隨著技術的持續快速發展，世界各地的金融機構都面臨著提高效率、降低成本和提高生產力的巨大壓力。事實上，金融服務行業現在非常需要從傳統的、古老的商業模式中全面發展並作出改變。作為對策，自動化已經成為這一演變的重要組成部分，特別是機器人流程自動化 （RPA） 將在未來幾年內在金融機構的任務執行中發揮關鍵作用。
RPA 結合了機器人自動化和人工智慧，是跨應用程序和系統自動化以執行曾經由人類執行的重複性任務的過程。它有時也被稱為"智能自動化"或"流程自動化",因此是指任何可以編程來執行以前需要人類智能輸入才能成功完成的任務的軟體系統。
"RPA 處於人機技術的最前沿，為金融服務行業的參與者提供基於規則的虛擬勞動力，並設置為以與現有用戶相同的方式連接公司系統，藉助機器人技術，您可以為前台、後台和支持功能自動化並構建一個自動化平台。"
由於目前由員工完成的一些重複的、通常是平凡的任務現在將由這個自動化平台來執行，RPA 顯然對金融服務行業具有深遠的影響，可以改變銀行內部的工作性質，帶來顯著的收益，高效的客戶體驗以及降低成本和更有效地分配生產資源。
將此類任務交給機器人技術的一些主要好處包括節省成本，節省時間；RPA 為員工騰出時間處理更複雜的任務；減少甚至消除人為錯誤；和可擴展性，機器人能夠以任何人類無法比擬的速度執行任務。更重要的是，可擴展性意味著自動化解決方案將處理更高的容量，並且任務將在創紀錄的時間內交付。客戶銀行開戶就是這樣一個流程的例子，該流程對於員工來說通常是重複、乏味和不必要的耗時。但是通過自動化，這些任務可以更快、更準確地完成。從長遠來看，RPA 可以顯著提高金融機構系統內賬戶數據的完整性和質量。
開戶只是銀行業中可以被 RPA 嚴重改變的眾多領域之一。事實上，根據其 2018 年的研究，目前RPA所展示的技術可以"完全自動化"42%,並"大部分自動化"另外 19% 的金融活動。隨著周轉時間已成為衡量整體客戶體驗的最重要指標之一，銀行現在可以使用機器人來處理與賬戶、貸款和欺詐查詢等領域相關的各種任務。由於客戶服務團隊目前正在處理此類問題，使用 RPA 作為替代品將為這些團隊騰出大量時間來專註於需要更多智能和細微差別的更重要的查詢。
RPA 現在正在引發戲劇性轉變的銀行業的另一個重要領域是抵押貸款和貸款。鑒於購買房屋涉及的常規流程數量眾多——就業驗證、信用檢查、產權訂單和檢查報告，僅舉幾例——RPA 已成為無需人工干預即可接管其中許多任務的主要候選人，從而大大提高效率，減少貸款處理時間並大大縮短總周轉時間。例如，OCBC（華僑銀行）在該領域廣泛使用 RPA,這使得這家新加坡銀行能夠將重新定價房屋貸款所需的時間從 45 分鐘縮短到僅 1 分鐘。華僑銀行的 RPA 機器人檢查客戶重新定價的資格，推薦適當的重新定價選項，甚至起草推薦電子郵件給客戶。所有這一切意味著它可以處理比以前更重的工作負載，每天處理多達 100 個重新定價的應用程序。
也許最值得注意的是，對於基於貸款的活動，RPA 設法提高需要作為整個流程的一部分執行的每項特定任務的可見性。"藉助工作流自動化，貸款流程的每一步都是電子化的，這意味著您可以在每一步收集數據。尋找貸款申請以了解其當前狀態現在已成為過去，"專註於 RPA 的數字產品工程公司 RapidValue 表示。"您可以在您的文檔管理系統中搜索該文檔，並立即了解其處理狀態。" 因此，它可以極大地改善客戶的整體借貸體驗。
RPA 還將對銀行的合規活動產生重大影響，鑒於銀行在過去十年左右的時間裡為遵守日益嚴格的監管要求而承擔的成本不斷上升，這一點尤其有利。特別是，RPA 可以消除與了解您的客戶 （KYC） 和反洗錢 （AML） 相關的手動流程的需要。將這些重要要求中的大部分自動化將有助於最大程度地減少人為錯誤、降低成本並大大提高新客戶入職流程的效率。同樣，欺詐檢測也將受益於自動化，特別是考慮到銀行近年來面臨的案件數量迅速增加，這使得合規團隊的管理更具挑戰性。但是有了 RPA,
也許在更長的時間範圍內最重要的是，RPA 可以持續監控監管法律的變化和更新，並迅速將調查結果納入金融機構的反洗錢政策。"這種從外部和內部來源收集和處理數據的持續過程有助於 RM 經理]掌握其客戶組合併保持合規性，"紐約管理層的創始人兼首席執行官 Breana Patel諮詢公司 Bonova Advisory 於 2017 年 10 月在 Finextra 上寫道。"由於 RPA 是自動完成的，因此對客戶行為的持續監控過程變得更加高效。" Patel 舉了一個客戶使用信用卡的例子，RPA 識別出消費行為與歷史模式的明顯偏差。
由於支持 RPA 的技術的進步，上面提到的許多潛在收益最終都可以實現。例如，人工智慧 （AI） 的發展將在未來幾年 RPA 的整體增長和能力中發揮關鍵作用。根據 Business Insider 的 Insider Intelligence 的"銀行業人工智慧"報告，金融機構實施人工智慧可能占各行業潛在人工智慧成本削減總額的 4160 億美元，預計到 2030 年將達到 4470 億美元。減少員工工作量，顯著減少完成手動任務所需的時間，並降低成本，"該出版物承認。"隨著人工智慧技術在整個行業變得越來越突出，
9 月，Gartner 估計，儘管 英文新冠疫情的大流行造成了經濟壓力，但 2021 年全球 RPA 軟體收入將達到 18.9 億美元，比 2020 年的水平高出 19.5%.Gartner 研究副總裁 Fabrizio Biscotti 表示："RPA 項目的關鍵驅動力是它們提高流程質量、速度和生產力的能力，隨著公司與企業試圖滿足新冠疫情期間降低成本的需求，每一項都變得越來越重要。" . "通過使用RPA 軟體，企業可以在數字優化計划上迅速取得進展，而且這種趨勢不會很快消失。"
事實上，Gartner 預計 RPA 市場到 2024 年將以兩位數的速度增長，這隻會進一步說明銀行對這項技術的長期預期有多大潛力。由於人工智慧和自動化將決定世界的大部分運作方式，因此，那些在廣泛的業務部門中儘快實施 RPA 的金融機構在效率提高方面獲得最大收益似乎是合理的和成本降低。
