国内RPA的在金融的核心业务场景有哪些？

国内RPA在金融方面的应用主要围绕证券公司和银行两个行业，主要的应用场景是一些规则明确、大量重复、繁琐枯燥的事务性工作。【点击免费使用社区版】

在证券公司，RPA以“数字员工”的形式有效地实现了生产力提升，助力业务提质增效并降低运营成本，因此取得了良好的实践成效；而RPA对多数银行来说，更多定位于流程化业务的辅助作业工具。而结合银行的业务特性与技术应用战略来说，RPA未形成诸如RTC（构建远程视频银行战略）、AI（构建银行“存贷汇”全面智能升级的智慧银行战略）等技术的价值愿景，但由于RPA技术ROI表现卓越，且能与银行智能应用实现有机融合，成为不可或缺的技术投入。

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云扩智能RPA：

银行业务线丰富，流程标准化程度高，高人力、强合规是RPA典型应用场景。

RPA应用场景：发票验真伪及合规性检查、零售信贷评估、合规报告跨系统生成、申请抵押贷款、固定资产摊销、资金结算等

云扩成功案例：银行每月要从分行人工获取各种新增卡、活动卡、注销卡、消费笔数、消费金额等数据，并需要对这些数据进行人工统计，统计数据整理汇总成报表，且要依据一定的规则对各行xyk业务进行综合评分。在实施自动化之前，员工需要每一步都自己 *** 作，效率低且易出错。

解决方案：使用云扩 RPA，可以实现从数据仓库每月自动抓取每个分行的数据进行统计，自动生成汇总报表后依据规则自动给出综合评分。总体工作量减少的同时，数据提取成功率提高，员工可以将时间花在更有价值的任务上。

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