RPA如何应用于银行渠道建设

众所周知，银行业是数据密集型产业。在传统业务中，银行人员要完成对账、数据整理等工作，不可避免会出现误差。随着数字化相关技术的出现，机器可以代替人工完成这部分工作，从而提高了相关业务完成的效率、精准度。RPA技术就是银行的选择之一。

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是一种非侵入式的客户端流程技术，可以模仿、集成人与系统间的交互行为，结合OCR、NLP等技术，在不改变现有IT架构的前提下，通过跨越多个现有系统客户端的数据传递、集成，实现业务流程的衔接和融合。

目前，在银行领域，RPA技术已经可以相对成熟地代替人完成重复性、规范性强的工作，比如账单管理、报表管理、预算管理、信用管理、税务管理等。当前银行仍在探索RPA在其余细分场景的应用，比如在服务渠道方面，包括正在转型的网点、线下渠道等。

在线上渠道，银行应用RPA的场景有App运营营销、客服交互等。在App场景下，银行可以在用户数据的基础上，使用RPA技术，构建单个用户的画像，以及具有相同个性画像的用户群体，打造基于产品、服务、用户标签的推荐系统，从而为每个用户提供适合的服务、产品，提升用户粘性。

在线下渠道，银行应用RPA的场景有ATM、发票识别等。在ATM场景下，银行运用RPA技术，模拟人工录入信息过程，将ATM现金余额、ATM卸装钞数量等信息自动录入ATM运营管理系统，缩短信息录入时间，提升银行现金管理效率。基于此，可以帮助解决部分偏远地区的网点，因交通便利性低等原因导致的ATM现金库存浪费、调拨成本高等问题。

总的来看，在渠道建设方面，银行对RPA技术的应用领域有限，主要集中在数据标准化程度高（如资产托管业务）、业务流程复杂度低的场景（如线上营销，只需要对比用户画像的匹配度，推送适合该画像用户的产品、服务）。这也说明了需要更加深入的人工智能技术支持，也要将RPA和AI以及其他领域的新技术结合使用。