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如今，机器人技术应用于各行各业，金融服务业当然也不例外。现在，50%的金融市场参与者希望实现手动流程自动化，机器人流程自动化则是他们的首选工具。随着利润的减少，监管的加强，以及利率的停滞，在金融领域使用RPA来提高竞争优势成为一种跟上大量金融科技初创企业挤占市场的方式。但RPA究竟是什么？是如何工作的？要如何使用它？以及有哪些当前可用的RPA选项呢？

为什么银行要投资RPA工具

机器人流程自动化在未来的金融业有很大的前景。RPA是一种基于软件的工具，依靠机器人来模仿人类的工作，特别是在企业流程的劳动密集型领域。从本质上讲，"机器人 "执行与人类相同的工作，使用相同的界面并遵循类似的步骤。金融领域的机器人流程自动化与传统的自动化不同——RPA不是依靠API将几个系统整合到一个平台并执行设定的程序，而是在GUI中记录用户的操作，然后在同一个GUI中重复这些操作，从而使得重复性工作可以实现类似人类的自动化。

RPA在应收帐款中的应用

特定任务的自动化可以显著改善B2C的关系，并使许多过程变得更加容易。机器人可以在几秒钟内开出发票，促使客户更快地付款。用于金融服务的RPA跟踪、规范和验证付款，处理订单，不会出错且始终处于领先地位。这种训练有素的助手可以实现无压力的客户体验，为服务提供商增加价值。

应付账款中的RPA

金融领域成功的机器人流程自动化案例通常致力于应付账款。在财务中实施RPA，可以消除无休止的电子邮件往来，提供流畅的付款审批流程，将发票与责任人相匹配，并设置最后期限提醒。自动化的数据输入使流程运转更加快速，解除了人类员工单调工作的负担，从而使得发票处理和付款的执行更加便捷，结构更加合理。

投资管理中的RPA

资产管理部门重视RPA，因为它对业务发展有着不可估量的贡献。机器人流程自动化促进了劳动密集型流程，如基金和遗产管理、报告和分析、客户登陆、合规和风险管理等。

在常规流程中实施这项技术为资产管理公司提供了巨大的利益，因为它可以应用于一些特定的业务领域，包括：

贸易处理和基于异常标准的电子邮件生成
贸易支持、充实、验证和对账
协调，特别是在不相连的系统之间（类似WSO的问题）
业务团队之间的信息和消息传递
数据输入和提取的自动化和对账——例如信用评级、贷款合同、财务报表等
基金管理领域

机器人流程自动化在金融业的优势和挑战

RPA在金融业的优势是显而易见的，给工作带来了快速和明显的效果。

提高效率

金融服务中的机器人流程自动化不仅可以大大减少人为错误，还能减少20%的服务台查询数量，并提高客户满意度。另一个明显的优势是具有更高的处理速度，因为它的工作速度平均比人快四倍。此外，它还能同时执行多个流程，并更快地制定反馈。最后但也同样重要的一点是：机器人可以全天候工作，不容易出现缺勤的情况。

节省成本和精力

通常情况下，机器人的许可成本远低于人力的平均成本。此外，RPA可以使该流程所需的全职同等员工数量减少67%。就所需的工作量而言，RPA自动化可以节省大约20-25%，因为它可以在几周内开发完成。

无缝的实用性

RPA是一种轻量级的企业自动化技术，可以与任何现有技术并存。业务流程管理（BPM）和RPA平台是为变革和敏捷性而建立的，因此它们具有高度的灵活性。此外，RPA可以为机器人执行的所有活动创建一个强大的审计跟踪，这使得监测过程和采取纠正措施变得更加容易。

金融服务中的RPA现状

有了这种成功的可能性，在金融服务业中采用RPA的人数激增也就不足为奇了。以下是一些简单的事实：

RPA可以带来25-60%的成本节约
2019年，全球RPA市场收入超过15亿美元
预计到2023年，RPA软件和服务将增长到30亿美元以上

由于越来越多的法规和更严格的资本要求，利润率降低，迫使公司用更少的钱做更多的事。快速发展的市场和来自无数快速灵活的金融科技初创公司的竞争，正在推动公司重塑他们向客户提供产品和服务的方式，迫使他们升级和自动化他们的操作流程。

这些自动化工作得到了广泛的技术支持，如工作负载自动化和BPM，几十年来一直被用于劳动密集型流程的自动化。再比如RPA，是相对较新的技术，但也正迅速蔓延到所有行业的公司中去。

市场上的RPA工具

金融服务行业的机器人流程自动化可能性几乎是无限的。银行如何调整软件机器人来实现重复性工作的自动化并增强其业务流程？是否有可能为模仿人类活动的跨应用操作创建 "机器人"，包括应用登录和退出、数据复制粘贴、打开附件和电子邮件以及填写表格？RPA不是抓取或宏软件技术，而是更复杂的东西。

我们知道，宏程序只能重复线性命令。反过来说，机器人可以直观地对刺激作出反应，并能够随着时间的推移提高其智能。此外，RPA可以同时与多个应用程序互动。

在金融领域实施RPA不需要大量的前期技术投资或昂贵的专业技术资源。RPA的成本随着它的使用而增加，因为许可主要是基于使用的 "机器人 "数量。每个机器人负责一个自动化流程，因此，投资成本很容易与自动化节省的成本挂钩。采用RPA也不需要昂贵的开发人员，许多RPA工具被设计成 "业务友好型"，因而不需要IT部门的支持。在许多情况下，有技术头脑的商业用户或商业分析师可以迅速掌握这些工具，并提高工作效率。

以下是一些RPA选项：

现成的RPA解决方案

金融领域的机器人流程自动化有许多现成的解决方案。这些不需要RPA开发人员实施，大多数都设计得足够简单，任何熟悉自动化过程如何工作的用户都可以应用它们，也不需要额外的编码。现成RPA解决方案的好处包括：

通常比定制的解决方案成本更低
由于每个机器人单独链接到一个进程，因此能够轻松测量实施节省的成本快速实施
能够根据个人需求访问和修改代码

然而，使用现成的RPA解决方案也有一些缺点。例如，其有限的功能可能意味着一些企业需要多个RPA来处理特定的流程，这就使得成本直线上升。而且，在现成的选项需要进行一些修改的情况下，它们需要内部开发人员。

免费解决方案

有一些开源方案可以为金融服务提供某种程度的免费RPA。大多数不能轻易适应个别公司的需求（至少在不使用开发人员的情况下），而是为非企业组织准备的。这些免费选项中有许多是付费RPA解决方案的精简版，目的是给企业提供 "试运行 "的机会。

付费解决方案

毫不奇怪，付费RPA软件有更大的功能和可能性。一些RPA服务和RPA企业供应商提供免费试用或测试期，但需要付费。

定制的RPA解决方案

上述的技术发展已经减少但没有完全消除业务流程自动化的定制软件解决方案的作用。许多公司都面临着独特的业务挑战，这些挑战无法通过任何单一或甚至组合的现成解决方案来完全解决，可能需要一些定制开发来满足业务需求。一些公司可能会发现，多个供应商产品的总运营成本超过了建立一个定制解决方案的成本。但是，即使是定制的软件解决方案，其开发成本也比以往要低得多。

云计算已经消除了对昂贵的企业内部基础设施及其持续维护的需求。许多基于云的服务的弹性和可扩展性优化了计算和数据资源的使用。许多使企业计算如此昂贵的“特性”——可伸缩性、可扩展性、可维护性和可靠性——在云中的成本要低得多。对持续部署和集成的内置支持消除了大部分的软件发布开销。

通用的REST APIs使得整合第三方产品和那些提供此类API的遗留系统到定制的软件解决方案变得更加容易。微服务正在成为架构应用程序的首选方法，这将导致企业内几乎所有的业务逻辑和服务都可用于其他系统。

RPA在金融领域的应用案例

在贸易金融领域使用机器人流程自动化的各行业公司包括沃尔玛、沃尔格林、AT&T、Vanguard、美国运通和其他许多公司。然而，值得注意的是，虽然43%的金融服务工作是可自动化的，但研究表明，只有3%的组织设法将RPA扩展到50个机器人以上。

RPA在金融服务领域的下一站

智能流程自动化是一种将RPA、业务流程挖掘和协调、机器学习和自然语言处理结合在一起的方法，与只使用RPA平台相比，可以实现更好的业务成果。

业务流程挖掘有助于根据系统产生的事件日志来分析和优化流程，是协调、控制、监测和持续改进复杂流程的重要工具。机器学习意味着系统可以通过处理前期没有预料到的变化而学习，这些系统通过吸收数据中的经验和算法支持的决策，在旅途中进行训练。例子包括处理基于图像的POs，从图像中识别分子，并触发一个相关的过程。

自然语言处理使用统计方法和学习算法来分析文本和非结构化信息，以了解其含义、情感和意图。一个示例是在客户服务中，客户以自由文本的形式提出支持票，然后对其进行分析，以确定下一步，并随后触发一个流程。

结论

机器人流程自动化在金融行业的应用可能正在上升，但这并不意味着RPA的格局不会随着它的发展而改变。目前，RPA解决方案有望在几个主要领域增长，这些领域依赖于与AI的集成。读取非结构化文档的能力是自动化中的一个关键障碍，因此利用NLP和ML的自学习和认知RPA将提供增强的功能，以及适应不断变化的环境的能力。因此，它们将变得更有用，维护成本更低。可以执行认知功能的自动化听起来像是未来，但它比你想象的更接近。

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