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实战丨智能运营机器人赋能银行运营管理

2021-03-11财经

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——金融电子化

重庆银行科技部总经理 李悦

随着银行业人力成本的不断攀升,银行在运营管理中对降本增效的诉求日益强烈。特别是在业务量大、操作一致、重复度高、数据格式固定、规则标准明确、耗时长、处理过程枯燥的领域,更需要将有限的人力资源投入到需要高度的判断力、想象力、交涉力、验证力、协调力和附加值更高的工作中去。流程自动化机器人(RPA,Robotic Process Automation)的出现,为解决银行业该类问题提供了新的技术解决方案。RPA具有效率高、成本低、速度快、质量好、态度优的特性,同时可结合人工智能技术,打造智能运营机器人,实现业务流程自动化、智能化的处理,有效提高运营效率、提升精细化管理水平,进一步促进银行业数字化转型。

智能运营机器人建设规划

2019年重庆银行正式启动智能运营机器人项目建设,为构建RPA数字劳动力,实现银行业务「智能化」「自动化」「数字化」的目标,制定了「用起来、用得顺、用得好、全周期」四步走的建设规划。

第一步:「用起来」(规划与试点)。 建设之初统筹整体设计规划,识别单一或多技术融合应用场景,以试点速赢模式辅以流程验证有效性,迈出智能运营机器人能力打造的第一步。

第二步:「用得顺」(规范与拓展)。 制定智能运营机器人研发、运维规范,扩大技术应用范围,建立长效的培训机制,提高业务人员对机器人和AI技术的认知,提升智能运营机器人应用的健壮性。

第三步:「用得好」(企业级部署)。 逐步完成智能运营机器人企业级部署,持续提升其应用能力,以高效稳定的管理体系支撑批量化的流程上线与部门推广,实现管理能力与回报率的双提升。

第四步:「全周期」(数字劳动力运营)。 建立成熟的数字化劳动力管理与协作机制,建立、健全全行数字劳动力管理规范,设立重庆银行数字劳动力中心,实现数字劳动力运营。


智能运营机器人技术特点

融合化的智能感知: 为打破RPA在图像、声音、文本等非结构化数据应用场景的局限,重庆银行利用RPA天然高度模块化的特性,融合多种人工智能技术,通过基于机器学习、深度学习的OCR、自然语言处理(NLP)等多种AI技术共同打造智能运营机器人。智能运营机器人通过OCR技术和NLP技术获得了视觉能力和分析能力,自主提取关键信息,无缝衔接业务流程,实现智能感知的目的。

流程自动化的闭环设计: 智能运营机器人实现了从机器人设计开发到机器人部署、机器人状态管理监控等全套的流程自动化管理的闭环。通过机器人设计器,使用图形化方式快速设计机器人执行流程,简单安全;通过机器人管理中心,对机器人所在机器的所有信息进行秒级管理和监控,预防可能发生的问题。

统一的资源池化管理: 智能运营机器人采用集中部署方式,按业务条线对机器人进行资源池化的归类管理,根据业务场景所需的应用环境、网络环境、业务量峰值、执行时间等统筹规划资源池中机器人的数量,为兼容异常处置、业务量激增等情况,保留快速切换响应空间,达到统一调度、共享使用的最优管理模式。

应用商城的发布模式: 开发、测试完成的业务流程以商品形式发布到应用商城,商品按业务条线进行归类,业务人员可根据自身需要进行浏览、申请及使用。应用商城的发布模式可清晰全面地展现机器人的建设成果。

零改造和高效的部署速度: 采用非侵入式方式,抽象于底层软硬件之外。在表现层对系统进行操作,无需任何系统改造,在帮助银行提升效能的过程中,保证系统快速迭代开发,降低对存量系统的影响。

全方位的风险控制、合规审查方式: 通过模仿人类操作进行业务处理,可以避免人为失误,保证业务按照规则严格执行。系统基于模块开发,配置灵活,可以在业务流程的任意环节进行风险控制管理和合规审查监控,全面保障业务合规。


智能运营机器人应用架构

银行根据业内机器人流程自动化发展趋势和行内的现状,将智能运营机器人平台在应用架构上划分为接入层、展现层、应用中心、技术引擎、应用对象五层。

接入层: 智能运营机器人平台的使用者和

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发布于 2021-03-11 14:19
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