RPA 应用 | 助力银行反洗钱监管，完成 7 成补录工作

众所周知，洗钱是一种将非法所得合法化的行为，严重危害着国家经济的健康发展。它不仅破坏市场微观竞争环境，损害市场机制的有效运作和公平竞争，还影响着金融市场的稳定，增加金融机构的运营风险。

按照人民银行反洗钱“三号令”中对客户信息管理的要求，银行机构需对反洗钱系统中未自动采集到的客户基础信息和交易明细信息的大额交易进行人工补录，以实现对洗钱行为的监管。

以某银行为例，行内每天反洗钱补录待处理数量超过 10000 笔，而单个人工每天最多只能补录 400 笔，为此该行需安排30 个专职人员集中处理反洗钱补录工作。该项工作不仅耗费大量人力，同时，由于人工操作系统抓取数据效率低下，海量数据容易造成人工误操作，准确性无法得到保证。显然想解决这个问题，反洗钱和流程自动化是最好的结合。

解决方案

在反洗钱交易中，大部分交易场景的补录规则是固定且清晰的，只有少部分复杂场景需要人工经验判断。利用 RPA 机器人对交易场景进行识别，判断所属场景分类。

RPA 机器人有着非侵入性的特点，可以进行跨系统数据收集、合并、筛选和系统录入，并根据所属场景的补录规则进行缺漏信息的自动补录，从而实现反洗钱数据从“筛选”到“收集”到“录入”的全自动化处理。

实施步骤

1）  RPA 机器人自动登录系统，进入反洗钱组件并领取待处理任务。

2）  随后对交易场景进行识别，根据既定的补录规则进行补录。

3）  对不可识别的复杂场景 RPA 设置为延后任务，等待人工处理。

应用效果

通过反洗钱补录机器人，可有效助力反洗钱监管。目前，应用 RPA 机器人可代替人工完成 70% 可识别场景的补录。

1、节省人力: 目前全行的反洗钱补录全部集中至业务处理中心进行处理，以前需要 30 人专职处理。应用 RPA 技术后，只需 12 人即可完成全行反洗钱补录，直接释放 18 人投入其他工作，有效节省了人力成本。

2、处理效率高：机器人每笔任务平均补录时间为20 秒，是人工处理效率的 3 倍。

3、准确性提升:L 人工跨系统处理数据无法避免的出现看错、输错、遗漏等问题，产生一定的错误率。机器人根据固定规则进行补录，处理正确率实现了 100%。