RPA技術在商業銀行數字化轉型中的應用初探

近年來，機器人流程自動化(RPA)技術的出現為企業數字化轉型提供了一種全新的技術解決方案。RPA技術具有風險低、準確率高、無人值守、非侵入式、低代碼等特點，能夠靈活整合多系統以及快速部署替代人工操作。RPA技術為商業銀行引入了一種新的生產力要素——數字化勞動力，有效地重塑了業務流程與服務模式，實現了運營的大幅降本增效，推動了商業銀行數字化轉型。

RPA通過非侵入自動化技術，可以非常靈活和精細地實現對人的動作的模擬。不同于爬蟲技術僅通過單純的發送Http請求獲取Cookie，或者通過直接注入網頁命令等方式獲得技術機械拷貝數據，RPA技術更安全、更有效、更綜合化，可支持主流的Web頁面元素、CS、.Net FrameWork、Java等界面的高效操作，可以與其他智能技術相結合，具有對業務流程進行再造和優化的能力。當前，我國商業銀行主要技術模式為CS、BS和移動端架構，RPA技術較為適合對其進行自動化替代。

RPA應用解決方案既要服務于商業銀行整體數字化戰略規劃，也要聚焦客戶服務、運營管理和企業管理中的勞動力密集型、操作密集型場景，應充分發揮RPA機器人的數字勞動力“連接器”作用，對人力、設備、系統等生產要素進行有機整合，具體包括以下幾個方面。

聚焦關鍵典型場景的深度挖掘，打破傳統應用系統建設的邊界，構建企業級的流程挖掘模型和篩選管理平臺，建立易理解需求模板和可行性評估模型，指導一線業務人員快速挖掘潛在高價值場景，形成一套可靠、易操作、低成本的企業級應用解決方案。

通過組建各職能團隊、項目組、規劃部門和一線用戶參與的敏捷組織，采用多模靈活形式加快其建設速度，并始終保持開放性和靈活性。同時注重業務流程的整合與成果推廣，使其更快服務于業務發展并釋放效能。

建設自動化組件倉庫時，更多的場景是基于成熟組件的可視化開發方式，并進行復用，提升開發質量，降低開發門檻，將自動化成果及時轉化為技術資產。

在方案建設過程中，不僅要依賴技術部門的專業化能力，對于具備較強技術能力的需求部門，也應指導使用人員自定義開發個性化場景以及進行自我維護，從而提升全員“自動化”水平。

充分發揮RPA技術不改變原有系統架構和接口的優勢，實現多系統整合與銜接。自定義組件能力提供了橫向集成OCR、NLP、ASR等人工智能技術的能力，可以提升RPA機器人的智能水平。工具層將設計開發、運行和管控進行分離，有利于各角色各司其職，形成明確的職能邊界。RPA技術具有原生的低代碼能力，可以方便地納入企業的DevOps和Scrum研發體系中。上海浦東發展銀行(以下簡稱“浦發銀行”)RPA技術架構如圖1所示。

圖1 浦發銀行RPA技術架構

在RPA機器人運行過程中，可以引入多重監控和控制手段進行干預，采取事前預防、事中監控和事后監督等措施，進行全方位風險控制。RPA機器人不存在遺忘、主動違規和忠誠性等問題，操作過程可全程回溯審計，在操作性風險控制方面優勢明顯。

通過“一站式”卓越中心(Center of Excellence，COE)平臺，實現對多個機器人的智能調度、監控和預警，支持對多類型機器人的全方位監控，對多種工具的負載進行動態自動均衡分配。此外，可根據臨時的業務緊急度及優先級進行手動調度調整，實現資源集約化利用，全面支持企業級機器人卓越中心式管理和企業級機器人治理。浦發銀行RPA治理框架如圖2所示。

圖2 浦發銀行RPA治理框架

可考慮建立RPA專用虛擬桌面資源池，實現全后臺、云上部署，構建跨地理、低空間占用率和資源高度共享的機器人基礎環境，支持隨時隨地按照業務需求進行部署調度，從而進一步提升RPA解決方案的企業級應用水平。

數字化勞動力的引入為銀行各業務流程的設計、整合、拓展等提供了全新的解決手段，浦發銀行RPA應用解決方案主要落地場景如下。

以往這種多路數據采集工作由手工執行，效率比較低，容易出現因疲勞等因素引發的錯誤或時效等問題，從而影響到最終結果。

RPA機器人通過自動化的流程，基于規則進行驅動計算，較好地解決了這類場景的痛點問題，在賬務核對、報表并表校驗、對賬、工作底稿生成等場景均取得了良好的效果。

銀行交易操作的特點是交易界面相對固定，流程和數據較為標準，具備較高操作可重復性。通過整合人工操作步驟，集中由RPA機器人處理，可進一步縮短業務鏈長度，減輕人工操作負擔。此項應用在疫情期間大幅降低了人工介入的時間和頻次，在保障業務及時處理的同時，有效保護了銀行員工的人身安全。

在銀行的核算、托管和金融市場業務中，存在大量與交易對手或者上下游合作伙伴關聯的業務，這類業務的一個重要特點是需要依賴合作伙伴的系統，并與其進行對接。例如在利率互換業務中，需在對手行資金到賬后進行后續處理，要預計算形成鋪底指標數據后才能進行后續工作日的正常操作。RPA機器人可以自動完成這類工作，之后自動分配相關工作任務到具體崗位。此外，RPA機器人可以實現24小時連續運轉，無需人工干預，在節假日也可以不受影響。在浦發銀行已經實現RPA機器人應用的質檢、數據發布、敏感數據掃描等多個即時處理領域，其吞吐量、響應速度和準確率較傳統處理模式優勢明顯。

隨著金融監管力度的不斷加大，監管部門對商業銀行各項業務數據上報的及時性和準確性要求越來越高。因監管系統尚未開放通信接口，此前這類業務基本為手工處理，浦發銀行通過部署RPA機器人，實現了全行分支機構各項上收和集中報送業務的自動化處理，使其效率、安全性較人工處理均有較大程度的提升。

日常辦公中，大量的報告、公文、報表、統計、校對、郵件等系統均需要人工進行分類和閱辦，占用了個人和專崗大量時間。審計是當前包括各大商業銀行在內的各類機構手工操作和人員密集程度較高的重點領域之一，涉及的邏輯、數據、系統、稽核等內容相當廣泛。上述領域傳統的做法是通過設置不同的條線大量投入人力進行處理。

浦發銀行應用RPA機器人在公文自動化、郵件自動化、數據發布、工單派發、制式報告自動撰寫、稽核報告、審計數據堆砌與校準等多個方面實現了自動化處理，速度、準確率和合規性均大幅提升，而且可以實現7×24小時不間斷處理。

商業銀行信息系統非常龐大和復雜，新系統或存量系統升級均需要進行大量的測試工作，RPA技術很好地解決了這類問題。通過RPA的自動化能力替代人工對全量案例進行反復回歸測試，大幅提升了測試效率和質量。RPA技術支持全自動導入案例、自動測試、自動調整測試腳本、自動統計，是目前測試領域新的應用方向。

從以上浦發銀行應用案例來看，RPA機器人較人工處理效率平均提升80%以上，個別場景處理效率提升超過200%，業務處理準確率接近100%，并可實現7×24小時連續業務處理，RPA機器人較人工操作優勢明顯。

未來，RPA技術將在數字化轉型過程中發揮更加重要的作用，也將隨著相關技術的成熟進一步發展壯大。一是RPA技術將深度融合AI技術，形成高度智能的可信自動化機器人員工，例如與OCR、OSR等技術融合形成對等非結構化數據處理能力，從而提升RPA技術的認知能力；結合NLP技術實現對自然語言場景的全方位語義理解；集成知識圖譜和具有自我進化能力的智能決策引擎實現自我決策等。RPA機器人的全面智能化將是其未來重要的進化方向。

二是RPA技術可以通過與智能工作流(iBPM)結合，靈活構造端到端的全新業務流程，包括和智能硬件(IoT)、人類員工的全面協同，構建高度人機協同的全新業務應用，真正實現從職業輔助到職業替代，甚至未來出現RPA機器人調度人類員工的新場景，這將給未來商業銀行客戶服務、應用架構、開發模式、企業成本構成等多個方面帶來深刻改變。

三是從獨立部署向全面SaaS服務化發展，改變當前獨立或單點部署居多的模式。SaaS化部署后，將突破RPA智能自動化能力的時間、地理和空間的限制，實現隨用隨到，“人手一個RPA助手”。

未來，RPA技術必將成為數字化技術重要的核心力量之一，商業銀行需持續洞察RPA技術的價值走向和發展趨勢，并取其所長，使其成為助力行業發展的利器。

本文刊于《中國金融電腦》2022年第08期
作者：上海浦東發展銀行信息科技部  張增軍 孫海英 任紫嫻