当代金融家｜超级自动化赋能银行数字化转型世界杯平台

　　世界杯下载超自动化技术除了在反洗钱、小微、录像核查、投资决策等场景应用外，还有更广阔的应用空间。它将在整合各类业务系统，打通“数据孤岛”，将技术手段下沉至网点，将自动获取数据的来源扩大到外部网站，提供全覆盖、全自动、及时有效的检查手段等方面发力，进一步由被动履职变为主动防御，提升数据安全性和完整性，提升银行数据运用能力。

　　进入数字化时代以来，银行业的经营逻辑正在发生根本性的变革，数字化转型已成为银行的生死存亡之战。在此背景下，超自动化（hyper automation）技术为银行数字化转型提供了强有力的保障支持。

　　传统RPA机器人是1.0时代，通过模仿用户在电脑的手动操作，实现用户手动操作的自动化，可以满足简单、重复的操作任务。RPA+AI则是步入了2.0时代，目前国内多家银行已开展相关研究工作，可满足更复杂的业务流程场景。超级自动化技术则是进入了3.0时代，它是一种技术合集，以RPA机器人为基础，集成了人工智能（AI）、机器学习、世界杯平台事件驱动软件架构、智能BPM套件（BPMS）、集成平台即服务（iPaas）、低代码工具以及其他类型的决策、流程和任务自动化工具。在Gartner报告中，超自动化连续两年被列为重要战略趋势之一，预计今后会为企业办公和个人生活带来全新的突破，被认为数字化转型下一个阶段的主要推动技术之一。

　　过去几年中，超自动化技术一直在持续不断地发展。通过提供一套可扩展的框架以及自动化的研究方法，帮助人们从重复的低价值工作中解放出来，专注于更高价值的任务，助力企业实现人机协同、降本增效，为企业释放更多潜力。

　　无规矩不成方圆，技术也是把双刃剑，没有制度约束则难以保证其安全性。在引入超自动化技术前，银行应根据《中华人民共和国个人信息保》《中华人民共和国网络安全法》《中华人民共和国数据安全法》等相关规定，制定超自动化技术管理制度，明确其安全和保密要求，确定其使用的范围和程度，并建立相应的保障机制。

　　── 明确使用超自动化技术开展业务中，各部门的职责分工。如信息科技部门在工作中起牵头作用；信息科技部应确保各业务系统的衔接顺畅；业务部门应对具体的业务、具体的客户负责等。

　　── 确定应急处置和报告措施。在超自动化系统或其他业务系统出现故障的情况下，采取有效的应急机制和报告措施。

　　── 明确监督管理和问责考核机制。加强对超自动化系统日常使用的监督管理，对于滥用、误用超自动化技术的违规失职行为，根据其性质、情节及造成后果的严重程度，采用不同的责任追究措施。

　　长期以来由于小微企业融资存在风险不可控、世界杯平台运营成本高和难以规模化等风险问题，银行陷入想贷不敢贷、愿贷不能贷的两难困境。以往的科技技术难以从产品、营销、运营和贷后管理等方面开展全面数字化运行，无法实现数字协同化运作体系，因而不能有效解决“小微信贷困境”。

　　随着金融科技的广泛应用，超自动化技术对破解“小微信贷困境”起着强有力的作用。超自动化技术除了可以优化流程、广泛收集信息、节省人工成本、降低操作风险外，更核心的是还可以运用人工智能、机器学习（ML）、业务流程管理（BPM）和高级分析（advanced analytics）等技术，实现全流程自动化。其中机器学习是使用计算机算法构建基于样本数据的数学模型，让系统自动学习、自动改进，以便在没有明确指令的情况下对所执行的任务进行预测或决策，机器学习可以辅助或自主完成对客户所执行信贷策略的决定；高级分析则是更强调使用技术和工具检查数据，深入分析评估业务流程，预测业务成果并围绕决策制定建议，从而提升决策的准确性，并形成机器自我纠偏的机制。

　　与以往人工决策不同，运用超自动化技术可实现智能决策（见图1）。自动化技术可以构建更为丰富的指标，通过对业务深度融合进行指标挖掘，学习违约案例并分析挖掘潜在变量特征，广泛考量客户基本信息，如注册信息、企业性质、企业规模、行业信息、区域信息；关联关系，包括所属集团关系，上下游供应链，担保、对外投资，担任高管信息；信用记录，如征信查询信息、征信履约历史、法院失信数据；经营状况，如交易往来、资产信息、盈利信息、现金流量；信用评估：黑灰名单、资产信息、多头借贷、互联网消费；细分场景特色数据，如石材：切割数据，海产：水电数据，供应链：订单数据，进出口：海关数据等，积累海量数据，缩小模型与实际客群差异，有效控制风险，提高终审通过率，推动小微金融服务从“增量扩面”向“扩面增量”转变。

　　为规范银行业理财及代销产品销售行为，维护消费者合法权益，银监会于2017年8月发布了《银行业金融机构销售专区录音录像管理暂行规定》，要求设立销售专区并在销售专区内装配电子系统，对自有理财产品及代销产品每笔销售过程同步录音录像。通知同时要求银行业金融机构内部审计、内控合规管理职能部门和业务、信息科技部门应根据职责分工，建立并有效实施能够涵盖销售专区录音录像工作的内部监督检查制度，并制定了相应的处罚规定。目前金融机构普遍采用人工质检方式，人员成本高、质检效率低、质检质量不可控等问题成为银行业运管的普遍痛点。

　　超自动化技术将实现各项客户业务鉴权/授权/合规/审计服务等运营工作的智能化、自动化。系统从柜面、自助终端、手机银行、网上银行等渠道获得双录视频，利用语音识别、语义分析、目标检测、OCR（光学字符识别）等人工智能技术，按照产品讲解、客户答复、动作操作、信息核对等环节，分别进行质量检测，并给出分析报告。以销售保险产品为例，根据一线客户经理的话术，在智能双录应用平台进行配置录入，并设置诸如话术准确、证件展示、客户签名等多种质检点。配置的产品话术经过智能双录AI平台训练和标记后，即可代替人工操作对双录质检任务进行智能质检，同时展示质检结果，便于复核人员快速了解质检信息，辨识质检不通过的原因。

　　通过超自动化技术，系统可接管原来的人工质检客户端，实现7×24小时自动智能质检，建立灵活的机器人流水线，通过任务领取机器人、任务分解机器人及作业调度功能，调用具备相关质检能力的机器人实现质检工作，从而可代替大量的人工重复操作，减少人员压力与资源消耗，规范质检执行流程、提高工作效率、增强质检可靠性，对建立新一代集中运营管理体系具有里程碑意义。

　　超自动化驱动的数字化交易员能克服人类交易员的情绪波动和非理性行为，做出更好的投资决策。人类交易员下单方式一般带有个人特质，盘中容易被对手盘发现并采取针对易措施，而数字化交易员可随机生成交易仓位，批量下单，更难以追踪，进一步提高了交易的保密性和安全性。全球超70%的资金交易通过量化交易完成，而国内的量化交易仅占市场总量的20%左右，发展空间巨大。

　　在量化交易领域，私募由于监管阻力小、更加市场化的利益机制、产品规模小、策略保密性强等原因，交易规模远大于内资银行系，而外资银行因较早开展量化交易，交易规模也较为可观。相比之下，内资银行遵循“循序渐进”“安全可控”的原则，虽然量化交易规模较小，但已“迈出万里长征第一步”。内资银行已在积极布局外汇、IRS（数据平台）、股票及商品等衍生品交易，以量化投资交易系统，取代了部分人工分析推动的交易。

　　目前，内资银行的理财子公司、基金子公司与资金交易中心是量化交易的参与主体。因其目标、场景与私募不同（私募一般以逐利为目的，银行一般以风险对冲为目的），交易策略迥异：银行系量化交易策略包含主动量化、指数增强、量化对冲和被动指数等；而私募的交易策略为日内回转、事件驱动、统计套利和管理期货等。内资银行的量化交易流程（见图2）：

　　数据准备：一是向第三方采购或通过交易所收集标的物近10年交易数据；二是利用爬虫技术自动抓取来自金融市场、社交平台、新闻报道的复杂数据，以及一切有助于理解市场变化的信息；三是对上述数据进行清洗、分析和筛选。

　　策略准备：一是结合NLP（自然语言处理）技术持续不断地分析、学习和消化信息，结合知识图谱优化市场预测；二是提取出包括但不限于市场因子、基本面因子、成长因子、价值因子等，通过特有模型构建投资组合，并不断优化和调整。

　　策略测试、评审：在仿真环境下对策略进行测试，确定无误后召开策略评审会，评审通过后提交至实盘环境。

　　交易阶段：通过接口获取交易数据，大部分交易场所未提供盘口明细数据（盘口队列数据对高频交易至关重要），可通过OCR技术识别LEVEL2的盘口数据，基于交易策略，自动进行交易.

　　银行的中后台部门一般通过“数据+模型”开展客户异常行为、信贷资金流向及反洗钱等监测工作，其中反洗钱是银行一项基础性、系统性、长期性工作，近年来受到各方面高度关注，对银行从业人员的业务素质提出了更高要求。为更好地满足监管部门对提交数据质量要求，充分落实反洗钱调查和监测分析工作，有效地节约人力资源，部分银行已着手将超自动化技术应用于反洗钱工作，通过运用超自动化技术打通“数据孤岛”，提高数据的完整性、准确性以及数据处理的时效性。

　　例如，报送信息补录的自动化处理运用。按照人民银行反洗钱工作对客户信息管理的要求，银行需对反洗钱系统中未自动采集到的客户基础信息和交易明细信息进行人工补录。交易报告须在交易发生之日起5个工作日内由各金融机构通过电子报文方式向中国反洗钱监测分析中心报送。目前，各银行普遍存在信息补录量大，部分银行的年补录量甚至超过1000万笔；信息补录过程中往往需多个岗位协同作业，沟通成本高、耗时长且易出错等难题。通过集中作业模式一级分行反洗钱职能部门一般需安排6人、非集中模式每个支行需至少安排1人负责补录工作，而在相同条件下，超自动化系统通过RPA+OCR+NLP技术，可自动获取补录任务，根据规则识别交易，自动从各类纸质或影像资料读取数据，从各相应业务系统完成数据采集并录入反洗钱系统，自动完成各岗位的切换及相关数据处理，从而能将60%的业务流程实现自动化，并将每人每天录入量从500笔提高到2400笔，录入时间从5个工作日缩减到2个工作日，一级分行反洗钱职能部门只需1名兼职录入人员即可完成补录工作，初步测算可节省5名人员投入。

　　再如，可疑交易监测分析的自动化运用。通过打造超自动化驱动的数字化员工，帮助人工对可疑预警案例进行规则、重复、流程化以及度的数据统计和分析，不仅可以优化人力资源配置，还可促进可疑案例处理效率和质量的双向提升。

　　超自动化技术在银行各部门、各业务和各场景的深入应用，推动了银行业数字化、智能化转型，同时也让更多的金融机构认识到数字化转型和科技创新带来的重大价值和意义。金融机构每一次的科技转型变革都带动了行业格局的重构，至此，数字化、智能化、多元化和国际化已成未来金融行业的发展趋势。

　　── 从以上应用场景可以看出，银行的业务部门和科技部门可以在更多场景应用超自动化技术。利用超级自动化解决方案的强大功能，员工不仅能够简单有效地利用其可用资源自动执行其职务内的流程，更快更有效率地完成工作，而且能将手动任务最小化，使他们能够专注于譬如计划和策略等更具影响力与价值的工作，还能让更多高素质的劳动力免除重复、枯燥的电脑办公业务，使得他们有时间和精力投入更需要创造力的工作中去。

　　── 发挥数字化技术的敏捷性，构建柔性组织。柔性组织的建设需要企业具备快速适应环境和不断自我调整的能力，而不管是组织的业务敏捷性，还是运营与决策的敏捷性，都要归结到数字敏捷性。要提高数字敏捷性，必然离不开自动化、智能化对各种数据的高效处理。超自动化技术正是为此而生，通过各种形式的自动化紧密协作，企业可以从单一技术的一次性收益转变为真正的数字敏捷性和大规模灵活性，从而提高业务自动化程度，智能决策水平和运营管理效率，打造柔性组织，世界杯平台进一步展现出企业卓越的业务价值，为客户提供优质的服务。

　　── 集成跨系统跨平台的数据信息，更好地访问数据，打通系统间“信息孤岛”。传统的自动化技术当中，其可行性研究设计和POC（测试）验证就花费了大量的时间，而超自动化技术则不同，它是受过程驱动的，只需要数周的时间，便可以实现从定义到上线的全过程，从而降低了安装、培训和部署的初始成本。借助它的集成功能，企业内部基础IT架构和分散的数据系统能够实现无缝通信，确保所有基本系统都可以访问相同的集中式数据，从而打通各系统间“数据孤岛”。