据麦肯锡的调查研究显示，截至2019年初，全球金融行业中超过56%的企业采用AI、RPA简化其工作流程，并将工作效率提高60%以上。
随着中国经济结构调整的持续深化，金融行业也加速了改革进程。在中美贸易摩擦、全球经济下行的压力下，我国商业银行的业务模式也面临转型挑战。
随着数字技术的发展、RPA技术的不断普及，越来越多的国内商业银行也开始认可并部署银行RPA。
RPA机器人可模拟人在电脑上不同系统间的操作行为，7×24小时全天候自动执行基于明确规则的、重复性任务，是商业银行数字化转型过程中的重要方式之一。
商业银行中五大RPA应用场景
商业银行的业务场景主要包括账户管理、信贷、交易清算、财务、客服、监管内控等。作为“数字员工”的RPA，可以胜任业务场景中相当一部分工作，助力商业银行提升业务效率和准确度，从而改善客户体验。
1、账户管理：
通过部署RPA，可实时对接工信、网信、公安、监管部门，实现结算账户的全周期管理。
2、交易清算：
RPA具有灵活的扩展性和“无侵入性”，可在多个不同系统间，跨系统执行对账、清算业务，不仅可提高处理效率，还能保证数据信息的准确度。
3、财务管理：
RPA财务机器人可协助财务人员执行总账管理、税务申报、财务审计等业务。在增值税发票管理中，RPA可减轻财务人员的工作量，让他们从重复繁琐的单调工作中解放出来，将精力与时间专注于分析财务数据等更有价值的工作中。
4、信贷业务：
RPA可远程核验客户身份，完善信用调查，降低授信风险，还能协助银行员工录入贷款信息，对接风控、监管系统。此外，在后续业务中，RPA还可替代客户经理处理贷后管理，设计完整的授信业务综合解决方案。
5、客户服务：
RPA丰富了银行的客服场景，使客户服务从以往的线下服务、电话客服、视频客服迈向一体化的智能客服，大大缩短客户响应时间，节约人力成本和时间成本，提高客户满意度。
未来，RPA的能力会变得更强，而部署成本则会相对更低。银行RPA将继续辅助商业银行进行模式创新，而银行将在银行RPA的带动下进一步提高业务效率，更好地服务更多客户。
