自动化行业：2023智能流程自动化金融应用落地研究报告

智能流程自动化 金融应用落地研究报告 北京金融科技产业联盟 2023年3月 版权声明 本报告版权属于北京金融科技产业联盟，并受法律保护。转载、编摘或利用其他方式使用本白皮书文字或观点的，应注明来源。违反上述声明者，将被追究相关法律责任。 编制委员会 编委会成员 史晨阳 聂丽琴 编写组成员 裴亚民 陈 林 张 洁 徐 丹 潘素君 李 麒 裴建中 熊 辉 郁 杨 覃龙记 王 鹏 魏庆辉 段建雄 主审 黄本涛 刘昌娟 徐 丹 统稿 潘素君 魏庆辉 马秀伟 1 参编单位： 北京金融科技产业联盟秘书处 中国光大银行股份有限公司 云南南天电子信息产业股份有限公司 2 摘 要 本课题主要研究企业级流程自动化平台建设方案，探索如何规划和建设金融行业智能数字劳动力运营管理体系，为金融企业流程自动化、智能化再造提供支持。借助RPA、AI、BPM、大数据等技术，结合自主研发的企业级流程自动化平台，实现企业流程挖掘、流程自动化处理和流程持续优化闭环管理，使得流程自动化需求可量化、可评估、可度量，加速企业流程资产库沉淀和复用，启发企业流程治理，推动企业数字化转型与发展。 3 目 录 一、 智能流程自动化发展意义 ...................................... 4 （一）金融行业数字化转型整体趋势 ................................... 4 （二）自动化技术催化企业数字化转型 ................................. 4 （三）企业智能数字化劳动力成为现实 ................................. 5 （四）数字员工解决企业数字化转型“最后一公里” ..................... 5 （五）智能流程自动化金融应用落地意义 ............................... 6 二、 智能流程自动化关键技术 ...................................... 6 （一）机器人流程自动化（RPA） ...................................... 7 （二）智能业务流程管理（iBPM） ..................................... 8 （三）低代码开发平台（LCDP） ....................................... 8 （四）流程挖掘（PM） ............................................... 8 （五）人工智能（AI） ............................................... 8 （六）集成技术 ..................................................... 9 三、 新技术发展及金融业应用现状 .................................. 9 （一）新技术发展现状 .............................................. 10 （二）金融行业新技术应用现状 ...................................... 11 四、 流程自动化技术落地方案 ..................................... 14 （一）自动化流程应用规划 .......................................... 15 （二）自动化流程技术引入 .......................................... 15 （三）自动化流程部署设计 .......................................... 18 （四）自动化流程通用平台能力 ...................................... 19 （五）自动化流程组织建设 .......................................... 22 （六）自动化流程应用实施及推广 .................................... 24 五、 自动化流程解决方案价值 ..................................... 26 六、 自动化流程实施案例 ......................................... 27 （一）自动化平台案例 .............................................. 27 （二）自动化场景案例 .............................................. 28 参考文献 .......................................................... 35 4 一、 智能流程自动化发展意义 （一）金融行业数字化转型整体趋势 《“十四五”国家信息化规划》明确我国数字化转型发展方向、主要任务、重点工程。中国人民银行《金融科技发展规划（2022—2025年）》和银保监会《关于银行业保险业数字化转型的指导意见》相继发布，为我国金融行业数字化转型提供有效指引。迎接数字时代、强化数字化竞争力、提升金融服务水平、高质量发展成为金融行业发展的总趋势。当前形势促使金融业务和管理向线上化、数字化、智能化演进。 （二）自动化技术催化企业数字化转型 机器人流程自动化（RPA - Robotic Process Automation），是一种以软件自动化、低代码开发、人工智能为基础的业务过程自动化技术。其可通过可视化低代码开发工具快速完成业务过程自动化流程构建，并通过软件机器人进行非侵入式（无需基础设施层调整）系统访问，模拟人工在系统表现层进行业务操作，实现业务流程的连接和自动化处理。RPA具有低代码开发、无侵入式访问的特性，具有简单易操作、应用难度和门槛低、快速部署、维护成本低等优势。RPA通过模拟人类操作，代替人类去执行规则明确、高度手工及重复、高频率的业务流程。与AI技术结合实现智能感知与连接，在跨系统、跨平台、跨业务的自动化流程中引入机器学习，从传统预设简单流程执行到企业复杂业务流程处理自动化，通过算法模型训练增强机器人对业务流程感知和理解， 5 有效提升组织业务流转效率和质量，推动企业流程自动化发展和演进。 （三）企业智能数字化劳动力成为现实 新技术快速崛起和不断成熟通常伴随着产业快速发展，流程自动化、流程挖掘等技术发展使自动化技术逐渐融入金融业务处理流程中，结合人工智能（AI）、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和认知计算（CC）等能力使得传统基于人工作业完成的业务流程逐渐被以RPA为代表的“Digital Labor”（ 数字化劳动力）替代，大幅提升企业经营管理效率和客户体验，此类场景广义上可称为企业数字员工场景。随着数字员工场景在企业各业务条线和部门的不断挖掘和推广，基于自动化技术实现智能数字化劳动力成为一种可能。 （四）数字员工解决企业数字化转型“最后一公里” 随着对业务流程自动化管理精细化和人工智能技术应用深入化，发展基于“智能流程自动化”的“数字员工”成为企业数字化转型“最后一公里”的主要选择。从组织角度看，企业发展数字员工是数字化转型的有效手段，在为企业降低成本和提升效率的同时强化行业竞争力，符合企业数字化发展战略要求。从员工角度看，“数字员工”使员工从重复劳动中解放，投入更多精力到值得思考和创新工作中。从客户角度看，“数字员工”减少办理业务等待时间，服务延长全时在线，客户体验感升级。 6 （五）智能流程自动化金融应用落地意义 金融行业发展智能流程自动化主要背景有两点，一是国内金融领域平均人力成本居各行业的前列，金融行业信息化程度较高，金融业务种类多、系统复杂、系统之间存在壁垒和信息孤岛，所以大量需要人工操作，这些操作一般都是比较机械、重复操作，总体人力成本较高。二是金融行业发展较成熟，金融服务产品同质化趋势较重，金融机构需要在产品创新、客户体验等方面寻求突破，体现差异化竞争价值，因此在数字化转型投入较大，有利于前沿技术场景孵化和应用。我国金融行业一直以来作为数字化转型先锋军，在前沿技术研究和应用等领域先行先试示范效应显著，能够有效指引行业数字化发展建设。研究金融行业智能流程自动化技术应用与实践，总结经验成果并复制推广能够快速拓展新技术应用边界，有效加快各行业的数字化发展。研究智能流程自动化发展不仅是个技术应用问题，还是未来社会发展中企业在数字化过程中形成新一代劳动力管理认知问题。通过探索数字化劳动力管理体系建设实践，为金融同业提供具有普适性借鉴意义落地方法和有效路径，加速金融机构数字化转型效率，降低总体投入成本。 二、 智能流程自动化关键技术 智能流程自动化是一系列技术的组合和运用，它包括RPA、LCDP、iBPM、PM、AI等多种关键技术，通过业务和技术融合拓展业务场景的边界，推动数字员工的应用和发展。将自动化处理技 7 术结合语义识别、语音识别、视觉感知、智能翻译、智能对话、机器学习等人工智能算法，通过大量样本的智能模型训练，打破软件自动化技术传统预设流程的局限性，帮助人类完成需要人类智慧才能处理的任务，从而实现类似智能客服、智能营销、智能风控和智能审单等业务流程自动化处理，如图1所示。 图 1 智能流程自动化技术构成 （一）机器人流程自动化（RPA） RPA的 全 称 为 机 器 人 流 程 自 动 化 （Robotic Process Automation），能够模拟或代替人工完成规则固定、数据结构标准的任务。RPA作为智能自动化的技术基础，在业务流程自动化过程中扮演着“执行者”的角色，主要负责流程打通、业务连接及模拟执行工作。 8 （二）智能业务流程管理（iBPM） iBPM（智能业务流程管理）是BPM功能的扩展，其本质是在优秀的业务流程管理（BPM）工具基础上，集成人工智能（AI）和云计算等技术，对传统BPM工具功能上的扩充，使其具有智能识别、智能感知、智能判断、智能决策的能力。iBPMS是iBPM的智能化套件，它嵌入了丰富的智能组件，是智能流程自动化发挥效能的“粘合剂”，可助力用户敏捷管理智能自动化相关能力。 （三）低代码开发平台（LCDP） 低代码开发平台（LCDP - low code develop platforms）是通过少量编码或无需编码即可快速构建应用的开发平台。低代码、无代码平台能够通过可视化拖拽方式快速完成应用开发，具有可视化、可扩展、可重用的特点。它在智能流程自动化中扮演“辅助者”的角色，负责自动化业务流程敏捷、高效的定制开发。 （四）流程挖掘（PM） 流程挖掘（Process Mining）是一种流程分析和监测技术，它能够运用企业信息系统中已有数据，自动呈现真实可靠的业务流程。作为拓展智能流程自动化边界的核心技术，它与iBPM在智能流程自动化过程中扮演着“分析管理者”的角色，共同完成自动化业务流程的发现、分析、优化及管理工作。 （五）人工智能（AI） 9 人工智能（Artificial Intelligence）在自然语言处理、智能语音、计算机视觉、人机交互、知识图谱等多个技术领域取得的显著进展，全面提升了智能自动化感知认知能力，赋予了智能自动化听、说、读、写、判断、思维的能力，使得智能业务自动化具备了智慧大脑。 （六）集成技术 企业可根据智能流程自动化目标，选择适合本企业的集成方案将智能流程自动化的多种关键技术进行集成。 智能流程自动化是通过将RPA、AI、iBPM、PM等多项技术进行叠加并综合运用来实现的。其中RPA（机器人流程自动化）是智能流程