超自动化技术推动证券业务智能化发展

田延杰 张珂 刘艳丽

如今，证券业在提升运营效率、降低企业运营成本、控制操作风险方面的发展面临新的机遇和挑战，必须通过金融科技的新思路、新方法来应对，主要包括以下挑战：

第一，信息孤岛现象比较严重，因而跨系统操作自动化及信息共享需求迫切。

第二，人工仍然需要应对许多重复、简单、繁琐的事务性流程工作，工作效率亟待提高，人工成本压力越来越大。

第三，证券公司原有合规管理框架日益臃肿低效，大量新的业务需求上線，手工测试导致新需求迟迟不能响应。

自2001年起机器人流程自动化（RPA）就在国外兴起，在国外的发展已相对成熟，并在不同的应用领域中尝试了RPA的试点工作，积累了丰富的经验。在国内证券行业来看，证券自动化流程建设在多个业务已有落地案例。

总体看来，RPA的发展经历了以批处理脚本和触发器、BPM为中心的流程自动化、RPA逐渐兴起试点应用以及基于AI的超自动化发展。

根据APQC理论对流程归类和自动化拆分，按照Lv0 ～ Lv4分级，对公司流程体系分成业务运营、业务支撑和管理服务流程等，基于旅程的端到端流程自动化拆解，形成以RPA为核心，添加AI、流程挖掘、分析和其他高级工具，全面扩展自动化组合能力。

其次，结合对业务的理解，端到端打通客户的全生命周期服务旅程，从业务活动单元分析出业务流程需要的平台AI支撑能力，识别出在业务场景中使用的机会，发现市场、分析市场、分析客户与推荐环节可以采用大数据、人工智能等技术手段赋能流程，端到端执行RPA、AI、ML等技术。

最后，对客户的服务流程进行串联，通过超自动化平台的相关技术对用户决策点进行赋能实现，借助机器人流程自动化、光学字符识别等技术，整合图形图像识别、OCR等AI模型算法，实现端到端的AI识别、分析，扩展机器人的应用边界。

例如，中泰证券积极探索和实践新兴技术与业务融合，通过超自动化技术、信息化支撑、数字化赋能、智能化创新，金融科技与业务的高融合，成为公司发展的核心竞争力。在人力成本支出大规模降低、推动数字化转型和流程标准化、端到端流程全生命周期流程体验等方面提升明显，加强金融科技能力建设，提高了应对风险的能力，提升了证券业服务水平。

全球经济和产业格局加速调整，证券行业应当把握金融科技的时代浪潮，加速转型升级，提高应对风险能力，提升证券业服务水平。RPA与人工智能技术的结合正朝着更广更深的方向发展，未来将覆盖更多的场景。