在 RPA 立项阶段，银行需要做哪三件事？

易观分析：银行应用 RPA 时，可以基于成熟的银行应用实践经验，在立项阶段对 RPA 进行全面规划：明确 RPA 的定位、场景开发批次、投入产出比和制定安全规范制度。

RPA 是较为成熟的应用技术，自 2018 年在国内市场落地后，迅速在金融行业铺开。

RPA 基本不需要进行系统集成等复杂或高成本的开发，即可协助银行大量业务、运营、内管场景实现降本增效，适合各类银行引入。

银行应用 RPA 时，可以基于成熟的银行应用实践经验，在立项阶段对 RPA 进行全面规划：明确 RPA 的定位、评估 RPA 场景成熟度与投入产出比，并制定安全规范制度。

RPA 定位：辅助工作流的插件工具 VS 企业级技术平台

当下，银行对 RPA 都具备了基础的认知，但不同银行对 RPA 的定位呈现明显的两极分化的情况。有的银行认为 RPA 仅是辅助员工完成部分简单工作的“插件”级工具，有的银行在投入初期，先行搭建 RPA 企业级技术平台，再在平台的技术上拓展 RPA 的应用场景和功能实现。

银行将多大程度地铺开 RPA 的场景应用，决定银行如何评估对 RPA 的定位：

如果系统间集成程度低，银行希望大规模应用 RPA，以此来在一定程度上升级系统的可用性与易用性，可以考虑先建立 RPA 企业级技术平台；

如果系统间集成程度高，银行仅希望在少数场景应用 RPA，那么 PRA 则仅仅是辅助工作流的插件工具。

根据 PRA 场景成熟度与投入产出评估来分阶段进行 RPA 项目规划与建设

RPA 在内管、运营、财务场景上比较成熟，在风控与业务场景上相对成熟，而在客户服务，以及涉及文本分析的场景上仍处于探索阶段。不同类型的银行在 RPA 的应用部门和场景上有比较大的差异，现阶段银行 RPA 场景应用现状如下：

• 农商行多将 RPA 应用于内管、财务场景；

• 城商行多将 RPA 应用于风控与业务场景，并包括内管、运营场景等；

• 大型银行在上述应用场景的基础上，已将 RPA 扩展到对客服务与合规场景。

一方面，可以参考借鉴同类型银行的 RPA 应用场景与实践经验，更重要的是，根据投入产出比来评估 RPA 的价值应用周期与效能，来对是否应用与项目预期进行合理规划。

随着银行数字化程度的持续提升，各系统间的协同性、可扩展性的能力在逐步加强。这将导致大量的 RPA 在某个时间点自然失去了应用的意义。根据领先银行的实践经验，大量的 RPA 的使用时长不超过一年，有持续缩短的趋势，同时业务部门提出的需求也在明显减少。

对于部分系统出于升级规划阶段，并且系统升级之后，RPA 价值将相应消失的情况，需要根据系统升级周期内 RPA 上线产生的收益与付出的成本进行比较，如果即使 RPA 应用周期短，但是仍然收益为正，那么该 RPA 场景上线实施才有意义；另外，在一些赋能业务的场景上，无论系统如何升级或者完善，都依然存在业务人员使用上协同的问题，在这些场景上应用 RPA 则具有长期价值。

由科技部牵头并协同业务、风控、合规部门共同制定安全规范制度

虽然 RPA 是非侵入性的技术，但由于使用中会接触到包含内管数据、业务数据、用户数据等大量银行重要数据，同时参与各类银行业务，例如向监管机构报送业务数据、合并支行报表、审批信贷的作业流程、时间等，所以但仍需严格管控使用行为，降低应用风险。

相应地，易观分析建议，在 RPA 项目投产的同时，需要建立运营管理制度规范，对用户权限、权责、使用流程、应急预案、灾备方案等进行可控的过程管理。具体如下：

• 按照提供最小访问提供授权，明确区分各条线内的工作流程所须权限，并严格控制各执行机器人仅获得充分完成任务内所需的权限；

• 对 RPA 访问、储存、传输的数据进行加密及脱敏处理；

• RPA 机器人的作业行为和操作都须被留存相应的审计日志，保障可追溯性和合规报送需要。

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