RPA（機器人流程自動化）技術，與標準(zhun)化較(jiao)高、強規則的金融業匹(pi)配度(du)很高。多家銀行為“降本(ben)增效”，正加緊對RPA應用的布局，在(zai)實際部署(shu)中還(huan)有(you)AI技術的加持，以實現(xian)更廣(guang)泛的適用面。

比如截至(zhi)2021年底，工(gong)(gong)行已有60余家境內外機構上線RPA數字(zi)勞動(dong)力，實現(xian)近700個總分行業務場(chang)景的自動(dong)化處(chu)理(li)，節省(sheng)工(gong)(gong)作量超(chao)1000人年。建行則全面推廣RPA企業級應(ying)用，2021年累(lei)計(ji)上線1162項應(ying)用場(chang)景，累(lei)計(ji)節省(sheng)工(gong)(gong)時271萬(wan)小時，并(bing)加快AI技術的應(ying)用。

作(zuo)為(wei)銀行(xing)直接對接客(ke)(ke)戶需求的(de)窗(chuang)口，客(ke)(ke)服(fu)領(ling)域也在(zai)接受(shou)著RPA和(he)AI的(de)“洗禮(li)”。據《銀行(xing)科技研究社》了解，多家銀行(xing)在(zai)客(ke)(ke)服(fu)領(ling)域應(ying)用RPA和(he)AI技術，以打造更(geng)好的(de)智能客(ke)(ke)服(fu)。

銀行客服領域過去存在幾大問題，從業人員驟減

在過(guo)去，銀行(xing)客服(fu)(fu)主要依靠(kao)人工。而隨著(zhu)業(ye)務的(de)增(zeng)長和時代的(de)進步，人工客服(fu)(fu)的(de)弊端愈(yu)加凸顯。

第一是人工成本問題。客服崗位人員流動性較高，銀行招聘需要成本，有時還會出現“招工難”問題；入職后水平參差不齊，需要一定的培訓成本；而為眾多客服人員發放薪資成本更大。對于銀行來說，降低成本是一個永不過時的話題。
第二是個人情緒問題。作為有血有肉之人，由于工作繁瑣、強度大以及必須面對客戶投訴等眾所周知的原因，人工客服的情緒無法一直保持穩定，可能會在關鍵時刻因此影響業務。且長此以往，客服人員成就感降低，甚至可能對工作產生反感。
第三是知識水平問題。時代發展的步伐很快，客戶的需求也較為多樣，人工客服可能因為知識面較窄、或者受限于能力水平問題，有時無法對客戶作出正確的回應。若接受新事物、學習新知識，過程較長。
第四是效率問題。人工客服經常需要進行大量查詢，且可能需要跨系統，此時要么“心有余而力不足”，要么耗時較長。人工客服在進行表單制作、查詢等大量重復的工作時，效率較低。另外，有限的人工客服有時難以應對龐大的客戶數量，若響應不及時，可能導致客戶滿意度降低。
第五是作息問題。人工客服的精力不是無限的，需要進行休息，但客戶的需求并不只在銀行營業、客服上班時才出現。那在非營業時間，如何解決銀行客戶的問題呢？
第(di)六是(shi)準確(que)性問(wen)題。人(ren)工客服難以時刻保(bao)持專心細致，在(zai)工作(zuo)中不可避免會出現失誤或操(cao)作(zuo)不規范(fan)，甚(shen)至造成較大的風險(xian)。

中(zhong)國銀行業(ye)(ye)協會發布的《2021年(nian)中(zhong)國銀行業(ye)(ye)服(fu)務報告》顯示，截(jie)至2021年(nian)末，銀行客服(fu)中(zhong)心從業(ye)(ye)人員為(wei)5.02萬人，較(jiao)2020年(nian)減少(shao)0.42萬人，為(wei)近五(wu)年(nian)來(lai)首次減少(shao)。這或是多方面原因導致，其(qi)中(zhong)RPA、AI等(deng)金融(rong)科技的應用或是其(qi)中(zhong)主(zhu)要原因。目(mu)前，銀行正積極(ji)打造RPA數字員工，以(yi)破解人工客服(fu)存(cun)在的局限性(xing)。

基于RPA和AI打造的數字員工，將和人工客服共處

RPA可(ke)破(po)解人工(gong)客(ke)服存在(zai)的(de)幾大問題。其在(zai)保(bao)證準確(que)性的(de)基礎上(shang)，縮短操(cao)作時間(jian)，提(ti)升(sheng)工(gong)作效(xiao)率，實現(xian)“以一當多”，長(chang)期下來(lai)可(ke)節省不少人工(gong)方面的(de)招(zhao)聘、培訓、薪資成本；RPA數字員工(gong)不存在(zai)情緒問題，也無需進行(xing)休(xiu)息(xi)，可(ke)24小時×365天不間(jian)斷工(gong)作；其還能進行(xing)跨(kua)系統查詢，避免數據(ju)孤(gu)島問題；若需要(yao)進行(xing)更新，可(ke)修(xiu)改算法或接入新技術以適應更為復雜(za)的(de)環境。

RPA可快速收(shou)集合規、有效的(de)(de)客(ke)戶數據，從(cong)而助力銀(yin)行構建更(geng)全面(mian)的(de)(de)客(ke)戶畫像，可有利于改(gai)善客(ke)戶體驗(yan)，以及實現“千人(ren)千面(mian)”的(de)(de)針對性(xing)營銷；RPA可追溯記(ji)錄(lu)的(de)(de)特性(xing)，有利于增強操作的(de)(de)合規性(xing)。另外，RPA機器人(ren)可對接(jie)多渠(qu)道，比如App、微信(xin)、郵件、網站等。

不過目(mu)前，RPA主要處理大(da)量定(ding)義清(qing)晰、邏輯固定(ding)而枯燥乏味的業務事項(xiang)，即基于(yu)結構(gou)(gou)化數據實現(xian)流程自動化。而搭(da)配(pei)上NLP自然語言(yan)處理、OCR光學字符識別、ML機器(qi)學習、CV計算機視覺、KG知識圖(tu)譜等AI技術，則可處理銀(yin)行內部更多基于(yu)文檔、圖(tu)片、音視頻等非結構(gou)(gou)化數據的業務。

但(dan)RPA并不是為了完全取代人(ren)(ren)工(gong)，也無法做到百分百取代人(ren)(ren)工(gong)，即便是和AI結合(he)，也難(nan)以(yi)適用于需(xu)要基于主觀認知(zhi)加以(yi)判斷(duan)的流程(cheng)。因(yin)此，人(ren)(ren)、機共存(cun)或是未來客(ke)服的發展趨勢。目(mu)前看來，基于RPA和AI的智能(neng)客(ke)服，更(geng)多的是輔助人(ren)(ren)工(gong)客(ke)服。比(bi)如智能(neng)客(ke)服可解決內容枯燥、流程(cheng)繁瑣的工(gong)作，使人(ren)(ren)工(gong)客(ke)服投入到創造性更(geng)強(qiang)、更(geng)具價值(zhi)的業務中，比(bi)如高優(you)先級查詢、需(xu)要人(ren)(ren)工(gong)決策(ce)的場景等。

多家國有銀行、股份制銀行打造基于RPA和AI的智能客服

在多家銀(yin)行，RPA、AI等技(ji)術已賦(fu)能客(ke)服(fu)領域。

比如工行2020年底實(shi)現RPA規模化(hua)應用，建成企業級數字勞(lao)動力(li)體系。目(mu)前基于平臺高效(xiao)支撐客服營銷等多個(ge)業務領域的自動化(hua)、智(zhi)能化(hua)建設。

農行豐(feng)富遠(yuan)程線上(shang)渠(qu)道服(fu)務(wu)場(chang)景，增強智能機(ji)器人(ren)多輪交互能力。2021年，遠(yuan)程銀(yin)行智能機(ji)器人(ren)服(fu)務(wu)客(ke)(ke)戶1.87億人(ren)次，遠(yuan)高于在(zai)線人(ren)工客(ke)(ke)服(fu)和新媒體客(ke)(ke)服(fu)。

中行2021年(nian)報透露，其在人(ren)壽業務(wu)(wu)上線(xian)客(ke)服機(ji)器人(ren)等人(ren)工智能應(ying)用，實現移(yi)動客(ke)戶(hu)端7×24小時自助服務(wu)(wu)。

平安(an)銀(yin)行2021年報顯示，在(zai)對公業務方面，其通過(guo)小PAi機器人(ren)等智(zhi)(zhi)能(neng)化工具，實現多渠(qu)道觸客，提升智(zhi)(zhi)能(neng)服務能(neng)力，優化客戶(hu)服務體驗，小PAi機器人(ren)全(quan)年總訪問(wen)58萬人(ren)。

浦發銀行(xing)2020年報透(tou)露，其在遠程(cheng)智能(neng)銀行(xing)方面強(qiang)化(hua)AI和RPA技術(shu)的創(chuang)新(xin)融合，構(gou)建了集智能(neng)應答和智能(neng)外唿于一(yi)體(ti)的智能(neng)語音客(ke)服(fu)體(ti)系。

渤(bo)海(hai)銀(yin)行打造基于RPA、機器學習等(deng)核心技術的智(zhi)能產品推薦和業務咨詢(xun)服(fu)務管家“小渤(bo)”，提升(sheng)手(shou)機銀(yin)行線上渠道價值。