rpa在银行应用场景有哪些？

rpa在银行应用场景有哪些？RPA机器人可以帮助银行处理大多数大规模和常规的数据移动任务。

包括：

帐户维护、帐户关闭、贷款发起、商业贷款、消费贷款、抵押贷款处理、存款、账户来源和应收账款、承销商支持、欺诈和风险审查、反洗钱……

银行业RPA的应用场景：

根据以往项目经验，总结了银行业中的九大RPA常用场景，以供参考。

一、银行同业对账

因为涉及各银行的网银登录，所以自动化中密码储存安全性至关重要，同时还得能识别银行的安全密码登录，有的银行弹出框之后是无法进行界面元素识别的，有的即使识别也必须需要软键盘进行输入。

而UiBot的按键盒子非常完美的解决了这两个问题，既可以把密码存储在里面（可以储存30组不同的密码组合）高安全性，又可以不需要识别元素或者软键盘而进行密码模拟输入（目前新版按键盒子仅支持UiBot）。

另外，部分银行的登录会涉及验证码的问题，基本都是四到五位英文数字组合，可以采用通用OCR识别，但是通过率不是非常高，也可以采用第三方人工打码平台，正确率接近百分之百，比较适用。

二、银行总分行对账

各个分行手工整理的应付应收往来明细表和总行的合并报表进行对账。具体注意事项在之前的对账类文章中已说明。

三、银行申报增值税

每过一个季度，银行都要进行增值税申报，对各个纳税机构进行各税项的分配计算，数据量大概在15万到50万不等。

这个流程中选择合适的数据处理至关重要，虽然说过数组处理效果很快，但是在数据量比较大又处理繁琐的时候，根据业务逻辑需求采用Excel里面定制化的数据处理将会变得更快。

经测试：用数组进行几十万的数据处理将近花费8到12分钟，而用更贴切业务逻辑的Excel定制化数据处理花费在65秒到90秒之间。

四、银行印签卡和账户余额表的信息查询及下载

因为不同的账号有不同的下载权限，所以要一个账号一个账号去轮流下载不同的信息表，再进行数据处理生成报表。此流程处理需要注意的事项在之前的文章里面介绍过。

五、银行查询内部多户账户余额

在银行核心柜员系统里面大批量地去进行内部户余额的查询，并把查询结果生成报表，此流程非常符合RPA解决问题的一大特质：人工批量重复的操作。

六、银行发票验真勾选自动化

增值税平台登录需要插入税盘才可以，而且发票的有效性是一年，所以要下载过去一年的发票信息，在数据量大的情况下，很难一次下载全部，尤其在繁忙期，下载一年的失败率很高甚至没法一次性下载全部的量，经测试，大概一次可以下载6000左右的发票信息，所以会根据量的大小分批下载，再去合并。

另一方面，OCR的识别率并不能保证百分之百，所以专票在客户默认为真的情况下，可以根据增值税平台下载的发票信息进行信息回流提高关键信息的正确率，再用拿到的正确匹配信息进行验真，从而通过接口获取到全票面信息（早先没有接口的时候，基本都是通过第三方打码平台进行验证码识别，因为验证码有颜色区分以及中英文数字等组合，并且国家税务网站网络原因，通过率并不高，导致验真的效率并不是很不理想）。

而内外网隔离的问题，如果银行内部允许使用VPN可以通过VPN来解决内外网的问题，否则需要通过邮件的方式进行附件信息传递。

七、银行贸金部信用凭证

因为要指定客户的邮件附件，所以为了流程自动化的便捷和高效，根据邮件规则把符合条件的客户邮件放在指定的收件箱里面，然后在此收件箱里面专门对附件进行处理。

另一方面，有些数据没法在前期进行有效性验证，因此在往系统里面录入的时候如果出现不合规的信息报红，会根据数据是否有误进行判定，然后把错误的信息报告，在原邮件里面回复给客户进行信息修改。

八、银行第三方风控监控

利用UiBot的Work运行器，机器人会在每月工作日的凌晨时间点自动触发运行，去各大企业的财务网站进行财务数据抓取，根据提前设定的财务规则，生成财务风险分析报告，并邮件告知业务人员。

业务人员会在第二天工作日的早晨收到此类邮件，不需要在上班之后再去花费大量的时间去各大财务网站抓取数据进行数据分析，为业务人员节省了上午宝贵的工作时间，去进行更有意义的创造类工作。

九、PCRM系统业绩导入

将准备好的Excel文件信息根据各项业务业绩进行分类，然后将分类好的各业绩文件依次通过PCRM系统，在相应的业绩界面进行文件上传，这种文件批量的分类和上传，是RPA非常适合的场景之一，对提高银行业务员工的工作效率有着明显的成效。