1. 背景
國務(wù)院在《新一代人工智能發(fā)展規(guī)范》中強(qiáng)調(diào)建設(shè)智能金融，積極開展智能金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，鼓勵金融新業(yè)態(tài)的發(fā)展。 然而作為國家經(jīng)濟(jì)血脈的金融證券行業(yè)，金融科技并不應(yīng)該違背金融傳統(tǒng)的宗旨和安全原則。 因此金融企業(yè)所面臨的現(xiàn)狀是沉淀打磨已久的傳統(tǒng)運(yùn)營運(yùn)維流程短時(shí)間內(nèi)不會改變，但新業(yè)務(wù)新系統(tǒng)卻不斷增加。 新舊并存的現(xiàn)實(shí)大大增加了金融企業(yè)運(yùn)營工作的強(qiáng)度和難度。 隨著系統(tǒng)架構(gòu)的復(fù)雜度不斷增加，不同系統(tǒng)間依賴關(guān)系越來越多，知識分散和專業(yè)化分工高，流程步驟多且難以優(yōu)化，加大了出錯概率。 運(yùn)維人員很難通過人工方式全面準(zhǔn)確地掌握IT基礎(chǔ)設(shè)施的整體環(huán)境視圖，在關(guān)鍵時(shí)刻影響問題的解決效率，隱藏了巨大的金融運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。
面對上述信息系統(tǒng)發(fā)展所帶來的諸多問題，很多企業(yè)嘗試進(jìn)行系統(tǒng)集成，但架構(gòu)復(fù)雜、難度巨大、成本高企、周期慢長等原因使得系統(tǒng)改造舉步維艱，收效甚微，而由金融行業(yè)最先嘗試的自動化技術(shù)則另辟蹊徑，有效地避免了這些缺陷，逐步成為企業(yè)優(yōu)化流程的首選工具。
根據(jù)Institute for Robotic Process Automation & Artificial Intelligence[1] 提出的定義，RPA是一種使用配置自動化機(jī)器人的信息技術(shù)，通過使用計(jì)算機(jī)捕獲和解析處理事務(wù)、管理數(shù)據(jù)和與其他軟件通信的應(yīng)用程序。
(1) 基于信息界面軟件以及相關(guān)數(shù)據(jù)的工作： RPA是非侵入式信息自動化技術(shù)，要求操作對象為結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化信息系統(tǒng)界面。
(2) 基于規(guī)則或模板重復(fù)的操作性工作： 相關(guān)工作能夠基于相對穩(wěn)定的規(guī)則，按照規(guī)則需要反復(fù)執(zhí)行。
(3) 事務(wù)跨系統(tǒng)交互： 相關(guān)工作往往需要多套系統(tǒng)協(xié)作完成，單一系統(tǒng)的自動化往往通過系統(tǒng)接口就能完成。
(1) 管理優(yōu)化，RPA的實(shí)施是對企業(yè)執(zhí)行工作數(shù)據(jù)、日志、管理配置信息的收集和管理的過程，可以通過RPA對企業(yè)流程進(jìn)一步的進(jìn)行分析以改進(jìn)，使公司能夠跟蹤差距并部署措施以允許進(jìn)一步優(yōu)化。
(2) 合規(guī)性，在強(qiáng)監(jiān)管背景下提高法規(guī)遵從性對于金融行業(yè)來說尤其重要，自動化的RPA流程能夠跟蹤每個(gè)步驟并系統(tǒng)地記錄，有助于公司更符合行業(yè)監(jiān)管和審計(jì)法規(guī)。
(3) 提高工作效率，RPA機(jī)器人實(shí)現(xiàn)7*24小時(shí)工作，全天候響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，并且可以在更短的時(shí)間內(nèi)執(zhí)行更多的工作，從而在高峰處理期間控制資源需求。
(4) 提高員工生產(chǎn)力，RPA處理重復(fù)的、乏味的工作實(shí)現(xiàn)勞動力解放，員工可以將時(shí)間投入到復(fù)雜的任務(wù)中，為現(xiàn)有的流程增加價(jià)值，這包括個(gè)人互動、問題解決和決策過程。這一切都增加了員工的生產(chǎn)力，并在更廣泛的范圍內(nèi)為企業(yè)帶來了好處。
(5) 降低錯誤率和交付風(fēng)險(xiǎn)，RPA作為穩(wěn)定運(yùn)行的信息自動化處理，在正確穩(wěn)定的執(zhí)行后能夠消除人工操作風(fēng)險(xiǎn)與處理錯誤，可以有預(yù)期的實(shí)現(xiàn)既定的輸出。
(6) 提升客戶滿意度，提高RPA自動化可以提高流程的效率和無錯誤性使員工有更多的時(shí)間與客戶直接互動，增強(qiáng)他們的經(jīng)驗(yàn)提高客戶滿意度，建立與公司的關(guān)系。
(7) 降低企業(yè)成本，RPA消除了傳統(tǒng)容易勞動力的需求，減少了多余員工成本的同時(shí)顯著降低培訓(xùn)成本與跨系統(tǒng)溝通成本。
(8) 非侵入式部署，RPA能在現(xiàn)有系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行非侵入式部署，具備系統(tǒng)穩(wěn)定性高、風(fēng)險(xiǎn)極低、開發(fā)效率高、部署周期短等特點(diǎn)。
2.2 RPA應(yīng)用現(xiàn)狀
根據(jù)德勤 2017 年的調(diào)研顯示，企業(yè)們認(rèn)為 RPA 替代 20% 的全職人力、平均一年左右的回報(bào)周期十分有吸引力。 在此背景下，到 2020 年預(yù)計(jì)將有 72% 的企業(yè)實(shí)施 RPA，這意味著 RPA 將成為接近全球性的應(yīng)用。
目前市場存在三種RPA產(chǎn)品形態(tài)： 第一種是企業(yè)定制化的獨(dú)立RPA軟件，打開電腦點(diǎn)擊即可使用； 第二種是應(yīng)用于財(cái)會、金融等行業(yè)場景的平臺化RPA產(chǎn)品，客戶端包括圖形化設(shè)計(jì)器、執(zhí)行環(huán)境（機(jī)器人），云端控制臺則是基礎(chǔ)的AI服務(wù)和結(jié)算系統(tǒng)； 第三種則是支持開發(fā)者二次開發(fā)的RPA平臺，提供第二種所有功能的同時(shí)還提供對應(yīng)的開發(fā)接口，以便定制化，目前處于國際領(lǐng)先地位的公司產(chǎn)品有UiPath、Blue Prism、Automation Anywhere等。
第二層級： 智能過程自動化，支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)作為輸入，可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并應(yīng)用知識來處理不同的需求，能夠理解客戶的查詢并執(zhí)行之前需要人工干預(yù)的任務(wù)。
第三層級： 智能認(rèn)知平臺，也就是IPA（Intelligent Process Automation）。 結(jié)合基礎(chǔ)流程重設(shè)計(jì)、機(jī)器人流程自動化、以及機(jī)器學(xué)習(xí)等的新技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器自主認(rèn)知和智能的任務(wù)處理。
(1) 機(jī)器人流程自動化（RPA）： 作為RPA技術(shù)的演進(jìn)形態(tài)，IPA應(yīng)具備早期RPA的所有技術(shù)特征及理念。
(2) 智能工作流（smart workflow）： 一種流程管理的軟件工具，它集成了由人和機(jī)器團(tuán)隊(duì)執(zhí)行的工作，允許用戶實(shí)時(shí)啟動和跟蹤端到端流程的狀態(tài)； 該軟件將管理不同組之間的切換，包括機(jī)器人和人類用戶之間的切換，并提供瓶頸階段的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
(3) 機(jī)器學(xué)習(xí)/高級分析： 一種通過“監(jiān)督”或者“無監(jiān)督”學(xué)習(xí)來識別結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中模式的算法。 監(jiān)督算法在根據(jù)新輸入做出預(yù)測之前，通過已有的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集的輸入和輸出進(jìn)行學(xué)習(xí)。 無監(jiān)督算法觀察結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，直接識別出模式。
(4) 自然語言生成（NLG, natural-language generation）： 一種在人類和系統(tǒng)之間創(chuàng)建無縫交互的引擎，它遵循規(guī)則將從數(shù)據(jù)中觀察到的信息轉(zhuǎn)換成文字。 廣播公司使用自然語言生成來自動地快速地撰寫關(guān)于比賽的文章。 結(jié)構(gòu)化的性能數(shù)據(jù)可以通過管道傳輸?shù)阶匀徽Z言引擎中，并自動編寫成內(nèi)部和外部的管理報(bào)告。 金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)使用NLG來復(fù)制其每周的管理報(bào)告。
(5) 認(rèn)知智能體（cognitive agents）： 一種結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言生成的技術(shù)，它可以作為一個(gè)完全虛擬的勞動力，并有能力完成工作，交流，從數(shù)據(jù)集中學(xué)習(xí)，甚至基于“情感檢測”做出判斷等任務(wù)。 認(rèn)知智能體可以通過電話或者交談來幫助員工和客戶，例如在員工服務(wù)中心。 一個(gè)使用認(rèn)知技術(shù)的英國汽車保險(xiǎn)公司的轉(zhuǎn)化率提高了22%，驗(yàn)證錯誤率降低了40%，整體投資回報(bào)率為330%[4]。
因此，IPA作為RPA發(fā)展的最高階技術(shù)實(shí)現(xiàn)，可以讓流程自動化更具智能化，通過學(xué)習(xí)、總結(jié)、推理，提前預(yù)判新的應(yīng)用場景、組織流程自動運(yùn)行。 在未來，如果IPA接管了日常經(jīng)營管理工作，員工就可以從冗余操作性工作中解放出來，專注于思考如何實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)和服務(wù)于客戶。
1. 服務(wù)化： 分析流程處理各信息系統(tǒng)之間對接環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)之間服務(wù)共享，能夠從服務(wù)于數(shù)據(jù)角度最直接實(shí)現(xiàn)信息流程自動化，但要求系統(tǒng)接口符合規(guī)范性以及改造成本比較大。
2. RPA自動化： 對于無法實(shí)現(xiàn)服務(wù)改造的系統(tǒng)或改造成本過大的系統(tǒng)，證券公司可以考慮通過運(yùn)營機(jī)自動執(zhí)行重復(fù)性、規(guī)律性或跨系統(tǒng)的手工操作，實(shí)現(xiàn)在最小改造的代價(jià)下提升運(yùn)營效率并降低風(fēng)險(xiǎn)。
3. IPA智能化： 目標(biāo)實(shí)現(xiàn)將智能機(jī)器轉(zhuǎn)化為虛擬勞動力，充分使用機(jī)器學(xué)習(xí)與智能分析，將人工干預(yù)的比重降到最低，實(shí)現(xiàn)真正智能化的運(yùn)營模式。 這也是證券自動化流程建設(shè)框架的愿景。
為了實(shí)現(xiàn)上述三個(gè)階段與目標(biāo)，建設(shè)流程自動化框架的目標(biāo)系統(tǒng)需要考慮的RPA本身的技術(shù)特性： 操作重復(fù)性高且頻率頻繁； 有特定規(guī)則，不需要員工進(jìn)行復(fù)雜的判斷； 流程標(biāo)準(zhǔn)化程度高，特殊情況較少； 流程前期處理以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為主，并且可以進(jìn)行電子化傳輸； 往往需要在兩個(gè)以上系統(tǒng)之間進(jìn)行交互。 因此如下圖4中的“甜區(qū)”流程往往能夠更有效地實(shí)現(xiàn)RPA流程自動化。
(1) 基礎(chǔ)設(shè)施層（IaaS）： 包括軟硬件基本技術(shù)實(shí)現(xiàn)，涉及到網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、數(shù)據(jù)存儲、信息安全、混合云等基礎(chǔ)技術(shù)，用來支撐上層服務(wù)建設(shè)。
(2) 基礎(chǔ)服務(wù)層（PaaS）： 集合了多種證券信息系統(tǒng)操控能力，以平臺服務(wù)的形式實(shí)現(xiàn)UI界面操作、多源數(shù)據(jù)獲取、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)模型運(yùn)行、報(bào)表文件生成等自動化流程所需的基礎(chǔ)服務(wù)能力。 支持快速擴(kuò)展定制，高度靈活復(fù)用。
(3) 自動化服務(wù)層（RPA-aaS）： 以自動化服務(wù)的形式實(shí)現(xiàn)了流程機(jī)器人，每個(gè)機(jī)器人能夠按照某一通用流程，自動固定執(zhí)行一系列相關(guān)動作，機(jī)器人基于預(yù)先設(shè)定的編排腳本，受一定條件觸發(fā)，由平臺進(jìn)行調(diào)度。 機(jī)器人解決的是單個(gè)通用流程，涵蓋了流程中的各個(gè)步驟，而各類業(yè)務(wù)可以按需配置相應(yīng)的服務(wù)來滿足實(shí)際需要。
(4) 應(yīng)用場景層： 以業(yè)務(wù)場景為實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)需求，通過多個(gè)自動化服務(wù)之間的協(xié)同工作，建立關(guān)聯(lián)應(yīng)用之間的橋梁，實(shí)現(xiàn)虛擬員工的崗位任務(wù)。 該層以時(shí)間、消息、事件等多方面條件驅(qū)動場景流程運(yùn)轉(zhuǎn)。 例如在某異常應(yīng)急演練中，監(jiān)控機(jī)器人捕獲到異常狀態(tài)后，經(jīng)過事件消息流轉(zhuǎn)，觸發(fā)應(yīng)急流程機(jī)器人。
在具體應(yīng)用設(shè)計(jì)過程中[5]提出的自動化運(yùn)營通過流程自動化RPA-aaS自動化服務(wù)實(shí)現(xiàn)了結(jié)算機(jī)器人、清算機(jī)器人、核算機(jī)器人以及數(shù)據(jù)管理機(jī)器人應(yīng)用場景，如下表所示：
為了保障流程自動化正常運(yùn)行，智能流程自動化框架還具備自動化服務(wù)注冊發(fā)布、運(yùn)行調(diào)度、異常管理、監(jiān)控審計(jì)等功能。 鑒于金融行業(yè)的特殊性，東吳證券尤其在RPA監(jiān)控審計(jì)方面做了很多工作，包括結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)在系統(tǒng)層面建立了不可篡改的RPA可信日志，全面記錄平臺機(jī)器人作業(yè)行為，并對平臺用戶行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控，杜絕機(jī)器人異常工作或被惡意操縱，保證平臺運(yùn)行的穩(wěn)定性。
結(jié)合證券信息系統(tǒng)建設(shè)以及流程自動化工作探索的實(shí)際情況，東吳證券分階段、分業(yè)務(wù)進(jìn)行自動化流程的實(shí)施與推廣。
第一步，識別可優(yōu)化流程，首先判斷相關(guān)流程是否具備接口自動化改造的可能，其次以最小化改造為目標(biāo)，根據(jù)第二章提出的基于信息界面，重復(fù)操作，跨系統(tǒng)三個(gè)RPA特點(diǎn)分析現(xiàn)有工作事務(wù)步驟，最終通過前期分析選定示范性流程改造并初步評估相關(guān)效率。 該階段為RPA實(shí)施最為重要的前提，需要從日常冗余的工作中將流程梳理并判斷可行的流程自動化機(jī)器人參與環(huán)節(jié)。 如下圖7所示為東吳證券股轉(zhuǎn)做市系統(tǒng)清算的流程梳理與RPA自動化分析，原先梳理后的業(yè)務(wù)流程共31步，可通過RPA自動化執(zhí)行的25步，剩余6步需要人為判斷和干預(yù)，該流程自動化能夠?yàn)榇斯ぷ鞴?jié)約75%以上的時(shí)間。
第四步，全面流程自動化建設(shè)，需要IT部門與公司各業(yè)務(wù)部門協(xié)同完成信息流程的自動化流程分析改造與全面上線，迭代工作項(xiàng)目階段與支持框架下圖10所示。
圖10 流程自動化支持框架
4.2.1 接口自動化
東吳證券服務(wù)共享中心從2018年初上線至今，接口自動化已經(jīng)對接十多套業(yè)務(wù)運(yùn)營管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了消息中心、業(yè)務(wù)流程中心、項(xiàng)目管理中心、組織管理中心四類自動化對接功能實(shí)現(xiàn)。 日均處理接口請求10萬筆，平均處理速度100ms以內(nèi)。
RPA運(yùn)營自動化通過AutoIT以及Sikulix技術(shù)實(shí)現(xiàn)，通過流程自動化腳本編寫實(shí)現(xiàn)下圖14所示的流程自動化操作，目前大大降低了人工操作量、有效降低了操作風(fēng)險(xiǎn)。
自動化測試案例包含兩個(gè)類別，業(yè)務(wù)級案例和要素級案例。 業(yè)務(wù)級關(guān)注的是交易規(guī)則，比如證券類別、委托整手?jǐn)?shù)、客戶賬戶權(quán)限等。 要素級主要針對頁面元素的檢查、邊界值的影響，比如界面上菜單的個(gè)數(shù)和位置、委托數(shù)量非法、頁面的跳轉(zhuǎn)等功能，網(wǎng)上交易（含移動端）測試用例上萬個(gè)，柜臺交易測試用例近五千個(gè)，且在不斷完善和擴(kuò)充之中。
在技術(shù)發(fā)展方面，目前的 RPA 需要依賴固定的規(guī)則完成自動化任務(wù)執(zhí)行，AI的使用更多的是數(shù)據(jù)、模型結(jié)果的使用，未來的發(fā)展是結(jié)合 OCR、NLP、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù)，變成能夠自主識別、分析、判斷、執(zhí)行的具有認(rèn)知能力的智能IPA，成為整合各類垂直 AI 技術(shù)落地的入口，從而突破到更大的想象空間。
在管理認(rèn)知方面，需要逐步增強(qiáng)流程自動化在管理理念上的更新，在工作流效率提升與IT信息基礎(chǔ)投入上，需要公司管理自動化與智能化的認(rèn)知和推廣。
在安全管理方面，在流程自動化RPA以及智能過程自動化IPA的發(fā)展過程中，有效地降低了人為安全的影響。 然而智能化的提出對于自動化的管理提出更高的要求，未來通過數(shù)字權(quán)利管理（DRM）可以提供自動化的安全保障。
[1] Robotic process automation, EY, 03n Dec 2015
[2] Forrester Wave Robotic Process Automation, Q2 2018
[3]華仁杰，張之浩，區(qū)塊鏈驅(qū)動金融信息系統(tǒng)的可信安全，交易技術(shù)前沿， 2019年第一期，pp. 96-103
[4] Mckinsey，The next-generation operating model for the digital world，Mar 2017
[5] 華仁杰，徐軼人，張之浩，智能運(yùn)營+運(yùn)維助力券商業(yè)務(wù)發(fā)展，證券信息技術(shù)發(fā)展研究中心（上海）2018年聯(lián)合研究課題報(bào)告
[6] 運(yùn)營中心全流程，東吳證券股份有限公司運(yùn)營中心，2018年第一版
[7] 機(jī)器學(xué)習(xí)在IT運(yùn)維中的應(yīng)用， InfoQ，2017-09-24
（來自：上交所技術(shù)服務(wù)）
特別聲明：
文章來源：金融時(shí)代網(wǎng)
原文鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/lVdmok-UC9yutQIZmHjqkA
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