为什么金融领域RPA渗透率最高？

如今，证券、银行、保险、资管、风控、支付等领域都在积极不断地实践和探索，没有谁能回避数字化的浪潮。

加快金融机构数字化转型，提升经营管理能力和效率，是各大金融机构当前乃至未来一段时期的重要课题。

随着经济快速发展，传统金融行业略显动力不足。与其他行业相比，金融业有两个显著特点，高度数据化与面临强监管。由此也延伸出3大痛点：

• 数据处理。尽管金融行业的信息化水平较高，但各业务系统间相互独立，缺乏数据和系统的协同，主要依赖人力或者高成本的API进行数据交互。

• 监管合规。强监管要求较高的安全性与合规性，在监管报送方面需要耗费极大的人力成本去支持。

• 客户满意。客户满意度低，需要采用新技术更好地完成面向客户的任务。

金融机构日常业务具有高准确性、高实效性、高隐私性、可追溯性等要求，对于大多数的金融场景而言，往往存在着误操作、漏操作、低效率、敏感数据传播、事后补录等人工操作风险问题。

应用RPA可作为解决人工操作风险的优质解决方案，在数据处理、对账效率、欺诈检测、风险控制等方面发挥积极作用。具体场景包括信贷财报自动录入、信用卡发卡信用调查及在线审批、账户数据查询报送、保函业务、监管上报等等。

RPA、AI等技术正在重塑传统金融业，在RPA服务的各行业中，金融领域的RPA渗透率最高（约为5%-10%）。

目前传统金融行业应用RPA较多的细分领域集中于银行、保险、证券行业。RPA可辅助人工完成高频重复的数据操作，无需更改原有IT系统，低代码、低成本实现跨系统间的数据对接，实现降本增效，这也是其广泛应用于金融行业的主要原因。