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RPA应用于银行渠道建设工、农、建、招行等如何

发表时间:2021-11-23

  众所周知,银行业是数据密集型产业。在传统业务中,银行人员要完成对账、数据整理等工作,不可避免会出现误差。随着数字化相关技术的出现,机器可以代替人工完成这部分工作,从而提高了相关业务完成的效率、精准度。RPA技术就是银行的选择之一。

  RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化)是一种非侵入式的客户端流程技术,可以模仿、集成人与系统间的交互行为,结合OCR、NLP等技术,在不改变现有IT架构的前提下,通过跨越多个现有系统客户端的数据传递、集成,实现业务流程的衔接和融合。

  在数字化方面,银行一直面临一个历史遗留难题——业务系统数量众多,且各系统相对独立,信息孤岛比较严重。RPA的特性刚好可以帮助银行解决这一问题。

  目前,在银行领域,RPA技术已经可以相对成熟地代替人完成重复性、规范性强的工作,比如账单管理、报表管理、预算管理、信用管理、税务管理等。

  而RPA可以实现业务的衔接和融合,这意味着RPA可以在更多流程化的业务场景应用。银行仍在探索RPA在其余细分场景的应用,比如在服务渠道方面,包括正在转型的网点、线上渠道等。

  将RPA用于银行对客服务的各个渠道上,最基本的原因依旧是使用这一技术,可以提高银行业务的自动化水平,通过减少客户等待时间、推荐适合客户需求的产品等,提高用户体验以及银行的服务效率。

  在App场景下,银行可以在用户数据的基础上,使用RPA技术,构建单个用户的画像,以及具有相同个性画像的用户群体,打造基于产品、服务、用户标签的推荐系统,从而为每个用户提供适合的服务、产品,提升用户粘性。

  北京银行今年初发布了“京牛”流程机器人,围绕“医保关联、手机银行、个贷还款、信用卡、对公客户”五大智能外呼场景,通过业务系统提供客户信息,选择外呼策略,自动拨打电话,实现客户与机器人的双向交互。

  招行则在其网上托管银行系统中,使用了RPA智能机器人,可以采集、处理资金计划信息,根据设定的资金划转路径执行资金自动归集,还可以实现处理周期性凭证、自动结转、持仓和头寸核对、更新主数据、发布主数据、发送变更通知、出具提示函等功能。

  在线上业务如火如荼展开的时候,线下网点也不容忽视,这也是银行在渠道上应用RPA的重要渠道。

  在网点中,银行将RPA用于ATM等设备的智能化改造,提高网点整体的数字化程度,同时,加快对智慧银行的打造。

  工行已经将RPA用于凭证影像识别、ATM现金用量预测等场景的智能化改造中。

  在金融科技创新应用中,工行就通过“基于大数据的ATM运营管理应用”项目,运用RPA技术,模拟人工录入信息过程,将ATM现金余额、ATM卸装钞数量等信息自动录入ATM运营管理系统,缩短信息录入时间,提升银行现金管理效率。基于此,可以帮助解决部分偏远地区的网点,因交通便利性低等原因导致的ATM现金库存浪费、调拨成本高等问题。

  建行将RPA、ICR、人工智能标注服务能力在各领域应用,今年上半年实现柜面16种凭证高精度识别,完成柜面票据识别、现金远程盘库等场景的数据标注。截至2020年底,建行自动化场景已经为1.3万个网点提供了服务。

  江苏银行则打造了“远程智慧全能银行”,运用了远程视频、生物识别、OCR、RPA等技术,可以为客户提供现场自助处理、远程辅助处理相结合的实时线上服务。

  据了解,江苏银行的“远程智慧全能银行”率先在对公业务落地,通过云柜员模式,替代零售型网点的基本对公业务场景,将对公业务进行远程化服务,做到同时服务多个网点。

  其原因包括,目前网点转型的方向即轻型网点,而轻型网点人员、场地等方面的限制,决定了其业务种类覆盖范围不全面。通过应用RPA等技术,将专业类、复杂类(对公)业务柜员与网点解除绑定,可以帮助银行完善轻型银行的柜员队伍打造,实现网点转型。

  近几年,前台柜员减少、中后台科技人员增大的情况很明显,这也是银行业数字化转型大势下的现实,技术应用、渠道布局、人员结构变化、组织架构多个方面其实是互相影响的,牵一发而动全身。

  从打工人的角度看,迅速变化的职场环境、产业环境都对银行人的综合能力提出了更高的要求;从银行的角度,数字化浪潮下的渠道建设,绝对不是线上线下孤立开的,而是需要联动多个渠道,在这个过程中,RPA也可以发挥作用。

  农行在其发布的《中国农业银行金融科技创新年度报告2020》中就强调,其将RPA平台定位为全行统一的技术平台,输出机器人服务,以及跨应用、跨业务条线年年底,已接入应用系统数12个,形成15个可复用的公共组件。

  信用卡业务是农行RPA技术应用的先行场景。2020年12月,农行首批数字员工上线,支撑总行信用卡中心首批46个自动化场景,简化和优化复杂的业务流程,提升了信用卡运营集约化效率。而用户使用信用卡的场景,本身就涉及线上、线下多个渠道。

  在信用卡业务先行的基础上,农行也强调,要将RPA服务逐步在总行及试点分行推出,并进一步向全行推出。

  总的来看,目前,在渠道建设方面,银行对RPA技术的应用领域有限,主要集中在数据标准化程度高(如资产托管业务)、业务流程复杂度低的场景(如线上营销,只需要对比用户画像的匹配度,推送适合该画像用户的产品、服务)。

  而在银行数字化的过程中,许多应用场景的复杂度高、往往涉及到非结构化数据,对于RPA背后的机器“员工”也有更高的要求,要能够更加全面地分析数据、图片、语音等信息,并基于更加“拟人化”的认知、评估,做出更符合用户需求的服务决策。

  工行软件开发中心总经理助理龚光庆就表示,RPA技术与人工智能深度融合是必然趋势,通过RPA与新技术的链接能力,可以实现“RPA+”的全面赋能。

  建行也表示,将加大RPA+AI技术的融合,增加智能技术在重点业务领域的应用。一是持续增强项目服务能力,集成NLP等AI技术,采用移动互联理念,打造手机端服务渠道,提升平台运维和用户服务能力;二是要推动智能技术融合,通过“RPA+”的方式,实现智能技术融合应用,充分发挥各项技术的优势,突破单一技术的局限,发挥“1+1>2”的效果,构建建设银行数字化劳动力,连通物理世界与信息世界,为用户提供更有价值的产品和解决方案;三是利用AI大数据分析能力优势,深挖运营数据、员工行为数据,发现更多的RPA应用机会。

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