重塑金融的超自动化趋势：提效、降本、减欺诈

超自动化使金融机构得以提升效率、削减成本、缓解欺诈。金融服务行业充满连接客户、买家、交易员、监管机构等利益相关者的复杂流程、交易和支付。大量遗留系统常导致高度依赖人工的流程管理，使自动化成为提供无缝客户体验的关键。超自动化尤其成为提升效率的有效工具，本文梳理当前金融领域该技术的最大趋势。

可落地的集成数据

金融领域数据常分散于孤岛，但企业开始将可落地数据整合在一处，超自动化得以于此蓬勃发展，并实现客户单一视图。这使金融机构能依不断演变的需求实时监控和调整流程。

ServiceNow全球金融服务负责人Keith Pearson解释：“超自动化旨在有效汇聚机器学习、流程挖掘、RPA、API集成和智能工作流编排等能力，以80%+服务交付自动化替代高复杂度。关键在于可落地的集成数据。碎片化数据和孤立系统是超自动化的敌人，数据湖技术无法将其持有的数据置于员工工作流手中。快速集成新旧系统、将流程相关数据汇聚一处以便智能自动化技术有效应用，是交付可落地自动化工作流和成功结果的关键。太多金融服务组织仍部署‘权宜之计的混合技术方法’达成自动化目标，无意中制造更多技术债务和数据孤岛。”

文档扫描

金融领域关键任务包括扫描客户文档（身份详情、银行对账单等）。由此产生的数据量巨大且成本高昂，但超自动化能在最小化成本的同时提升效率。

Appian EMEA和APAC高级副总裁Paul Maguire表示：“金融服务（FS）是全球经济中数据最密集的行业之一，需处理和分析海量客户数据用于基于文档的交易。流行的光学字符识别（OCR）扫描文档成本高昂，预计2025年将成126亿美元产业。但它设置极其耗时，且每次表单变更都需人工排错。超自动化以更高效方式解决同一问题：用RPA将不同来源文档汇入同一工作流，用AI分类提取信息（如复选框、甚至手写笔记）。AI检测到错误时，自动提交人工验证或修正，并从交互中自我学习改进。”

自动化报告

另一扰乱金融的超自动化趋势涉及监管报告流程。ELEKS云与解决方案架构师Volodymyr Marchuk认为该领域将更多受益于自动化。

Marchuk称：“我们接触的许多银行已在使用RPA和认知智能技术，意味着人工任务可在有限人工监督下7×24小时自动化。我们看到数据质量改善，人工员工得以重新部署至高价值任务。然而，RPA等技术可能非监管报告端到端的完整解决方案，超自动化将介入但需时日。完全自动化往往复杂、实施需数年，要求业务文化变革。”

缓解欺诈与错误

Marchuk进一步解释超自动化如何缓解欺诈和员工错误：“超自动化可显著减少因欺诈、事故和错误造成的财务损失。据Crowe和朴茨茅斯大学反欺诈研究中心（CCFS）研究，2018年全球欺诈损失达5万亿美元——占全球GDP 6%。超自动化利用RPA和机器学习可解决部分问题。用超自动化处理交易高效透明，生成的信息（操作日志）可供机器学习识别预测模式和趋势。”

聚焦人员

最后，超自动化若无员工有效管理无法真正成功，这意味着需要数据民主化。

Exasol首席技术官Mathias Golombek解释：“具有讽刺意味的是，最大超自动化趋势之一其实关乎人而非技术。当你致力于数据驱动的超自动化环境，自然结果是各部门员工数据素养激增——以及他们越来越被期望处理的数据民主化。Revolut是领军者之一。公司作为真正的数字原生者起步，真实数据驱动而非将数据作为决策和战略的宽泛参考点。它视超自动化为管理近年超高速增长的自然组成部分。因此，例如将数据科学应用于每个部门，无论传统上是否技术相关。其HR团队须懂SQL数据库：分析面试流程（从提问到特定角色成功相关性），用数据持续优化流程。结果，Revolut让各资历员工更易获取工作敏感数据，同时提升使用数据改进绩效的技能门槛。”