在數字經濟浪潮下，金融科技的發展和應用給傳統銀行機構帶來的“創造性威脅”逐漸顯現，加快數字經濟建設，全面推進銀行業數字化轉型，推動金融高質量發展，更好服務實體經濟和滿足人民群眾需要，對銀行機構穩健運營的重要意義。

充分運用大數據、人工智能、云計算、RPA等技術構建數字員工，加快構建數字化、智能化和平臺化的價值生態，將會是銀行機構邁向數字銀行的“內核”。

那么在運用「銀行數字員工」推進銀行數字化轉型之前，首先要清楚地了解銀行存在的痛點，才能對癥下藥。

1、平臺系統眾多，業務數據龐大，互通成本高：銀行客戶群多，業務種類、數據同樣多，人工效率低易出錯；業務涉及眾多內外部平臺系統，數據孤島問題頻發，跨系統數據同步、填報、比對等操作費時費力。

2、流程多靠人工，安全合規穩定提效難：響應銀保監會規定要求，業務流程合規性成本攀升，核對審查審計場景眾多，業務流程冗長，需人工重復操作，且銀行業務人員眾多，人為風險難以避免。服務客戶過程中，跨系統人工操作，效率低下；信息收集過程中，員工手動將紙質文件和電子文檔錄入系統，過程耗時且易出錯。

3、行業競爭激烈，客戶體驗要求高：銀行競爭激烈，客戶體驗的要求日益提高，需進行及時快速的關懷和服務，以及實時信息的匯總和同步。


以上痛點問題均可以用實在RPA銀行數字員工得到優化。需要重復或批量進行的通用性、事務性工作，只要能夠提煉出標準流程，就可以由數字員工替代，實現操作自動化，在提升效率的同時，也確保數據安全合規，進而釋放員工的創新潛能。

以下列舉部分可運用實在RPA銀行機器人的業務場景。

1、賬戶變更報送

通過IPA數字員工技術實現對公賬戶管理的標準化、集約化和精益化，以求更好的控制經營風險、優化人力結構、降低經營成本和提高運營效率，進一步優化對公銀行結算賬戶業務流程，提高對公銀行賬戶服務效率。

RPA機器人完成不論節假日、不分晝夜，可定時執行或手動執行報送任務，同時RPA機器人操作無差錯，避免了人工操作失誤的情況，實現了賬戶報送工作的完全自動化處理。

且采用RPA機器人后，可以有效解放人員勞動力，只需使用0.5個機器人處理，時效高、速度快、人力釋放多、準確性100%、并符合人行、銀監會對賬戶變更的備案時效性要求。

2、開戶信息查詢

某銀行每日平均有7000筆單位賬戶開戶業務，但單位賬戶開戶業務流程復雜，涉及多個操作環節，且需登錄人行系統進行校驗和備案，流程間存在系統間數據斷點，前后環節需等待較長時間，完成一筆開戶需要2-3個工作日，導致客戶等待時間較長，影響客戶體驗。

通過RPA機器人替代人工完成信息查詢等多個環節的工作，有效解決了流程斷點、跨系統數據遷移等難題，為基層網點柜員提效解負、解放雙手。

且單位賬戶開戶全流程可在1個小時內完成，客戶只需現場辦理一次即可完成，對比過往2-3個工作日，增效顯著，客戶辦理體驗感明顯提升。

3、賬戶批量年檢

年檢有時間要求，需要年檢的賬戶多，操作步驟做多，而且只是賬戶管理員其中的一項工作。同時，部分銀行機構在賬戶年檢流程中的很多核查處理環境仍采用人工方式，多系統協同流程繁雜，存在操作耗時長、易疏漏等問題。

應用RPA機器人后，運行執行效率高，人工需要10分鐘完成一筆，數十萬級的對公賬戶數可實現效率提升90%以上，有效解決效率和時效性問題，且嚴格遵循規定流程進行操作，規避操作合規性風險，不再有賬戶信息遲報、漏報、錯報等風險，保障及時性及準確性。

4、反洗錢低風險評級補錄

按照人民銀行反洗錢工作對客戶信息管理的要求，銀行方需要對反洗錢系統未自動采集到的客戶基礎信息和交易明細信息進行人工補錄，并且需要定期更新盡職調查報告進行補錄。并且在協助有權機關完成對涉案人及涉案賬戶的司法查詢、控制后，需將在銀行開立賬戶的涉案人納入反洗錢風險事件補錄中。

RPA機器人可實現全流程無人值守，處理時間從之前的手工操作5-10分鐘/筆降至自動處理30秒/筆，整體處理效率提升80%。 且RPA通過消除人為的錯誤（例如疲倦或知識不足），降低了錯誤發生率，從而降低操作風險水平；回報率高、零錯誤率。

5、反洗錢信息導出

客戶反洗錢中心每天需處理百余筆可疑流水分析工作，監測工作一直處于半手工狀態，工作人員每天需大量的工作時間來完成有關數據的提取、統計、排序等，再對分析后的數據生成報告，工作量大、效率極低。

RPA機器人可實現全流程無人值守，處理時間從之前的手工操作5-10分鐘/筆降至自動處理30秒/筆，整體處理效率提升80%。 除此之外，機器人模擬人工操作，非侵入訪問行內外系統，即保證了業務處理的及時性和準確性，又有效地規避了業務風險；機器人靈活可拓展，不僅支持風險規則的靈活設置，還支持隨時篩查、以案倒查、及時預警等。

6、人行數據報送

根據人行利率報備系統對數據報送的要求，金融機構需要在T+3內完成T日的報文上報工作，由于報送業務范圍廣、報送頻率高，且人行報文報送系統報文數據校驗周期長（普遍需要3~4個小時以上），人工報送費時費力；且在發生打回重報情況時，報送工作量將急劇上升。

應用RPA機器人后，自動登錄核心獲取所需數據文件、自動登錄人行系統并上傳，操作時間縮短90%以上。

當業務人員發現歷史數據有錯誤時，系統支持業務人員在人行系統中手工打回歷史報文，利率報送機器人可以根據用戶指定的起始日期重新開始報送，報送結果自動通知人員人工進行查閱。

7、征信報告解析

征信報告是信貸服務中掌握授信對象信用狀況的重要參考資料，涉及貸前貸后環節。接到貸款申請后，放貸機構可以根據報告中歷史還款情況來判斷用戶的還款意愿，根據已借筆數、對外擔保情況等來決定是否提供貸款、提供多少額度；在提供貸款后，同樣通過查看信用報告來決定是否增加授信額度或提前收回貸款。

基于OCR識別與NLP智能解析，IPA數字員工幫助客戶高效獲得數字化的征信報告信息，從而加快授信審核進程，提升業務服務效率。目前，就識別精度而言，OCR字段識別準確率超過99.9%。

此外，單頁識別提取用時平均3秒，單份報告識別用時平均1分鐘左右，相較人工作業耗時，信息采錄效率顯著提升，信貸服務的交易時間將大幅縮短，這有利于信貸服務更廣泛地觸達用戶，進而助推普惠金融發展進程。

8、年報財報解析

銀行管理的各環節中，財務管理是重中之重，它是保證銀行資產安全性、流動性、效益性的有效途徑。作為財務管理中一項重要工作，財務報表分析水平的高低，決定了銀行財務管理的決策能否依據正確的財務信息，從而提高決策的科學性和預見性。財務報表包含資產負債表、利潤表(或稱損益表)、現金流量表，它是反映企業經營狀況的重要考慮依據。

財務報表中每一條數據背后都會有與其相對應的科目，并以此為基礎進行財務科目間勾稽關系的輔助核算，若核算結果不符合財務公式，就會提示業務人員進行人工核驗，有效確保數據的準確性。在龐大的數據下，極大減輕了人們的工作量，降低了人力成本。

此外，年報PDF文件中，只有一部分是有用的財報信息，需要進行智能篩選，自動區分判斷內容是否完整，是否還有關聯內容，如內容不完整，則自動識別續頁，保證了信息完整性。

9、商戶信息變更

銀行平常需要處理大量的客戶服務請求，RPA機器人可以幫助銀行員工，自動完成各種需要手動完成的任務，例如商戶信息變更等。RPA除了為銀行節省人力資源之外，還可以保證信息的時效性，讓商戶客戶的請求及時得到有效回復，從而提升銀行的服務效率。

10、報表批量導出

商業銀行每天面臨著大量報表導出工作，涉及10幾個業務系統，30多張報表和憑證，目的是用于業務經營、賬戶分析，以及上報監管機構。由于涉及的部門和系統眾多，造成行內很多“表哥”、“表姐”日夜加班，對報表進行查詢、導出、計算、合并、拆分等操作，在智慧銀行時代背景下，報表批量處理業務非常低效。

如今使用機器人批量自動導出報表，解放了業務人員，使得其能夠以更加飽滿的激情和態度投入更多工作，為客戶提供更滿意的服務

除以上場景外，還有數據解析補錄、郵件定時巡檢、運維監控平臺巡檢、統一報表平臺、貸中風險預警、大額信貸分期審批、杭銀直通車巡檢、外匯牌價檢查、國結智能審單、智能信貸審核等各種場景。

以下列舉部分銀行領域客戶成功案例。

1、北侖農商行

項目背景——零售金融業務數字化：對個人用戶商戶信息進行智能自動化審核，確保相關業務高質高效完成。

項目內容——大額信貸審批自動化：自動錄入大額信貸申請信息、查詢補全客戶授信情況、發起信貸錄入流程

商戶信息變更自動化：海外客戶合同關鍵信息識別審核

項目成果——快速靈活適應業務個性化需求：數字員工開發維護成本低，可以根據實際業務需求靈活開發部署

2、中國郵儲銀行

項目內容：供應鏈金融業務IDP智能審單

· 自動登錄綜合信息管理平臺，獲取信貸審核任務，通過大信貸平臺和影像平臺獲取審核數據源，同 步進行比較，返回審核結果。
· 影印件、掃描件等各類型文檔高精度OCR識別，NLP智能抽取文檔關鍵信息交叉比對。

項目成果：· 提效：30分鐘縮至1分鐘
· 提質：避免人因風險
· 降本：一次投入永久使用

3、華夏銀行

按下數字化轉型的“快進鍵”：通過全國產全自研的AI技術和RPA產品，實在智能提供各種銀行場景下的自動化智能化解決方案，貫穿數據查詢、報表制作、工單處理等多個流程，提升銀行整體業務處理效率，助力華夏銀行廣州分行按下數字化轉型創新發展的“快進鍵”。

4、杭州銀行

使用實在RPA，讓數據處理更高效：銀行業務人員日常工作中需對信息建檔和每日數據導出，多平臺操作繁瑣，費時費力、易出錯。實在RPA助力杭州銀行實現業務流程自動化，快速賦能，有效提升業務處理速度，避免人為失誤的風險。


實在智能打造了海量的數字化典型場景，目前實在RPA·數字員工已經服務1500+各行業的頭部客戶，涵蓋電商零售消費、政府及公共服務、通信運營商、金融服務行業、能源及制造業、生物醫療行業領域。

主要客戶包括：中國移動、中國電信、中國聯通、中國煙草、中國郵政、國家電網、光大銀行、華夏銀行、招商銀行、中國人壽、中國平安、中船重工、徐工集團、北方華創、經緯紡機、鞍鋼聯眾、吉利汽車、江森自控、海爾、美的、百草味、珀萊雅、杰士邦、納愛斯、九陽等眾多企業客戶及浙江省統計局、江蘇省稅務局等各地政府統計、稅務、司法等部門，成為全行業全職能數字化升級標配。