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銀行對賬RPA,大幅提升對賬流程自動化處理提升效率

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2025-03-04 15:51
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一、RPA技術在銀行對賬中的應用背景

在金融領域,銀行對賬作為日常運營中不可或缺的一環,涉及多個系統間的數據交互,包括但不限于銀行核心系統、支付網關、商戶系統等。傳統的人工對賬方式需要操作員手動登錄各個系統,逐筆核對交易記錄,不僅耗時費力,還容易出錯。隨著交易量的不斷增長,人工對賬所需的時間和人力成本急劇上升,成為銀行運營的一大負擔。RPA技術的引入,為銀行提供了解決對賬難題的新途徑。RPA 可以模擬人類在計算機上的操作,自動完成重復性、規律性的任務。在銀行對賬中,RPA 可以自動登錄網銀,下載銀行流水和回單,與企業內部系統的數據進行比對,自動生成余額調節表等。

 

銀行對賬RPA,大幅提升對賬流程自動化處理提升效率

二、RPA技術在銀行對賬中的具體應用
2.1自動化數據抓取與整合

RPA能夠自動從多個系統抓取交易數據,并整合到一個統一的平臺上,為后續的對賬工作提供數據支持。在抓取過程中,RPA能夠自動識別并處理不同系統間的數據格式差異和時間差異問題,確保數據的準確性和一致性。

2.2自動對賬與異常檢測

RPA根據預設的規則和算法對整合后的數據進行自動對賬。這些規則包括但不限于交易金額匹配、交易時間匹配、商戶信息匹配等。RPA能夠快速地完成大量數據的比對工作,并自動標記出異常交易或不一致項供人工復核。通過這種方式,RPA不僅提高了對賬效率,還降低了人為錯誤的風險。

2.3自動生成對賬報告

RPA能夠自動生成對賬報告,這些報告包含了詳細的對賬結果、異常交易列表以及處理建議等信息。RPA還能夠根據預設的模板和格式對報告進行美化處理,使其更加易于閱讀和理解。最后,RPA將自動通過郵件或內部系統將對賬報告分發給相關人員,如財務人員、審計人員以及商戶等,以便他們及時獲取對賬信息并采取相應的處理措施。

三、RPA技術在銀行對賬中的發展趨勢
3.1RPA與AI的融合

隨著AI技術的快速發展,RPA與AI的融合趨勢日益明顯。RPA在執行重復性任務的同時,能夠借助AI的智能決策和預測能力,進一步提升業務效率和創新能力。這種融合不僅提高了企業的運營效率,還為企業帶來了更多創新和增長的機會。

3.2超自動化的發展

超自動化作為RPA發展的新趨勢,正在逐步擴展自動化組合能力,為企業提供端到端的自動化解決方案。這一趨勢的推進,使得RPA技術能夠應用于更復雜的業務流程和場景中。

四、達觀RPA在銀行對賬中的應用
4.1達觀RPA簡介

銀行對賬RPA,大幅提升對賬流程自動化處理提升效率

 

達觀RPA通過深度集成自然語言處理(NLP)、光學字符識別(OCR)、知識圖譜、大模型等先進AI技術,實現了對銀行業務流程的智能化優化。達觀RPA不僅具備高效、準確、可擴展等傳統RPA技術的優勢,還能根據銀行個性化需求進行定制開發,全面適配各類信創產品與技術路線,助力銀行實現數字化轉型。

4.2達觀RPA在銀行對賬中的應用

達觀RPA機器人基于自研RPA+AI技術,能夠自動完成數據量大、規則明確、重復性高的網銀相關業務操作,流程開箱即用并高穩定運行。目前達觀數據已經成功服務中信建投、第一創業證券、東亞前海證券、興業銀行 浦發銀行、招商銀行、中信銀行、中國銀行、工商銀行、三井住友銀行、廈門建發股份、信達資產、中企云鏈等眾多頭部金融企業客戶。

 

銀行對賬RPA,大幅提升對賬流程自動化處理提升效率

4.3應用案例

國內某銀行在采用達觀RPA系統后,大幅提升對賬流程自動化處理效率。達觀RPA對賬機器人主要完成二代支付系統對賬、銀聯系統對賬和國際結算系統對賬功能。每日,它會自動到關聯系統下載對賬文件,根據對賬規則,按賬戶一一對賬,并生成對賬結果文件。無論對賬結果成功或失敗,均支持發送短信通知到指定系統聯系人,使用行內的短信平臺接口服務。若對賬任務執行失敗,支持異常處理機制,監控端顯示執行失敗原因,支持手工和自動重新發起對賬功能。系統對賬機器人獲取對賬文件的方式多樣,支持接口方式、web 頁面查詢下載、客戶端下載、人工方式。同時,提供對賬機器人的 web 頁面,業務人員登錄后可以查看、下載歷史對賬結果、對賬的異常處理(重新發起對賬)、上傳對賬文件,同時支持選擇日期進行對賬,即選擇某一天重新發起對賬,還提供查詢對賬機器人的對賬日志。

五、結語

RPA技術在銀行對賬領域的應用,顯著提高了對賬效率和準確性,降低了人力成本,增強了合規性。隨著RPA與AI的融合、超自動化的發展,RPA技術在銀行對賬中的應用前景將更加廣闊。未來,達觀RPA將繼續在技術研發上投入精力,不斷優化自身的性能和功能,陪伴各行各業在數字化、智能化的征程中不斷前行,共同創造更加高效、便捷、智能的未來工作模式。

 

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原文標題: 銀行對賬RPA,大幅提升對賬流程自動化處理提升效率

本文由作者原創發布于36氪企服點評;未經許可,禁止轉載。

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