人工智能破冰行動(dòng),AI+RPA數(shù)字員工在銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

引言:“2020年人工智能再也不是一個(gè)炒概念的詞,其降維應(yīng)用已在各行業(yè)里開(kāi)展得如火如荼,通過(guò)AI加持RPA打造的數(shù)字員工,能夠處理更多重復(fù)且規(guī)則化的流程,甚至在高SOP化的BFSI(銀行、金融、保險(xiǎn))行業(yè),數(shù)字員工正逐步完成由「業(yè)務(wù)永續(xù)」到「企業(yè)永續(xù)」的現(xiàn)象級(jí)改變。

一波三折的2020

BFSI行業(yè)的壓力又雙叒增大了!

2020年,受新冠肺炎疫情等因素影響,銀行業(yè)新形成不良貸款較去年同期有所上升。當(dāng)前,經(jīng)濟(jì)尚未全面恢復(fù),疫情仍有較大不確定性,所帶來(lái)的金融風(fēng)險(xiǎn)也存在一定時(shí)滯,預(yù)計(jì)有相當(dāng)規(guī)模貸款的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)延后暴露,未來(lái)不良貸款上升壓力較大。

BFSI(銀行、金融和保險(xiǎn)行業(yè))在面臨來(lái)自管理層、股東以及外部競(jìng)爭(zhēng)的重重壓力下,最大化提升客戶體驗(yàn)已成為了他們的核心訴求,此次新冠疫情也愈加凸顯了勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型和技能提升的必要性。

過(guò)去幾年,成熟的業(yè)務(wù)平臺(tái)以及SaaS系統(tǒng)造就了銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功,然而數(shù)字化的成功并沒(méi)有能夠推動(dòng)自動(dòng)化的發(fā)展,為了協(xié)調(diào)和轉(zhuǎn)錄數(shù)據(jù)以及處理各種交易,員工必須每天往返于多個(gè)系統(tǒng)之間的、執(zhí)行重復(fù)枯燥的手工工作。“機(jī)械式”的操作桎梏著人的思想,導(dǎo)致員工積極度不高,行業(yè)流動(dòng)率加大,無(wú)形增加了額外的成本。為了解決這一問(wèn)題,善于技術(shù)迭代升級(jí)的BFSI行業(yè)也做了嘗試,比如系統(tǒng)集成開(kāi)發(fā),但成本、耗時(shí)以及最終的易用性都難以評(píng)估,最終反而阻礙了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的絆腳石。

據(jù)普華永道報(bào)告顯示,近81%的銀行業(yè)首席執(zhí)行官對(duì)技術(shù)變革的速度感到擔(dān)憂,這一比例超過(guò)了其他任何行業(yè)。在內(nèi)部,保持效率最大化并盡可能降低成本,同時(shí)還要充分考慮系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性,

近年來(lái)AI技術(shù)的迅猛發(fā)展,將RPA重新拉回大眾視野,AI與RPA結(jié)合打造的數(shù)字員工能夠適應(yīng)更廣闊的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,使它成為當(dāng)下BFSI行業(yè)最有效的解決方案之一。

包羅萬(wàn)象!數(shù)字員工在BFSI行業(yè)里的可行解

實(shí)在智能自發(fā)布章魚·數(shù)字員工后,咨詢客戶中不乏BFSI行業(yè)的客戶,章魚數(shù)字員工在BFSI的眾多細(xì)分市場(chǎng)里,能夠完成高質(zhì)量替代,并通過(guò)替代重復(fù)繁瑣的工作,使員工投身更有意義的事情中去,這些細(xì)分市場(chǎng)業(yè)務(wù)包括:

人工智能破冰行動(dòng),AI+RPA數(shù)字員工在銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

就幾個(gè)常見(jiàn)業(yè)務(wù)說(shuō)明:

1、NLP強(qiáng)力加持智能客服,客戶滿意度大大提升

BFSI行業(yè)每天都要處理大批量客戶信息查詢,從賬戶信息到應(yīng)用程序狀態(tài)再到余額信息。銀行很難以較短的周轉(zhuǎn)時(shí)間來(lái)回應(yīng)查詢。

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RPA可以自動(dòng)化這些基于規(guī)則的流程,以實(shí)時(shí)響應(yīng)查詢,并將周轉(zhuǎn)時(shí)間縮短到幾秒鐘,在NLP的幫助下,Chatbot可以理解自然語(yǔ)言與客戶聊天,并像人一樣響應(yīng);在智能云腦的幫助下,RPA還可以解決需要決策的查詢。

2、OCR光學(xué)識(shí)別票據(jù),快速處理應(yīng)收/應(yīng)付賬款

應(yīng)付賬款是銀行系統(tǒng)中一個(gè)簡(jiǎn)單且單調(diào)的過(guò)程。它需要提取供應(yīng)商信息,對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,然后處理付款。這不需要任何情報(bào),使之成為RPA的完美案例。借助于光學(xué)字符識(shí)別(OCR)解決方案的機(jī)器人過(guò)程自動(dòng)化可以解決這一問(wèn)題。OCR可以從數(shù)字拷貝物理表單中讀取供應(yīng)商信息,并向RPA系統(tǒng)提供信息。RPA將使用系統(tǒng)中的信息驗(yàn)證信息并處理付款。如果出現(xiàn)任何錯(cuò)誤,RPA可以通知執(zhí)行官進(jìn)行解決。

3、自動(dòng)執(zhí)行可疑活動(dòng)判斷,迅速完成欺詐檢測(cè)

隨著數(shù)字系統(tǒng)的引入,銀行最擔(dān)心的問(wèn)題之一就是欺詐。交易監(jiān)控系統(tǒng)每天會(huì)生成大量必須調(diào)查的警報(bào)來(lái)識(shí)別可疑活動(dòng)。其中,涉及解決和關(guān)閉AML警報(bào)的大多數(shù)流程都是半自動(dòng)或手動(dòng)的,容易造成審查或補(bǔ)救的延誤,而且解決警報(bào)所涉及的大部分工作也都是標(biāo)準(zhǔn)化且重復(fù)性的。

人工智能破冰行動(dòng),AI+RPA數(shù)字員工在銀行、金融服務(wù)和保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

針對(duì)這種情況,AI與RPA結(jié)合而成的數(shù)字員工可以提供較為理想的解決方案。通過(guò)自動(dòng)執(zhí)行與可疑活動(dòng)警報(bào)調(diào)查相關(guān)的基于判斷的任務(wù),數(shù)字員工可以加快并改進(jìn)銀行內(nèi)部的整體欺詐管理。銀行很難追蹤所有的交易來(lái)并標(biāo)記可能的欺詐交易。而數(shù)字員工可以做到實(shí)時(shí)跟蹤交易,并對(duì)可能的欺詐交易模式進(jìn)行標(biāo)記,減少響應(yīng)延遲。在特定情況下,數(shù)字員工還可以通過(guò)凍結(jié)賬戶和停止交易來(lái)防止欺詐。

4、專用ML業(yè)務(wù)模型注入風(fēng)控,嚴(yán)格審核客戶準(zhǔn)入&退出

加強(qiáng)客戶選擇和準(zhǔn)入,是風(fēng)險(xiǎn)防控的第一關(guān),了解你的客戶(KYC)是銀行客戶準(zhǔn)入的必要流程。

在客戶篩選的過(guò)程中,整理來(lái)自不同內(nèi)部系統(tǒng)和外部來(lái)源的數(shù)據(jù)是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。數(shù)字員工可用于從監(jiān)管機(jī)構(gòu)(如證券交易委員會(huì))或是執(zhí)法機(jī)構(gòu)收集和檢索數(shù)據(jù)以加快準(zhǔn)入程序。例如,數(shù)字員工可以通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等認(rèn)知技術(shù)訓(xùn)練專用業(yè)務(wù)模型,進(jìn)行文檔驗(yàn)證,以快速識(shí)別具有可疑記錄的潛在客戶,并拒絕其申請(qǐng)。這將有助于銀行避免為有潛在風(fēng)險(xiǎn)的客戶開(kāi)立賬戶。

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同樣的,客戶退出也需要做風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,銷戶流程中涉及多種原因,其中之一是客戶未能提供強(qiáng)制性文件。數(shù)字員工可以很容易地跟蹤這些帳戶,并為所需的文檔提交發(fā)送自動(dòng)通知和調(diào)度調(diào)用,同時(shí)還可以幫助銀行在客戶無(wú)法提供KYC文檔等特殊情況下關(guān)閉帳戶。

5、報(bào)表自動(dòng)化&總賬管理,釋放人力價(jià)值

銀行需要在總分類賬上更新財(cái)務(wù)報(bào)表、收入、資產(chǎn)、負(fù)債、費(fèi)用和收入等信息,以編制財(cái)務(wù)報(bào)表。財(cái)務(wù)報(bào)表是公眾、利益相關(guān)者和媒體獲取的公共文件,報(bào)告中若出現(xiàn)錯(cuò)誤會(huì)嚴(yán)重影響銀行的形象。

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數(shù)字員工獨(dú)立于該系統(tǒng),可以集成來(lái)自多個(gè)舊系統(tǒng)的數(shù)據(jù),即使系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不是同一格式,RPA也可以集成來(lái)自多個(gè)舊系統(tǒng)的數(shù)據(jù)以所需的格式顯示;另外,通過(guò)獲取并處理舊數(shù)據(jù)以及新數(shù)據(jù),可以彌合流程之間存在的差距。對(duì)新舊數(shù)據(jù)之間的處理應(yīng)用可以為銀行業(yè)務(wù)增長(zhǎng),創(chuàng)建更快更好的財(cái)務(wù)報(bào)告。隨著RPA接管數(shù)據(jù)同化流程,業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)也能夠更好地專注于分析和審查報(bào)告。

長(zhǎng)期戰(zhàn)略,避免淺嘗輒止的孤島式應(yīng)用

人工智能時(shí)代,RPA的發(fā)展也是日新月異。兩年間,從RPA到IPA(AI+RPA)的飛速變化,也注定了這個(gè)產(chǎn)業(yè)走的是長(zhǎng)期發(fā)展的道路。

在沒(méi)有企業(yè)范圍的RPA戰(zhàn)略的情況下,缺乏監(jiān)管實(shí)施計(jì)劃的治理框架是實(shí)施緩慢的一個(gè)原因,法規(guī)的模糊性也同樣阻礙了RPA的發(fā)展步伐。而行業(yè)需要注意RPA技術(shù)快速變化的特性,因?yàn)檫@些技術(shù)的特性和功能仍在不斷發(fā)展,它是在可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)上添加的。

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鑒于這些挑戰(zhàn),目前的銀行業(yè)正在考慮在風(fēng)險(xiǎn)和合規(guī)性方面實(shí)施布點(diǎn)式RPA解決方案,直到技術(shù)成熟,再逐漸擴(kuò)大布局范圍。然而前期的流程數(shù)量巨大,銀行需要運(yùn)行多個(gè)POC,這樣帶來(lái)的實(shí)際產(chǎn)出會(huì)比較低。一旦銀行為RPA的部署建立了適當(dāng)?shù)闹卫砜蚣芘c標(biāo)準(zhǔn),確保機(jī)器人自動(dòng)化采取了正確的流程,就能保證更高程度的成功和更快的投資回報(bào)率。

AI+RPA數(shù)字員工需要在業(yè)務(wù)用戶的桌面上部署代理,以捕獲和記錄適合RPA的流程。此時(shí),需要實(shí)施的POC數(shù)量也會(huì)大幅度增長(zhǎng)。因此,行業(yè)必須重點(diǎn)建立RPA治理框架,實(shí)現(xiàn)預(yù)期利益的標(biāo)準(zhǔn)和控制。此外,隨著部署數(shù)量的逐漸增加,也必須評(píng)估重新使用以前的RPA解決方案的可能性,將現(xiàn)有投資整合到實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期效益的整體戰(zhàn)略中,從而節(jié)省成本并實(shí)現(xiàn)更快的投資回報(bào)。同時(shí),還需要關(guān)注自然語(yǔ)言處理(NLP)技術(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)解決方案和聊天機(jī)器人(chatbot)在RPA應(yīng)用過(guò)程中的進(jìn)展,因?yàn)闊o(wú)AI無(wú)未來(lái),AI才是RPA快速成長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng),最終推動(dòng)向智能自動(dòng)化的轉(zhuǎn)變,這將有助于為客戶創(chuàng)造指數(shù)級(jí)價(jià)值!

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