安永-机器人技术与智能自动化：人类与机器力量的结合-2019.2-32页_1mb

报告摘要

机器人技术与智能自动化总结

核心内容

机器人技术与智能自动化（IA）正在深刻改变金融服务行业的运营方式。通过结合RPA（机器人流程自动化）、AI（人工智能）以及数字化使能器，企业能够实现流程的自动化、效率的提升、风险的降低以及收入的增长。本文探讨了RPA与AI的互补关系，分析了智能自动化的价值创造路径，并提出了实施智能自动化的关键步骤和成功秘诀。

主要观点

RPA 已在金融服务行业广泛应用，但仍局限于结构化数据和预定义流程，通常只能实现子流程自动化。
AI 是一种更具变革性的技术，但其实施更为复杂，需要结合多种工具和技能，如自然语言处理（NLP）、机器学习（ML）和深度学习。
智能自动化 是RPA、AI和数字化工具的综合应用，能够实现端到端流程改造，提升运营效率和客户体验。
“RPA+” 是一种将RPA与数字化工具（如OCR、NLP、聊天机器人等）结合的方式，能够显著提高流程自动化水平和投资回报率（ROI）。
“大AI” 指的是能够进行预测、决策和模拟人工交互的高级AI技术，如机器学习模型用于客户流失预测、欺诈检测等。
成功实施智能自动化 需要综合考虑流程选择、技术整合、技能培养、风险控制和ROI监控。

关键信息

RPA与AI的互补性

RPA专注于规则驱动的流程自动化，处理结构化数据，如系统间的数据输入。
AI则能处理非结构化数据，如电子邮件、语音、图像，从而提供更深层次的洞察和决策支持。
两者结合可实现更广泛的流程自动化，例如在追加保证金通知处理中，RPA与AI结合后，可将处理准确率提升至95%，并显著减少人工干预。

智能自动化的价值创造方式

RPA+：通过结合OCR、NLP等数字化工具，将传统流程（如费用处理）的效率提升50%以上。
“大AI”：用于预测客户流失、推荐产品、检测欺诈、优化客户搜索等，可带来显著的业务收益。
例如，某银行利用AI预测客户流失，将预测准确率提高四倍；某银行通过NLP识别信托问题，审查时间减少20倍。

智能自动化的实施建议

机会评估：应进行全面的流程评估，识别适合RPA和AI的流程，避免过度依赖复杂流程。
技术整合：优先采用云支持的AI工具，以降低前期成本并提高部署灵活性。
技能培养：需要培训员工掌握RPA、NLP、ML等技能，同时引入外部专家和有机增长策略。
控制措施：建立统一的控制室，监控AI输出质量、算法偏差，并确保合规性。

智能自动化的挑战

AI的实施比RPA更复杂，需要大量数据和训练，且对数据量要求较高。
当前仅有约5%的公司认为自己能够熟练运用AI，而15%的公司具备RPA能力。
AI项目需要更长的开发周期，且需持续的人工干预和训练。

智能自动化的成功秘诀

执行联合机会评估：结合RPA、数字化和AI，寻找最佳流程组合。
使用云技术支持AI工具筛选：降低前期成本，提升部署速度。
从实验室到实际应用，仔细规划：确保ML和AI模型在实际环境中稳定运行。
考虑首选运营模式：建立统一的自动化中心（CoE），统一管理RPA、AI和数字化工具。
制订人才计划：应对技能短缺，采用战略招聘、外部援助和内部培养相结合的方式。
建立操作控制室：监控AI输出质量、算法偏差及合规风险。
监控影响：持续跟踪自动化带来的收益，确保项目可持续发展。

结语

智能自动化不仅是技术的结合，更是企业运营方式的变革。安永作为全球领先的金融服务咨询机构，具备丰富的RPA和AI整合经验，能够帮助客户实现高效、合规和可持续的智能自动化转型。

后续步骤

如需进一步了解安永如何助力智能自动化转型，可联系以下专家：

安永欧洲、中东、印度及非洲地区

Chris Lamberton
+442079511963
clamberton@uk ey.com
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注：本文内容由安永发布，旨在为金融服务企业提供智能自动化转型的指导和建议。

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