超自動化技術推動證券業務智能化發展

田延杰 張珂 劉艷麗

如今，證券業在提升運營效率、降低企業運營成本、控制操作風險方面的發展面臨新的機遇和挑戰，必須通過金融科技的新思路、新方法來應對，主要包括以下挑戰：

第一，信息孤島現象比較嚴重，因而跨系統操作自動化及信息共享需求迫切。

第二，人工仍然需要應對許多重復、簡單、繁瑣的事務性流程工作，工作效率亟待提高，人工成本壓力越來越大。

第三，證券公司原有合規管理框架日益臃腫低效，大量新的業務需求上線，手工測試導致新需求遲遲不能響應。

自2001年起機器人流程自動化（RPA）就在國外興起，在國外的發展已相對成熟，并在不同的應用領域中嘗試了RPA的試點工作，積累了豐富的經驗。在國內證券行業來看，證券自動化流程建設在多個業務已有落地案例。

總體看來，RPA的發展經歷了以批處理腳本和觸發器、BPM為中心的流程自動化、RPA逐漸興起試點應用以及基于AI的超自動化發展。

根據APQC理論對流程歸類和自動化拆分，按照Lv0 ～ Lv4分級，對公司流程體系分成業務運營、業務支撐和管理服務流程等，基于旅程的端到端流程自動化拆解，形成以RPA為核心，添加AI、流程挖掘、分析和其他高級工具，全面擴展自動化組合能力。

其次，結合對業務的理解，端到端打通客戶的全生命周期服務旅程，從業務活動單元分析出業務流程需要的平臺AI支撐能力，識別出在業務場景中使用的機會，發現市場、分析市場、分析客戶與推薦環節可以采用大數據、人工智能等技術手段賦能流程，端到端執行RPA、AI、ML等技術。

最后，對客戶的服務流程進行串聯，通過超自動化平臺的相關技術對用戶決策點進行賦能實現，借助機器人流程自動化、光學字符識別等技術，整合圖形圖像識別、OCR等AI模型算法，實現端到端的AI識別、分析，擴展機器人的應用邊界。

例如，中泰證券積極探索和實踐新興技術與業務融合，通過超自動化技術、信息化支撐、數字化賦能、智能化創新，金融科技與業務的高融合，成為公司發展的核心競爭力。在人力成本支出大規模降低、推動數字化轉型和流程標準化、端到端流程全生命周期流程體驗等方面提升明顯，加強金融科技能力建設，提高了應對風險的能力，提升了證券業服務水平。

全球經濟和產業格局加速調整，證券行業應當把握金融科技的時代浪潮，加速轉型升級，提高應對風險能力，提升證券業服務水平。RPA與人工智能技術的結合正朝著更廣更深的方向發展，未來將覆蓋更多的場景。