随着人工智能、大数据、云计算等新兴技术在金融领域的加速应用，金融服务将变得越来越智能化，智能金融也成为业界今后的一大趋势。
通常认为，智能化金融将使金融服务在投顾、风控、运营等各个环节，变得更有效率，甚至还会改变以往的运营模式。比如对结合光学字符识别（OCR）、自然语言处理（NLP）等人工智能技术的智能RPA的引入，可以为企业提供更智能的数字化员工，帮助企业完成重复性高、逻辑性强的流程性工作。
如何具体实现RPA在金融场景的落地
以金融领域常见场景——贷款审批为例。通常情况下，金融机构贷款审批会耗费大量的时间，严重阻碍银行的效率。不仅发生在纯手工执行时，使用其他自动化解决方案时也是如此。
该流程包括提取和验证供应商信息，然后处理付款。整个过程其实并不复杂，但由于不停的重复操作，耗时且枯燥。
银行RPA可以满足在不同银行系统之间自动复制和粘贴客户数据的需要。通过RPA机器人对人工的替代，可将处理时间从30-40分钟减少到10-15分钟，并且可以产生更准确、无误差的结果。
RPA数字化员工擅长处理此类简单重复大批量的工作，从而将人类员工解放，使其专注于更有价值的任务。
当涉及到非结构化数据的收集与处理时，RPA系统可以接收有关供应商的信息，这些信息可通过光学字符识别（OCR）直接从物理形式（实物、照片、扫描件等）读取出数字拷贝。RPA机器人将根据系统中已有的数据检查这些信息，并处理付款，可以设置在出现差异时通知相应的管理人员。
实战：金融RPA应用于大型金融机构
某大型金融机构，需要对贷款客户进行贷后管理，通过财务报表以及相关信息对贷款客户进行管控和分析。由于财报和相关信息均发布在一些第三方平台中，需要人工分别进行多次登录，下载对应PDF格式报表后，再进行人工绘制贷后管理相关报表，用于分析和审计。
归纳起来，该机构目前主要面临以下业务难点：一是业务量大。生成PDF无法编辑，人工操作繁琐，无法进行自动化；二是业务峰值、效率低下。一旦贷出客户较多时，需要定期投入大批量人力处理此业务，效率低下。三是人工操作的准确性。人工操作编辑数据，对产出稳定质量以及准确的输出结果存在较大挑战；是业务频次高，占用人力成本较高。
通过应用金融RPA以实现“财报审批自动化”。RPA机器人自动登录、下载符合选择条件的财务报表为PDF格式，获取PDF内容填充编辑Excel报表中，并生成汇总报表。金融RPA的应用，将原本需要投入10人进行操作的业务，减少至只需1人，有效释放了人力，并保证了准确性。将原本单次需要花费8小时的业务处理时间缩短为5分钟，极大地提高了业务效率。
