企业组一等奖:中国工商银行苏州分行“反洗钱智能甄别助手” |「RPA+AI开发者大赛」优秀作品

后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文顶部
在RPA中国主办的第一届「中国RPA+AI开发者大赛」中,中国工商银行苏州分行凭借“反洗钱智能甄别助手”作品荣获企业组一等奖。
 
该作品通过RPA+Python打造的智能数字化员工可将重复、繁琐、耗时的反洗钱业务流程轻松实现自动化。将原部署在数据库中的数据处理移到Python中,降低对数据库类型的依赖,并提高报告生成效率是其技术一大亮点。此外,在Python加持下输出Word形式的报告,包含了文字、表格和图形等丰富元素,规范了报告标准并增强了阅读性。
 
 
目前,反洗钱已成为全球金融机构重点业务,急需提升工作质量和效率。监管部门对于反洗钱的要求与重视程度日益提高,甄别可疑报告数量增长明显。但由于洗钱手段的复杂性和多变性,如何有效检测洗钱活动对于金融机构来说是一个巨大的挑战。同时随着全球疫情持续发酵大众出行减少,互联网金融、线上购物、线上支付平台等业务变得越来越活跃。在产业加速发展的同时,金融犯罪风险相伴而生,洗钱手段借此升级。
 
据统计,2020年度行内共甄别异常报告超60,000份,全年上报可疑交易报告数量同比上升约190%。面对越来越隐蔽化、复杂化的洗钱手法存在明显的短板和瓶颈,急需采用新技术来增强反洗钱监测的及时性和有效性。
 
 
人工甄别洗钱业务流程主要有待甄别客户体量大、人力成本高、信息披露时间不稳定、手工出错率高和操作频繁重复5大业务痛点
 
 
在此背景下,中国工商银行苏州分行通过RPA+AI构建的“反洗钱智能甄别助手”,可打通应用、系统之间的数据壁垒,填平业务链条断点,将信息抓取、数据迁移、报告生成等业务流程轻松实现自动化。
 
 
中国工商银行苏州分行参赛队伍表示,原人工模式执行反洗钱业务流程,操作查询各项数据耗时约50分钟每份,撰写报告各项耗时约3-4小时。应用RPA之后,机器人可自动获取所有数据,生成报告平均耗时约60秒每份,并且任务执行准确率可达100%。
 
在技术创新方面,中国工商银行苏州分行对系统架构进行了深度优化,将原部署在数据库中的数据处理操作前移到Python中,降低对数据库类型的依赖性;克服因大量的手工操作而导致的较高出错率,高效解决因重复性高、频率高、且计算繁琐的操作引起的效率低下问题,分秒之中便能完成信息查询。
 
 
在信息查询方面,在Python辅助下将以Word文档形式输出报告,内容包含文字、表格和图形等丰富形式。此外,为了提升异常判断的准确性,通过智能机器人对待甄别异常交易报告中的客户信息,以及交易明细等数据进行采集、整理,并以客户为基准生成异常交易线索。给定初步异常行为判定,减少了手工操作带来的不确定因素,提升了数据分析的规范性、准确性,为报告上送提供评判依据。
 
现阶段,金融行业正在推动数据化、自动化、智能化等各层面的科技创新。RPA作为一种高效数字化转型创新工具,在数据搜集、校审、对比等方面皆有出色的表现。未来,会将RPA与更多的智能技术相结合使用,以扩大自动化边界能力,使得更多业务流程实现自动化。

未经允许不得转载: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 | 流 > 企业组一等奖:中国工商银行苏州分行“反洗钱智能甄别助手” |「RPA+AI开发者大赛」优秀作品

后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部

评论

留言与评论(共有 0 条评论)
   
验证码: