通过来也科技的数字化劳动力机器人进行数字化转型的上海浦东发展银行等成功案例，我们可以看见RPA+AI对于银行业务的整体优化作用。RPA+AI数字劳动力不仅可以为银行实现降本增效的运营成效，还可以有效的提高金融监管质量。如今，兴业银行呼和浩特分行、华夏银行福州分行、南洋商业银行等早已纷纷加入RPA的应用行列。
那么RPA在银行中的应用究竟如何？
银行客户需求服务
银行往往需要大批量的处理电子邮件和咨询回复（包含账户查询、贷款查询等），同时客服团队还需要解决日常的日志状态检查和基本业务办理。这些繁杂的业务使得客服团队很难在短时间内完成工作任务，整体业务效率较低。
而RPA数字劳动力可以有效的解决低优先级查询，使客服团队能够及时处理高优先级查询，以及有效减少从不同系统验证客户信息所需的时间与人力成本。并且，RPA还可以满足24小时在线处理客户问题，延长服务时效，综合提升客户体验。
客户开户
客户在银行开户时需要填写大量的表单，并提交给银行，完成信息验证。在应用RPA数字劳动力之后，银行可以将客户信息与已有的数据记录进行匹配，缩短客户验证时间。而且，RPA数字劳动力还可以精准的纠正或消除错误数据信息，提高系统数据质量，最终完成开户备案以及账户信息自动报送。
风险监测
合法合规性对于银行来说至关重要。加强客户的选择和准入，则是风险防控的第一关。利用RPA数字劳动力技术，可以快速识别具有可疑记录的潜在客户，并拒绝其申请。同期，RPA数字劳动力还可以全天候监测客户是否存在违规行为，实时跟踪与评估账户风险，有效增加检查覆盖率，提升银行风险防控能力。
抵押贷款处理
银行的抵押贷款处理流程通常需要经过：贷款银行对贷款的申请进行审批；借款人办理担保手续，将抵押物抵押给贷款银行；签订合同，银行发放贷款资金至借款人账户等流程。整个抵押贷款业务需要耗费15-30个工作日才可以完成，对于客户来说，这不仅需要费时完成各项审查检查，还需要详细核对数据，以确保抵押手续顺利进行。
运用RPA数字劳动力后，银行可以根据设定的规则和算法加速该流程的完成，减少或清除流程延迟问题，大幅提升贷款审核信息准确性。
银行报告自动化
由于银行监管报表数量众多，指标口径复杂，并且具有一定的时效性、精准性要求。因此银行监管报告自动化至关重要。
RPA数字劳动力可以实现银行内部各源系统的数据整合，用户可以根据监管要求自定义报表样式，从而更加灵活的应对监管需求以及业务分析需求。同时，RPA技术可以为管理层提供更充足的业务分析数据，帮助银行简化报告生成流程，提高监管报告的实时性。
银行KYC流程
KYC即“Know Your Customer”，了解您的客户。正确的KYC制度是管理银行风险包括洗钱风险的一个重要因素。想要从源头控制洗钱犯罪行为，就应当建立并执行严格的KYC制度。
KYC制度所包括的环节有：接受客户、识别客户、持续审查高风险账户等。现在已经有越来越多的银行开始采用RPA来收集客户数据，完成客户画像，并实时跟踪客户账户动态。RPA技术帮助银行缩短了原有的KYC流程，极大节约了人力与物力。
后记
在银行的实际运用中，我们还可以在应付账款查询、信用卡处理、银行流程合规管理、银行验证与总账等流程里看见RPA数字劳动力的身影。
RPA技术不止缩短了业务时长，减轻员工的业务压力，更帮助银行多层面的达到了业务优化效果。RPA数字劳动力在为银行实现降本增效、提高数字化建设水平、提升客户满意度等方面起到了不可替代的重要作用。
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