RPA在金融银行业中越来越受欢迎

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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