随着数字化转型的浪潮席卷全球，企业对于提高运营效率、降低成本的追求日益迫切。在这一背景下，“AI+RPA”技术的融合正成为推动企业自动化、智能化转型的重要驱动力。AI的赋能，促使RPA从传统的业务流程自动化技术蜕变为具备全方位感知、跨领域协同、精准决策及持续进化能力的智能体，为新质生产力的蓬勃发展注入了强劲动力。在金融领域，这一技术融合更是展现出了巨大的创新应用潜力和广阔的发展前景。

一、“AI+RPA”的发展趋势

RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）是一种灵活、高效、成本可控的数字化赋能技术，通过预先设定的规则和逻辑，精准模拟人类在计算机上的操作行为，自动执行重复性强、规则明确、频次密集的工作任务，实现业务流程自动化。

近年来，随着人工智能的飞速发展，尤其是在机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等前沿领域的突破性进展，极大地扩展和深化了RPA的应用范畴与边界。以AI赋能和增强的RPA已成为新趋势。具体体现在以下几个方面：

（一）智能决策能力进阶

集成与融合了深度学习、强化学习等生成式AI技术的RPA，实现更高级别的智能性和自主性。在处理大量数据、识别模式、预测结果等方面，因其具备了自我学习与优化流程的能力，RPA在执行自动化任务时，不仅能遵循预设规则，还可通过学习和理解数据、自主决策等方式，更好地适应复杂、多变的业务环境，提供更精准的推理、判断和决策结果。

（二）人机交互模式革新

借助基于大语言模型（LLM）的生成式AI技术，RPA可以获得更强大的自然语言处理能力，能够更深入地理解并处理人类语言，实现更自然、流畅的人机交互。用户可以通过简单的自然语言指令来操作RPA，而无需编写复杂脚本或程序，这种交互方式的改进极大地降低了使用门槛，提升了用户体验，拓宽了应用场景。

（三）信息解析技术深化

结合光学字符识别（OCR）、计算机视觉（CV）等AI技术，RPA可具备自动解析扫描文档及图像中文本信息的能力。在涉及大量纸质文档或图像数据处理的应用场景中，这种技术集成显得尤为重要。通过RPA的自动化处理，关键信息得以快速且准确地提取与整理，为后续的决策分析提供有力支持，还显著降低了人工错误与成本。

（四）数据洞察能力跃升

RPA技术的数据自动化处理能力，增强了数据收集、整合与清洗的效率与准确性，为数据洞察分析构建了高质量的数据基础，确保了数据源的纯净性与一致性。当RPA与AI驱动的大数据分析技术深度融合时，企业能够快速挖掘数据中的潜在模式、发展趋势及深层次关联，为决策过程提供有力支持。这一数据洞察与智能分析机制，赋予了RPA更深刻的业务理解能力与市场动态感知能力，有效促进了企业决策的科学性与精准性，从而为企业带来更大的商业价值。

（五）需求扩展动态适应

通过AI和云计算的协同作用，RPA展现出卓越的弹性扩展能力。通过两者的协同增效，RPA能够根据需求动态扩展和缩减资源，实现高效的动态分配。可从容应对业务高峰期的处理压力，确保服务连续性。反之，在业务低谷期，可智能缩减资源占用，实现成本的精细化控制。

二、“AI+RPA”在商业银行的创新应用

（一）信贷审批与合规管理

在信贷审批方面，“AI+RPA”的应用可极大地提高审批效率和准确性。AI通过大模型和和机器学习算法，对客户的信用历史、财务状况、行为特征等多维度数据进行深度挖掘和分析，全面评估借款人的信用风险，为信贷审批提供决策支持。RPA则负责自动执行审批流程中的重复性任务，如资料收集、信息录入、审核跟踪等，有效缩短审批周期。两者结合，实现了信贷审批流程的智能化和自动化，降低了信贷风险并提升了客户满意度。

在合规管理方面，可利用AI技术深入分析监管政策、市场动态、客户行为，识别潜在的风险点，如反洗钱、市场波动、信用违约等，为银行提供前瞻性的合规策略。同时，RPA能够自动执行常规性的合规检查、报告编制和数据核对任务，减少人为错误，确保合规流程的一致性和准确性。此外，“AI+RPA”的应用还能够实时监控交易活动，快速发现异常模式，及时触发预警机制，帮助银行在第一时间采取相应措施，避免合规风险演变成实际损失。

（二）客户服务与智能交互

在客户服务方面，“AI+RPA”的应用可提升客户服务的敏捷化和个性化。通过智能客服机器人，银行能够为客户提供7×24小时不间断服务，确保客户需求实时响应。RPA可以自动回答常见问题、处理简单的客户问题。而AI可以通过自然语言处理（NLP）技术理解客户意图，迅速把握客户需求核心，给出准确的回答和解决方案。同时，“AI+RPA”还能够与CRM系统结合使用，实现客户数据的自动化收集和分析，根据客户数据制定个性化的营销策略和服务方案，提升客户满意度和忠诚度。例如，当客户咨询贷款产品时，机器人可以根据客户的信用评分和财务状况推荐合适的贷款产品。

（三）财务管理与报表分析

在财务管理分析方面，“AI+RPA”的应用可进一步完善财务流程的自动化和智能化。RPA可以自动化处理大量数据并生成报表，提高了报表生成的效率和准确性。同时，AI通过大数据分析和机器学习算法对财务数据进行分析和预测，为银行提供决策支持。例如，在预算编制方面，AI可以根据历史数据和业务趋势预测未来的收入和支出情况；在成本控制方面，AI可以分析各项成本支出并识别出潜在的成本节约机会。

（四）账户管理与反欺诈监测

在账户管理方面，“AI+RPA”的应用实现了账户开立、变更、注销等流程的自动化处理。RPA负责执行具体的操作指令如填写表单、提交申请等；AI则负责验证用户身份和审核申请信息的真实性。这种结合方式不仅提高了账户管理的效率，也增强了账户的安全性。

在反欺诈监测方面，AI大模型通过分析海量交易数据、客户行为模式及外部风险情报，实时识别潜在的欺诈风险。一旦发现异常交易或可疑行为，RPA立即自动触发预警机制，并启动进一步的调查和审核流程，大大降低风险事件响应的延迟时间，从而将欺诈行为的影响降到最低。同时，RPA还负责执行风险处置措施如暂停交易、冻结账户、通知客户等。为银行提供更加精准和高效的风险控制手段。

尽管“AI+RPA”的发展前景日益广阔，但仍面临用户隐私保护、技术安全、法律法规等诸多挑战。未来，随着技术的不断成熟与应用领域的持续拓展，“AI+RPA”有望在银行数字化转型与金融服务创新中发挥更为重要的作用。

（文章系作者投稿，文中内容不代表中国电子银行网观点和立场）

责任编辑：王煊