RPA实际应用存在局限，银行业务需融合AI

发布时间：2025-07-09 04:37:06 来源：将功折罪网 作者：探索

《银行科技研究社》（作者 木子剑）讯，际应局限RPA在国内正得到前所未有的用存银行业务关注，但其并不是需融一项可“孤军奋战”的技术。只有在融合AI技术完成互补的际应局限基础上，方能“二人同心，用存银行业务其利断金”，需融为银行、际应局限企业等带来更高价值。用存银行业务

RPA得资本追捧，需融或成金融业增强核心竞争力的际应局限重要工具

2019年，RPA在资本浪潮中崭露头角，用存银行业务为国内RPA元年。需融目前其正深受资本的际应局限欢迎。

据《银行科技研究社》不完全统计，用存银行业务2021年1月至2022年4月，需融有16家RPA企业共融资26起，多笔融资金额达到1亿元人民币以上，单笔融资最高金额1.5亿美元，为弘玑C轮融资。其中2022年以来的几笔较大融资有：达观数据C轮5.8亿元融资、影刀RPA C轮1亿美元融资、来也科技C++轮7000万美元融资等。

谈到较为理想的RPA应用领域，标准化程度较高的金融业，必是其中一个。

毕马威和腾讯金融研究院、腾讯云联合发布的《数实共生·2022金融科技十大趋势展望》报告显示，“RPA加速金融业自动化、智能化”是其中一个趋势，RPA带来的价值将成为未来金融业的核心竞争力之一。

RPA对于银行来说，是一个降本增效的有力工具。RPA的优势在于：可不间断工作，节省人力成本；提升业务处理、运营管理效率；相对人工操作，准确性高；可解决跨系统采集数据的难题，消除操作断点问题；部署较为灵活快速，不影响原有计算机系统等。

在银行，RPA可用于营销、风控、运营、信贷、数据处理、反洗钱、税务申报、报表制作等场景。

据悉，目前各银行已完成招标的RPA建设项目有70个左右。

RPA实际应用存在较大局限性，银行打造RPA+AI融合项目

但是，RPA并不是万能的。随着银行应用深入及需求进一步挖掘，RPA的弊端和局限性显现。

RPA主要处理大量重复、规则明确的结构化数据。然而，在银行，基于规则化数据的业务只占一小部分，剩下的则大量涉及图片、文字甚至音视频等非结构化数据，且非结构化数据每年都在快速增长。RPA对此“耸肩摊手”，表示无能为力。

比如当RPA进行跨系统采集数据的时候，遇到非结构化数据，只能“歇菜”，其优势便得不到有效发挥。

因此，银行打造数字员工，仅有RPA是不够的。RPA只能成为数字员工的四肢，处理一些简单业务。

而处理非结构化数据，是AI技术擅长的。得此搭档，RPA便能打破限制，拥有来自于“大脑”的智慧，可进行思考决策，处理更复杂的数据。

可以这么说，AI是RPA不可或缺的Buff。

可与RPA结合的AI技术主要有，NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）、ML（Machine Learning，机器学习）、CV（Computer Vision，计算机视觉）、KG（Knowledge Graph，知识图谱）等。

据《银行科技研究社》了解，已有多家银行打造RPA和AI融合的项目。

比如山西银行RPA项目，旨在建立RPA平台并结合OCR、NLP等AI组件，使用完成数据比对、抽取分析等工作。

上海农商行在进行新一代审计系统POC供应商征集时，要求系统具备机器学习、OCR、语音识别、RPA等技术的应用与整合能力。

召集异构RPA选型项目供应商时，要求其对RPA技术有比较完整的体系规划及前瞻性，包含但不限于从数据分析、人工智能技术集成等方面的全生命周期的产品功能覆盖，如人机交互能力、AI集成能力等等。

另外，工行RPA+AI企业级智能数字劳动力建设方案，以机器人流程自动化服务平台为基础，集成计算机视觉、自然语言处理等人工智能技术。以RPA技术作为更多AI技术落地应用的加速器，实现RPA控制力与AI认知力相互融合，从而解决传统业务场景的非结构化数据操作、跨系统连接、人工决策等问题。

RPA厂商正探索与AI的融合，在银行多场景落地应用

在技术领域，超自动化（Hyperautomation）或已成热门词汇，其连续三年入选Gartner技术趋势报告。超自动化，其实是RPA、AI等技术的集合。RPA+AI，两者结合还创造出“IPA”这一词。

显然，RPA+AI，或成为未来重要趋势。因此，RPA厂商在努力融合AI技术。

比如金智维K-RPA数字员工助力银行数字化建设方案，以“RPA+AI+大数据”为核心技术，其中AI技术包含OCR、NLP、ASR自动语音识别、KG知识图谱、计算机视觉等。

弘玑的超自动化解决方案融合了人工智能和机器学习等技术，RPA产品线囊括NLP、机器学习、计算机视觉等一体化AI技术。其在银行的应用有信贷部房融贷信息填写及合同生成、大额和可疑交易填补、征信查询、银行发票验真、银行可疑预警基础报告生成、业务作业分配等。

来也科技于2019年进入RPA+AI市场，已打造基于“RPA+AI”的智能自动化平台，并应用于银行、保险、政府等领域。在银行内的应用场景包含对公开户、反洗钱监控和报送、贷款资质审核、企业账户年检、报销业务审核等。银行客户有呼和浩特分行、福州分行、南洋商业银行等。 

值得一提的是，来也科技2022年收购了法国对话式AI公司Mindsay。

达观数据的银行机器人解决方案，集成流程机器人、计算机视觉、NLP、知识图谱等技术，赋能信贷审批、国际业务、风险管控、智能营销、运营管理、财务税务等业务。据悉，某国有大行与达观数据联手研发整合RPA+OCR+NLP的智慧信贷机器人，已完成企业征信查询、财务报表解析、信贷合同制作、审批意见书智能解析等多项核心能力落地应用。

赛旗的iS-RPA也已集成OCR、NLP、CV等AI能力，且新版本支持本地化部署AI能力，在银行业已应用于营运管理、计划财务、网络金融、人力资源、资产管理、审计、信用卡中心等场景。

可以见得，RPA和AI“相爱”，正带来一次绝妙的“联姻”。

（来源：银行科技研究社）

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