什么是银行自动化？

现代银行自动化倡议依赖于机器人流程自动化 (RPA) 和人工智能 (AI) 等技术，其中包括生成式 AI 和智能体 AI。这些工具可自动执行数据录入、文档审查、客户加入和交易处理等任务。它们可帮助银行更快地完成工作、减少错误，并让员工能专注于更复杂或高价值的活动。

虽然复杂性上升会带来风险，但自动化的优点可谓巨大。随着自动化的扩展，银行必须致力于实现明确的平台治理，以管理安全性、合规性和弹性。2025 年 IBM 的一项研究发现，60% 以上的银行 CEO 表示，他们必须接受重大风险才能利用自动化优势并增强竞争力。¹

自动化在欺诈检测和风险管理等网络安全领域发挥着关键作用。AI 系统可实时分析交易模式，以识别可疑活动。合规团队使用自动化工作流来快速适应监管变化，而完成此任务有时只需数小时而不是数周。

自动化平台提供低代码或无代码界面，以便银行能跨部门构建和扩展自动化功能，而无需过度依赖 IT。此方法可更快地部署客户服务、报告、营销和会计等领域的解决方案。

在零售银行中，自动化可支持信用卡发行、帐户设置、贷款申请和合规性检查等流程。RPA 和基于 AI 的系统可提取并验证客户数据、处理表单并为贷款发放系统提供信息。此效率改善可大幅缩短周转时间并确保大规模一致性。

很多银行会在幕后使用自动化和金融科技。例如，过去当客户存入支票时，银行员工需检查图像、输入正确的数据并转移资金。现在，系统则会自动完成大部分此类工作。当客户使用银行的移动应用程序时，软件会读取并验证支票，然后更新其余额，且通常只需几秒钟即可完成。

在整个此细分行业中，智能自动化可有效节省成本。自动化可提高效率，并已被证明可完全避免运营等流程中的错误问题。在智能体 AI 和智能软件的帮助下，需要数年时间才能手动完成的大规模文档处理可在几天内完成。

短期内，生成式 AI 和机器学习 (ML) 预计将在决策、客户沟通和个性化金融服务中发挥更大的作用。这些技术支持更具适应性和响应性的银行运营，同时可保持强大的安全性和合规性。

银行自动化很重要，因为它可让金融机构更快、更准确、更高效地运营。很多传统的银行业务流程依赖于耗时的手动任务，而这些任务极易出错，例如客户加入、贷款处理和付款处理。自动化可简化这些任务、减少错误并提高一致性。

此需求对于银行业来说非常重要，因为旧版系统往往会减缓数字化转型，并凸显现代化改造对充分利用新技术的优点所具有的重要性。

自动化可支持实现更出色的合规性和风险管理。自动化系统可实时监控交易、标记可疑活动并比人类团队更有效地跟上监管变化。如此一来，银行便可快速响应合规规则，并降低罚款或品牌受损的风险。自动化还可通过提供每个系统操作的详细日志来提高审计就绪程度，以使监督和审查变得更为轻松和可靠。

此外，自动化还可增强客户体验。客户期望快速响应、无缝的数字服务和个性化的互动。自动化可通过全天候处理请求并实现即时帐户审批和实时欺诈警报等功能，来帮助银行满足这些期望。它还可让员工腾出时间去处理更复杂、高价值的互动，从而提高整体服务质量。

最后，自动化可助力银行实现扩展。自动化系统可开设数千个帐户并处理数百万笔交易，而无需增加相应的人员。此功能有助于银行降低成本，同时在快速变化的市场中保持竞争力。

银行业的自动化使用 AI、RPA 和工作流自动化平台等软件工具来处理遵循既定规则或模式的各种任务。这些系统可像人类员工一样与数据库、文档、面向客户的平台以及内部系统进行交互，但其速度更快且不会疲劳。RPA 可处理结构化、可重复的任务（如数据录入），而 AI 则支持数据解释、战略和决策，如欺诈检测或客户行为分析。

智能体 AI 可通过允许系统独立规划和执行多步骤流程来扩展此功能，以便在新信息可用时进行实时调整。

自动化流程通常会从确定一项常规、耗时且无需太多人工判断的任务开始。然后，开发人员或业务分析师会用低代码工具或脚本编制功能来设计自动化工作流，以便告诉系统每一步应完成的具体操作。此工作流可能包括将数据从一个系统复制到另一个系统、验证客户详细信息或生成报告。

一旦部署，这些程序便会在后台运行或按需运行，且通常只需几秒钟即可完成曾经需要数小时才能完成的任务。

银行自动化涵盖前台与后台运营。在前台，它可能涉及负责回答客户基本问题的聊天机器人或虚拟助理，或是根据过去的客户数据来自动填充的数字表单。在后台，它可简化帐户对账、文件处理和合规报告。

银行通常会从小规模着手，并自动执行若干任务，然后在看到成效时再扩展到更广泛的系统。自动化可日夜运行，从而提高服务速度和内部效率，同时减少错误和运营成本。

此类技术在简化运营、减少手工作业、提高准确性以及实现更智能、更快速的决策方面都发挥着作用。它们共同构成了现代银行自动化的基础。

AI 是一种技术，它支持计算机和机器模拟人类的学习、理解、问题解决、决策、创造力和自主性。它可用于超出固定规则的任务，例如欺诈预防和检测、信用风险评估以及客户情绪分析。AI 可分析大型数据集、识别模式并根据过去的行为做出决策。在银行业，AI 可为聊天机器人和助手提供支持、预测客户需求并帮助检测金融活动中的异常情况。

生成式 AI 可通过创建定制内容（例如个性化财务建议、有针对性的营销消息和定制的客户沟通）来扩展这些功能。它还可帮助制作和调整监管报告或知识库文章。

智能体 AI 则可通过允许自动化系统更自主地运行来增添新功能。智能体 AI 无需遵循预先定义的指令，而可设定中期目标、适应新信息并实时调整工作流。例如，如果客户的贷款申请缺少所需文件，智能体 AI 系统则可检测到此问题，并直接向客户索取所需的文件。然后，它会验证这些文件并继续处理贷款。

2024 年，仅有 8% 的银行正在系统地开发生成式 AI，而另有 78% 的银行则会通过战术计划来追求实现生成式 AI。然而，此采用率预计在未来几年将大幅激增。¹有研究表明，将 AI 完全集成到 IT 流程的组织在技术方面的整体投资与其他组织相同。但是，它们会将大部分预算投入到生成式 AI 上。

这些组织在多项绩效指标上优于同行，且服务中断减少了 50%，客户服务满意度则提高了 24%。⁴

API 是指一系列规则集或协议集，它们可支持软件应用程序相互通信并安全地共享数据。在银行自动化领域，API 会连接核心银行系统、CRM 系统、支付网关和合规工具。它们对于跨平台构建集成式工作流和实时服务均至关重要。

BPM 平台采用各种方法来发现、建模、分析、衡量、改进和优化业务战略、流程及工作流。它们可帮助银行规划整个流程、确定需改进的领域，并协调不同系统和自动化组件的协同工作。BPM 在管理跨部门的复杂、多步骤流程方面尤其有用。

云计算是指通过互联网并以按使用量付费的定价方式按需访问计算资源（物理服务器或虚拟服务器、数据存储、网络功能、应用程序开发工具、软件、人工智能驱动式分析平台等）。云平台可提供大规模运行自动化所需的基础设施。它们支持快速部署、灵活的存储空间，并可从任意位置安全地访问系统。银行使用云服务来托管 RPA 机器人、AI 模型和数据分析平台，同时最大限度地减少硬件投资。

IDP 可将 OCR 与 AI 和自然语言处理 (NLP) 相结合，以读取、理解和分类各种文件，甚至还包括具有不同布局或非结构化语言的各种格式。银行使用 IDP 来自动、准确地处理复杂的文件，如贷款申请、财务报表或监管表单。

此类平台允许业务用户或分析师以最少的编码来设计和部署自动化工作流。银行利用它们来快速构建内部工具或自动执行较小的流程，而无需高度依赖 IT 团队。此方法可让自动化更具可扩展性并可跨部门访问。

机器学习是 AI 的一个分支，它致力于使计算机和机器能模仿人类的学习方式。它可让计算机和机器自主执行任务，并通过体验和接触更多数据来不断提高其性能。ML 模型经过训练后可预测结果、对风险进行分类或提供操作建议。

在银行业，ML 有助于完善欺诈检测系统、实现贷款核销自动化，并通过学习历史数据中的模式来为客户提供个性化服务。智能体 AI 可使用 ML 输出做出自主决策、请求缺失的信息或上报复杂的案例，而无需人工干预。

NLP 是计算机科学和 AI 的一个子领域，它使用机器学习来帮助计算机理解、解释和响应人类语言。它对于聊天机器人、语音助手和自动电子邮件处理均至关重要。在银行业中，NLP 有助于实现客户支持自动化、分析客户反馈并从客户投诉或客户服务中心记录等非结构化文本中提取洞察信息。

OCR 可用于将扫描的文档或图像转换为机器可读的文本。在加入或贷款处理期间，银行使用 OCR 从表单、支票、发票和身份证文件中提取数据。与 AI 或 RPA 结合使用时，OCR 可实现以前需要人工审查的文件密集型工作流的自动化。

RPA 使用智能自动化技术来执行人类通常在计算机上执行的基于规则的重复性任务，例如提取数据、填写表单和移动文件。在银行业，RPA 被广泛用于客户加入、帐户维护和交易处理等任务。它几乎无需对现有系统进行任何改动，并可在多个应用程序中运行。

某些银行流程是自动化解决方案的主要目标，因为它们属于规则驱动式重复性任务，且对运营效率和客户满意度都很关键。借助近期的技术进步，银行现在能以更高的速度和精度在不同系统中自动履行复杂的职能。银行自动化用例包括：

地址更改、联系信息编辑或密码重置等例行更新涉及简单的工作流程，而此类流程需遵循严格的逻辑，因此易于实现自动化。聊天机器人或自助服务表单会收集用户的最新信息，而 RPA 机器人则会自动更新相关内部系统，如 CRM、核心银行系统和合规记录。此端到端流程无需客户服务中心参与其中，且可减少等待时间，并确保各平台间的一致性。

加入通常是一个缓慢的手动流程，且涉及身份验证、文件收集和数据录入。它是实现自动化的理想目标，因为这些步骤高度结构化且基于规则。自动化工具可以使用光学字符识别 (OCR) 功能从护照或公用事业账单等扫描文件中提取数据。

然后，机器人会根据内部数据库或第三方提供商（例如，政府身份证登记处）来验证此信息。随后，会自动创建客户档案并预填表单。合规检查（例如，了解客户 (KYC)）则会实时触发。这些自动化功能可将加入时间从几天缩短为几分钟，从而提高了客户满意度并降低了放弃率。

约 65% 的客户服务领导者希望将生成式 AI 与会话式 AI 进行整合，以提高客户满意度。²人工智能驱动式聊天机器人可处理基本的客户服务查询（例如，查询余额、查找附近的 ATM 或重置个人识别码），而无需人工判断。这些机器人能理解自然语言查询，并通过访问从后端系统提取的数据来提供即时答案。

如果机器人无法解决问题，则会将此案例上报给人工客服，并附上对话历史记录，从而确保不丢失任何信息。此混合模式可提高效率，并让工作人员专注于更复杂的支持需求。

银行需处理大量文件，其范围涵盖从抵押贷款申请到合规文件工作。自动化使用 OCR 和智能文档处理 (IDP) 功能从 PDF 或扫描图像等非结构化文件中提取数据。软件程序则会在内容管理系统中对这些文件进行分类、存储和索引编制，使其易于检索和审计。自动执行此流程可减少物理存储需求，并消除耗时的手动索引工作。

欺诈检测需对大量交易进行持续监控，以识别表明存在恶意活动的异常情况。手动监控无法扩展，但人工智能驱动式自动化在此方面则表现出色。机器学习模型可分析客户的行为模式并标记出异常情况，如从陌生地点登录或突然大额取款。

违反相关阈值时，系统可触发自动响应，例如冻结帐户、提醒客户或上报给人工欺诈分析师。此类实时干预措施可显著减少财务损失并与客户建立信任。

例如，巴基斯坦的 Aksari Bank 与 IBM 开展合作，以帮助满足其政府的全新网络安全法规。此新政策要求银行保持基线安全功能，其中包括安全运营中心 (SOC) 和全天候工作的自动响应工具。

由此产生的新 SOC 可将安全事件数量从每天约 700 起减少为不到 20 起。此外，它还通过实施自动响应，将平均修复时间从 30 分钟缩短为 5 分钟。³

KYC 与 AML 合规流程涉及收集详细的个人与财务信息、根据监管观察列表对其进行筛选，以及开展持续的交易监控。这些流程属于重复性且受规则约束的职能，且需很高的准确性和可追溯性。自动化可帮助收集和验证身份文件、执行实时观察列表检查以及根据新信息更新 KYC 记录。

AI 算法可分析交易历史记录以标记可疑行为，从而降低金融犯罪和监管处罚的风险。软件还能自动生成审计跟踪，从而助力实现监管透明度。

贷款处理通常涉及收集财务数据、评估信誉和验证文件。此工作流程还具有重复性、频繁涉及文件且容易出现瓶颈等特点，因此非常适合引入自动化。RPA 机器人可从各种渠道（例如，网络表单、电子邮件和 CRM）收集申请人数据、检查信用评分、验证收入记录并与内部贷款标准进行交叉核对。

AI 甚至还可根据历史模式协助评估风险。此举可简化从申请到决策的整个生命周期，从而减少手动工作和周转时间，同时保持准确性和合规性。

银行会收集大量客户数据，但却往往没有将其充分利用。自动化可根据行为、偏好或交易历史记录来实现动态客户细分。包括生成式 AI 在内的 AI 工具可通过客户偏好的渠道（例如，电子邮件或移动应用程序）创建并提供及时、个性化的服务。

此外，自动化也有助于实时监控活动效果，并根据受众反应调整消息传递。此举可提高参与度，并帮助银行更好地交叉销售或追加销售服务，而无需手动处理。

银行每天要处理数以千计、有时甚至数以百万计的付款，而在各系统间核对这些交易则可能非常繁琐。RPA 机器人可匹配进出付款记录、识别差异并标记异常，以供人工审查。它们还可自动生成对账报告。例如，如果客户已还清信用卡账款，则需将此付款与对账单进行比对，并记入帐户。自动化可确保采用正确的金额而不会出错。

监管机构要求银行定期提交包含详细结构化数据的各种报告。从不同的系统收集这些数据、正确设定其格式并满足紧迫的期限对于员工来说可谓十分艰巨。自动化平台可从多个系统提取实时数据、应用逻辑以对数据进行分类和验证，并生成可供提交的标准化报告。此流程可降低延迟提交、出现错误或不合规的风险，而此类问题可能会招致罚款。

银行自动化的主要优点包括：

更出色的合规与风险管理：自动化系统遵循既定规则并留下审计线索，以便银行更轻松地遵守法规。AI 工具可监控动态并即时标记可疑交易。

跨流程的一致性：自动化工作流每次均会以相同的方式执行任务，从而有助于确保服务交付方式的一致性。

增强客户体验：聊天机器人和自助服务工具可提供更快的服务、更少的错误和全天候支持，以简化客户互动并提高满意度。

更快的决策：人工智能驱动式工具可快速分析大型数据集，以支持信用评分、风险分析和客户定位，并加快决策速度。

提高准确性：自动化可最大限度地减少数据录入、文件处理和交易处理中出现的人为错误。准确性的提高可带来更清洁的数据和更可靠的结果。

提高效率：自动化能比人类更快地完成任务，且可不间断地全天候运行。这意味着开户或贷款批准等流程可在几分钟内完成，而非几天。

降低运营成本：通过使用自动化系统来取代人工工作，银行可降低人工成本，并减少与错误或延迟相关的支出。

可扩展性：自动化可帮助银行处理不断增长的工作，例如增多的客户查询或交易工作量。