日前,SSON Analytics公布了一调查,数据显示,银行是迄今为止最大的RPA用户,占整个市场份额的51%。紧随其后的是仅占15%的业务流程外包。据透露,大约有一半的被调查者正在积极考虑RPA,而其他人已经在使用RPA功能。
RPA,通过使用软件机器人来处理基于规则的重复数字任务的技术。当前,RPA市场正在迅速扩展。根据全球市场研究公司Technavio的数据,该市场在2020-2024年期间将增长74.3亿美元。主要的市场驱动因素是人力成本攀升、爆发式数据增长时代,流程越来复杂。
当然,RPA固有的问题,也使大众认为其敏捷度不够。显然,RPA并不是完整的解决方案,而是可以实现超自动化的技术之一。流程和任务挖掘,机器学习和RPA的结合可以使公司以自主方式运行后台。只有通过不断完善和人工投入,以应对越来越多的业务场景需求,才能推动业务人员与RPA一起高效合作。
当前,银行、金融服务和保险行业是RPA的主要用户。一方面,金融公司运营着昂贵的后台,这需要大量的重复性工作才能快速且高精度地完成;另一方面,RPA机器人价格相对便宜,准确,且无需休息。RPA使银行可以更准确,更有效地运行重复性流程,例如数据输入和客户服务,而无需对现有系统进行全面检查。这将使他们减少成本,周转时间和人为错误,同时帮助员工专注于高附加值的活动。
据消息显示,RPA早在疫情开始之前就已经开始了落地,但自爆发以来,采用率急剧上升。越来越多的大型银行采用RPA,例如,花旗集团,NatWest和桑坦德银行等,仍在受疫情影响的银行们都希望能够通过后台自动化减轻压力。
RPA在金融银行领域中常见的应用场景可以分为四大类:理财产品,贷款处理与确认、贸易金融、帐户关闭、卡管理、当日资金转账、客户服务;客户认知(KYC),客户ID验证、回应客户要求、数据处理与验证;涉及数据和验证检查的过程,财务对帐、结构化纸质表格的数字化、审计与合规、稽核、质量保证(QA)处理、监管监控。
据中国软件网观察,RPA正在成为巨头们争相进入的赛道,例如,Microsoft收购Softomotive、IBM收购WDG Automation等。如今RPA应用的场景也越广,例如,浦东国际人才港联合达观数据,通过智能RPA创新用户申请填报模式的实践。足以可见,RPA将可能在金融银行领域中展现出更多的优势。
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