《微科普》栏目

想要了解RPA，可点击以下链接：

01 聊聊RPA：RPA是什么？

02 聊聊RPA：RPA的优势有哪些？

03聊聊RPA：RPA和按键精灵，别再傻傻分不清

04 聊聊RPA：RPA是助推电商行业降本提效的“隐形引擎”

05 聊聊RPA：增益提效！RPA赋能财税领域自动化转型！

持续更新中……

当银行网点“智慧柜台”替代人工完成开户、挂失，当企业贷款审批时间减少，当跨部门数据对账实现“零人工干预”——银行业的服务与运营变革，正被技术重塑。当前，银行业面临“降本增效压力加剧、客户体验要求升级、监管合规标准趋严”三重挑战，传统人工处理模式下，账户开立、信贷审批、资金清算等业务存在流程冗余等问题。在银行业领域，数字技术的运用已日趋普遍且深入，特别是机器人流程自动化（RPA）技术，更是被广泛应用。

1、 重构零售业务，提升运营效率

在零售银行的日常运营中，客户开户资料录入、银行卡挂失补换、个人贷款资料初审、征信报告查询与整理等大量重复性工作占据了员工大部分精力。在传统模式下，员工需手动录入信息、核对数据，这不仅效率低下，还可能因操作失误影响客户体验或引发合规风险。

而金融机构将RPA等技术引入流程，助推了零售银行业务的“自动化流转”：客户通过线上渠道提交开户申请后，RPA机器人自动抓取身份证、手机号等关键信息，完成OCR识别与真实性校验；结合预设规则完成开户资质初审，通过后自动将信息录入核心业务系统，生成账户并推送开户成功通知，工作人员仅需对异常案例进行复核。这有效降低了人工资料录入错误率，提高了银行网点柜员接待客户效率。

2、打通银行对公业务的“流程堵点”

银行对公业务涉及企业账户管理、企业贷款等复杂场景，传统模式下依赖人工在多个系统间切换操作，效率低下。例如，企业申请贷款，银行需对其进行贷前审查，这需要银行工作人员收集企业相关信息，对其进行评估，而由于人工收集信息，可能存在收集信息难度大，数据不全等情况，银行难以快速整合多维度数据，风险评估效率低，且评估结果易受工作人员主观因素影响。

部分银行将“RPA+AI”等技术应用于贷款全流程。在贷前审查环节，银行利用RPA等技术并结合大模型高效采集并分析客户交易流水、税务数据等多维信息，构建动态信用评分模型，对客户进行风险评估，10分钟内形成贷前报告。技术的应用有效提高了贷前审查效率，加快贷款发放速度，降低贷款不良率。

3、银行风控与合规：构建“实时智能防护网”

银行业对风控合规的要求贯穿业务全流程，传统人工监控模式存在“覆盖不全、响应滞后、依赖经验”等短板。例如，反洗钱监测需人工筛查海量交易数据，识别“大额交易、可疑交易”等特征，易遗漏高风险交易。

随着“RPA+AI”等技术被引入银行风控环节，银行风控逐渐智能化。例如，在反洗钱（AML）场景中，RPA基于预设的规则，实时抓取核心系统交易数据，结合大模型分析交易链路与可疑模式，实时识别“频繁转账、夜间交易、跨区域交易”等特征，自动生成合规报告并推送至反洗钱部，提高可疑交易识别效率。

在银行业数字化转型进入“深水区”的当下，RPA已不再是单纯的“效率工具”，它不仅能替代人工完成账户管理等重复性工作，更能结合大模型等技术优化“信贷审批-风险防控-客户服务-内部管理”全链路，强化风控合规能力、优化客户服务体验、挖掘业务价值。未来，随着RPA与AI、大数据、云计算等技术的深度融合，银行业将提供更智能的服务与运营。