导读
本文整理自达观数据副总裁陈文彬5月21日的直播公开课——《达观智能RPA技术在银行领域的应用》。本次直播分享的内容主要有以下四个部分：
- 银行数字化转型背景
- RPA在银行业典型应用场景
- RPA最佳实践经验分享
- 未来展望
RPA与银行业数字化转型
在数字化时代，银行业主要面临三大挑战：
- 增长放缓成本承压：在中国经济增速放缓、利率市场化等大背景下，银行业“黄金十年”已经过去。一方面，整体银行业年复合增速放缓——在2006-2015年间，整体银行业资产规模复合增速18%左右，而在随后几年里复合增速降到13%，同期税后利润复合增速从20%下降到5%左右。另一方面，监管新规陆续颁发(如资管新规、大额风险暴露、流动性管理、反洗钱)，商业银行的合规和风控成本持续攀升。
- 客户期望日益提升：据统计，平均每个客户与3家或以上银行有业务往来，如果客户不满，可能会直接导致客户休眠或者流失。这也倒逼商业银行的战略方向从“以产品为中心”向“以客户为中心”进行转变。
- 竞争对手纷纷涌现：大量非银金融机构与金融科技公司纷纷提供金融服务，借助创新技术蚕食银行业原本的市场，其中，以BAT为代表的互联网企业在客户体验与新技术应用上全球领先。
为了应对挑战，全球知名信息科技咨询公司Gartner在2019年1月的分析报告提出：全球金融业首要任务仍旧落在推行数字化战略上。
以国外领先金融机构JPMorgan为例，每年在科技投入费用超过95亿美元，主要包括8大新兴技术领域——流程机器人、区块链、安全、大数据、开放银行、数据科学、用户体验、云服务。摩根大通作为机器人规模化应用的先行者，截至2017年，已在50多个流程部署了超过500个数字员工，并为其节约了三千万美元的运营成本。
RPA
RPA即机器人流程自动化(RoboticProcess Automation)，通过软件机器人自动处理大量重复性、基于规则的工作流程任务。通俗来讲，RPA就是通过模拟人对计算机的操作，只要是人可以在计算机上通过操作鼠标和键盘来实现的，RPA都可以实现——登陆信息系统、读写数据库、从网站上获取数据、从文档和电子邮件提取信息，再基于获取数据进行加工和计算等等。
人工智能
人工智能可以细分为文本、图像、语音等领域的感知和认知能力。其中文本语音的理解是人工智能领域中技术难度最高、处理技术最复杂的领域，因为语言文字高度抽象概括，也被微软创始人比尔·盖茨称为“人工智能皇冠上的明珠”。
自然语言处理可以分为自动阅读和自动写作：
- 自动阅读是指计算机自动阅读文档资料，完成自动化审批、核对、纠错、搜索、推荐、比对、分析等功能，减轻人工负担。
- 自动写作计算机自动完成协作工作，比如自动填表，摘要写作、润色修改、写作提示、内容扩充等等。
通俗地讲，自然语言处理技术可以帮人类更好的处理文档资料。达观结合自然语言处理领先优势，同时也是对自动化行业趋势的判断，把自然语言处理(NLP)和光学字符识别(OCR)等人工智能技术与RPA进行创新整合，并在2019年7月发布了国内首款智能RPA机器人，大幅度扩展传统RPA能力边界。
目前达观RPA已经成功完成了超过300个数字化创新项目实施，服务了包括中国银联、中国银行、中国工商银行、中国建设银行、交通银行、兴业银行等多家银行客户，为客户带来了显著成效。
RPA在银行业的典型应用场景
作为信息化程度最高的行业之一，银行内部完成了成百上千套信息系统的建设，导致了大量系统与系统，数据与数据之间是割裂的，许多“衔接性”的工作流程需要有员工操作完成。
这些高流量、重复的、容易产生风险和失误的场景是RPA的应用首选，它们分布在银行里各个业务条线的前、中后台。具体来说，RPA在银行业比较理想的应用场景主要可以从以下几个维度进行分析：
1. 大量使用外包人员的场景
2. 涉及复杂的信息技术的场景
3. 跨多个信息系统数据交互的场景
4. 基于某场景或者作业活动有大量人工操作的场景
接下来，我就一些典型的RPA应用场景在和大家做下具体分享。
企业征信查询机器人
在企业或个人授信审批过程中，客户经理需要登录法院、工商、税务、裁判文书等20多个企业/个人征信信息相关系统网站，汇总查询结果信息。同时，客户经理还要按照合规要求截图保存。业务量大，涉及的外部系统多，整个流程费时费力。
达观企业征信查询机器人实现了企业相关信息的一键查询。机器人自动登录外部征信系统或网站，获取、汇总并截图保存查询结果信息。不仅提升了工作效率，还保障了征信数据的完整性。我们接下来用产品DEMO来举例：在登陆海关网站时，需要做滑动模块拖动的验证，我们应该如何让机器人完成这一认证呢？
达观企业征信查询机器人
我们首先利用RPA以最小像素移动滑动模块，用匹配算法计算滑动后的图片与目标图片的相似度，然后不停的循环、迭代、验证，直到最后达到匹配度要求，完成网站登陆和后面信息查询、截图保存等工作。
财务报表机器人
分支机构客户经理需要将大量财务报表上的数百项信息手动录入至相应的企业金融系统，并将财务信息填写至尽职调查报告。根据中国《商业银行资本管理办法》的规定，企业至少要提交最近三年的财务报表。
同时，这些财务报表的会计科目数值大，再加上报表的会计科目也不规范——例如有些企业资产负债表中提供的科目是“实收资本”，有些企业是“实收股本”——这类同义词也需要由专业财务资质经验的业务老师做后续判断。财务报表数量多、会计科目数值大、报表不规范，导致财务报表采集过程费时费力，且容易出错。
在这个场景下，达观提供了“RPA+OCR+自然语言处理”的解决方案：首先通过OCR技术将财务报表扫描件转换成电子文件，再使用自然语言处理技术识别同义词，最后再用RPA实现信息的自动化采集和尽职调查报告财务分析的自动生成。在机器人的帮助下，财务报表采集和分析的时间从几小时降低到10分钟以内，效率显著提升。
财务报表识别
智慧贷后审批机器人
当授信申请通过审批后，银行就会出具审批意见书。授信部门贷后管理人员需要从长篇幅的审批意见书中提取出需要执行与关注的内容，并下发给支行及支行的客户经理执行。客户经理需要关注企业贷款的资金流向、经营情况，如果是外贸项目还要关注汇率的变动情况等。审批意见书篇幅比较长，不同人员在阅读理解时对要点理解上可能不一致，这会让后面的执行和落地存在一定的挑战和困难。
针对这一痛点，达观数据提供了智慧贷后审批机器人解决方案。首先用自然语言处理技术实现审批意见书的关键要素的提取，同时将提取的要素按照高级、中级、低级进行分类，然后再下发给客户经理执行，最后贷后管理人员做执行情况的跟进。在达观智能RPA的帮助下，大幅度提升了经营机构的贷后管理水平，更好地满足了监管机构的合规要求。
理财报告智能解析机器人
企金管理部工作人员会查阅第三方资讯网站发布的上市公司理财公告来制作理财报告，通过上市公司披露的理财报告了解上市公司理财进度及意向信息，明确企金客户营销方向，帮助拓展企金客户数量。手动下载第三方网站的理财公告，在人工将关键信息提取出来，员工每天要做上百份的公告下载和提取，效率非常低且容易出错。
达观数据智能解析机器人首先通过RPA自动登陆网站，下载上市公司的理财公告，然后使用自然语言处理技术抽取关键信息（理财产品名称、股票代码、产品详细信息、产品收益率、产品金额等）——在达观RPA的帮助下，可以将全流程从2天减少至30分钟内。
监管报告生成
银行开展业务要向监管机构按规定频率、固定报表报送本机构的经营和风险情况。一般在商业银行总部，可以使用信息系统完成监管报告的自动报送工作。
但在分支机构由于缺乏信息系统支持，风险经理每月需定期登陆统一报表系统等业务系统下载原始数据，并整合手工台账数据，按照监管要求制作数十张监管报表(比如GF0102贷款五级分类月报表、GF1101行业贷款情况表、G12贷款质量迁徙表)，并向属地监管机构报送。监管报表数量多、计算规则复杂、人工制作非常耗时并且容易出差错。
在这个场景中，达观提供了RPA智能机器人自动化解决方案，实现了数据源的自动汇总与复核，并按监管要求自动生成监管报告，可以把监管报告的流程从12小时降低到1.5小时内，效率提升7倍。
个人房押快贷助手
普惠金融部的业务特点是，审批流程线上化，业务规模比较大，单笔金额相对较小。普惠金融部业务经理在“个人快速贷款业务”相关的业务场景中，需要人工进行贷款业务的任务分发、材料审核、合同制作、信息录入编辑、积分记录等操作，受制于人力和效率限制，贷款合同制作任务出现积压，一定程度上影响业务发展。
在这个场景里，达观RPA实现了合同相关要素在相关数据源（信贷系统、配置的Excel数据表）中自动提取相关合同所需要的关键要素，自动完成合同制作，全流程由30分钟减少至1分钟内，大幅度提升了用户体验，助力业务拓展。
对公开户机器人
运营管理部在集中处理O2O预约开户审核时，需查询客户在国家企业信用信息公示系统（工商网）、人行账户管理系统、机构信用代码系统中信息，并对信息一致性进行比对。整个流程比较固定但业务量比较大，每个月要处理上万笔业务。在季末或年末时会有20%或者40%的业务量增长。
基于这个场景，达观提供了机器人解决方案，RPA自动登陆三个系统下载企业相关信息，完成一致性比对，在机器人帮助下，每笔业务审核时间从5分钟缩短到1分钟之内，效率提高4倍以上。
银行业RPA最佳实践分享
目前，我们在给客户服务过程中也沉淀了丰富的实践经验，主要可以归纳在流程咨询、技术方案和组织架构这三个部分，接下来依次进行分享。
流程咨询
针对现有流程，我们基于两个维度做流程的筛选：第一种维度是从影响力、客户价值、成本改善空间等方面进行流程业务价值筛选，另一种维度是从技术可行性、数据质量、流程复杂度、风险合规等方面进行技术筛选。在这两个维度下，我们会把待实施的自动化流程按照高优先级、次优先级、低优先级的分类进行优先级划分。
根据分析结果，我们可以把流程放到平面图中，技术可行性高且业务价值高的流程，放置在右上角的领域，技术可行性低且业务价值低的流程会放置在左下角的领域。我们也会基于分析结果帮助客户制定RPA实施路线规划图，通过分期来推进项目的有序落地。
技术方案
方案轻量级
RPA技术方案类似于桥梁，它起到的是连接的作用。RPA不仅连接软件（IE浏览器、ERP系统、第三方APP软件、邮箱、office等），还可以集成Web Service，甚至可以集成硬件设备（扫描仪、USB、HUB等）。
举个例子，我们经常遇到的流程是“数据下载-数据预处理-数据下载至Excel-基于Excel做后续数据处理”。虽然可以等待下载完成后使用RPA进行数据加工，但有时打开文件较大的Excel时耗时很长，这会导致后续的数据处理的稳定性、性能大大下降。
在这种情况下，我们可以使用数据库或Python完成后续的数据处理工作，如果数据量比较大，可以先由RPA完成数据下载，随后将数据导入数据库，用RPA等工具做集成，之后再完成后续的数据处理和分析。这样整个方案的稳定性和性能会有很大的提升。RPA起到的作用是连接作用，因此解决方案、RPA角色轻量级的会更好。
异常处理机制
在设计技术方案时要考虑常见的异常处理机制，提升机器人运行的鲁棒性。在设计流程过程时，我们要考虑账号锁定、断网、获取关键元素失败、邮箱附件下载失败等问题，通过在关键环节流程设计时加入异常处理机制（例如循环点击、人工复核等）来确保机器人运行是稳定和可靠。
组织架构
在机器人全面推广阶段，机构一般会建立相应的RPA卓越中心，整个架构包括指导委员会、PMO、业务部门、RPA建设团队等。在管理架构中会明确不同角色对应工作职责，包括例行检查项目进度、RPA团队考核、技术培训、前沿技术研究、供应商管理等。
因此，在企业自动化的推广阶段，我们会建议客户建设RPA卓越中心，用来确定各方职责，实现机器人的高效管理和全面推广。另外在组织架构建设基础上，还需要制定配套的机器人管理制度，包括机器人的管理办法、实施细则、账户管理细则等。这其中包括机器人从需求评审到研发、投产、运维的全生命周期管理，奠定RPA在金融机构全面推广的制度基础。
另外，在RPA的实践过程中，经常会有朋友探讨RPA与企业自动化的话题。我的理解是RPA是自动化的其中一种技术工具或手段，信息系统、AI技术等等也是实现企业自动化的工具。结合RPA的技术特点，RPA应该是在企业实现端到端自动化的最后环节，也即是说企业在已完成流程梳理、系统建设的基础上，再引入RPA的技术解决方案，以实现企业自动化旅程的最后一公里的问题，更好的提升金融机构的流程自动化的水平和数字化的水平。
未来展望
企业数字化的创新历程一般需经历几个阶段，包括技术选型、概念验证、项目立项、试点项目实施、CoE实施、持续推进等过程。在这个过程中，达观致力于自动化技术的探索和研究，与广大客户和朋友共同见证数字化时代美好的未来。
Q&A
1. 使用OCR识别财务报表时，准确率如果达不到百分之百，在设计方案时如何考量？
陈文彬：在涉及到OCR或自然语言处理的技术场景时，我们一般会设计人机协同的解决方案， 例如在财务报表识别时，我们可以将财务报表间的会计科目关系嵌入到方案中，让机器人帮我们做一次预审（比如总资产=负债+所有者权益，相应总资产固定资产也等于某些科目的相加），在审查过程中，如果发现不满足的由业务人员进一步复核。
我们可以通过加入业务规则来校验识别结果。如果是没有校验规则，也可以把识别信息和现有信息系统的数据做交叉验证。再举个例子，使用OCR识别身份证的地址和身份证号信息时，如果这个客户已经和我们有过业务往来，信息在我们的信息系统有过存储，我们可以把OCR识别出来的信息和信息系统的信息做交叉验证。
2. 金融机构中机器人的稳定性、合规性如何保证？
陈文彬：除了前面分享时提到的在流程设计时里加入流程异常处理机制，例如延时等待、循环判断等处理步骤，达观RPA也是一款企业级的自动化RPA产品，机器人在PC前端的执行情况，日志信息会同步到机器人管理后台，当某一台机器人执行过程中出现异常，也可以通过管理后台触发备用机器人开展自动化流程的相应操作。这也是达观RPA鲁棒性、稳定性方面的体现。另外，达观RPA可以支持机器人执行过程的全程录屏，实现机器人操作流程的可回溯，满足客户审计和分析的需求。
3. 请介绍下RPA的项目实施方法论。
陈文彬：项目实施有两种方法，一种是传统的瀑布式软件开发模式，另一种是敏捷式项目交付模式。RPA的整体技术特点是兼容性、非侵入式，实施和交付周期相对来讲比较短，因此我们更建议采用敏捷式的项目开发方式，按照客户的需求快速的完成流程开发。留出充足的时间做流程的加固，不断完善异常处理机制，保障机器人的稳定运行。
讲师介绍
陈文彬：达观数据副总裁，中国金融领域最早接触 RPA、并将 RPA引入落地中国银行业的人之一。曾在兴业银行、恒丰银行、兴业数金等担任管理工作，具备10余年大数据挖掘、平台建设、风险管理、及RPA流程机器人实施经验。任职兴业数金RPA产品部门负责人期间，牵头打造信贷机器人、客服机器人、报表机器人、运营管理机器人、信用卡机器人等流程机器人产品系列，为金融业客户数字化转型、客户体验提升提供有效解决方案。对金融风控、信用评级、RPA机器人、金融科技业务的实践应用有丰富经验和独到见解。
