一、  RPA 在银行业的应用现状

（一）多业务领域应用

智能客服在银行业中，RPA 智能客服已经成为了提升客户服务体验的重要手段。通过预先设定的规则和流程，RPA 智能客服可以自动回答客户常见的问题，例如账户余额查询、交易流程咨询等。它可以快速准确地处理大量客户咨询，大大缩短了客户等待时间，提高了服务效率。而且，RPA 智能客服可以在非工作时间也能持续提供服务，实现了服务的连续性。

流程智能化许多银行的后台业务流程涉及大量的重复性操作，如文件处理、数据录入等。RPA 技术在这些流程智能化方面发挥了巨大作用。例如，在贷款审批流程中，RPA 可以自动收集和整理客户的申请资料，按照设定的审批规则进行初步筛选，将合格的申请提交给人工审批环节。这不仅减少了人工操作的错误率，还提高了整个审批流程的速度。

质检对于银行业务中的交易记录、客服通话记录等进行质检是确保合规和服务质量的重要环节。RPA 可以利用其数据处理能力，按照设定的质检标准对这些记录进行快速检查。例如，在信用卡交易质检中，RPA 能够检查是否存在异常交易模式，如短时间内大量的高额消费等，及时发现潜在的风险。

（二）各大银行应用情况及成效

建行建行在 RPA 技术的应用上走在前列，已经覆盖了 33 项业务领域。这些业务涵盖了核心银行业务的各个方面，从对公业务到个人业务。例如，在对公账户管理方面，RPA 可以自动处理账户信息的更新、对账等工作。通过 RPA 的应用，建行提高了业务处理效率，降低了运营成本，同时也提升了对风险的管控能力。

浦发浦发银行上线了 1298 个 RPA 场景。在零售业务中，浦发银行的 RPA 应用主要集中在客户营销和服务优化方面。例如，RPA 可以根据客户的消费习惯和资产状况，自动为客服人员提供个性化的营销建议，帮助客服更好地推荐适合客户的金融产品，从而提高营销成功率。

二、AI+RPA 融合发展趋势

（一）智能决策能力的进阶

数据分析与预测随着 AI 技术与 RPA 的融合，银行在进行决策时能够获得更强大的数据分析能力。AI 算法可以处理海量的银行业务数据，挖掘其中隐藏的规律和趋势。例如，在信贷风险评估中，结合 AI 的数据分析能力和 RPA 的流程自动化能力，可以对客户的信用状况进行全面评估。AI 可以从客户的社交网络数据、消费历史数据等多维度信息中分析客户的偿债能力和信用风险，RPA 则可以将这些分析结果快速整合到信贷审批流程中，从而提高信贷审批的准确性和效率。项目体验实操

风险管理优化在市场风险、信用风险等各类风险管理方面，AI + RPA 的融合能够实现更加动态和精准的管理。AI 模型可以实时监控市场变化，预测潜在的风险因素，RPA 则可以根据 AI 的预警信息自动执行相应的风险应对措施，如调整投资组合、收紧信贷额度等。

（二）人机交互模式的革新

智能助手的发展银行员工与银行业的交互方式正在发生变革。AI + RPA 融合产生的智能助手可以为员工提供更加智能、便捷的交互体验。例如，员工在处理复杂业务时，智能助手可以根据员工的问题自动提供相关的业务知识和操作建议，甚至可以协助员工完成部分操作流程，大大提高了员工的工作效率。

客户交互体验提升对于客户来说，银行应用中的智能交互界面也在不断升级。通过 AI 的自然语言处理技术与 RPA 的业务流程自动化相结合，客户可以更加自然、流畅地与银行系统进行交互。例如，客户可以通过语音指令查询账户信息、办理转账等业务，而系统的响应速度和准确性也得到了显著提升。

（三）信息解析技术的深化

多源数据解析在银行业中，数据来源广泛，包括内部业务数据、外部市场数据、客户行为数据等。AI + RPA 融合能够实现对这些多源数据的深度解析。AI 可以运用机器学习算法挖掘不同数据源之间的关联关系，RPA 则可以将解析后的数据以合适的形式整合到银行业务流程中。例如，在制定营销策略时，银行可以综合分析客户在社交媒体上的行为数据、银行账户的交易数据等，从而精准定位目标客户群体。

文档与图像数据解析对于银行业中的大量文档数据，如合同、票据等，以及图像数据，如身份证照片、财务报表扫描件等，AI 技术的发展使得识别和解析的精度不断提高。RPA 可以将这些解析结果用于后续的业务流程，如自动读取合同中的关键信息进行合同归档，或者识别财务报表中的数据用于财务分析。

三、面临的挑战与风险

（一）监管合规

技术标准规范随着 RPA 和 AI 技术在银行业的广泛应用，缺乏统一的监管技术和标准成为一个重要挑战。不同的银行可能采用不同的 RPA 和 AI 技术框架，这给监管机构的监督管理带来了困难。例如，在 RPA 自动审批贷款的业务中，如果没有统一的技术标准，可能会出现监管漏洞，导致违规操作的发生。

法律责任界定在 AI + RPA 的业务流程中，一旦出现问题，如自动决策失误导致客户损失，对于责任的界定存在模糊性。是算法开发者、RPA 实施者、银行还是客户自身承担责任难以确定。

（二）数据安全与隐私

数据泄露风险 RPA 和 AI 技术需要处理大量的银行业务数据，包括客户的敏感信息。在数据传输、存储和使用过程中，存在数据泄露的风险。例如，RPA 机器人在执行任务时，可能会因为网络安全漏洞被黑客攻击，从而导致客户数据泄露。

隐私保护挑战在利用 AI 分析客户行为数据、消费习惯等时，如何确保客户的隐私不被侵犯是一个关键问题。银行需要在利用数据进行业务优化和创新的同时，遵循严格的隐私保护法规。

（三）技术本身的限制和风险

系统故障风险 RPA 系统依赖于软件和硬件环境，如果出现系统故障，可能会导致银行业务中断。例如，在交易高峰期，RPA 机器人突然出现故障，可能会影响客户正常的交易操作。

算法偏差 AI 算法依赖于训练数据，如果训练数据存在偏差，可能会导致算法输出结果不准确。在银行业务中，不准确的算法结果可能会影响信贷审批、风险评估等重要业务的决策。

（四）对策和建议

加强监管协调监管机构应加强与银行业的沟通与协调，制定统一的监管技术和标准，确保 RPA 和 AI 技术在银行业的安全和合规应用。

强化数据安全措施银行应采用先进的数据加密技术、访问控制技术等，加强数据安全保护。同时，建立数据泄露应急响应机制，一旦发生数据泄露事件，能够及时采取措施进行处理。

技术冗余与测试为了应对系统故障风险，银行可以在 RPA 系统中设置技术冗余，同时加强系统的测试和维护，提高系统的稳定性。对于算法偏差问题，要不断优化算法，扩大训练数据的范围，提高算法的准确性。

四、未来展望与趋势洞察

（一）技术进一步成熟

性能提升随着技术的不断发展，RPA 的性能将得到进一步提升，例如处理速度更快、准确性更高。AI 算法也将不断优化，能够更精准地处理复杂的银行业务场景。

与其他技术融合 RPA 有望与区块链、云计算等其他新兴技术进一步融合。例如，与区块链技术融合可以提高银行业务数据的真实性和不可篡改性，与云计算技术融合可以提供更灵活的计算资源，支持 RPA 和 AI 的大规模应用。

（二）应用场景拓展

新兴业务领域在绿色金融、跨境金融等新兴业务领域，RPA 和 AI 技术将有更多的应用机会。例如，在跨境贸易融资中，RPA 可以自动处理复杂的贸易单据和合规审查工作，AI 可以对跨境市场风险进行预测。

跨行业合作应用银行可能会与其他行业，如科技企业、物流企业等开展跨行业合作，将 RPA 和 AI 技术应用到更广泛的业务场景中。例如，与物流企业合作，在供应链金融中利用 RPA 和 AI 技术优化风险管理。

（三）智能化程度提升

自我学习与自适应在未来，RPA 和 AI 系统可能会具备更强的自我学习和自适应能力。例如，在信贷风险评估中，系统可以根据新的数据和业务情况自动调整评估模型，提高评估的准确性。

全流程智能化银行业务将从局部的 RPA 和 AI 应用向全流程智能化方向发展。从客户开户、业务办理到贷后管理等整个业务流程都将实现智能化操作，提高银行的运营效率和竞争力。

（四）各大银行发展方向和重点布局

创新产品研发各大银行将进一步加大对基于 RPA 和 AI 的创新产品研发投入。例如，开发更加智能化的理财产品推荐系统，利用 RPA 和 AI 技术为客户提供个性化的投资方案。

人才培养与团队建设银行将重视对既懂银行业务又懂 RPA 和 AI 技术的复合型人才的培养，建立专业的团队来推动 RPA 和 AI 技术在银行业务中的应用和发展。