银行业运营效率的新时代

将后台效率转化为竞争优势 作者 奥努尔·多甘·伊吉特卡南·奥伦梅斯鲁尔·贝克·乌古尔卡安·索莱梅兹鲁梅萨·哈赞 银行正面临利润空间缩小、监管要求提高以及敏捷的数字挑战者等多重压力。为了竞争，它们必须从前到后彻底重塑运营模式。前进的道路包括消除人工任务、简化工作流程，并拥抱下一代技术，如人工智能和自动化。通过转型为智能、高效、顶尖、零后台办公室模式，银行能够提升效率、降低成本，并以更快的速度提供可靠服务——将运营转变为竞争优势。 重塑银行运营 11 转化杠杆 银行业务运营卓越需要后台职能的全面重塑。一种结合人力优化、流程简化和先进技术的综合转型方法，能够构建一个兼具可扩展性和高效性的弹性运营模式。如图1所示，该框架围绕三大相互关联的支柱（组织、技术/流程和自助服务）构建，并由11个转型杠杆支撑。 银行业正处在一个关键节点。随着利润空间收窄、监管压力加剧以及以数字为先的挑战者重新定义“高效”的含义，运营卓越已从一项预算项目转变为一项战略必需。传统后台部门，曾被视为必要开支，现已崛起为竞争优势的下一个前沿。 在全球市场上，领先的银行正在重塑其运营模式——精简传统工作流程，拥抱数据驱动自动化，并将人才重新部署到高价值活动中。端到端处理（STP）和智能自动化正在改变交易、验证和服务请求在企业内部流转的方式，从而打造更精简、更快、更具韧性的组织。本观点概述了重塑银行运营的结构化方法。 组织：构建下一代劳动力队伍 员工队伍是任何后台转型的支柱。优化员工的分配和监控可确保最大程度的效率、灵活性和与运营优先级的保持一致。现代的后台员工队伍必须具备敏捷性、灵活性和优化性。 用于高价值任务。这是通过亚瑟·D·李特尔公司（ADL）近期与...的合作达成的。一种针对性强的方法，聚焦于：领先金融机构展示了如何 技术、组织重塑以及劳动力演变可以汇聚起来，产生可衡量的影响。- 集中分支机构运营。这涉及将分散的分支机构运营整合到一个中央枢纽，标准化流程，加强监管，图1. ADL的11个转型杠杆实现快速决策。其目标是减少冗余，并确保所有地点执行的一致性。 - 精简组织架构。这包括将后台职能划分为简单的交易操作和专业化运营部门。有些团队负责处理高容量的标准化任务；另一些团队则管理复杂和/或专业化的流程。敏捷转型团队确保动态分配和容量规划。 技术/流程：自动化与简化核心架构 先进技术能够将后台运营从劳动密集型的工作流程转变为优化且可扩展的系统。通过战略性地实施技术，银行可以消除常规任务，增强运营弹性，使员工能够专注于更高价值的工作。这包括： - 一个任务分配模型。在该模型中，任务根据员工技能、服务水平协议（SLA）、运营优先级和实时工作量预测进行重新分配。预测建模和数字孪生模拟了最优任务分配和灵活劳动力部署的场景（见图2）。 - 无纸化流程。将文件转换为标准数字格式可消除人工数据处理，提高可审计性，并为自动化工作流程奠定基础。数字档案确保易于检索并符合规范。 - 提升技能与再培训。结构化的培训项目能增强员工能力，使他们能够执行更高价值的工作，并适应自动化辅助的工作流程。认证确保员工具备下一代运营模式所需的技能。 - 统一工作流。将工作流整合到单一系统中可减少重复，确保端到端可追溯性，并为自动化计划奠定基础。任务进度和异常情况可以轻松监控。 流程被整合为单一流程，以减少因系统碎片化而导致的低效和任务管理复杂化。这确保了自动化仅在优化、标准化的工作流程上实施。 今日的银行业态，技术已不再是赋能者。 - 高级技术。在当今的银行业格局中，技术不再仅仅是赋能者，而是运营转型的核心驱动力。通过整合机器人流程自动化（RPA）、光学字符识别（OCR）以及人工智能（大型语言模型[LLM]、生成式AI[GenAI]和代理式AI平台）等高级工具，银行可以超越效率提升，实现智能化运营。这些技术不仅自动化常规、重复性任务，还能支持决策制定、提供预测性洞察并促进实时监控——从而构建一个可扩展、富有韧性且面向未来的后台运营体系。 战略性地实施这些工具，可确保技术与人类专业知识相辅相成，最大化生产力，并在运营、合规及客户体验等维度实现可衡量的业务影响（见图3及边栏“自动化工具”）。 原生，AI 图3。基于下一代AI技术的技术栈带来的改进自动化机会 自动化工具 - 文本生成与文档自动化。借助生成式人工智能（GenAI），银行可根据内部数据自动生成高质量的回复、监管报告或客户沟通材料。这有助于缩短处理时间、统一信息传递，并降低运营风险。 自动化帮助公司实现可衡量的业务影响，涵盖运营、合规和客户体验等维度。 RPA RPA可自动化数据录入、校验和核对等重复性、基于规则的任务。RPA可实现24/7全天候运行，确保执行更快、错误更少，从而降低运营成本，并将员工从高价值工作中解放出来。 预测洞察与学习。人工智能 持续从历史模式、例外情况和客户互动中学习，以优化工作流程、预测瓶颈并提高运营预测能力。 OCR 光学字符识别（OCR）将扫描的文档和图像转换为机器可读数据。当结合人工智能技术后，OCR能够理解复杂表单、提取相关字段并执行智能校验，从而提高准确性和速度。 - 具有自主性的AI平台。具有自主性的AI代表了超越传统RPA和标准AI的下一个前沿，能够跨系统、跨职能自主执行复杂的多步骤工作流。主要区别包括： AI 人工智能通过将自动化从重复性任务扩展到智能、自适应的工作流程，变革了后台运营。其应用包括： 自主性。不同于需要严格规则的工作流程自动化（RPA），具有能动性的AI能够理解任务、适应变化的输入，并在既定的操作边界内做出决策。 - 文本与视觉识别。AI增强的OCR技术能够从结构化及非结构化来源（例如扫描表单、电子邮件、PDF文件和手写文档）中提取、解读和验证数据。通过理解上下文，AI减少了错误并加速了处理过程，确保合规性并提升了客户体验。 复杂工作流编排 自主AI可以在多个系统（例如，企业资源计划、银行平台、文档存储库）中执行任务，无需人工干预。 - 学习与适应。具有自主性的AI从过去的运行中学习，并调整未来的行动，随着时间的推移，提高准确性并减少错误。 智能决策。人工智能可对交易进行分类，优先处理异常情况，并根据风险、复杂度或服务水平协议（SLA）来分配任务。这减少了人工审核，提高了端到端流程自动化（STP）率，并让员工能专注于更高价值的工作。 可扩展性。智能体AI通过处理以往无法自动化的高容量、高复杂度工作流程，帮助银行高效扩展业务。 自助服务：启用纯数字模式 案例研究：土耳其第一级银行 自助渠道将常规业务从后台转移到客户端，同时提升客户体验。通过授权客户独立完成标准业务，银行能够显著减轻工作量、提高满意度，并加强数字化互动。 ADL与土耳其一家领先的Tier-1银行合作，对其运营模式进行重塑，并构建一个面向未来的后台。此次转型旨在将运营从零散、手动的工作流程转变为自动化、数据驱动、以客户为中心的组织。 高容量、低复杂度的交易（例如转账）应设计为可通过手机应用程序、网上银行和交互式数字门户实现端到端完整处理。客户应能无需人工干预即可发起、上传并完成交易，从而将网点依赖转变为完全的数字化体验。关键举措包括： 构建基础 转型始于全面评估，旨在了解该银行的运营格局。ADL发现了流程低效、组织壁垒以及未被充分利用的自动化潜力。目标是为转型制定一份基于实证分析的路线图，确保每一项改进措施都与可衡量的业务成果相联系。主要活动包括： - 设有专门的客户采用团队，并具备绩效追踪功能。这些团队应识别高价值客户，通过与分支机构及客户的直接互动分析运营痛点，并收集反馈以制定自助服务发展路线图。这些团队应持续通过绩效仪表盘监控采用率，确保可持续的使用增长，并主动应对任何出现的障碍。 对组织结构、运营成就和历史绩效趋势进行详细评估 对后台职能的端到端工作流程进行映射，以识别自动化差距、人工瓶颈和非增值活动。 集成具有增强数字功能的系统。自助服务平台应与银行核心系统无缝集成，实现实时验证、人工智能辅助支持和预测分析。通过扩展通过数字渠道提供的服务范围，银行可以显著减少对网点的依赖，并提供更全面、以数字为先的客户体验。 设计跨职能计划，包括动态任务分配系统、实时监控仪表板和自助服务转型框架 以全时当量（FTE）节省、处理时间缩短和生产率提升来量化运营效率机会 流程简化与统一工作流： 从战略到可扩展的影响力 在清晰的蓝图指引下，关注点转向将效率、敏捷性和智能化嵌入银行的日常运营。执行重点在于协调组织重塑、先进技术应用和流程简化，并通过数据驱动的治理框架进行统筹，以确保可衡量的成果和可持续变革。 通过将多个步骤整合为单个支持光学字符识别（OCR）的审核流程，资金转账业务流程得到了简化，缩短了处理时间并提高了运营效率。 验证阈值已根据风险指标进行了优化。这加速了审批流程，同时减少了验证工作所需的全时当量（FTE）。 组织 集中化。高负荷的分支机构的运营，包括与销售点（POS）相关的任务，已转移到中央服务中心，并通过一个新的控制面板进行监控。 通过整合简化了数据输入界面，优化了癫痫手术流程。 已将检查流程迁移至中央业务流程管理系统，从而实现以最少的 manual intervention（人工干预）进行STP。 - 精简结构。为简单的交易性操作创建了共享活动池，引入了精简化的角色，并通过管理跨度分析减少了约30%的管理职位。 人工智能集成- 文本与视觉识别。签名验证通过将签名和印章与授权 清单进行分离和分析实现自动化。 - 动态任务分配。已实现一种基于服务水平协议（SLA）、优先级和劳动力可用性的任务分配算法。该算法得到利用情况跟踪和数字孪生模拟的支持。 - 文本生成。为满足公共机构的官方数据请求，该解决方案提供端到端自动化，将处理时间从数天缩短至数分钟。OCR和LLM智能处理传入的书面指令，触发代理架构自动从核心系统检索必要的客户信息。最后，GenAI即时起草符合合规要求的正式回复函，将员工的角色从繁重的创作转变为快速最终核实，从而显著降低风险并加速完成时间。 - 技能提升。基于任务的技能矩阵和认证项目扩大了员工覆盖范围，同时降低了全时当量（FTE）需求。 - 绩效管理。通过实施实时仪表盘来追踪各团队的任务完成情况、生产力和流程处理时间。这创造了透明度，从而能够主动解决问题，并推动持续的性能改进。 Technology/processes - 代理型AI平台。传统RPA被代理型AI解决方案所取代，提供了更全面的自动化能力，并降低了年度机器人成本。这些解决方案被集成到涉及复杂计算和数据录入的流程中，从而缩短了流程处理时间。 数字化与自动化。已数字化超过90种文档类型，消除了纸质文档。创建超过150个活跃的RPA（机器人流程自动化）来执行组织内重复性、非专业化的任务，提高了效率和一致性。 一年之内，这场转型开始产生切实、可持续的影响。 从效率提升到文化变革 一年之内，这种转变开始带来切实且可持续的影响——不仅体现在数字上，也体现在思维方式和企业文化上。 - 运营生产力——全职等效工时效率提升近50%，在不影响质量或控制的前提下，生产力提高了2.5倍 - 聊天机器人。这些聊天机器人被设立用来为分行员工提供关于规章制度、系统和产品的即时指导。 财务成果——通过提升自动化水平、优化工作负载均衡及自助服务迁移，实现了显著的最终效益。 学习和持续改进。AI自动评估银行用户在分支机构收到的保函，并对以往需要员工人工审核的国际汇款交易进行分类，从而减少了需要人工干预的任务总量。 - 自助服务——将10%-15%的业务迁移至自助服务，降低了后台工作量 - 流程精确度——减少人为错误和操作风险，提升合规性，并最大限度降低服务中断 Self-service 我们识别了银行不同细分市场的高客量运营客户，进行了网点和银行用户走访以了解关键痛点，并收集了自助服务产品的反馈。意识度