RPA在农业银行3大典型场景的落地与应用( 三 ) 余磊

预期效果：机器人自动获取和下载数据，根据预设规则精准执行，自动生成并处理报表给业务人员，完成票据估值数据合并、筛选、透视表等操作。将到达缩短处理工时、提升数据加工效率的效果。
典型案例三：国库信息数字比对
业务背景：查询并下载退库信息表和退库审批表，根据一定的数据比对规则对退库信息表和审批表进行数据的信息比对，记录结果并将结果文件发送给代理库的人员进行后续账务操作。
业务的痛点：①比对规则较多，数据间映射关系复杂，个别种类数据需进行多重比对；②业务量大，业务峰值单个国库数据日均几千笔；③数据量大时人工比对时间较长，操作繁锁。
预期效果：通过机器人自动在系统中完成下载退库信息和审批信息、比对数据，并将数据比对结果发送给制定人员，达到大幅度减少退库信息比对时间、解放人力的效果。机器人比对速度快，成功率高，将大幅度提高工作效率。
四、结语
RPA机器人作为一个数字化高效转型的工具，在解放人力，提高效率方面有着天然的优势，会为企业提供更强的能力。对于银行业来说，通过RPA机器人的建设，对外可以助力产品服务的自动化，对内可以提升运作管理的智能化、自动化。但如何落地RPA机器人，在未来相当长的时间，都是一个重要的问题。
根据对业界的观察以及在农业银行实践的经验，笔者认为选择一个合适的流程是RPA机器人落地的关键。一个合适的流程并结合好的设计理念及实施过程，不仅可以保证RPA运行稳定，方便后续的运维和优化，并且可以得到高比例的投入产出。因此，商业银行RPA的开发迭代过程需要技术部门和业务部门密切的合作，共同整理和分析需求，把其中规则固定、输入数据明确的需求提取出来，甚至是一同将原有不规则的流程规则化。
同时，在梳理和挖掘自动化流程的过程中，要“找准流程真正的痛点，理出自动化最大的阻力” ，让低成本投入能够获得快速且显著效果。另外，加深对业务需求的理解程度、对业务流程的熟悉程度并结合对实际情况的判断和分析，梳理清晰的规则以及持续拓展可被规则化的场景，通过多种方法实现自动化，不断提升企业自动化程度。
最后，在技术实施过程中，要确保不同功能模块的低耦合性，充分考量未来业务增长的可拓展性，避免因业务量增大而引发的二次开发工作；梳理常见业务异常状态和可预见的系统异常状态，并设定贯穿整个流程的关键数据节点的质量检查及信息反馈，提高整个自动化流程质量；按需进行执行结果的反馈、运行环境的恢复以及所有运行相关数据的备份归档等，以便后续流程的运行以及历史记录的追溯等。
做一个机器人简单，但做好一个机器人却不容易，因为只有一个“健壮、稳定、灵活、高效的虚拟员工” ，才能成为银行真正的效率助手，为业务的自动化，构建零接触金融服务提供有力支持。