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随着金融市场的监管力度不断加强和金融畛域对外开放力度的加大，金融市场越来越呈现出多样性与复杂性，行业内的竞争也越加强烈。与此同时，银行业既要适应市场新局势，也要一直地进步本身竞争力。但面对以后的市场倒退需要，依然有不少银行企业对外部业务流程繁冗、简短的问题感到大刀阔斧。
在人工智能和大数据的浪潮下，新技术一直地涌现，为金融行业提供源源不断的倒退能源。同时，银行业务流程可依靠新技术实现流程简化，不少业内当先的 银行 企业已开始依据本身劣势，踊跃应用新技术手段优化业务流程，推动银行数字化转型。其中，RPA 技术 正是金融行业数字化转型的外围驱动力之一。
RPA（机器人流程自动化）能模仿鼠标点击、键盘输入、复制粘贴等一系列日常电脑操作，能够将重复性高、规则性强的业务流程轻松实现自动化。由 RPA 机器人代替人工执行业务流程，反对 7 *24 小时不间断工作，且工作内容和工夫随需而变，及时响应业务需要。以下两个案例可直观展示 RPA 机器人在银行业务场景中绝对优势：
信用卡个人信息考察
应用前：工作人员每天要从成千上万条客户信息数据中手工提取数据、进行数据筛选等，并针对一些可疑客户信息进行电话考察。
应用后：由 RPA 信用卡机器人接管，主动登录个人信用审批零碎，批量获取前一天的考察工作，并将提取的客户信息分类整合，通过模型训练进行大数据危险筛选与数据核验对存疑信息进行电话考察。无效晋升客户办卡体验，同时减少信用卡生产及年分期交易量。
人机比照：
信用卡危险排查
施行前：信用卡核心工作人员须要定期进行信用卡交易用处的线下排查和伪冒数据合并等操作，相干数据筹备和报表的人工操作效率低，人力老本高。
施行后：由金智维 RPA 机器人间接接管，实现相干数据报表制作。
人机比照：
通过 RPA 赋能，无效进步了企业经营效率和精细化管理水平，实现银行业务流程自动化。同时，RPA 的利用开释了大量的根底业务解决人员转型去做高附加值的工作，进一步为企业实现降本增效。
值得一提的是，金智维作为国内金融行业 RPA 应用领域的领军行业，至今已有十余年 RPA 技术积攒，外围团队也具备长期服务上百家金融机构及大中型客户的教训。另外，金智维正踊跃构建 AI 生态和整合非结构化数据处理能力，不断扩大企业级 RPA 通用和特定场景落地规模，继续赋能企业数字化转型降级。将来 RPA 与 AI 技术的联合将进一步加强人类员工解决业务的能力和效率，从而解决工作人员反复繁琐的手工操作，助力企业实现业务流程自动化操作。
