给“Robot”自动完成。 RPA基于系统提示进行正确性判断，完成13套系统的清算操作，既保证清算效率 ，又保证操作正确性。将员工从这些繁琐的手工操作中解放出来，去执行更高价值的事务。

项目效果：

RPA完成了 60% 人工清算操作。

02 校验文件接收情况

实施前：

营运中心清算组员工需要 时刻关注 数据文件是否到齐，这就需要员工实时关注扫描脚本来获取数据到齐情况。数据到齐后，才能进行下一步的清算工作。由于数据到齐时间不一致，耗费了 大量的时间等待 ，逐个扫描脚本也耗费了大量的人工操作。

实施后：

RPA实施后，RPA机器人 在规定时间内不间断自动扫描文件 ，自动获取和接收数据，数据到齐后，会进行相关 语音播报 ，提示员工进行下一步操作。

项目效果：

节省了 大量的员工时间和精力，大幅度的 提高了工作效率 。

03 估值处理

实施前：

估值业务需要高度融合 数据检查 和 估值清算 ，目前数据检查和估值清算处于分隔状态 ，估值岗根据数据岗的文件齐全否提示 ，做手工清算动作，选择对应的产品，点击估值系统数据读取、转账等按钮，产品数量多但其 操作高度重复 。

实施后：

RPA机器人融合数据岗数据检测逻辑 来判断每个产品的数据文件是否齐全，对数据齐全的产品进行下一步操作（清算、转账、生成估值表等），RPA同时可 记录每一步模拟的操作记录， 汇总报表供用户查询和判断。实现了数据和估值的连续性处理，以数据为基础，估值 做账自动化 。

项目成果：

早上上班前，RPA代替人工完成大部分简单重复的清算任务，每日预计减少0.5-2小时工作量，效率可提升90% ，有效降低人工操作风险。

04 清算数据处理

实施前：

资产托管部 每日完成清算工作后，需要手工导出A数据，压缩后放到A文件夹下，通过深证通进行发送，B数据导入到B文件下，运行程序进行拆分后邮件发送。 操作高度重复，且部分数据发送实效性要求较高，会出现因为个人问题导致数据发送不及时 。

实施后：

RPA机器人检测是否完成清算，完成后自动导出数据到相应文件夹，对部分数据完成压缩，并且自动运算程序 ，对部分数据完成拆分后发送邮件。

项目成果：

RPA代替人工完成清算状态监测，数据导出，数据拆分后自动发送的工作，效率预计提升80%，有效降低人工操作风险。

05 服务器高速行情重启

实施前：

证券公司每日庞大数据的运转和系统的操控都离不开服务器，而证券公司的行情离不开高速行情。某证券IT部员工每日早上都需要人工手动操作重启60台服务器高速行情 。人工操作用时30分钟 ，耗时较长。