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      達(dá)觀數(shù)據(jù)紀(jì)傳?。悍?wù)多家大型銀行后,我對(duì)銀行RPA的思考與理解

      后臺(tái)-系統(tǒng)設(shè)置-擴(kuò)展變量-手機(jī)廣告位-內(nèi)容正文頂部

      縱觀各家銀行年報(bào),RPA被提及的次數(shù)是越來越多。不談RPA、不聊流程自動(dòng)化,就等于錯(cuò)失銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一把鑰匙。

      究竟RPA和AI,如何優(yōu)化銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、加速銀行數(shù)智化升級(jí)?

      適逢跨年之際,雷鋒網(wǎng)以「線上云峰會(huì)」的形式,邀請(qǐng)數(shù)字化風(fēng)控、數(shù)字化營銷、數(shù)字化客服、數(shù)據(jù)平臺(tái)、數(shù)據(jù)中臺(tái)、數(shù)據(jù)安全、數(shù)據(jù)庫、銀行云、銀行RPA、銀行業(yè)務(wù)系統(tǒng),十大銀行賽道里的科技專家,分享他們對(duì)于銀行科技的理解。

      其中達(dá)觀數(shù)據(jù)聯(lián)合創(chuàng)始人紀(jì)傳俊于2020年12月29日做客雷鋒網(wǎng)《AI金融評(píng)論》,從技術(shù)、業(yè)務(wù)、行業(yè)趨勢(shì)等角度,分享他對(duì)于「銀行RPA」的洞見。

      以下為紀(jì)傳俊的演講內(nèi)容,雷鋒網(wǎng)AI金融評(píng)論作了不改變?cè)獾木庉嫞?/strong>

      各位現(xiàn)場(chǎng)的朋友,大家晚上好,我今天演講的主題是《RPA+AI:賦能銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的全新引擎》,和大家聊一聊達(dá)觀基于RPA+AI技術(shù)在銀行業(yè)的整體的解決方案。

      智能RPA與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型

      首先,銀行為什么要進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型?

      我認(rèn)為,今天的銀行業(yè)面臨著三大挑戰(zhàn):

      第一,中國經(jīng)濟(jì)增速放緩,成本承壓。

      銀行業(yè)的黃金時(shí)間已經(jīng)過去。在中國整體經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的情況下,國家政策對(duì)銀行業(yè)是比較寬松的,所以它在黃金時(shí)間得到了飛速發(fā)展。 

      而如今,無論是國內(nèi),還是國外,經(jīng)濟(jì)發(fā)展都在放緩。銀行受到大環(huán)境的影響,其各項(xiàng)成本實(shí)際上越來越高。

      第二,客戶期望值日益提升。

      現(xiàn)在客戶普遍認(rèn)為傳統(tǒng)銀行以前的服務(wù)體驗(yàn)較差,流程效率較低。 

      第三,銀行的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手相繼涌現(xiàn)。

      比如微信、支付寶等這種非金融機(jī)構(gòu),逐步拿到了金融業(yè)的牌照。隨著互聯(lián)網(wǎng)或者金融科技企業(yè)逐漸增多,會(huì)給傳統(tǒng)的銀行企業(yè)帶來比較大的挑戰(zhàn)。 

      在這種大背景下,銀行需要自我優(yōu)化升級(jí),從智能化或者自動(dòng)化的角度,同時(shí)從全鏈路包括內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程,做一個(gè)整體的效率提升。 

      我們現(xiàn)在需要基于RPA與AI給銀行做數(shù)字化的賦能,我們現(xiàn)在用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能,總結(jié)了一個(gè)路徑,以實(shí)現(xiàn)銀行全面數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 

      首先,是基于現(xiàn)在銀行收集的各種數(shù)據(jù)源。數(shù)據(jù)的來源很多,像是一些銀行企業(yè)用戶大量的數(shù)據(jù),我們現(xiàn)在的模型算法,包括現(xiàn)在很成熟的深度學(xué)習(xí)技術(shù),是基于這些數(shù)據(jù)做一個(gè)整體聯(lián)動(dòng)的挖掘和提煉。 

      其中涉及幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù),比如 OCR圖像識(shí)別證件、票據(jù)等,在銀行很常見。

      其次,是一些NLP的語義理解,包括銀行內(nèi)部流轉(zhuǎn)文檔,包括客戶填報(bào)的合同、申請(qǐng)書等等。

      同時(shí),再加上RPA機(jī)器人,替代原來銀行內(nèi)部業(yè)務(wù)員需要手工完成的大量重復(fù)勞動(dòng),并對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化。 

      最后,是現(xiàn)在比較火的知識(shí)圖譜,不僅行內(nèi)用的制度可以構(gòu)建這種知識(shí)圖譜,行內(nèi)客戶也可以構(gòu)建關(guān)系圖譜、風(fēng)險(xiǎn)圖譜等等,以推算銀行的核心的信貸業(yè)務(wù),它的風(fēng)險(xiǎn)有沒有問題等等。 

      這四大AI關(guān)鍵技術(shù),是在技術(shù)和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,我們針對(duì)銀行的各種場(chǎng)景以打造智能的銀行機(jī)器人,同時(shí)結(jié)合了RPA和AI的技術(shù),包括企業(yè)信貸、國際業(yè)務(wù)、運(yùn)營管理、智能推薦和投研分析等等。

      這些直接面向銀行某些具體的應(yīng)用場(chǎng)景,或者面向銀行的某些具體部門的某個(gè)具體的操作場(chǎng)景的機(jī)器人,以幫助他們實(shí)現(xiàn)智能化和自動(dòng)化的流程。 

      最終,我們會(huì)有一個(gè)基于銀行的智能業(yè)務(wù)系統(tǒng),比如針對(duì)信貸全流程的智能信貸,包括針對(duì)銀行的國際審單、國際結(jié)算業(yè)務(wù)的智能審單,針對(duì)運(yùn)營管理的智慧運(yùn)營,針對(duì)客戶終端的智慧營銷,以及針對(duì)投研部門的智能投研等等。 

      達(dá)觀在這個(gè)行業(yè)里積累了比較多的客戶,一個(gè)簡(jiǎn)單的客戶墻,我們從大型銀行到中小型銀行基本上都有觸達(dá),包括證券保險(xiǎn)與其他金融企業(yè)也都有所涉獵。

      達(dá)觀數(shù)據(jù)銀行業(yè)RPA應(yīng)用場(chǎng)景分享

      那么,RPA在銀行業(yè)有哪些應(yīng)用場(chǎng)景呢? 

      首先,一個(gè)場(chǎng)景到底是否適用機(jī)器人,我們有一個(gè)大概的評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),主要滿足以下四大特性:標(biāo)準(zhǔn)化、高重復(fù)、數(shù)據(jù)量大以及成本。

      因?yàn)閷?duì)用機(jī)器或者用AI替代人的工作,或者優(yōu)化人的工作效率而言,能快速產(chǎn)生效率的場(chǎng)景都是在標(biāo)準(zhǔn)化、高重復(fù)的場(chǎng)景里面。 

      而如果想要產(chǎn)生比較大的價(jià)值,肯定是這個(gè)場(chǎng)景其數(shù)量龐大,或者是流程的工作量以及需要處理的數(shù)據(jù)量較大。

      其次,現(xiàn)在投入的人力成本、人員的數(shù)量,包括人的耗時(shí)撐起來的成本較高的場(chǎng)景,做智能化或者自動(dòng)化的替代,其收益是比較高的。

      現(xiàn)在需要針對(duì)這4個(gè)特點(diǎn)以區(qū)分一些場(chǎng)景,得到我們的業(yè)務(wù)場(chǎng)景之后,再用智能機(jī)器人的方案結(jié)束和解決場(chǎng)景上的問題。 

      基于前面所提到的幾個(gè)場(chǎng)景進(jìn)行以下分享:

      首先,是智慧信貸,它面向的是整個(gè)銀行最核心的流程——信貸流程,分為貸前、貸中、貸后三大階段,其中涉及數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)處理(包括一些很專業(yè)的數(shù)據(jù))、財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行流水等需要專業(yè)人員才能處理的大量的操作。

      放貸的流程非常繁瑣,比較原始的操作方式都是由大量的人工完成。它涉及大量的文字處理和手工操作,所以也是一個(gè)用RPA加AI這種智能方式替代的一個(gè)非常好的場(chǎng)景,其收益也會(huì)比較大。 

      這里舉例了四大場(chǎng)景,比如財(cái)務(wù)報(bào)表的自動(dòng)解析,操作辦法非常復(fù)雜,需要很專業(yè)的財(cái)務(wù)知識(shí)才能完成。

      其次是基礎(chǔ)信息的錄入,做企業(yè)貸款需要錄入相當(dāng)多的材料,需要客戶經(jīng)理在很短的時(shí)間內(nèi)將其錄入到系統(tǒng)里,同時(shí)還要對(duì)企業(yè)的經(jīng)營狀況、信貸的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析,是工作量大、難度比較高的一個(gè)動(dòng)作。 

      再次,就是盡調(diào)報(bào)告的審核,需要對(duì)材料進(jìn)行真正的審核之后生成一個(gè)盡調(diào)報(bào)告。其中大量的重復(fù)勞動(dòng)可以基于AI的技術(shù)自動(dòng)化完成,比如OCR再加上NLP處理之后,再做一個(gè)自動(dòng)錄入的處理。 

      它的價(jià)值可以分為以下三方面:

      第一,最明顯的就是減少人工作業(yè),其次是降低人工失誤。當(dāng)數(shù)據(jù)量大、東西比較多,在處理比較專業(yè)的財(cái)報(bào)、銀行流水時(shí),人是很容易犯錯(cuò)的。跟人當(dāng)時(shí)的狀態(tài)有很大關(guān)系,而用機(jī)器替代的好處就是它能保持一個(gè)比較穩(wěn)定的處理水平。 

      第二,提升效率,這種流程,人需要花費(fèi)2~3天才能完成,但是機(jī)器1~2兩個(gè)小時(shí)就能做完。反饋到終端貸款用戶,他很快就能收到貸款,原來可能要花費(fèi)一個(gè)星期甚至一個(gè)月,而現(xiàn)在的時(shí)間則縮短了一半。 

      對(duì)普惠金融和小微企業(yè)而言,時(shí)間就是生命,越迅速的放貸給他們,對(duì)其整個(gè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展是有好處的。 

      第三,提高風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警和監(jiān)控能力,面對(duì)眾多的材料、專業(yè)的數(shù)據(jù)量,很多時(shí)候客戶經(jīng)理可能會(huì)發(fā)現(xiàn)不了,或者漏看了一些里面存在的問題、風(fēng)險(xiǎn),相對(duì)而言,機(jī)器可能會(huì)做錯(cuò),但是絕對(duì)不會(huì)漏判,機(jī)器的好處在于能事無巨細(xì)的將材料里所有的問題找出來。 

      有幾個(gè)明確的場(chǎng)景,比如原來客戶經(jīng)理為了查詢一個(gè)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),他可能要到國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)以及海關(guān)等十幾個(gè)系統(tǒng)里,查詢企業(yè)有沒有違規(guī)記錄。

      這種查詢由機(jī)器來完成則很簡(jiǎn)單,只要發(fā)布一個(gè)任務(wù),他都能一鍵幫助執(zhí)行且在幾分鐘之內(nèi)完成。 

      這種由人來完成的比較重復(fù)和價(jià)值比較低的工作,用機(jī)器替代在收益上也會(huì)比較好。 

      其次,財(cái)務(wù)報(bào)表分析,財(cái)務(wù)報(bào)表的分析需要很專業(yè)的財(cái)務(wù)知識(shí),我們將財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行自動(dòng)化采集與解析,而對(duì)于專業(yè)的財(cái)務(wù)知識(shí),我們則把專家的經(jīng)驗(yàn)梳理清楚之后構(gòu)建成模型,再植入到系統(tǒng)里面。 

      對(duì)客戶經(jīng)理而言,對(duì)于一份財(cái)報(bào),他只能機(jī)械的把一些數(shù)字搬到行業(yè)的系統(tǒng)里。這個(gè)過程不僅費(fèi)勁,而且會(huì)抄錯(cuò)數(shù)字,甚至?xí)z漏一些財(cái)報(bào)里面隱藏的問題。我們的系統(tǒng)自動(dòng)的幫助其完成了數(shù)據(jù)搬運(yùn),包括校驗(yàn)的操作。

      基本流程是:首先,我們會(huì)自動(dòng)登錄企業(yè)的信貸系統(tǒng),將企業(yè)的基本信息錄入之后,找到這個(gè)企業(yè)提交的財(cái)報(bào)里的三大報(bào)表:資產(chǎn)負(fù)債表、損益表和現(xiàn)金流量表,對(duì)這三大報(bào)表進(jìn)行自動(dòng)解析,包括分析其中的財(cái)務(wù)關(guān)系、企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn),分析完成后,再將其自動(dòng)填寫到行業(yè)系統(tǒng)里。 

      分析過程和結(jié)果將會(huì)呈現(xiàn)給客戶經(jīng)理。如果企業(yè)數(shù)據(jù)有問題,客戶經(jīng)理應(yīng)該如何進(jìn)行一些相關(guān)的操作等等。不只流程自動(dòng)化了,而且把原來客戶經(jīng)理不一定會(huì)發(fā)現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)、問題自動(dòng)的暴露出來。 

      第三,監(jiān)管報(bào)送的場(chǎng)景,為什么要用RPA或者機(jī)器人來完成?因?yàn)楝F(xiàn)在每個(gè)銀行的系統(tǒng),跟央行或者銀保監(jiān)會(huì)的系統(tǒng)還沒有完全打通。而監(jiān)管報(bào)送,是每個(gè)月甚至每個(gè)季度、每一年都要執(zhí)行的一個(gè)動(dòng)作,要把行內(nèi)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)匯總之后再填報(bào)到央行以及銀保監(jiān)會(huì)的系統(tǒng)。 

      這個(gè)過程很多都是機(jī)械式的Excel操作,或者是在網(wǎng)站網(wǎng)頁上的操作,完全可以用機(jī)器人自動(dòng)替代。 

      而且效率明顯,可以將業(yè)務(wù)人員從比較簡(jiǎn)單、重復(fù)的勞動(dòng)里面解放出來,完成一些更加專業(yè)、更加高級(jí)的事情。包括房押貸款的快速生成。

      首先,國家推行的普惠金融,現(xiàn)在有很多小微企業(yè)甚至個(gè)體戶都需要小額貸款,原來的審批周期很長,整個(gè)流程都是手工操作,效率相對(duì)較低。 

      用機(jī)器人的速度對(duì)其進(jìn)行一個(gè)流程的自動(dòng)化之后,則能大大提高放貸效率。 

      具體例子,在標(biāo)準(zhǔn)的房押貸款合同的生成上面,在機(jī)器自動(dòng)把系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)下載后,直接填錄到標(biāo)準(zhǔn)的合同模板里。直接生成一個(gè)有貸款的合同再發(fā)給客戶,客戶簽完字之后,業(yè)務(wù)經(jīng)理再對(duì)其進(jìn)行校驗(yàn),將原來制作合同的標(biāo)準(zhǔn)的動(dòng)作流程自動(dòng)化。

      接下來的場(chǎng)景是智能審單機(jī)器人,應(yīng)對(duì)的就是銀行間在針對(duì)國際貿(mào)易協(xié)會(huì)發(fā)揮以及外匯交易等業(yè)務(wù)進(jìn)行自動(dòng)化。 

      這個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景也非常復(fù)雜,它會(huì)涉及辦理很多的國際業(yè)務(wù),例如很多單證、單據(jù)的處理,包括在信用證、匯出匯款證或出口托收、出口議付等業(yè)務(wù)中,有大量的信用證、發(fā)票、合同、箱單、提單等比較專業(yè)的票據(jù)。 

      需要對(duì)單據(jù)之間進(jìn)行自動(dòng)抽取、識(shí)別和校驗(yàn)。而原來人工需要把單據(jù)原件擺在面前逐一查看以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的異常。 

      第二,查驗(yàn)不同單據(jù)之間相同的信息是否吻合。雖然這個(gè)動(dòng)作很簡(jiǎn)單,但是如果每天有上百個(gè)這樣的任務(wù)就會(huì)很繁瑣。

      由人來完成產(chǎn)生的收益不是很大,但是機(jī)器則可以解放大量的勞動(dòng)力,而且只要有問題,機(jī)器都會(huì)一一檢查出來,這也是銀行規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的的一個(gè)收獲。 

      總之,這種工作避免了人工的疏漏,防止了風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn),在整個(gè)流程自動(dòng)化之后,審單業(yè)務(wù)由原來的3~7天轉(zhuǎn)變成現(xiàn)在的一天就能結(jié)束,對(duì)國內(nèi)企業(yè)國際業(yè)務(wù)的發(fā)展也是很有幫助。 

      由于單據(jù)的難度比較大,我們?nèi)诤狭薕CR加NLP,再加上RPA的技術(shù)構(gòu)建出這個(gè)場(chǎng)景的能力。 

      功能大概有幾大塊,我們?cè)谝恍┻M(jìn)出口業(yè)務(wù)比較多的銀行,無論是城商銀行也好,還是五大行都在這方面做了比較多的嘗試并得到一些落地。

      首先是單據(jù)自身一致性的審核,一個(gè)單子里面有很多的關(guān)鍵信息,但每個(gè)單子可能都不太一樣。 

      我們會(huì)將單子里面的問題識(shí)別出來,首先抽取其中的關(guān)鍵信息,將這些關(guān)系之間不符合行內(nèi)的審單規(guī)則、行業(yè)的規(guī)矩或者規(guī)定的加以提示。然后讓業(yè)務(wù)經(jīng)理知道單據(jù)的問題。 

      實(shí)際上也是基于圖譜加NLP的技術(shù)做的構(gòu)建??赡苄庞米C跟相關(guān)之間有些這樣的規(guī)則,信用證跟發(fā)票證件有些校正規(guī)則,相當(dāng)于發(fā)票有些校正規(guī)則。我們通過這樣的圖譜聯(lián)動(dòng)以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間、多個(gè)業(yè)務(wù)不同數(shù)據(jù)之間的自動(dòng)化校驗(yàn)。 

      這個(gè)過程由人來做效率非常低,也很容易看漏,而機(jī)器則可以完美的解決這種場(chǎng)景。

      接下來,面向于銀行內(nèi)部的運(yùn)營管理的機(jī)器人,完成了很多非常細(xì)碎的或者人工操作特別多的工作。 

      包括以下幾個(gè)大項(xiàng),一個(gè)是交互系統(tǒng)特別多,運(yùn)營管理部要處理信貸系統(tǒng)、運(yùn)營管理系統(tǒng)、信用卡系統(tǒng),以及處理征信的第三方產(chǎn)品。業(yè)務(wù)人員處理的很多動(dòng)作都是跨系統(tǒng)的操作,這種跨系統(tǒng)的操作非常適合用RPA做一個(gè)連接。 

      在這些系統(tǒng)改造成本很高的情況下,做RPA的零件是一個(gè)成本相對(duì)較低的方式,但是審核難度較大,因?yàn)槿蝿?wù)比較雜,事情比較多,很多事情還是需要一些專業(yè)知識(shí)才能處理好。希望將人的處理經(jīng)驗(yàn)固化到機(jī)器人里面。 

      幾個(gè)具體的場(chǎng)景,比如企業(yè)開戶。企業(yè)開戶是一個(gè)很簡(jiǎn)單的操作,但是對(duì)銀行而言,每天或者從按月甚至一整年來看,實(shí)際上整個(gè)開戶量是非常巨大的。 

      這個(gè)動(dòng)作從人的角度而言比較簡(jiǎn)單。只要有一個(gè)開發(fā)申請(qǐng)書,上傳營業(yè)執(zhí)照、法人身份證等等就可以了。但是業(yè)務(wù)人員要對(duì)這些信息進(jìn)行反復(fù)查驗(yàn)以確定是否對(duì)得上。這個(gè)動(dòng)作可以由機(jī)器人直接替代,而且做得比人快很多、好很多。 

      第二,對(duì)公開戶,對(duì)公開戶之后要進(jìn)行審核,其目標(biāo)就是處理。尤其是在O2O這種預(yù)約開戶時(shí),審查這個(gè)客戶到底有沒有風(fēng)險(xiǎn)?風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀行而言是一條不能觸碰的紅線。

      銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)問題是嚴(yán)之又嚴(yán)。在企業(yè)開戶時(shí),銀行要登陸國家企業(yè)信用信息系統(tǒng)、人行的賬戶管理系統(tǒng)、機(jī)構(gòu)信用代碼系統(tǒng)中查看企業(yè)之前有沒有一些歷史問題,其提供的信息是否準(zhǔn)確。

      這種審核對(duì)人而言也是一個(gè)很簡(jiǎn)單的查詢操作,都是由人工的多個(gè)系統(tǒng)來回查詢,包括客戶提供的引進(jìn)件,信息輸入系統(tǒng)后進(jìn)行查詢,這些過程完全可以結(jié)合OCR、RPA實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。 

      達(dá)觀在多家銀行里面都已經(jīng)落地了,包括開戶之后要在銀行做報(bào)備,可是報(bào)備要跨越行內(nèi)的系統(tǒng)和央行的系統(tǒng)。

      在人行的報(bào)備也是一個(gè)跨系統(tǒng)的填報(bào)動(dòng)作。這個(gè)動(dòng)作跟前面所講的一樣,因?yàn)镽PA能很快的處理,自動(dòng)的將原來行內(nèi)錄好的信息拿出來,登錄央行的系統(tǒng)再進(jìn)行入住。 

      其中也有一些人機(jī)交互,比如機(jī)器出現(xiàn)異常的時(shí)候,會(huì)發(fā)出警告提醒給到業(yè)務(wù)人員,需要對(duì)其進(jìn)行處理。

      銀行業(yè)智能RPA最佳實(shí)踐

      基于達(dá)觀近幾年與銀行的合作和RPA+AI給銀行的一些最佳的實(shí)踐,總結(jié)出以下幾點(diǎn)經(jīng)驗(yàn): 

      RPA發(fā)展到現(xiàn)今階段,應(yīng)該是融合到智能機(jī)器人平臺(tái),而不是純粹的RPA,只有RPA+AI的融合才能真正滿足企業(yè),尤其是銀行的自動(dòng)化的升級(jí)需求。 

      數(shù)字化已經(jīng)談了很多年,現(xiàn)今階段的核心還是要用 AI的技術(shù)真正地賦能企業(yè),尤其是銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

      技術(shù)模塊包括兩部分,一個(gè)是RPA,包括了studio開發(fā)平臺(tái)用于開發(fā)流程,包括控制中心、控制和調(diào)度所有機(jī)器人,以及流程的定時(shí)執(zhí)行。另外就是真正在終端去執(zhí)行任務(wù)、流程的機(jī)器人。 

      另一個(gè)是人工智能組件,包括OCR的、NLP、CV、知識(shí)圖譜技術(shù)以及推薦,也是達(dá)觀積累多年的一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力,也會(huì)給我們的RPA平臺(tái)做一個(gè)組合。 

      AI+RRA對(duì)銀行業(yè)務(wù),尤其是銀行有大量復(fù)雜的文本、影像、數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,非常需要有這樣的能力以解決他們的問題。需要將AI+RPA二者進(jìn)行一個(gè)深度結(jié)合。

      銀行業(yè)務(wù)中的復(fù)雜流程占到70%,每個(gè)復(fù)雜的流程都需要有大量的人工操作。這里面簡(jiǎn)單的RPA流程只占到30%。

      所謂簡(jiǎn)單的RPA流程,既不需要AI能力就能完成的流程,一定需要RPA+AI同時(shí)完成的復(fù)雜流程則占到了70%以上。 

      所以,為了完成銀行業(yè)的業(yè)務(wù)需要具備幾個(gè)重要的能力;第一個(gè)就是智能的文本語義、文檔的語義解析的能力,第二是比較復(fù)雜的,尤其是對(duì)影印件的證照,甚至一些復(fù)雜表格、無框表格以及非標(biāo)準(zhǔn)表格的識(shí)別能力。 

      第三,是一些制度和行業(yè)的一些復(fù)雜的規(guī)矩,包括審核的規(guī)則等等,需要基于知識(shí)圖譜技術(shù)以沉淀RPA,沉淀專家的經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)這種經(jīng)驗(yàn)的沉淀和復(fù)用,包括最終以AI的形式賦能的業(yè)務(wù)流程。 

      整體而言,從我們的經(jīng)驗(yàn)上來講,需要真正解決銀行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,需要從整體上做一個(gè)頂層設(shè)計(jì)。

      AI+RPA是一個(gè)基礎(chǔ)能力,但是從組織架構(gòu),包括從規(guī)劃上而言,需要構(gòu)建機(jī)器人卓越中心。 

      從宏觀的角度,比如從全銀行的角度推動(dòng)這個(gè)項(xiàng)目,從組織架構(gòu)上、技術(shù)沉上的配套。 

      所以我們要構(gòu)建一個(gè)RPA卓越中心,賦能業(yè)務(wù)單位的需要提供這種基本的功能,包括對(duì)一些業(yè)務(wù)流程的處理,一些能力的共享,服務(wù)中心等四大塊。 

      這四大塊包括了三大支持,第一個(gè)是人員,需要一個(gè)專業(yè)的團(tuán)隊(duì)的建設(shè),可以由企業(yè)幫助銀行一起構(gòu)建這個(gè)團(tuán)隊(duì)。

      第二個(gè)是我們的流程,即平時(shí)的作業(yè)流程的再造和優(yōu)化。

      第三個(gè)是技術(shù),引入AI+RPA的能力,需要將這三大塊結(jié)合以構(gòu)建RPA儲(chǔ)備中心,才有可能真正實(shí)現(xiàn)銀行業(yè)的數(shù)字化、智能化的轉(zhuǎn)型。 

      智能化RPA的規(guī)劃和展望

      對(duì)于智能RPA的規(guī)劃與未來展望,我們有一些自己的想法,跟大家探討一下。 

      第一,為什么現(xiàn)在智能辦公的價(jià)值很高,尤其在對(duì)銀行業(yè)務(wù)梳理完之后,發(fā)現(xiàn)它的替代或者它的賦能,成效是比較高的。人在處理日常作業(yè)的流程中,有三大比較突出的弱勢(shì)的地方。 

      首先,人的記憶力肯定不如機(jī)器,計(jì)算機(jī)是用數(shù)據(jù)來存儲(chǔ)所有的數(shù)據(jù)和細(xì)節(jié)。

      第二,處理效率,人閱讀文字可能會(huì)挺快,但是計(jì)算機(jī)還能更快,在生成文檔時(shí),人會(huì)更慢。如果是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模板,讓機(jī)器協(xié)助生成一些文檔可以快得多。 

      第三,做不細(xì),人在審核大量的文檔時(shí),很容易出現(xiàn)遺漏,尤其是一些局部的錯(cuò)誤,甚至細(xì)微的處理錯(cuò)誤,可能對(duì)銀行也是一個(gè)很大的風(fēng)險(xiǎn)。

      而計(jì)算機(jī)的處理則事無巨細(xì),它一個(gè)事情都不會(huì)漏過,特別適合在這方面對(duì)人進(jìn)行補(bǔ)充。

      在這三點(diǎn)上,機(jī)器不一定能完全替代人,但是他可以在人的能力范圍之外進(jìn)行補(bǔ)充,甚至優(yōu)化和賦能。

      應(yīng)用RPA+AI技術(shù),總結(jié)出以下三大價(jià)值,尤其在銀行業(yè),甚至在金融領(lǐng)域,以及在其他的行業(yè)都是類似的。 

      第一,更快速,機(jī)器處理的效率會(huì)比人高很多,尤其是對(duì)于重復(fù)性的工作,能縮短70%左右的耗時(shí)。

      第二,更準(zhǔn)確,只要將機(jī)器人的模型和規(guī)則設(shè)定好,其他的動(dòng)作都是非常標(biāo)準(zhǔn)的,能降低95%的以上的人的遺漏的錯(cuò)誤。 

      第三,更便宜。當(dāng)應(yīng)用到一定規(guī)模時(shí),計(jì)算機(jī)的邊際效應(yīng)會(huì)直線下降。而現(xiàn)在的人力成本在不斷提升。

      尤其是現(xiàn)在考慮到國內(nèi)的情況,由于人力的用工成本一直在提升,所以也是推動(dòng)銀行進(jìn)行智能化轉(zhuǎn)型的一個(gè)內(nèi)在動(dòng)力。 

      另外一個(gè)效果就是計(jì)算機(jī)的處理能力,近幾年,尤其是隨著深度學(xué)習(xí)的高速發(fā)展,許多原來覺得很難解決或者達(dá)不到生產(chǎn)上應(yīng)用的一些問題,現(xiàn)在算法的效果已經(jīng)是能直接上生產(chǎn)應(yīng)用了,而人工處理能力則沒有發(fā)生多大改變。 

      計(jì)算機(jī)跟人的處理能力的Gap越來越小,導(dǎo)致現(xiàn)在用計(jì)算機(jī)替代人的收益是大于我們的成本的。 

      關(guān)于機(jī)器人的未來方向,也是基于一些Gartner的比較宏觀的全球化的分析,我們來看到在RPA的應(yīng)用中,5%是基礎(chǔ)的應(yīng)用場(chǎng)景,還有25%是實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)和跨媒介的搬運(yùn)工作。 

      2020年的報(bào)告顯示,原來的應(yīng)用場(chǎng)景還是屬于基礎(chǔ)運(yùn)維到數(shù)據(jù)填寫搬運(yùn)的比較低端的,或者覆蓋面還沒有那么廣的一些場(chǎng)景。 

      接下來,包括達(dá)觀從事的很多事情,是幫助人優(yōu)化、提效、增速,甚至是一部分的替代人的高級(jí)判斷分析的內(nèi)容。

      未來70%的工作量,它的更高的價(jià)值是在幫助人提升判斷、分析、理解寫作的效率,或者幫助提高準(zhǔn)確率,是機(jī)器所能發(fā)揮更大價(jià)值的場(chǎng)景。 

      未來RPA+AI的應(yīng)用會(huì)更加廣泛,所產(chǎn)生的價(jià)值也會(huì)越來越大。

      達(dá)觀現(xiàn)在也是在不斷的努力以優(yōu)化我們的技術(shù)能力,包括跟銀行業(yè)務(wù)進(jìn)行一些更深入的場(chǎng)景對(duì)接。希望能以更有效的方式幫助真正的提高終端的業(yè)務(wù)價(jià)值,這是我們對(duì)未來的一個(gè)判斷。


      特別聲明

      文章來源:AI金融評(píng)論(aijinrongpinglun)

      原文鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/ev-gUJgS2K7VO9SdP_RIWA

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