近年来，随着大数据与人工智能（AI）技术的成熟，机器人流程自动化（RPA）技术已在各行业得到广泛应用。RPA提供了一种数字化劳动力，代替人完成大量重复且具有明确规则的操作，结合AI能力为各种复杂业务场景提供自动化解决方案，以无侵入的方式打破传统自动化技术的局限，已成为企业数字化浪潮的重要推动力。据艾瑞咨询预测，未来3年RPA应用市场增速将维持在70%以上，投融资热度和市场规模增速将持续攀升。时下，RPA技术浪潮正以汹涌之势席卷各个行业及领域，机遇与挑战无处不在。

现代商业银行作为信息密集型的服务企业，处于强监管环境下，业务流程大多具有标准化特征，对流程操作的准确度要求高。此外，经过多年的信息化建设，银行内部系统众多，中后台流程复杂，大量的跨系统间流程衔接和数据传输需要人工协调。这些劳动量大、重复度高、易产生失误和风险的流程是RPA应用的首选。在合规要求日趋严苛、人力成本攀升、大量老旧系统改造困难的情况下，RPA的出现为银行实现高度流程自动化提供了新思路，有望成为银行进行业务流程和运营模式转型的新抓手。

中小城商行内部系统复杂、重构困难，且受限于传统自动化技术的能力瓶颈，无法处理复杂的非结构化对象，物理世界和信息世界难以有效连通，许多复杂场景流程需要人工衔接；流程自动化程度不足，进一步导致了流程的标准化不足，流程管控的时效性、透明度以及数据可追溯性均有待提升。RPA具有数字劳动力特征，可以无侵入的方式打破业务壁垒，其广泛的适用性与强大的自动化效用可帮助银行打通业务流程的“最后一公里”，为中小城商行实现端到端业务流程优化与再造提供了全新的机遇。

RPA对企业级业务流程优化与再造的推动作用主要表现在以下几个方面：

（1）RPA实施的第一步就是流程发现和流程解析，通过分析现有的业务流程，从中找到那些适合自动化的流程，完成自动化流程的机会评估。在这个过程中，银行进行全面的业务流程梳理，结合RPA流程挖掘技术，理解流程并发现流程中存在的问题，有助于提高流程效率和沉淀流程方法论。

（2）在RPA的实施过程中，可能会重新拆解原流程中的任务项，分解为人工和自动化两部分。也可以归并某角色的同类操作，从而减少不同主体间的交互。也就是说，RPA并不是简单模仿人类已有的流程来实现自动化处理，而是将业务流程模块化，通过技术手段攻克影响效率的关键点，实施过程伴随着流程优化和再造，这既提升了流程效率，也改变了人们传统的思维方式。

（3）得益于人工智能的快速发展，RPA结合AI能够应对那些复杂的非结构化数据，大大扩展了传统RPA的能力边界，从而能够完成复杂应用场景的流程替代，为实现端到端的业务流程自动化创造了条件。通过自动化再造以后的业务流程，可以有效摒弃原有的手工操作模式，串接前后台业务流程，打通跨部门甚至是跨企业之间的壁垒，形成人机协作运营流程。

（4）RPA“数字员工”执行流程的全过程可记录和追踪，精细的流程监控可以让管理者分析机器人的每个操作步骤，有效识别流程中存在的问题，更清晰地了解运营情况，为银行提供流程分析和持续优化的切实依据，形成业务洞察力。

RPA的运用是对原有流程管理思想和管理体系的一种有效补充，借助于自动化可以更深地发掘流程管理在银行内部的潜在价值。在推进端到端业务流程优化与再造的同时，打造私有流程自动化智库，充分挖掘流程自动化在银行运营的潜能，帮助银行沉淀自动化流程资产，提升流程效率，从而向高自动化流程银行迈进。

在金融脱媒和数字化浪潮下，一方面，客户行为悄然转变，客户对金融服务获取与体验的期望提升；另一方面，数字时代，客户需求呈现出更多样化的转变，银行慢节奏的信息处理速度已远远落后。面临客户体验、运营效能两大待提升点，银行同业纷纷进行数字化转型布局。面对已趋白热化的同业竞争和来自互联网巨头等非金融机构的夹击，中小城商行在客户体验和技术赋能上必须寻求突破。

2020年以来，在金融科技变革和疫情新常态的双重助推下，银行降本增效、寻求创新的需求愈发迫切。中小城商行数字化转型面临系统、数据和业务的多重挑战，RPA以其非侵入特性、AI可扩展性和强执行力为银行业务高效低耗运营提供新的解决方案，开启中小城商行数字化变革新赛道。

RPA在帮助银行实现降本增效上效果显著，有数据表明，在不改变现有系统的情况下，应用RPA能够将银行现有的人工操作成本降低30%～40%。RPA数字员工具备认真执行、不知疲倦、无限扩容等优势：一是效率高、成本低，数字员工可以7×24小时工作，全年无休，始终保持高质量、高效率的工作状态，同样的成本，其工作效率可以达到普通员工的6倍；二是质量高、差错少，数字员工可以准确无误地完成多项工作，杜绝人工失误，提高操作效率和准确性；三是易管理、高弹性，即无需考虑员工离职、排班、职场管理等综合管理事宜，可快速扩充或缩减。RPA代替人完成手工、重复的工作，可推动银行运营模式从劳动密集型向技术创新型转变，提升组织运营效率。

银行各网点、跨部门的信息沟通和业务协调成本高，传统IT项目从需求、实施、上线到验证的整体周期长，影响前端业务需求反馈和创新。RPA作为一种低代码开发工具，功能组件高度集成可复用，具备快速灵活部署、不破坏原生系统的优点，有效支持业务需求敏捷上线。流程机器人可集中管理和调度，即时按需为业务部门分配数字劳动力，提升运营灵活性。通过RPA流程机器人的实施运行，能够快速实施验证业务流程，驱动业务创新。此外，RPA强大的AI可扩展性，为各种复杂金融场景的端到端流程自动化创造了可能，银行可以为客户推出银企对账机器人等全新自动化产品，提升客户体验，持续创造价值。

未来，RPA与AI技术更深度地融合将进一步扩展RPA的能力边界，为各种业务场景提供更加灵活有效的自动化解决方案，有效提升前台服务感知，改进中台操作规范，强化后台支撑能力，为银行数字化变革带来更多可能性。

RPA在给中小城商行带来数字生产力和发展机遇的同时，也提出了挑战，中小城商行只有有所准备，才能在数字化浪潮中获得先机。

RPA作为一种数字劳动力，在帮助银行降本增效的同时，也带来了组织架构、人员和管理的变革。

RPA替代人工完成那些高频、繁琐、重复、低附加值的业务处理工作，这些岗位上原有的劳动力被释放，转而处理更具价值的工作，如优化业务流程、进行产品创新、深化客户互动等。原来许多员工也许只要掌握标准化的流程处理能力就能胜任工作，但当RPA成为新的劳动力替代者，员工就需要持续学习更多技能，提升创造力和决策力，不断为企业创造更多价值，这对银行员工的能力提升提出了更高的要求。

端到端的企业级流程往往涉及跨部门合作，各个部门分别处在流程中的某一个环节，流程处理涉及职责边界、绩效考核、利益分配等问题。RPA的介入打破了原有的格局，也带来了管理制度和组织行为的变化。RPA数字员工配套的管理制度如何建立和完善，质量的考核、效率及结果的奖励和处罚等机制如何实施，这些问题都需要银行管理者从流程和制度上进行变革。

RPA的运用可能给部分岗位员工带来冲击，流程自动化的推广面临部分业务人员理解程度低、跨部门流程梳理难、责任边界不清晰等问题。因此，中小城商行在推行RPA的过程中，一方面要给员工正确的宣传与引导，使各岗位员工理解RPA真正的价值在于协助他们更好地工作；另一方面要建立配套的管理制度，使人机协作发挥最大的效用。

网络安全方面，由于RPA多应用于跨系统间流程衔接，在自动化流程开发测试过程中，若其中某个系统归于外部合作伙伴，就需要外部提供相应开发测试环境配合，但多数外部系统不开放测试环境供流程自动化开发测试，这种情况下银行内部系统自动化流程的开发测试可以使用自身开发测试环境，涉及外部系统则需要直连外部系统生产环境，给银行带来了网络安全风险挑战。此外，在自动化流程开发测试过程中，测试数据也面临数据安全的挑战。随着流程自动化的全面推进，传统业务向自动化数字业务转变，大量银行流程信息资产从线下转移到线上，在数据为王的时代，这些信息资产具有重要的价值。在RPA开发测试过程中，需要使用相应信息资产进行测试和验证，其中可能包含银行敏感信息，由于RPA的应用特点，这些信息资产大多以非结构化数据形态存储，如何对这些包含敏感信息的非结构化数据进行脱敏，在确保数据安全的前提下保持数据形态，满足测试要求，是对银行现有脱敏平台和脱敏方案的挑战。

合规风险方面，RPA解决方案无法克服原有流程已存在的差错和缺陷，在人机协作环节中仍存在人工操作失误风险。因此，虽然RPA机器人能够准确无误地按照配置好的既定流程工作，但无法保证全业务流程绝对不出错，甚至可能由于其连续运行的工作方式导致原有工作流程中已存在的错误被反复复制，一旦造成客户投诉或监管通报等不良后果，人机间、部门间的责任界定更加复杂，存在一定的合规风险。

RPA的应用范围受标准化特定场景、决策链单一限制，在大范围银行业务的快速落地上存在困难，需要结合AI技术的运用，提升非结构化数据处理能力和智能化分析能力，在复杂场景中帮助RPA快速扩大应用范围。据Gartner预测，到2022年80%部署了RPA的组织将引入AI技术，以改进业务流程。可以说，AI能力的边界深刻影响着RPA解决方案的深度和广度。

目前应用于流程自动化的AI技术包括光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）、聊天机器人等，实现图像识别、语义理解、情绪分析、语音分析、数据挖掘等功能，与RPA深度结合可以大幅度提升流程自动化能力。当前，AI技术仍处于应用的初期，技术应用面临成熟度风险、成本增加以及人才匮乏等问题。一方面，AI技术的成熟度尚存不足，例如OCR识别的准确率、NLP语义理解的深度和语义处理的准确度等都有待提升，影响RPA解决方案的效率。另一方面，中小城商行缺乏深度的数据分析能力和AI技术人才，难以支撑AI技术的有效落地。广泛的AI技术应用将对银行IT架构、数据治理、技术支持等带来重大的影响和改变，对AI能力的掌握将是中小城商行深入运用RPA的一大挑战。

未来，银行需要探索更多可与RPA结合的AI技术，只有使RPA有效融合AI技术，才能提高智能化能力，拓宽服务边界，由数字化向数智化迈进。

综上，RPA在给中小城商行带来了机遇和遐想的同时也带来了挑战，能否把握机会重塑银行核心竞争力，取决于银行是否做好了相应的准备，RPA技术的运用也必将对银行数字化变革产生深远影响。


文章来源：中国金融电脑（Fcc198905）
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AyJe5tsxMZUxGdVBFyjgZg
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