证券RPA的构建框架

在激烈的市场竞争中,提升证券经营机构内部运营管理水平,降低客户服务的成本,加快实现智能化运营与数字化运营,已成为证券企业的基本诉求。

证券行业在日常业务中积累了海量的基础数据,如客户信息数据、交易数据以及市场数据等,而快速处理数据,并最大化发挥这些数据的价值对于证券企业的运营至关重要。

而且证券信息系统业务连续性要求高、数量庞大、框架参差不齐、复杂程度高,因此证券自动化流程建设往往需要综合考虑系统现存的问题与解决成本。采用RPA方式的非侵入性改造可以使得工作性能很大的提升。

证券RPA的构建框架

证券系统流程存在的难点

  • 流程涉及多系统。金融行业产品多、对接外部多,清算交收流程复杂。
  • 细分流程步骤多。流程划分通常不是以业务基础考虑,操作员对此理解不够深刻。
  • 业务流程优化困难。系统历史原因,复杂流程可优化成本与风险高。
  • 系统限制,需要人工核对。金融企业内外网隔离,大范围互联互通的可能性不大。

RPA应用于证券业的三阶段

结合证券行业的实际情况, RPA机器人流程自动化的流程设计应该包括一下三个阶段:

  • 服务化。分析流程处理各信息系统之间对接环节,实现系统之间服务共享,能够从服务于数据角度最直接实现信息流程自动化,但要求系统接口符合规范性以及改造成本比较大。
  • RPA自动化。对于无法实现服务改造的系统或改造成本过大的系统,证券公司可以考虑通过运营机自动执行重复性、规律性或跨系统的手工操作,实现在最小改造的代价下提升运营效率并降低风险。
  • IPA智能化。目标实现将智能机器转化为虚拟劳动力,充分使用机器学习与智能分析,将人工干预的比重降到最低,实现真正智能化的运营模式。这也是证券自动化流程建设框架的愿景。

为了实现上述三个阶段与目标,建设流程自动化框架的目标系统需要考虑的RPA技术本身5大技术特性:

  • 操作重复性高且频率频繁;
  • 有特定规则,不需要员工进行复杂的判断;
  • 流程标准化程度高,特殊情况较少;
  • 流程前期处理以结构化数据为主,并且可以进行电子化传输;
  • 往往需要在两个以上系统之间进行交互。

RPA机器人在数据处理和提升券商业务办理效率方面卓有成效。特别是在诸如数据报送、账户业务、存管业务、交易数据处理、估值核对、系统清算等业务场景,RPA机器人都发挥着强大的实力。

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