中国工商银行龚光庆：应用 RPA 推进银行数字化转型的思考与实践

2021年4月16日，以“重塑数字生产力，赋能 IT 新时代”为主题的2021 RPA 创新产业峰会（RIIS）在京顺利召开。本次峰会由中国信息通信研究院、中关村数智人工智能产业联盟主办，RPA 产业推进方阵承办，南京新一代人工智能研究院、敦富咨询、高效运维社区、RPA 时代社区协办。
会上汇聚了金融、通信、互联网等行业在 RPA 领域有丰富实践经验的企业及专家共同交流，畅想 RPA 高效赋能与未来！中国工商银行软件开发中心总经理助理龚光庆老师，在大会中为大家带来了主题为《应用 RPA 推进银行数字化转型的思考与实践》的精彩演讲，分享了工商银行引入 RPA 以来，借助 RPA 为企业节省大量人力、提升效率的宝贵经验。

龚光庆：各位朋友大家上午好，非常高兴工商银行能够成为首批通过测评的最高等级的企业，非常感谢主办方的邀请让我有机会和大家分享一下工商银行这几年在 RPA 领域的实践。大家都知道，现在整个国家层面“十四五”规划出来了，推进整个数字化转型的工作，这里面包括整个数字社会、数字经济、数字政府、数字生态的建设。作为国家的基础服务行业重要的组成部分，银行业一直在新技术领域走在整个社会的前面。这几年也在积极的响应国家的号召，推进整个数字化转型的工作。

我们自己也定了一些规划，做了一些梳理，特别是我们的几个重要转型方向定了几个化。第一，线上化。现在很多同事、朋友很少到银行网点去办理业务了，都在线上进行办理。第二，智能化。智能化发展越来越快，通过线上智能化的引进可以智能化的处理。第三，开放化。现在银行已经把大量的银行业务、服务通过 API 的方式对外开放和提供，我们工商银行已经对外提供了1900多个 API 。第四，生态化。这个也是我们作为融入到整个社会行业重要的方向，现在各行各业在互联互通，作为银行业我们也融入到整个社会的大家庭里面，打造智慧的生态体系。这是整体来讲银行在数字化转型方面的整体想法。

为了推进整个数字化转型，我们也做了大量的准备工作，这里面可以跟大家分享两个方面的经验。

第一，企业级架构方法论的指导。我们想做数字化转型，这个事情说起来容易，做起来挺难的。怎么转？数字化手段究竟有哪些？这些年来工商银行一直在做这些探索。我们觉得要做转型其中离不开自上而下的梳理和规划，我们从差不多2017年开始在做企业级架构方面的研究，自上而下的开展整个业务架构的建模，对整个流程进行梳理重构，进行能力的注入，这个我们觉得是整个数字化转型带来的价值所在。

第二，要转型还有一个重要的支撑，就是我们整个的数字化转型基础设施的建设。这个也是我们现在向开放化、生态化迈进的一个重要的基础设施，特别是我们在分布式、云计算、人工智能、物联网、5G等等，这些都是我们转型重要的基础设施，这方面工商银行这么多年一直在依靠自己的力量自主打造了一系列金融科技的平台，也为整个数字化转型奠定了一个很好的基础。这个是整个数字化转型整体的铺垫和准备的工作。

回到今天的主题，RPA 技术的应用。我想在座的很多同仁都非常熟悉 RPA 了，RPA 的技术原理不是很复杂，门槛也不高，我觉得这是一个非常好的有广阔前景的一项自动化技术。它融合了数据、服务、系统的流程，打造了一个数字的世界，特别是能够打造数字劳动力，或者数字人也好，能够代替我们以前投入大量人力来做的工作，这里总结了三方面的价值。

第一，通过数据的连接能够促进数据的流动。大家都知道现在数据要素作为重要的生产要素，整个国家都很重视，RPA 在促进数据的生产、流动这块发挥了非常关键的作用。

第二，通过操作的连接能够提升运营的效率。RPA 最大的能力就是能够连接各个相关的系统、各个合作伙伴，能够把我们整个流程自动的串联起来，提升整个运营的效率。

第三，流程上面的连接。这个我觉得也是一个提升，它能够对我们现有的流程进行一个梳理、重构，能够进一步的优化现有的生产流程，这个方面也是一个潜在的价值所在。

刚刚讲到 RPA，RPA 本身来讲技术不复杂，而且用起来很方便。但是 RPA 更大的一个前景就在于 RPA 和人工智能 AI 的结合，这里我们也展示了一下工商银行自己这几年来结合 AI 技术方面做的探索。我们归纳成在人工智能方面看、听、说、想、做这几个方面的结合，RPA 本身是在执行，就是做的 AI 能力的体现。还有看的能力，图像识别能力、计算机视觉的能力。听，语音识别、语音合成能力。想，智能语言理解、智能决策的能力。这些方面能力的结合，未来的数字人不是一个普通的人，我们希望打造的是智能化的数字的劳动力。

有了这样一个智能化的数字劳动力，我们未来的很多业务流程可以更加的智能化、数字化。这里我们列了4个层次：
1.通过连接一些操作的断点能够替代人工的操作，现在大量的 RPA 正在做这件事情。

2.连接多平台打通多系统，这个是 RPA 非常好的适用场景，有些专业的系统大家做得很好，但是不可避免还有很多的系统，特别是跨行业的系统、跨合作方的系统没有打通，像我们银行和监管部门的很多系统还是隔离的，监管部门没有提供很方便的接口给我们，我们还得靠人工的登录、访问、操作，RPA 能够很好的把我们自己的系统和相关监管部门的一些系统，或者合作方的系统进行打通。

3.融合 AI 的决策，实现复杂的自动化，就是未来的操作来讲不仅仅是简单的重复性的工作能够被 RPA 所替代，更多是融合了 AI 决策能够做复杂的智能化的工作。

4.实现智能化工作的流程和生产方式。这是我们希望未来打造一个理想化的境界。

RPA  对银行业的变革和赋能总结为三个方面：

第一，在客户服务领域带来的价值。大家都知道银行面临的客户群是很庞大的，工商银行直接服务的客户差不多有六七亿，这里面有很多的不同群体的客户，特别是一些要客大客户也很多。工商银行的客服群体数量比较有限，以前做客服的工作大家有体会，工商银行有时候服务不够精细，主要在于客户群太大，客户经理的数量又有限，服务的效率各方面有待提升。利用 RPA，原来很多工作由人来操作的事情，现在通过 RPA 来做，通过 RPA 主动给客户慰问，提供精准化的营销等等，这些我们未来可以代替人做大量的服务工作。

第二，在运营管理方面。我们银行有大量中后台的部门，有很多业务集中处理的后台中心，这些部门里面人员数量比较庞大，操作来讲是比较简单重复的，这些工作可以通过 RPA 替代实现自动化的运营，整个效能也能得到提升。

第三，风险管控这块。银行最大面临的难点就是风险的管控，当然有些实现了机器的防控、管控，但是还有很多是通过人工督导、检查、抽查，这些方面的工作投入也是蛮多的，我们有很多资料还是要靠人工的检查，包括防范其他的风险等等。这方面我们今后可以通过 RPA 对一些影像的数据进行自动化的识别，匹配相关业务检查的工作，自动的做风险防范和提醒。工商银行从2019年开始研究引入 RPA 相关的技术，目前已经打造了自己的 RPA 平台，刚才各位朋友也看到我们的平台通过了相关的测评。我们从2020年开始和 AI 做一些结合，并且进行推广应用。到2020年底已经实现了规模化的应用，等下可以看到我们的一些场景。

RPA  推进策略方面，我们也想分三个层次来逐步推进。

首先，总行层面统一规划。RPA 平台是总行层面统一引入建设的，这个已经向全基层进行开放使用。

第二，总分联动拓展。工商银行有大量业务场景可以适用 RPA 来操作的，特别是分行的场景特别多，前段时间了很多分行做了介绍，他们对 RPA 技术非常的感兴趣，也觉得大量的一些分行层面操作性的东西可以用 RPA 来做，这个我们也是联动分行来寻找拓展我们相关的应用场景。

第三，深化 RPA 和 AI 的应用。前面讲到这是我们后面深层次的一些规划的方向，重点是能够探索整个技术融合，赋能整个数字化转型，特别我们在一些相对来讲技术含量比较高、复杂度比较高的领域，特别像风控领域可以尝试引入通过 RPA + AI 的技术，能够进一步代替我们人的操作。

关于 RPA 适用的场景，简单说一下，很多朋友都知道了，也是归纳了一下，RPA 对我们现有的系统有一个补充，不是所有的系统都要采用 RPA 的一些技术来做，它对我们现有的专业技术，特别我前面讲到的跨系统、跨平台、跨合作方场景很好的补充，包括频繁的数据量大简单重复性的工作，规则比较明确，无需太多人工决策的场景上面，还有跨平台、跨系统交互的操作，还有手工密集操作的场景上都可以采用 RPA 来做。
刚才归纳了基于 RPA 的策略和使用场景，我们未来的愿景就是采用 RPA 来打造银行业数字化的劳动力大军。工商银行的自有员工有40几万，整个员工数量很庞大，未来我们自有员工的数量可能会逐渐的减少，会进一步的优化自己的人员结构。但是我们的工作是没有减少的，而且可能越来越多。未来我们希望大量的工作能够有 RPA 和数字化、智能化的劳动力来替代。一些像客服、运营、风控领域，录入机器人、质检机器人、审批机器人、报告分析机器人、反欺诈机器人等等，这些我们觉得是对现有劳动力一个非常重要的补充，我们也是希望未来在工商银行的员工体系里面有很大一群虚拟的员工能够协助我们日常的工作。

这里举了几个例子，作为银行业场景比较多，这里举几个典型的例子，很多朋友耳熟能详的例子。

第一个是个贷。

在座的很多朋友都买过房子做过按揭贷款，贷款的流程相对来讲真的算是蛮长的，大家有体验，有的快则一两个月，慢则小半年大半年，整个贷款设计的环节流程非常多，我们工商银行内部也梳理了一下，个贷走下来有16个环节，操作人员要操作6个系统，各项录入的资料有20多项。这么多的环节、流程，还有一些资料的处理，耗费了大量的人力、精力，所以我们觉得这个场景非常适合采用 RPA 来做的，包括信息的录入在人工的协助上面大量采用半自动化系统的自动录入。

信息审核采用图像识别的技术、OCR 的技术对于扫描的电子影像文件做一些识别，和我们相关的一些房产中心、备案中心资料做一些核实，原来很多东西需要人工去核实，我们现在可以通过这样的技术采用系统对接的方式帮助人核实相关的信息。包括很多繁琐的项目，抵押登记很繁琐，有大量抵押资料的整理、归档，原来都是人手工扫描，手工逐项录入、归档、上存，劳动力很大，采用 RPA 之后可以批量化扫描，一键式操作，集中归档操作。采用 RPA 之后，人力的效率提升了3到5倍。

第二个例子是对公账户开户的报备。

大家都知道对公账户开户需要报备，报备需要很多资料上传给人民银行，还涉及到很多资料的核实，这些原来都需要手工操作，这里面还涉及到人民银行相关系统的访问，也是需要人工操作。我们也是结合影像识别的技术对我们相关的影像资料做分类、自动上传，还有做一些检查的工作，这些可能系统上来讲和人民银行的系统做了无缝的衔接。我们看了一下整个系统的效率，原来开户的资料从6分钟报备一个账户现在缩短到1分钟，整个效率提高了好几倍，有些信息资料的收集甚至达到秒级的处理，这是非常快的。

第三个例子是信用卡授信审批监督场景。

很多朋友都办过信用卡，银行业很多时候要对申请人的相关资料进行审核，大家要填很多资料，去银行还要审核很多资料，原来靠人工审核。这里有经办人的操作，还有审核人操作，经办人要录入，审核人要去审查，录入的环节可以代替掉，审核也可以代替人去审核，结合一些规则判断他的授信额度是不是合理的，避免有操作性的风险在里面。原来靠人根据年龄、职业、身份可能有些额度的生成，但是有些是人工的调整，究竟是不是合理的，我们原来是靠人工做一个监督，有了 RPA 之后可以做到自动化的监督。

这里列了一下工商银行在 RPA 应用上取得的成效，截止到目前，已经在境内外50多家机构应用工商银行，我们打造了400多个数字化劳动力，应用到300多个场景里面，列了很多，大家可以参考一下。前面讲到了，RPA 的应用场景非常广阔，也是非常实用的一项机器人技术。

最后想说一下，凡事有利也有弊，RPA 是很好，但是 RPA 也可能带来新的风险点，作为银行业的一员风险意识我们还是比较看重的，RPA 作为一个数字的劳动力，可以代替我们做很多事情，但是它也可能做对的事情，也有可能是做错的事情。如果它做了错的事情，后果也是很严重，因为比人做得更快，犯错的数量可能更大。这里面要做很多的控制，我们想到三个方面。

第一，规范数字劳动力的权限。数字劳动力可以作为虚拟的柜员进行规范化的管理，进行授权，能做什么不能做什么，能访问什么不能访问什么，这个要进行规范，如果它越权了变成超级机器人是非常恐怖的一件事情，权限上面我们要严格的控制，把它作为一个柜员严格的进行管理。

第二，数据访问上面安全的控制。前面讲到了 RPA 在操作过程当中接触大量的数据，很多数据都是明文的数据，一方面 RPA 操作不当可能带来一些风险，另外如果 RPA 被人劫持造成信息泄露的风险很大，没有人跟踪它，完全是在后台处理，如果它被人所攻破，它所处理的信息也会被人所截取，信息安全的访问也非常的重要。

第三，确保整个RPA的操作过程是可查的，记录是可追寻的。柜员的操作我们都有完整的日志，以备后面的审计。作为数字人我们也要对它所有的行为进行记录，以免出现了问题，我们也有相关的日志能够查询到，确保相关的操作是规范的和可审计的。