3月31日，由北京金融科技产业联盟、移动支付网联合主办的线上直播栏目《金融科技大讲堂》第二十二期开播。在本期直播中，中国工商银行软件开发中心金融科技研究员昝传晖从“RPA对数字化转型的推进”“工行RPA建设及应用”“RPA未来展望及个人思考”三个方面进行了分享。

RPA推进数字化转型，成战略技术趋势

政策助推数字化转型

2021年，国家《十四五规划纲要》提出“加快数字化发展、建设数字中国”的战略目标。倡导迎接数字时代，激活数据要素潜能，加快建设数字经济、数字社会、数字政府，以数字化转型整体驱动生产方式、生活方式和治理方式变革。

从央行《金融科技发展规划（2022-2025年）》，到银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》，越来越多政策文件对数字化转型提出具体要求，给行业带来了一些新思考。

对于商业银行而言，目前需要积极探索新方法、引入新工具以推进数字化转型，寻找新的机遇。

数字化转型本质上是将技术、业务、组织等进行融合优化，将现实世界的各种业务逻辑抽象成数据，建立新的业务领域数字世界，最终达到优化资源、提高效率和价值创新的目的。

数字化转型通过算力算法来支撑服务，从而对现实世界进行描述、分析、预测及决策。

工行今年发布了集团数字化品牌“数字工行（D-ICBC）”，整体上围绕数字生态、数字资产、数字技术、数字基建、数字基因五个维度进行数字化布局，强化科技创新的理念，开启工行数字化2.0的新征程。

RPA成数字化转型有力工具

在数字化转型过程中，RPA作为一项优质技术可以发挥突出作用。

央行《金融科技发展规划（2022-2025年）》提到，金融企业需要加快智慧服务进程，通过机器人流程自动化（RPA）、自然语言处理（NLP）、智能字符识别（ICR）等智能技术开展端到端数字化流程重构，打通部门间业务阻隔和流程断点，实现跨角色、跨时序的灵活流程定制和编排，打造环节无缝衔接、信息实时交互、资源协同高效的业务处理模式。

国外咨询机构Gartner发布的2022年十二大重要战略科技趋势报告中提出，超级自动化等技术正成为未来塑造数字业务的源动力。超级自动化连续三年被Gartner列为重要战略技术趋势。

研究机构RPA中国在近期报告中预测，未来三年中国RPA市场规模平均增速将达到50%，其中金融行业占据主要市场份额。

目前各行业纷纷推出基于RPA技术的“数字劳动力”“数字员工”来提升企业运转效率、节约运营成本。

RPA能够融合数据、服务、系统等要素来打造数字劳动力，为数字化转型提供创新动力。其通过数据连接、流程连接、操作连接实现数据自动化流动，快速赋能各类用户，创造新业务流程。

RPA具备“做”的特性，可结合各类AI技术组成“看、听、说、想、做”能力于一体的数字化工具，拓展流程自动化适用范畴，实现逻辑更加复杂的自动化场景。

工行RPA融合AI，已获最佳流程自动化项目

工行RPA已实现规模化应用

之后，昝传晖分享了工行RPA的建设及应用。他提到，2021年4月，工行RPA成银行业首个通过信通院技术测评的RPA平台，也曾获亚洲银行家2020年度中国最佳流程自动化项目。

2019年初，工行启动RPA技术研究；

2019年2月，搭建RPA技术平台；

2019年5月，银行卡领域上线信用卡调查PRA业务场景；

2019年8月，在纽约、新加坡、香港等境外机构试点；

2020年2月，工行研究RPA与AI技术的融合应用；

2020年底，工行实现RPA规模化应用，建成企业级数字劳动力体系。

昝传晖介绍，工行RPA以“总行统一规划、总分联动拓展、深化RPA+AI应用”的策略进行推进。

目前工行RPA平台架构主要为业务运营、技术支撑两大部分。其中技术支撑分为研发支持、运行支撑、运维管控，以及和OCR、NLP和其他技术平台的融合。

工行RPA平台三个特性

多样化的研发支持：支持多终端兼容运行、可视化研发模式、拥有丰富的组件模板库。

全方位的运营管控能力：包括便捷高效的运营管理和灵活可靠的智慧运维。

强有力的智能融合：基于丰富的智能组件，以及RPA和NLP自然语义分析技术、OCR光学字符识别技术、ASR自动语音识别技术、KG知识图谱技术的深度融合，可处理图片、文档等非结构化数据，并实现规模化RPA智能场景。

工行RPA三个典型应用领域

1. 客服营销

RPA与OCR技术的融合，自动登录到多个行内外系统抓取数据，通过数据加工录入、多影像内容识别、关键信息要素提取，实现个贷业务智慧化运营；

信用卡息费工单自动化处理，打造疫情防控形势下非接触式业务处理模式，且大幅提升处理效率和准确率。

2. 运营管理

对公账户开户上，RPA实现跨系统无缝集成，影像自动分类报送，可实现秒级处理和零差错操作；

实现单位结算账户备案自动化，有效缓解网点人力紧张，平均每个账户处理时间从8分钟降至1.5分钟。昝传晖介绍，该场景已推广至37家境内分行、八千多个网点。每年核算下来，节省人力超过160+人年。

3. 风险防控

整合零散数据，替代人工分析，实现全覆盖、标准化的质量监督，信用卡审批速度提升数十倍；

在代理财政处理上，实现“挂账、销账、帐龄、对账”四位一体自动化处理，有效防范差错风险。该场景在多家分行推广应用，每月处理业务量数十万笔。

通过三年多的时间打磨，目前工行RPA应用成效突出。

RPA和AI融合是未来趋势

关于RPA的发展方向，昝传晖认为主要有这几点。

规模化应用，赋能业务发展；

积极探索RPA与人工智能、云计算等技术的深度融合，最终打造有自主认知与自主学习能力的智能平台；

进行云化部署，形成可对行外客户进行RPA云化服务输出等能力；

加强行业伙伴共建，打造跨行业应用生态，助推RPA产业蓬勃发展。

昝传晖还分享了个人关于RPA的一些思考，给出如何进行风险防范的建议。

最后，对于观众的踊跃提问，昝传晖进行了解答。

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