迎接數碼轉型：金融服務業如何受惠於機械人流程自動化

數據是金融服務公司最重要的一環，但這只是眾多需要管理的工作之一。隨著金融服務業面對數量急增的數據－由帳戶資料、信貸備忘，以至試算表－不少公司都感到無所適從。

近年機械人流程自動化（RPA）已經可以輕鬆處理金融服務業的數據和工作流程，亦是能夠執行大量可重複及規則為本（rules-based）流程的編程軟件。

我們不妨參考以下例子：銀行收到客戶提出調整信用評級的要求後，必須檢查該帳戶是否符合相關要求，然後更新數據庫以反映最新的信用評級，並由大型電腦向現有的短訊閘道（SMS gateway）發出確認通知。

試想像一家銀行在一週內接到數以百計的同類要求，確實很容易出現人為錯誤和重複的工序。此外，長時間處理單調的工作會削弱員工的效率，而以人手完成這些操作也需要大量工時。

RPA 軟件機械人正好適合這類費時、重複的繁瑣工序，可以代替人手輸入的流程。軟件機械人把一系列工作自動化，並由系統自行控制機械人的工作。與人類比較，RPA 處理這類工作的效益更佳，同時能夠提升準確度和質素，完全避免人手出錯的機會。

上海一家金融科技公司便採用 RPA 軟件機械人來負責將試算表轉換為增值稅申報表的繁瑣工作，成功把內部處理流程的時間由每年需時1,400個小時減少至只需280個小時。由 RPA 代勞有助該金融科技公司釋放勞動力，讓員工專注於更高價值、需要思考分析的工作，從而提高士氣，減少僱員流失率。^[i]

另外，一家商業銀行調整其索償工作流程，使用約85個軟件機械人負責13個程序，處理每年多達150萬宗索償個案。這個安排令「第一次就做對」（right first time）的工作數量增加27%，而且只須30%的員工開支便可增加相當於230名全職員工的產能。^[ii]

儘管成效數據視乎執行 RPA 方案的情況和規模而有所不同，但整體來說，金融服務業確實能夠從中獲益：效益和產能增加、減少錯誤率、改善客戶體驗及提高員工士氣，而且單是在實施方案的首年，便可以取得30%至超過200%的投資回報率。^[iii]

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