导读：《“数字经济+科技向善”金融科技创新实践2021》选自《第二届NIFD-DCITS金融科技创新案例集》28个案例，其中国外案例27个，国际案例1个，由国家物联网联合构建《金融与发展实验室》和《中国信息》由金融科技50人峰会具体推动实施，人民晚报出版社出版。 本期强烈推荐的一个案例：《数字化劳动力RPA研究与实践》。
作者单位：
海通期货有限公司
以下为案例内容：
数字化劳动力RPA研究与实践
1、工艺手动机器人的广泛探索
金融行业对业务运营的要求极高。 目前，期货公司业务经营中存在的主要问题是：（一）人工能力不足，需要投入大量宝贵的人力、物力、财力。 （二）业务流程监控不完善。 （3）业务系统大坝式建设，导致业务流程无法无缝集成，业务需要在多个系统中运行。 作为应对上述挑战的重要技术，机器人流程自动化（RPA）受到了业界的广泛关注和探索。 RPA是一种建立在人工智能和人工技术基础上的技术，利用机器人作为虚拟劳动力，按照预先设定的程序与现有的用户系统进行交互，完成预期的任务。
海通期货2016年制定了三年科技发展规划，以“统一管理、自主可控、业务融合、引领发展”为指导，打造以客户为中心的智慧海通。 作为智慧海通的关键技术之一，海通期货在RPA技术创新与实践领域投入了大量资源，并取得了丰硕成果。 在实现丰富应用的基础上，海通RPA做出了更多创新：通过与业务深度融合，实现对业务需求的快速响应和部署； 通过与其他前沿技术结合，实现业务流程端到端的智能化改造； 通过多机器人协作机制，实现高负荷任务的高效协同处理； 通过引入人机互操作和数据全景可视化技术，实现对人工流程的高效监控； 通过机器人商店的发展，让“RPA人人可用的机器人”成为可能。目前，RPA在应用中已经取得了丰硕的成果。
2、为公司业务打造快速人工赋能和持续优化的服务支撑
（一）海通RPA催生业务与技术紧密合作的工作新模式
海通RPA致力于覆盖所有海通集团用户，赋能业务发展，提升业务效率。 RPA项目根据业务需求，制定业务需求规范和指引，形成业务与技术紧密配合的全新工作模式，实现公司业务快速人工转型并提供持续优化的服务支持，降本增效。 RPA基于原子化、组件化的设计理念，保证技术框架的可重用性和灵活性，秉承红色软件理念，部署方便、快捷、简单。
如图1所示，海通流程人工机器人平台整体架构主要分为三层：前端能力、后端能力、第三方能力。 （1）前端能力是指RPA机器人可以模拟人类完成的一些前端操作能力，接收并执行服务器调度的命令任务，如日常邮件收发、网页信息获取、excel操作、数据处理等。加工等作业。 （2）后台能力主要包括进程管理、调度管理、机器人管理、组件管理、权限管理等后台开发和运维能力。 进行统一的资源管理和调度分配，提供成熟的开发平台，支持业务流程快速开发和投入运营。 高度灵活的控制台管理各类任务的整体生命周期，定期调度资源并负责下发执行脚本，提供机器人整体运行情况的全面监控，实现整个流程执行过程的可视化实时交互，支持流程节点快速登录操作，以及快速故障定位和修复。 整体构建具有良好的可复用性和可扩展性。 （3）第三方能力是指RPA对第三方能力和资源的整合，可以快速整合系统能力。 企业的基础能力越强，RPA的覆盖范围就越广。
同时，工艺手动机器人平台产生了独特的技术设计理念并积累了技术资产。 技术开发过程中的结构和代码用于保证其稳定性、可靠性和安全性，涉及框架设计、开发规范、权限管理、代码库、安全策略等。在整体框架设计层面，充分考虑业务流程复杂度、业务量、关键风暴节点、判断逻辑、检查点等业务影响因素，判断机器人运行时间、运行时间、运行环境等技术影响因素。 因此，在流程执行前、执行中、执行后三个阶段应用最合适的设计理念； 在开发过程层面，从大量实战项目中提取经验并制定了一套开发规范和标准，从目录、命名、注释、版本、日志、排版等多个维度入手，和数据结构，对整个项目开发内容进行管理和控制，从而提高项目效率和质量； 在运营管理层面，本着“集中控制”和人工流程的原则，根据部门职责、运行环境、执行权限，产生了海通的流程人工机器人权限管理办法。 在符合公司规章制度的情况下，管理机器人相关资源和权限； 在开发效率层面，整合了业务流程中的常用操作。 将动作打包成不同的组件并进行统一管理，形成安全可靠、高效便捷的资源库。 通过上述组件库的构建，降低了开发成本，规范了开发模式，提高了开发效率。 最后，安全作为RPA开发的重点关注点，贯穿于整个设计开发过程：主要参数配置安全、信息存储安全、信息传输安全、网络安全、物理环境安全、日志安全、代码安全、组件安全等。安全等方面，有针对性地采取了相应措施。
目前，海通RPA软件机器人平台已经积累了3000多个智能功能工具，可以满足各种应用场景的需求，并对接各种开放标准，支持主流脚本语言，支持各种集合合约，可以不断建立机器人生态链。 实现平台自身的可持续扩张。 同时，海通期货还建设大数据、区块链、人工智能、企业服务总线等基础能力平台或设施。 RPA可以快速与它们结合，完成更多场景的赋能。
（2）海通RPA构建数字化员工应用场景选聘FF模型
根据RPA的技术特点，它适合重复性高、逻辑既定的流程。 RPA机器人擅长完成登录程序、移动文件、读写数据、打开网页以及发送和接收短信。 但如果面临大量物理操作且对应内容无法数字化、业务规则频繁变化、文件格式偶尔变化、需要大量人为主观判断等技术难点的场景， RPA 通常无法做到这一点。 。 针对上述问题，海通自主构建了如图2所示的数字化员工应用场景选择与用人FF模型，建立了业务场景输入、业务场景筛选、场景评估、效益评估的标准方法和评估措施。 需求验收评估计划。 基于流程规则、业务执行规模、可行性评估、收益评估四个“评估因素”（具体描述见表1），对候选应用场景进行全面审核，选择最合适、最具商业价值的应用场景该过程是手动修改的。
（三）海通RPA推广过程中的问题与挑战
2016年，海通RPA投入应用，初期推广实施主要限于运营中心； 2018年初起，延伸至资金托管部、计划财务部； 2019年至2020年将在公司各部门大规模实施推广。 此外，2020年签署了RPA集团合同框架，支持子公司的部署和扩张。
在上述推广过程中，不可避免地要面对一些问题和挑战：
一些业务部门员工一开始可能会拒绝RPA数字化员工，认为RPA取代他们的任务后，他们的工作可能会面临风险。 鉴于此，海通RPA通过多种手段帮助您认识到RPA只是协助您完成一些重复性、低价值的任务。 它并不是要取代真正的员工，而是要解放你的双手，创造更多的成果。 渐渐地，业务人员开始感受到RPA机器人的价值。
RPA程序协助员工完成任务的同时，也保存了大量的员工账户信息。 业务部门的员工很害怕这种敏感信息泄露。 针对这个问题，目前规定程序中的账号和密码信息必须加密后才能保存到脚本中，同时只有业务人员才有手动程序的管理权限。 此外，任何与RPA相关的要求都将首先经过合规部门的初步审查。 在进行敏感任务的人工处理时，关键环节必须经过员工的初步审核和确认，然后才能进行后续处理。
目前，海通RPA已服务总部13个部门和4家子公司。 如此广泛的使用也给RPA的整治带来了巨大的挑战。 对此，海通期货制定了RPA需求流程规范。 所有RPA需求必须通过即将到来的需求流程提出，并且必须首先通过合规和风控的初步审核，然后才能由软件开发中心开发和实施。 异常风险需要与业务方排查。 最终交付前评估并确定控制操作风险的对策。 此外，对于每个RPA流程，都有专人负责准备系统。
在应对问题和挑战的同时，相关团队也选择主动制定专项推广计划，不断扩大RPA在海通内部的品牌影响力。 在公众号中宣传落实“RPA就是数字化，数字化利用RPA”的理念，让员工了解数字化劳动力在处理纷繁复杂事务中的深刻潜力； 研究市场上RPA在金融、运营等特定领域的深度实践，梳理特定领域的实践路线和场景，并会同相关业务部门共同组织RPA研究； 组织全公司的交流活动，邀请深入使用RPA并从中获得明显收益的部门作为嘉宾进行交流，鼓励更多的部门加入RPA应用实践。
3、海通RPA实现人机互操作，高效赋能业务发展
海通RPA在技术和业务场景实践中的创新点包括以下具体场景。
（1）快速满足业务需求，业务赋能疗效明显
RPA 具有快速部署的潜力，可以帮助工人完成大量重复性工作。 通过与业务方的深入合作，实现选择合适的应用场景，最大限度地发挥该技术的优势。
以基金后台控制数据提交为例，该流程由海通期货基金托管部门负责。 需要从资产托管清算系统中导入成都、重庆的资金管控数据文件，然后对文件格式进行处理海通证券网上交易软件，每晚定期提交上交所、深交所。 这个过程对提交数据的准确性有极高的要求。 尽管规则非常明确，但每天在数据导入、格式转换、数据校准、分类提交等环节仍然需要大量的人工工作，数据难以保证。 报告的准确性，甚至忘记提交的情况时常发生。 针对上述情况，业务团队梳理了基本流程、数据节点和规则，利用RPA技术对流程进行人工改造，并设计了RPA机器人辅助数据处理。 在合规的前提下，RPA替代大量人工操作，流程效率提升33%，增强业务数据处理的及时性和准确性。
（2）RPA结合智能技术，实现更大程度的端到端重构
传统的RPA可以归因于基于规则的人工智能（Artificial Intelligence，AI），它擅长处理单一、重复和标准化的流程，但仅限于处理这些已经硬编码在规则中的情况，限制了传统RPA的应用。 为了处理更复杂的业务场景，技术团队将传统RPA技术与其他前沿智能技术深度融合，如字符识别、自然语言处理、语音识别等技术，能力大幅扩展。
通过将RPA与其他智能技术相结合，海通期货实现了一些复杂流程的端到端数字化转型，这是传统RPA难以实现的。 例如，网上开户的智能化初审流程是期货公司非常重要的开户渠道。 对于单一开户，初审人员需要按照固定流程梳理开户要素。 目前，海通期货每年通过互联网开户的客户数以百万计，因此这方面的工作量巨大。 然而，传统的RPA很难手动识别每个初级审核要素项。 针对这一挑战，海通RPA利用模式识别技术，建立了专门的智能预审模块，实现了共5个大项、22个子项的高效识别和预审。 初审者只需在此基础上进行评审即可。 通过这项工作，海通网上开户效率得到了大幅提升。 开户时间方面，平均处理时间缩短至0.91分钟，缩短44.85%。 从人均日处理能力来看，较分散经营阶段增长了3.63倍。 同时，初审出错率也大幅降低，有效控制分行业务代办全流程，降低操作风险，基本实现开户零差错。
(3)机器人高效协同处理高负荷任务
传统RPA通常仅使用单个机器人完成一项任务，但海通RPA为机器人提供了“协作”的智能特征，以满足复杂业务流程的需求，使多个机器人通过协作共同完成一项负责的任务。 在协同工作中，各机器人随时待命，分工明确，指挥调度可实现界面化操作，达到技术套接字连接的水平。
以基金托管部基金外包产品的手工市值流程为例，每天晚上大约有数千个产品需要完成相应的市值对账工作，对数据准确性的要求非常高。 这项任务一直非常复杂，需要专门的人员。 。 但随着基金规模不断缩小海通证券网上交易软件，继续减少处理此事的专职人员成本是不可接受的。 为此，海通开发了RPA机器人协同处理技术来应对上述困难：当资金规模减少时，只需要减少更多的RPA虚拟员工即可应对。 目前，多个RPA虚拟员工协作分工。 如图3所示，资金托管部门可以在每晚下班前完成当天的市值对账工作，只需要投入少量的人力进行数据核对。 实践证明，采用RPA协作技术，除了处理速度更快之外，更重要的是数据的准确性更高，大大提高了员工的工作幸福感。
（4）人机互操作，数据全景可视化监控
不仅通过RPA机器人实现人工操作，海通RPA平台还提供实时查看整体任务执行情况的功能，使流程可视化、可监控。 RPA平台还提供快速灵活的大屏定制功能。 开发者可以通过组装后端组件，快速定制监控页面，动态绑定监控指标数据。 对于一些无法直接从系统socket获取的数据，RPA还具有从业务系统页面快速抓取的功能。 目前，海通期货已针对不同业务领域定制开发了多种监控大屏，如清算监控大屏、智能初审大屏、关键流程试点提醒大屏等。 期货业务与RPA人工平台的结合，以全景可视化的方式为业务运营提供监控保障，实现监控工具和监控数据的价值优化。
（5）开发机器人商店，实现人人都可以订阅的RPA机器人
随着RPA在海通的广泛应用，存在一些高度重叠的需求场景。 如何充分利用现有机器人而不是重复开发来满足这一需求，是海通迫切需要解决的问题。 面对这一问题，海通选择积极开发RPA机器人软件商店，对可共享的RPA基础能力进行统一管控。 RPA机器人通过应用商店实现通用场景机器人和定制场景机器人的订阅、启动、暂停、删除等功能。 RPA开发者可以通过云端将机器人推送到各个终端的门店，根据业务需求集成和更新机器人功能，防止重复开发。 用户无需单独安装众多RPA应用，通过商店即可实现机器人的使用以及作业过程中的状态监控。 目前，海通RPA已研发出陌陌聊天机器人、值班提醒机器人、合同校验机器人、发票核对机器人等多种特种机器人。 员工可以在线浏览商店并下载自己感兴趣的机器人在本地使用。 可订阅的机器人商店让每一位员工都能享受到RPA技术带来的便利。
4、持续打造各领域专属机器人，推动业务发展和创新
海通期货早在2011年就开始探索RPA技术在人工运维方面的实际应用，2016年海通期货作业中心率先实现了核心业务操作的全面监控和人工清算，并拓展了多项人工操作后续业务运营中的场景。 2018年以来，随着应用场景的不断丰富，计划财务部、资金托管部、证券金融部等部门纷纷推出RPA产品。 近两年情景下降率保持在37%以上，预计未来几年也将保持不变。 高速下降。 截至2020年底，RPA已推广总部部门10余家，其中子公司4家。 总部已有137台商业机器人坐席，涉及247道人工流程，基本覆盖运营、零售、财务、清算、估值、报告等。 交割、监管、日常管理等期货行业常见业务场景，每天至少节省人力259小时。 财务机器人在费用报销、采购到付款、总账到报表、税务管理等几个典型流程中提高质量和效率； 运维机器人帮助IT运维在设备发现、数据备份、配置检测、变更等日常任务场景中实现重复性工作的手动化； 清算机器人实现清算过程的人工操作，实现清算监控、操作、管理的标准化，保证清算的安全、稳定、高效； 市值对账机器人实现资产市值核算流程中市值前的单据处理及后续对账、发送短信、同步数据等。随着专业领域场景的深入探索，海通期货持续打造专属机器人在各个领域推动业务发展和创新。
目前，海通期货RPA已在业务部门深入扎根。 开发者和业务人员不断沟通，探索新的手动场景，推动乃至推动业务快速发展。 业务部门使用RPA的场景数量和人工流程能力逐渐成为判断其信息化水平的重要指标。 RPA作为人工智能技术落地的加速器，让业务流程更加智能化。
（一）海通RPA带来的社会效益和经济效益
1、为集团降本增效
首先，随着RPA的不断推广，降本增效的效果最为明显。 目前，海通总部RPA每天节省人力超过259小时，大大节省了公司的人力成本。 而且，RPA相关系统平台已全面部署在行业领先的海通金融云上，相当于减少了100多台物理PC机，降低了公司的硬件采购成本。 RPA可以快速实现异构系统的互联，节省相应的开发和改造成本。 此外，自主可控的海通RPA软件平台目前支持集团部署，子公司可根据业务需求无限制部署，节省集团扩张成本。
2、提升业务服务能力
海通RPA已在多个部门得到应用。 对于RPA需求较多的业务部门，将派驻专职技术人员，在保证业务手工流程稳定运行的同时，第一时间满足业务方的开发支持需求。 RPA技术人员在服务好业务部门的同时，也深入业务，与业务人员一起探索新的人工场景，积极推动业务发展。
3、提升合规与风控能力
截至目前，海通期货已陆续在期权定价初审、市场风险监测、证券账户开立、债券承销、公共信息报告、监管报告等细分领域部署RPA，支持账户管理、交易执行、风险管理、内部控制等。审计。 和客户服务业务。 同时，重要的业务操作将由机器人通过陌陌、邮件、短信等方式进行人工提醒，并及时对相关人员进行提醒和监督。 海通RPA在保证工作质量的前提下，及时完成了合规和风控任务的要求，得到了企业管理层和实际操作人员满意的反馈和建议。
（2）海通RPA获得业界广泛认可
五年来，海通RPA相关工作得到了业界的广泛认可。 多家期货、银行、保险公司来到海通期货参观交流。 RPA最佳实践已在应用分会等金融科技创新行业会议上多次分享。 此外，相关工作还荣获中国计算机用户商会云分会云鹰最高成就项目奖、RPA中国年度最佳实践案例等多项行业奖项。 2021年4月，海通期货顺利通过中国信息通信研究院第一轮RPA系统及工具应用成熟度评估评估，成为行业内首批通过本次评估的期货公司。 。 同时，海通期货作为RPA产业推进矩阵“RPA产品能力标准编制单位”，参与行业标准《人工机器人流程评估规范》的制定，为提升RPA整体标准化水平贡献力量技术在行业的应用和推动其快速有序发展的一股力量。
5、打造中国领先的科技型投资银行
海通期货仍坚持“集团化、国际化、信息化”的发展战略，在“统一管理、自主控制、一体化业务、领先发展”的指导下，持续加强信息技术投入，积极拥抱发展顺应金融科技浪潮，加强金融科技研究与应用，赋能业务，打造中国领先的科技型投资银行。 目前，海通期货RPA仍处于快速下滑期，未来将继续在以下方面开展更多工作。
（一）RPA数字化工作者操作整改
可以预见，未来RPA数字化工作者将会越来越强大，其运营管理也将变得越来越重要。 对于RPA数字化员工来说，需要进行全面的监控和安全整顿，这就需要建立完善的数字化员工运行监控机制，全面掌控其流程运行的各种状态，比如这些人的分布、健康状况、管理分配等。随着业务领域的扩大和技术的进步，数字化员工的运用是一个不断演进的过程。 只有不断完善理念并付诸实践，才能构建不断完善、优化的数字化员工体系。
（二）RPA与人工智能进一步融合
RPA与人工智能技术的结合具有广泛的应用前景。 不仅可以完成基于规则的简单重复性工作，还可以结合RPA和机器学习，完成身份信息的智能初审、智能文本识别与分析、服务场景辅助决策等。 、个性化推荐等需要较高智能的任务。 传统RPA仅执行预先定义的流程，没有主动决策能力，并且在初始化和运行过程中需要人参与监控，以确保执行的准确性。 With the development of artificial intelligence technology, RPA will evolve into intelligent process automation (Intelligent Process Automation, IPA). The function of IPA is more and more established, and it can make intelligent decisions in complex scenarios. Facing this vision, Haitong Futures is striving to advance on the road of scientific and technological innovation, and will continue to actively practice the combination of RPA and cutting-edge intelligent technology, further improve the coverage of its application scenarios, and install "eyes" and "ears" for it , "mouth" and "brain", so that it has the ability of independent identification, analysis, decision-making and execution, and guides it to upgrade to a real process intelligent transformation.
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