隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等新興技術(shù)在金融領(lǐng)域的加速應(yīng)用，金融服務(wù)變得越來越智能，智能金融近來也成為業(yè)界爭相討論的話題。但智能金融究竟能給業(yè)界帶來怎樣的改變?

業(yè)界一般認為，智能金融將使金融服務(wù)在投顧、風控、運營等各個方面，變得更有效率，甚至改變一些過去的運營模式。比如對自然語言處理(NLP)和智能RPA的引入，可以為企業(yè)提供更智能的數(shù)字化員工，幫助企業(yè)完成重復(fù)性高、邏輯性強的流程性工作。

RPA作為一種軟件產(chǎn)品和解決方案，在國外市場上已進入大規(guī)模發(fā)展應(yīng)用。RPA的最大價值在于將企業(yè)重復(fù)性勞動進行自動化處理，迅速實現(xiàn)業(yè)務(wù)提效。RPA如同人的雙手，自動化執(zhí)行企業(yè)工作流程中“大量重復(fù)”和“規(guī)則明確”的工作任務(wù)，尤其是在文檔資料繁多、對準確率要求較高的金融類機構(gòu)。

但只有雙手還不夠，若要承擔更復(fù)雜邏輯判斷的工作同時還需要 “雙眼”和“大腦”。而自然語言處理技術(shù)(NLP)就像人的大腦，讓計算機理解語義，做出判斷；光學字符識別技術(shù)(OCR)如同人的雙眼，讓計算機準確處理文章中的圖片信息。達觀數(shù)據(jù)創(chuàng)新性地將自主研發(fā)的NLP和OCR技術(shù)集成于RPA，讓“眼手腦”三者有效結(jié)合，延伸傳統(tǒng)RPA自動化的能力邊界。

以財務(wù)工作為例，把一個財務(wù)報告抄寫到另外一個文檔里面，這種工作不需要過腦子，可以讓計算機去抄。但大量工作場景其實需要動腦子，比如把一個財務(wù)報告抄到另一個文檔的時候，要核對一下，這個財務(wù)數(shù)據(jù)有沒有問題，報表數(shù)字關(guān)系有沒有錯誤，這個數(shù)據(jù)是不是異常，要做邏輯判斷，這個需要有自然語言處理能力才行。否則完全不理解數(shù)字含義的話，就做不到像一個真正人類財務(wù)員工的工作質(zhì)量。

智能RPA機器人為客戶的工作帶來了實際的效率提升。從前銀行在給貸款企業(yè)做背景調(diào)查時，需要依靠人力去國家各個部委的網(wǎng)站逐個查詢核實該公司信息，然后寫成報告。而經(jīng)過訓(xùn)練的機器人可以自動完成這些工作并生成報告。

而智能RPA所做的是，它可以消除在不同銀行系統(tǒng)之間復(fù)制和粘貼客戶數(shù)據(jù)的需要。通過智能RPA，處理時間可以從30～40分鐘減少到10～15分鐘，軟件機器人在三分之一的時間內(nèi)可以產(chǎn)生更準確、無誤差的結(jié)果。

這一流程包括提取和驗證供應(yīng)商信息，然后處理付款。整個過程并不復(fù)雜，也許這也是其相當枯燥的原因。但正因為如此，軟件機器人員工才能把這種工作做得更好，讓人類員工專注于更有價值的任務(wù)。

智能RPA系統(tǒng)可以接收有關(guān)供應(yīng)商的信息，這些信息可以通過光學字符識別(OCR)直接從物理形式(實物、照片、掃描件等)讀取出數(shù)字拷貝。機器人將根據(jù)系統(tǒng)中已有的數(shù)據(jù)檢查這些信息，并處理付款，可以設(shè)置在出現(xiàn)差異時通知相應(yīng)的管理人員。

另一個常見的領(lǐng)域是按揭貸款。在放款之前，銀行通常需要長達40～50天的時間來仔細處理核查，核實銀行流水、證件信息，以及信用、就業(yè)、收入等情況。即使是很小的錯誤也會增加分析的持續(xù)時間。

好在這些流程和判斷都是基于規(guī)則的，因此貸款發(fā)起和審核成為機器人流程自動化的良好用例。軟件機器人可以在幾分鐘內(nèi)(而不是幾天內(nèi))以一種準確無誤的方式完成幾乎所有事情，從文件準備和估值，到風控審批。

第二個趨勢，業(yè)務(wù)專家規(guī)則的沉淀。金融機構(gòu)都有人類專家的經(jīng)驗沉淀，但是需要把它們沉淀在數(shù)據(jù)和規(guī)則里，變成智能化的系統(tǒng)，才能成為一個企業(yè)的核心競爭力。這其中需要特別重視優(yōu)質(zhì)標注數(shù)據(jù)的積累和行業(yè)規(guī)則的沉淀。這些經(jīng)驗沉淀下來才能真正讓機器人具備智能化，真正像一位數(shù)字員工去展開工作。

第三個趨勢，人機結(jié)合的辦公形態(tài)。我們相信5年之后，一家公司有100個員工，其中50個是人，50個是RPA機器人是非常常見的辦公形態(tài)。機器人做機器人擅長的事情，人做人擅長的事情，大家一起協(xié)同工作。

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文章來源：中國貨幣市場

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