标签：自动化工具 资产 开始 依据 几分钟 经营 市场 协同 服务商
今天的商业银行所面临的市场压力、监管要求比以往任何时候都要大，在过去几十年间各家银行都在建立各类应用系统来支撑业务的发展和运行，但这也给银行带来了高额的IT投资和系统运营成本。任何一个小需求的修改在银行这么庞杂关联的体系中都会变得十分困难，而且银行对业务连续性的要求非常高，对业务故障几乎是零容忍，这使得银行中的IT部门对业务变更和新的需求普遍持保守态度。
中国的银行业过去一直是能带来高收益的行业，新的竞争条件和利润率下降都迫使银行寻求降低成本、增加收入和提高整体效率的新方法，管理者也感受到了内部运营成本的巨大压力。特别是拥有众多分支行机构的大型银行，每个分支机构的业务操作都是类似的，但又不得不耗费大量的人员、场地、设备等。以农业银行为例，2017年农行实现净利润1929.62亿元，人力成本为1138.39亿元，占比近60%。2017年，在我国159家银行中，有29家银行的净利润下降，主要与利率市场化、手续费及佣金净收入下降等原因有关。
随着金融科技快速推广，如人工智能、云计算、大数据等新兴技术的发展，银行的经营管理、业务运行和客户服务模式均发生了巨大的转变，促使银行网点加速智能化转型，推动智慧银行、无人银行落地。另外，为应对监管机构不断增加的压力，银行不得不在不影响产品和服务质量的前提下利用高度的自动化来实现数据报送和信息监管。
目前在银行业中，RPA可以替代大量的、固定的、重复的手工操作，节省人力成本、减少手工作业环节、降低处理错误率，也可以对规则明确、频率较高、人工用时较长的流程实现自动化。银行的运营部门、后台作业处理部门、票据中心、单证中心、信贷中心、信用卡处理中心等都是应用RPA技术解决方案的重点部门。下面罗列了银行细分领域一些RPA重点应用场景。
·银行运营领域：如在外部监管信息监测领域，RPA可用于自动抓取市场信息并提取监管部门需要的监测信息。在第三方账户核对领域，RPA可用于客户数据采集自动化、账户信息筛查自动化、账单核对自动化等，未来将进一步整合核对验证后的数据，并在此基础上进行判断和预测，从而辅助精准营销、欺诈识别、风险监控等。随着线上业务占比的大幅提高和前台流程数字化的推进，账户结算和在线申报流程，如账户结算、备案、申报、上传等的自动化作业处理，将成为RPA重要应用方向。其他场景还包括账户恢复、清算、支付结算、对外报送等。
·风险合规领域：随着数字化系统的引入，银行不得不面对的一个重要问题就是欺诈，因为银行很难通过跟踪所有交易并进行标记的方式来识别可能的欺诈交易。而RPA可以实时跟踪交易并依据欺诈交易模式自动标识，从而减少业务响应上的延迟。在某些情况下，RPA可以通过阻止账户和停止交易来防止欺诈，类似的应用场景还包括反洗钱信息的监测和处理、风险对外报送和合规审核等。
·信贷领域：处理一笔抵押贷款需要几十天的时间，由于批准抵押贷款的流程需要经过各种检查，如信用检查、还款记录、抵押品价值审查等，任何一个微小错误都可能导致流程减慢。RPA可以加快流程检查并消除瓶颈，从而将某些环节的处理时间从几十天缩短到几分钟。其他应用场景还包括贷款调查信息的收集和审核、交易信息的确认、贷后信息的维护、信用证或保函的处理过程等。
·零售客户和对公客户领域：了解你的客户（Know-Your-Customer，KYC）是银行必备的操作规则，需要对客户的身份进行识别和确认，以及执行必要的检查。随着RPA验证客户数据准确性的提高，银行无须再担心额外增加人力，并且可以更高效、更准确地完成此流程。银行账户注销通常也是一个烦琐的处理过程，特别是当有一些账户关联无法及时处理时，可以借助RPA跟踪此账户状态并自动发送通知。其他的应用场景还包括客户信息分析、账户维护处理、客户信息维护、第三方代理协同、客户支付等。
·信用卡领域：传统的信用卡申请处理需要花费数周以验证客户信息并批准信用卡，漫长的等待期既浪费银行的人力成本，也会造成客户的不满。在RPA的帮助下，银行可以在几小时内处理申请业务。RPA可同时与多个系统协作并验证证明材料，如背景检查、信用检查等，并根据业务规则来决定批准或不批准该申请。其他的应用场景包括发卡处理、信用审核、卡信息调整、信息报送等。
·投资和金融市场领域：该细分领域应用场景包括投资组合处理、证实书核对等。营业网点细分领域的应用场景包括开户申请、资料验证、业务授权、第三方数据获取及核对等。
案例分享
纽约梅隆银行（BNY Mellon）是全球最大的资产管理商之一，管理资产超过1万亿美元，并以18万亿多美元的代管和托管资产成为全球领先的资产服务商。BNY于2016年开始采用RPA，截至2017年，已经采用250个RPA机器人。BNY的RPA机器人正在用于简化贸易结算的处理流程，主要包括清算交易、订单处理和自动对账。原来一名工作人员至少需要5到10分钟来处理一笔失败的业务交易，但BNY的机器人可以在0.25秒内完成相同的工作。BNY还注意到RPA带来的其他好处，如原来需要操作5个不同系统的一笔业务处理，在实现自动化后，交易处理时间和账户关闭验证效率提升了88%，而且准确率100%。在部署RPA机器人以后，BNY的员工能够将更多的时间投入到运营质量控制和异常状况解决中。BNY也开始探索人工智能与RPA相结合的方法。舒尔曼说：“未来10年，RPA机器人技术、自然语言处理等众多人工智能技术将改变银行的运作方式。虽然这些技术仍处于早期阶段，但它们将推动银行业的重大变革。”BNY 2017年度报告中提到：“我们一直在改进业务流程并应用流程自动化工具，例如用于日常处理的机器人……这些工具提高了效率，降低了成本，提高了速度和准确率，使我们和我们的客户受益。而且，随着我们继续投资相关的技术平台和员工自身能力的提高，工作会不断地取得新的进展，以推进和改善我们的客户服务。”
总结一下，自动化解决方案更适于在银行推进的其中一个原因是，银行业相比其他行业拥有良好的基础，除了基本全数字化的工作环境和相对健全的应用系统外，还拥有一批高素质、对信息科技较为熟悉的业务团队，从而加速了RPA在银行领域的推广应用。金融行业的领导者对新技术的敏感性和敢于尝试和创新的动力，也比其他行业的领导者更明显。同时，银行的领导层认为，如果某些新技术被其他同行业竞争对手抢占了制高点，并形成业务优势，那么有可能后面难以超越。所以，即使前几年RPA技术仍处于尝试期，一些银行就已经开始行动了。
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