在金融服務行業開展業務從來都不是一件容易的事。 現在，金融服務行業比以往任何時候都面臨著更大得多的挑戰。 挑戰包括激烈的競爭，技術中斷，網絡安全，更嚴格的監管，費用壓縮和更高的透明度，更不用說市場動盪和不確定性了。 為了應對這些挑戰，金融服務公司不能再只是加速其後台業務。 創新不僅僅是更新系統，優化流程和提高效率。 為了應對這些挑戰，他們必須進一步前進。 他們必須創新並成為一個創新的組織。
為了尋求創新和數字化轉型，金融服務組織還確立了自己作為下一代技術（如人工智能（AI），機器學習（ML）和機器人過程自動化（RPA））的早期採用者的地位。
但是現在，讓我們談談機器人過程自動化（RPA）
那麼什麼是RPA？
機器人過程自動化或RPA是一種複制人類活動以減少或消除人工干預需求的方法和方法。 當任務平凡，重複或易於人為錯誤時，RPA實施是最普遍的解決方案。
RPA實現有兩種類型。 第一種類型是Attended Robots，其中部分任務是自動化的，控制權返回給用戶；第二種類型是Unattended Robots，其自動化是端到端處理作業並輸出結果而無需人工干預。
RPA與其他企業自動化工具有何不同？
與傳統技術解決方案相比，RPA允許組織將機器人或工人添加到自動化任務中，而以前其他企業自動化工具所需的成本和時間卻很少。 RPA也不具干擾性，因為它模仿用戶的行為和活動（通常代表用戶）； 因此，僅在需要時才增加直接的生產率。
- 快速實現收益
- 最少的前期投資
- 不破壞現有企業基礎架構或系統
- 在IT的支持下，由企業領導
- 高度可擴展和適應性強
“RPA是業務流程發展的又一步。 下一步是大幅度減少對員工執行基於規則的大批量活動的要求的邏輯步驟。 取而代之的是，RPA使員工能夠專注於有助於業務的更具戰略意義的任務，而其美妙之處在於，許多組織才剛剛開始探索在不同情況和情況下使用RPA的方法。”
– The New Frontier of Automation: Enterprise RPA, a Forrester Consulting Study (December 2017)
金融服務機構中RPA的驅動因素是什麼？
生產力是RPA背後最關鍵的驅動因素。 RPA非常適合金融服務組織中的許多任務進行報告，數據收集和財務分析，因此它非常適合消除繁瑣，重複的任務，並允許用戶進行創造性和戰略性分析。
完美的例子：資產管理公司的投資組合經理將多個計算機生成的excel電子表格發送給市場營銷，市場營銷團隊從文檔的多個部分收集特定的績效數據，並將其輸入到公司網站中，再輸入到公司品牌的文檔中 ，然後將其導出為PDF並上傳到公司網站. 這是每月執行的重複任務x 13次報告，並且將佔用2個工作人員日的60％x每月3天.
研究表明，員工可以將多達40％的時間花費在非增值，數據密集型重複性任務上，從而使他們只有有限的時間專注於高價值，以客戶為中心的活動。 對於每個重複性任務，例如數據輸入，複製和粘貼，移動/文件，上傳或電子郵件，都可以實現自動化。 通過RPA將用戶界面識別和工作流執行相結合，RPA為金融服務組織提供了減少任務處理時間並自動執行手動重複過程的絕好機會。
我們的機器人過程自動化方法
與每一個Great Minds項目一樣，策略放在首位。 我們的方法並不總是一項任務。 我們總是向後退一步，看看基礎。
我們發現RPA在自動化常規流程（例如:
- 數據處理: Validation, Structuring, Reporting
- 數據輸入: Website scraping, Spreadsheet scraping
- 電子郵件: Sending, Receiving, Validating
- Reports: Uploading, Exporting, Downloading
- Files: Downloading, Uploading, Moving, Emailing, Alerting
- and much more…
Our RPA implementation approach is split into 8 pillars:
- Workshop: Meeting with senior management/c-suite to understand the challenge.
- Discovery: Collaborating and partnering with affected staff to discover all pieces of the puzzle.
- Recommendation: Presenting recommendation to senior management/c-suite
- Assessment: Selecting the right candidate process, tools and environment for deployment
- Proof of Concept: RPA in a test environment to prove the business case
- Design, Build and Implement: Implement the RPA workers in a production environment and start automation
- Benefits realisation & roadmap: Confirm success and align strategy for future add, remove, modify tasks
- Manage and Improve: Ongoing training, QA and optimisation