近年来，随着科技的不断进步，越来越多的公司投身到大数据、人工智能以及云计算的洪流之中，全面实现生产过程和业务管理的数字化、智能化是企业保持市场竞争力的关键。银行作为一个竞争激烈的行业，为了在市场中保持竞争力，需要不断的创新技术，以简化其运营流程并为客户提供卓越的服务体验。下面小编通过RPA在银行机构的三个典型应用场景，为您解答为什么银行业是RPA的应用首选。
场景一：风险监测
银行业是一个受到严格监管的行业，合法性对于银行的运营至关重要。埃森哲数据显示，73%受访的银行高管认为，RPA机器人将成为未来三年内，改善银行资源使用避免风险操作的关键推动工具。
RPA机器人可以24小时监测用户是否存在违规行为，如发现不利于银行的风险信息，RPA将把危险信息发送至管理人员。例如，银行可以使用RPA工具收集有关交易的信息，并根据特定的验证规则分析这些交易的质量，避免一些不法分子进行洗黑钱等活动。如发现风险交易，RPA机器人会立即将此信息发送给相关部门进行人工处理。同时会标记此项交易，避免以后出现相同问题。
场景二：交易纠错
早在2016年，BNY Mellon银行就开始采用机器人流程自动化，主要用来优化其交易结算流程。当客户完成交易之后，RPA机器人将对订单的信息进行对比、分析和差异纠错等工作。
例如，当银行出现错误的交易时，人工进行处理一般需要5-10分钟，而RPA机器人只需要1-2分钟即可找到错误所在，并将此信息发送给管理人员。
场景三：客户信息管理
银行可以使用基于规则的银行RPA机器人来管理用户信息，余额信息和应用程序状态等，以便实时响应客户的服务需求。例如，用户在银行开户时需要填写大量的表单，该表单包含许多客户详细的信息，提交后需要尽快通过银行信息验证。银行可以使用RPA机器人将客户信息与先前已知的数据记录进行匹配，来帮助客户快速验证身份。
银行和RPA供应商正在不断利用高科技改善决策、提高工作效率、降低成本，并优化客户体验。随着RPA自动化、深度学习和外部数据生态系统的广泛应用与融合，银行行业也将迎来新的变革。
在数字化浪潮下，金融机构必然会大力应用并发展人工智能与自动化系统，AI+RPA将全面助力金融机构实现数字化转型变革。
