引言：“2020年人工智能再也不是一個炒概念的詞，其降維應用已在各行業(yè)里開展得如火如荼，通過AI加持RPA打造的數字員工，能夠處理更多重復且規(guī)則化的流程，甚至在高SOP化的BFSI(銀行、金融、保險)行業(yè)，數字員工正逐步完成由「業(yè)務永續(xù)」到「企業(yè)永續(xù)」的現象級改變。
一波三折的2020
BFSI行業(yè)的壓力又雙叒增大了!
2020年，受新冠肺炎疫情等因素影響，銀行業(yè)新形成不良貸款較去年同期有所上升。當前，經濟尚未全面恢復，疫情仍有較大不確定性，所帶來的金融風險也存在一定時滯，預計有相當規(guī)模貸款的風險會延后暴露，未來不良貸款上升壓力較大。
BFSI(銀行、金融和保險行業(yè))在面臨來自管理層、股東以及外部競爭的重重壓力下，最大化提升客戶體驗已成為了他們的核心訴求，此次新冠疫情也愈加凸顯了勞動力轉型和技能提升的必要性。
過去幾年，成熟的業(yè)務平臺以及SaaS系統造就了銀行業(yè)數字化轉型成功，然而數字化的成功并沒有能夠推動自動化的發(fā)展，為了協調和轉錄數據以及處理各種交易，員工必須每天往返于多個系統之間的、執(zhí)行重復枯燥的手工工作。“機械式”的操作桎梏著人的思想，導致員工積極度不高，行業(yè)流動率加大，無形增加了額外的成本。為了解決這一問題，善于技術迭代升級的BFSI行業(yè)也做了嘗試，比如系統集成開發(fā)，但成本、耗時以及最終的易用性都難以評估，最終反而阻礙了實現自動化的絆腳石。
據普華永道報告顯示，近81%的銀行業(yè)首席執(zhí)行官對技術變革的速度感到擔憂，這一比例超過了其他任何行業(yè)。在內部，保持效率最大化并盡可能降低成本，同時還要充分考慮系統數據的安全性，
近年來AI技術的迅猛發(fā)展，將RPA重新拉回大眾視野，AI與RPA結合打造的數字員工能夠適應更廣闊的業(yè)務場景，使它成為當下BFSI行業(yè)最有效的解決方案之一。
包羅萬象!數字員工在BFSI行業(yè)里的可行解
實在智能自發(fā)布章魚·數字員工后，咨詢客戶中不乏BFSI行業(yè)的客戶，章魚數字員工在BFSI的眾多細分市場里，能夠完成高質量替代，并通過替代重復繁瑣的工作，使員工投身更有意義的事情中去，這些細分市場業(yè)務包括：
就幾個常見業(yè)務說明：
1、NLP強力加持智能客服，客戶滿意度大大提升
BFSI行業(yè)每天都要處理大批量客戶信息查詢，從賬戶信息到應用程序狀態(tài)再到余額信息。銀行很難以較短的周轉時間來回應查詢。
RPA可以自動化這些基于規(guī)則的流程，以實時響應查詢，并將周轉時間縮短到幾秒鐘，在NLP的幫助下，Chatbot可以理解自然語言與客戶聊天，并像人一樣響應;在智能云腦的幫助下，RPA還可以解決需要決策的查詢。
2、OCR光學識別票據，快速處理應收/應付賬款
應付賬款是銀行系統中一個簡單且單調的過程。它需要提取供應商信息，對其進行驗證，然后處理付款。這不需要任何情報，使之成為RPA的完美案例。借助于光學字符識別(OCR)解決方案的機器人過程自動化可以解決這一問題。OCR可以從數字拷貝物理表單中讀取供應商信息，并向RPA系統提供信息。RPA將使用系統中的信息驗證信息并處理付款。如果出現任何錯誤，RPA可以通知執(zhí)行官進行解決。
3、自動執(zhí)行可疑活動判斷，迅速完成欺詐檢測
隨著數字系統的引入，銀行最擔心的問題之一就是欺詐。交易監(jiān)控系統每天會生成大量必須調查的警報來識別可疑活動。其中，涉及解決和關閉AML警報的大多數流程都是半自動或手動的，容易造成審查或補救的延誤，而且解決警報所涉及的大部分工作也都是標準化且重復性的。
針對這種情況，AI與RPA結合而成的數字員工可以提供較為理想的解決方案。通過自動執(zhí)行與可疑活動警報調查相關的基于判斷的任務，數字員工可以加快并改進銀行內部的整體欺詐管理。銀行很難追蹤所有的交易來并標記可能的欺詐交易。而數字員工可以做到實時跟蹤交易，并對可能的欺詐交易模式進行標記，減少響應延遲。在特定情況下，數字員工還可以通過凍結賬戶和停止交易來防止欺詐。
4、專用ML業(yè)務模型注入風控，嚴格審核客戶準入&退出
加強客戶選擇和準入，是風險防控的第一關，了解你的客戶(KYC)是銀行客戶準入的必要流程。
在客戶篩選的過程中，整理來自不同內部系統和外部來源的數據是一項具有挑戰(zhàn)性的任務。數字員工可用于從監(jiān)管機構(如證券交易委員會)或是執(zhí)法機構收集和檢索數據以加快準入程序。例如，數字員工可以通過利用機器學習(ML)等認知技術訓練專用業(yè)務模型，進行文檔驗證，以快速識別具有可疑記錄的潛在客戶，并拒絕其申請。這將有助于銀行避免為有潛在風險的客戶開立賬戶。
同樣的，客戶退出也需要做風險評估，銷戶流程中涉及多種原因，其中之一是客戶未能提供強制性文件。數字員工可以很容易地跟蹤這些帳戶，并為所需的文檔提交發(fā)送自動通知和調度調用，同時還可以幫助銀行在客戶無法提供KYC文檔等特殊情況下關閉帳戶。
5、報表自動化&總賬管理，釋放人力價值
銀行需要在總分類賬上更新財務報表、收入、資產、負債、費用和收入等信息，以編制財務報表。財務報表是公眾、利益相關者和媒體獲取的公共文件，報告中若出現錯誤會嚴重影響銀行的形象。
數字員工獨立于該系統，可以集成來自多個舊系統的數據，即使系統中的數據不是同一格式，RPA也可以集成來自多個舊系統的數據以所需的格式顯示;另外，通過獲取并處理舊數據以及新數據，可以彌合流程之間存在的差距。對新舊數據之間的處理應用可以為銀行業(yè)務增長，創(chuàng)建更快更好的財務報告。隨著RPA接管數據同化流程，業(yè)務團隊也能夠更好地專注于分析和審查報告。
長期戰(zhàn)略，避免淺嘗輒止的孤島式應用
人工智能時代，RPA的發(fā)展也是日新月異。兩年間，從RPA到IPA(AI+RPA)的飛速變化，也注定了這個產業(yè)走的是長期發(fā)展的道路。
在沒有企業(yè)范圍的RPA戰(zhàn)略的情況下，缺乏監(jiān)管實施計劃的治理框架是實施緩慢的一個原因，法規(guī)的模糊性也同樣阻礙了RPA的發(fā)展步伐。而行業(yè)需要注意RPA技術快速變化的特性，因為這些技術的特性和功能仍在不斷發(fā)展，它是在可持續(xù)發(fā)展的基礎上添加的。
鑒于這些挑戰(zhàn)，目前的銀行業(yè)正在考慮在風險和合規(guī)性方面實施布點式RPA解決方案，直到技術成熟，再逐漸擴大布局范圍。然而前期的流程數量巨大，銀行需要運行多個POC，這樣帶來的實際產出會比較低。一旦銀行為RPA的部署建立了適當的治理框架與標準，確保機器人自動化采取了正確的流程，就能保證更高程度的成功和更快的投資回報率。
AI+RPA數字員工需要在業(yè)務用戶的桌面上部署代理，以捕獲和記錄適合RPA的流程。此時，需要實施的POC數量也會大幅度增長。因此，行業(yè)必須重點建立RPA治理框架，實現預期利益的標準和控制。此外，隨著部署數量的逐漸增加，也必須評估重新使用以前的RPA解決方案的可能性，將現有投資整合到實現長期效益的整體戰(zhàn)略中，從而節(jié)省成本并實現更快的投資回報。同時，還需要關注自然語言處理(NLP)技術、機器學習(ML)解決方案和聊天機器人(chatbot)在RPA應用過程中的進展，因為無AI無未來，AI才是RPA快速成長的驅動，最終推動向智能自動化的轉變，這將有助于為客戶創(chuàng)造指數級價值!
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