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贷款余额RPA实现分地区分品种监测的智能数据处理
一、引言

随着金融科技的快速发展,机器人流程自动化(RPA)技术在金融领域的应用愈发广泛。本文主要探讨RPA技术在贷款余额分地区分品种监测中的应用,旨在提高监测效率和准确性,为金融机构提供更高效的风险管理工具。

二、传统贷款余额监测痛点

贷款余额的监测与管理是金融机构风险管理的重要一环,传统的贷款余额监测方式往往依赖于人工操作,这意味着工作人员需要耗费大量的时间与精力,从众多的数据源中收集、整理与贷款余额相关的数据信息,包括不同地区的各类贷款业务数据以及不同品种贷款的详细资料等。以下总结传统贷款余额监测痛点:

1、数据获取与整合方面,数据源分散于多系统,格式与存储各异,整合耗时费力,且部分数据更新不及时,影响监测时效性;

2、监测效率低下,人工操作繁琐易出错,且缺乏自动化流程,高度依赖人工干预;

3、准确性与一致性难以保障,数据质量参差不齐,核算口径存在差异;

4、风险预警滞后,缺乏实时监测能力,多为静态监测,难捕捉早期信号;

5、缺乏深度分析与前瞻性预测,分析维度有限,前瞻性不足;

6、成本投入较高,人力与时间成本随业务发展不断攀升,易致金融机构错失市场机会与应对风险时机,决策支持滞后。

三、RPA应用于贷款余额监测
3.1 RPA技术概述

RPA(Robotic Process Automation)是一种基于软件机器人的自动化技术,通过模拟人类用户在计算机上的操作行为,如鼠标点击、键盘输入、数据复制粘贴等,实现业务流程的自动化处理。RPA 可以模拟人工操作,自动从不同的数据源收集贷款数据,包括不同地区、不同品种的贷款信息。通过对这些数据的整理和分析,RPA 能够为金融机构提供准确、及时的贷款余额监测报告。

3.2 达观RPA+AI智能化升级

  • 技术融合创新:达观 RPA 将机器人流程自动化的高效执行能力与 “曹植” 大语言模型等 AI 技术的先进语义理解能力深度融合,使数字员工既能自动化处理重复性任务,又能理解复杂语言和进行任务规划,精准捕捉并响应用户需求。
  • 全栈自研AI技术:在超自动化AI技术层面实现独家全栈自研,针对中国特有的软件环境和使用场景提供绝佳兼容性,其配备的业界顶尖自研AI能力元素捕获技术,能高效精准捕获各类操作系统上各类软件,从而提升了RPA流程设计开发的效率和流程运行的稳定性。
  • 智能语义分析和图像识别:达观RPA+AI平台深度融合自然语言处理(NLP)、光学字符识别(OCR)等专业技术,能够解决更复杂的业务问题,例如在文档处理、票据分析等场景中,通过智能语义分析准确理解文本内容,利用图像识别技术提取关键信息,进一步拓展了RPA的应用范围和功能 。
  • 知识管理系统的融合:通过知识管理系统,数字员工能够存储和利用历史数据,优化任务执行策略,实现从数据到知识、从知识到决策的转化,为企业提供更有价值的支持。
四、达观RPA+AI应用案例
4.1 达观RPA实现贷款余额分地区分品种的监测

达观RPA+AI平台可以模拟人工操作,自动从不同的数据源收集贷款数据,包括不同地区、不同品种的贷款信息。通过对这些数据的整理和分析,其能够为金融机构提供准确、及时的贷款余额监测报告。

例如,在分地区监测方面,达观RPA+AI平台可以从各地的银行分支机构、金融监管机构等数据源收集数据,快速汇总各地区的贷款余额情况,帮助金融机构了解不同地区的贷款业务发展态势。在分品种监测方面,达观RPA+AI可以针对不同类型的贷款,如个人贷款、企业贷款、住房贷款、商业贷款等,分别进行数据收集和分析,为金融机构提供详细的贷款品种分布情况。

4.2 达观RPA+AI贷款余额监测实际案例
4.2.1案例背景

某股份制商业银行在全国范围内开展多元化的贷款业务,业务种类涵盖个人消费贷款、企业经营贷款、住房按揭贷款等多种类型,且分布在各个地区的分行及网点。随着业务规模的不断扩大,传统的人工监测贷款余额方式面临巨大挑战,存在数据整合困难、效率低下、准确性难以保证以及无法及时预警风险等问题。为了提升贷款余额监测的精细化管理水平,银行决定引入达观RPA+AI技术构建智能化监测系统。

4.2.2实施过程
  • 数据采集:达观 RPA 机器人部署于银行核心业务、信贷管理等系统,依预设规则流程,定时自动登录采集不同地区、品种的贷款余额数据,如个人住房贷款从其专项管理系统、企业贷款从企业信贷系统获取,以保数据准确全面。
  • 数据整合与清洗:采集的数据传至数据处理中心,达观AI技术对其清洗整合,借助自然语言处理技术纠正文字、格式错误,利用数据挖掘算法填充缺失值、去除重复数据,统一数据格式标准,为后续分析监测提供高质量数据基础。
  • 智能分析与监测:达观RPA+AI技术依地区、贷款品种等关键因素对贷款余额数据分类、识别特征,如通过客户地址、发放机构所在地确定地区,依合同产品类型、用途明确品种。同时,基于历史与实时数据建风险评估指标体系及预警模型,对不同地区、品种的贷款余额评估、预警,若余额或风险指标异常超阈值,系统即发预警信号提醒相关人员处理。
  • 动态跟踪与趋势预测:达观 RPA 实时监测贷款余额数据变化并自动更新结果,实现动态跟踪。借助 AI 技术对分地区分品种的贷款余额数据进行趋势预测,分析未来变化趋势,为银行决策提供依据,如预测某地某类贷款品种需求趋势,助力提前调整策略、配置资源及优化投放结构。
  • 可视化展示与报告生成:达观RPA+AI平台自动生成贷款余额监测报告与可视化图表,呈现地区、品种贷款余额规模、占比、趋势等信息,助管理层与业务人员了解业务全貌及差异,支撑决策。且可深度洞察监测数据,给出余额变化因由、风险因素、市场趋势影响等说明与建议。
4.2.3 实施效果

以往人工收集、整理和分析贷款余额数据需要耗费大量的时间和人力,且容易出现延误。达观RPA系统实现自动化后,数据采集和初步处理时间从原来的数小时缩短到几分钟,整体监测效率提高了数十倍,使该银行能够及时掌握最新的贷款余额动态。并且达观RPA能够实时监测贷款余额变化并及时预警异常情况,使得银行能够在风险初现端倪时就采取措施,有效降低了潜在的信贷风险。