银行风控模型现状(银行rpa管理方案)

易分析:流程挖掘和RPA是匹配度很高的技术组合。对于科技能力强的银行来说,流程挖掘应该是目前引入研究的技术。对于技术能力较弱的银行,可以对流程挖掘保持一定的关注。两到三年后,基于流程挖掘的实际效果和大银行的实践经验,他们会考虑是否引入。

RPA从辅助性向智能化发展,多技术栈交叉融合提升复杂场景应用能力

RPA的发展包括三个阶段,从能力上可分为辅助RPA、自主RPA和智能RPA,如下图所示:

辅助RPA:在开发初期,RPA只能部署在个人电脑上,无法完成大规模应用的部署。

自主RPA:随着RPA产品的发展,厂商对业务理解的加深,以及RPA与其他技术的融合,RPA可以大规模部署在一体机和云端。

智能RPA:RPA还会结合各种AI技术(如计算机视觉、机器学习等。),低代码,对话机器人等技术将应用场景延伸到各个银行部门和复杂的业务场景。

目前,RPA正从自主化向智能化发展。

计算机视觉、机器学习、低代码、自然语言分析、商业智能、流程挖掘等技术都在不断的随着RPA发展。

其中,流程挖掘主要用于流程改进,需要大量数据作为分析材料。RPA的运行日志正好满足需求,改进后的流程可以用于新RPA场景的开发。因此,流程挖掘和RPA是高度匹配的技术组合。

流程挖掘贯穿RPA项目的开发和使用阶段有利于银行改进业务流程,从而实现效率升级

流程挖掘基于数据挖掘、机器学习、流程建模和分析等技术。通过定向收集和处理企业各种IT系统中存储的信息日志,可以可视化业务流程及其逻辑,多维切片分析根本原因,识别流程返工和迂回情况,发现节点冗余,优化流程。因此,流程挖掘贯穿于RPA项目的整个生命周期。

在RPA项目开发的早期,利用流程挖掘技术发现大量可以应用RPA的潜在流程。

RPA产品投入使用后,会在运行中产生丰富的行为日志,可以用来挖掘后续分析流程的数据资料,一定程度上可以实现流程的自动发现和后续优化。

企业越大,部门越多,协作越频繁,系统越复杂,流程链越长,数据量越大,分支越多,流程变异的可能性就越大。所以从理论上来说,流程挖掘确实适合银行改进流程,从而提高工作效率。

给银行的建议

易观认为,目前工艺矿的市场热度有些膨胀,因为工艺矿是现阶段RPA厂商给资本市场讲的故事。目前流程挖掘还处于探索和项目打磨阶段,没有突出的实践案例,银行需要谨慎对待这项技术。

银行需要参考流程专家的分析和投入产出比的评估,才能决定是否在RPA规划、建设和运营中使用流程挖掘技术。

对于科技能力强、规模大的银行,流程挖掘应该是现在应该引入研究的技术。这些银行结构复杂,分支机构多,业务类型多样,业务流程长。尽管流程专家已经对工作流程进行了优化,但流程挖掘可以从计算机的“视角”来看待现有流程,并发现改进的机会。每发现一个亮点,就能大大提高效率,节约成本。

原标题:应用流程挖掘,发现潜在RPA可实施场景,帮助银行优化业务流程。

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