银行金融业、制造业等领域,未来将会是RPA落地的主战场。
银行金融行业会涉及到大量的文本作业,尤其是数字,处理起来繁琐,对数据的准确性要求也很高。制造业企业则需要处理大量的订单工单,还要对用户的意见进行分析等等。这些恰恰是RPA技术的优势所在。
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银行业务流程优化亟需银行RPA
银行庞杂的中后台流程,以及相互之间很难互通的遗留系统,通常会产生大量系统与系统、数据与数据间的信息传递、转移等工作。不仅流量大、高重复,且趋于风险和失误,较强依赖人工协调。
比如公司客户收款及记账业务。对于商业银行来说,为公司客户提供“收款清点及记账”是一项传统的业务。该业务操作的环节包含“收款”、“清点”、“记账”一系列动作,这其中的很多操作并不需要人工决策。
RPA机器人根据员工操作行为的模拟,自动实现了各支行记账和分摊报批业务。银行RPA记账数量日均800笔,优秀发挥时可达3000笔,是人工的3倍以上,且错误率为零。
制造业RPA应用场景实例
供应商的核实准入,是普遍存在于零售和制造行业的一个场景。管理上下游客户是企业的刚需,为此,一些公司会制定应收客户的准入规则。
通常,企业的审核人员要从三大财务报表中,把包括财务指标、工商信息、法人信息、企业情况等在内的关键要素抽取出来,计算分数,形成客户信用等级指标等各种评价,决定是否将该客户放入客户管理库中。
以往,整个审核流程都由人工手动完成,较为耗时。而企业营收、社会影响等相关信息可能每个月都有变化,这些信息都会影响到企业的信用和服务价格。这意味着如此枯燥、繁琐的计算可能每个月都要重复进行。
如今,RPA应用到这一场景中,针对财务报表和营业执照进行关键要素抽取,实现不同数据源包括关联方信息等的打通,自动计算,助力整个流程自动化。将审核人员的效率提升了10倍。
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