RPA在金融和制造行业的实践-创新互联
金融：数字化转型如火如荼，RPA为金融科技发展提供新思路
◆ 金融领域RPA渗透率高，原因是该领域数字化技术应用较早，对新技术应用较为敏感，且存在大量重复、有规则的工作。在合规要求日趋严苛、大量老旧系统改造维护困难的情况下，RPA出现为其提供了新思路。
◆ 与蚂蚁集团发布的2021年十大金融科技趋势相比，RPA的角色与价值更为基础，可基于原有系统架构进行数据管理和运营管理，在对现有系统的干扰降至最小的情况下，为金融科技技术的落地提供执行载体和可能性。
金融：银行系统集成需求高、证券更注重安全合规
◆ 在金融领域中，RPA普及率前三的分别是银行、证券、保险。这些细分领域均存在业务流程繁琐、流程系统自动化不足、业务监控 不全面、数据统计及分析能力弱，以及人工容易出错等转型痛点，但在RPA项目具体实施中，其需求侧重点和程度也有较大差异。
◆ 银行本身系统复杂，集成困难，且在金融科技浪潮影响下，客户对端到端的体验要求较高，以BAT为代表的互联网企业在客户体验 和技术赋能上都有所突破，更刺激银行的降本增效需求，因此银行对新技术的应用最为迫切。在RPA应用中，银行更注重系统集成、 数据打通；证券更注重系统安全、合规和操作正确性。
金融：银行多场景适用RPA，浦发卡中心为中国第一例标杆
◆ 银行是金融行业RPA渗透率最广的领域。其各业务条线中，文字资料处理密集的部门应用RPA较多，如贸易金融部和信用卡及消费 金融事业部等。浦发银行卡中心是中国第一例标杆案例，2016年开始使用并在其他部门及其他银行形成示范效应。
◆ 以银行卡中心场景为例，RPA可应用于信用卡风险排查、透支资产管理及逾期不良户催收、发卡个人信用调查和客服工单调额处理 等，均无需改造银行现有系统，RPA机器人直接接管，通过跨系统数据采集、数据对比排查、异常数据提示、异常合并数据等流程操作，完成相关报表的制作、分派递送和黑名单归集、内外部查验和可靠性规则、接管调额信审流程90%的工作。
制造：RPA是工业互联网和物联网的数据抓手，实现端到端自动化
◆ 制造业是RPA应用普及率第二大领域。近年来，在相关政策支持下，中国制造业数字化水平不断提升，但整体还处于起步阶段。小到 生产现场的数据挖掘、利用，大到行业设备设施联网化水平、工业软件普及率，都在具体实践中遭遇落地的难题，RPA的出现为其提 供了数据抓手。
◆ 制造行业存在大量标准化的重复性工作，如订单管理、物流数据跟踪、工厂记录管理和报告、库存和供应商管理等，通过RPA可以替代人工劳动，为实现工业互联网甚至万物互联完成数据采集、信息流转等首要基础，提高业务和沟通效率，降低风险和成本，最终实现端到端自动化。
制造：灯塔网络下迎来未来制造业改革浪潮，RPA逐步深入推广
◆ 在制造业转型升级过程中，大规模部署工业4.0的“灯塔工厂”在行业中形成示范的灯塔效应*。全球灯塔网络的经验研究显示，制造业和供应链领域正在经历四大转变：以企业敏捷性和客户为中心；供应链韧性；速度和生产率以及生态效率。
◆ RPA自动化在灯塔工厂业务系统里不断产生价值和作用，为其提升综合生产率、降低人工平均成本、提高产品质量和稳定性、缩短产品生产周期。目前，RPA解决方案正逐步深入推广。
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