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rpa+ai财务机器人实训报告

自动化技术改善了流程，提高了运营效率，与此同时，人工智能

能够代替人脑执行任务，正在日益成为分析工作的重要组成部分。RPA

＋AI的完美组合，好比是“肌肉”和“大脑”的关系，促使财务管

理和金融服务向数字化、自动化和智能化发展。RPA＋AI就是我们俗

称的“人工智能”，RPA还有许多身份标签，详情可查看RPA（机器

人流程自动化）的10个数字化标签。

通过RPA与AI的结合，企业既能快速回收RPA成本，又能发挥

AI的巨大潜力。这种做法最适合拥有大规模遗留系统的企业，例如

金融服务和电信行业，或者企业的人力资源和财务部门。员工可以同

时利用RPA和AI来优化服务流程。对规则驱动型流程的人工干预标

志着从自动化到人工智能的自然转移。例如，机器人能够利用光学符

号识别技术，将数字化文本发送给人类员工，让人类员工对文本中的

日期、地址和主题等信息进行分类。久而久之，AI系统将能够接手

此分类工作，随着系统不断改善，人工操作将被逐步替代。

例如，亚洲某银行将自动化与人工智能相结合，希望以此改善客

户体验、加强风险与合规管理并削减成本。该银行已经将许多独立流

程数字化，因此而减少了员工数量，但并未就此止步不前。为取代人

工操作，银行安装了能够即时学习的RPA和AI系统，该系统能够将

不确定如何处理的任务转交给人类员工。仅4周内，AI系统就达到

了50%的准确度，并最终超越了人类员工。通过上述自动化和智能转

型，银行将成本削减了20%，并将某些流程的时长从几天缩减到几分

钟。此外，银行还积累了自动化和AI模块数据，能够在其他场景中

重复利用。

例如，一家全球化的金属公司通过建立了一系列机器学习引擎，

用于协助管理其整个供应链，并预测需求和定价。该公司将40多个

数据库、ERP系统和其他报表系统集成到一个数据库中。基于这些变

化，系统现在能够识别和预测复杂且难懂的需求模式将如何影响整个

供应链。例如，美国玉米一周的收成变化会对铝供应链产生全球性影

响，因为铝是一种常见的玉米包装材料。该公司的这一项目还帮助客

户服务水平提高了30％至50％。此外，该公司还将在3年内实现2％

至4％的利润率增长，并在两年内减少4至10天的库存时间。这个

案例突显出数据、数据准备、数据集成和算法对于实现人工智能的重

要性。相对于构造机器学习模型而言，收集数据和构建数据基础结构

则需要花费更多的时间。

例如，机器学习、云计算、爬虫技术、RPA及自然语言处理等人

工智能技术被广泛应用于风险监测与预警体系中。如舆情监测：通过

舆情监测工具对宏观经济、行业及区域等组合进行维度的热点及焦点

信息的实时监测，同时借助情感分析技术对信息中的情感极性进行分

析，形成宏观经济及组合的综合舆情评价结果。机器学习应用于风险

传导模型开发过程：借助GBDT、SVM等数据分析模型开发风险传导模

型中对于传导概率的估计。可视化工具帮助用户直观了解模型的输出

结果：通过可视化工具的多维呈现，用户可直观了解到客户风险状况

的变化情况。目前，支持企业将数据自动化技术从数据中心和ERP系

统向企业复杂的运营流程拓展的技术已日趋成熟。具备“数据访存和

响应”能力的聊天机器人、自然语言处理和机器学习正迅速成为解决

业务流程中特定需求的常用工具。技术驱动型智能自动化领域的先驱

企业纷纷采取战略性举措，以平衡所获得的运营效率与员工队伍正在

发生的变化。

任何特定流程所需的自动化程度因流程任务性质而异。基础自动

化适合于基于规则的重复性任务，这种任务不仅具有结构完善的活动，

而且从高度结构化的数据源中提取了清晰定义的规则，同时还使用能

产生直观、可衡量结果的系统。理想情况下，最适合基础自动化的流

程当属容量高、周期长的流程，这种流程目前遇到的瓶颈或痛点是需

要具备高可视性，而且要由数字化触发器启动，并由数字数据提供支

持。

德国的一家金融服务供应商仅仅在将首批10个计划中的流程实

现自动化后，时间效率就提升了60%~80%，同时短期成本削减了20%。

该公司在不到12个月内便实现了投资回报，目前计划让更多后台流

程实现自动化，涵盖表单创建、姓名更改、数据预填充、状态更新和

调查触发等。高级自动化适合于更为复杂的任务。人工智能解决方案

用于自动执行基于非结构化和结构化数据组合的任务，通常是涉及多

个系统或海量数据的活动。这些流程所包含的活动往往利用庞大的知