实在RPA+大模型：让银行业数字化更高效

实在智能的实在RPA机器人与大模型技术协同，正为银行业数字化转型注入强劲动力，带来前所未有的变革机遇。

 

以下从应用场景、转型价值、实践案例及挑战对策，解析实在RPA与大模型如何重塑银行业态：

 

 

一、实在RPA机器人+大模型：银行业核心应用场景落地

 

 

1.客户服务与交互

 

实在智能RPA机器人搭配大模型，让智能客服实现更流畅的自然语言交互，客户通过文字或语音即可快速解决常见问题，显著提升满意度与忠诚度。

 

像招商银行的智能财富助手小招、AI-Agent，便借助实在RPA的自动化能力与大模型的语义理解优势优化服务；同时，大模型结合实在RPA采集的客户数据，能精准推送个性化金融产品建议，强化客户粘性。

 

 

2.风险管理

 

信用评估场景中，实在RPA机器人自动抓取客户信用历史、财务状况等多维度数据，交由大模型快速精准分析，为贷款审批、信用卡发放提供科学决策依据；

 

欺诈检测方面，实在RPA机器人实时同步交易数据、行为模式，大模型即时识别潜在欺诈与异常交易，大幅提升银行风险应对能力。

 

 

3.量化交易与投资决策

 

实在智能RPA机器人可自动化执行大模型制定的量化交易策略，通过分析海量金融数据与市场信息，捕捉交易机会并实时调整，降低成本、提升稳定性；

 

投资决策中，实在RPA机器人辅助大模型完成市场分析、投资组合优化，为投资经理提供精准支持。

 

 

4.运营与管理

 

内部运营上，实在RPA机器人结合大模型自动化处理人力资源、日常办公等重复性任务，如工商银行的“工小办”，借助实在RPA与大模型提升内部服务效率、降低人力成本；

 

内部审计与合规场景中，实在RPA机器人自动采集业务数据，大模型快速分析排查风险点与违规行为，简化合规流程。

 

 

5.产品研发与创新

 

大模型依托实在RPA机器人收集的市场数据，分析需求与竞争态势，为新产品开发提供灵感；同时，实在RPA机器人收集用户反馈，辅助大模型优化软件产品，加速研发验证，提升产品质量。

 

 

二、实在RPA与大模型：推动银行业转型的核心价值

 

 

1.提升服务效率与质量

 

大模型的智能化、个性化能力，搭配实在RPA机器人的自动化优势，让客户服务响应更快、体验更佳；同时，RPA机器人承接重复性工作，释放人力聚焦高附加值服务与创新。

 

 

2.强化风险管理能力

 

实在RPA与大模型的协同，实现客户信用精准评估、欺诈行为及时识别，有效降低不良贷款率与欺诈损失，筑牢银行风控防线。

 

 

3.促进业务创新与发展

 

在智能投顾、财富管理等领域，实在RPA机器人与大模型联手提供个性化投资建议与资产配置方案，拓展银行业务边界，创造新的增长点。

 

 

4.加速数字化转型

 

实在智能的RPA+大模型，是银行业数字化转型的关键驱动力，助力银行构建智能化、数字化业务流程与决策体系，提升核心竞争力。

 

 

三、银行业：实在智能RPA+大模型实践案例参考

 

 

1.工商银行

 

工商银行率先完成开源大模型私有化部署，接入“工银智涌”矩阵，并集成实在RPA相关技术能力，赋能20多个业务领域、落地200余个场景。客户服务端，“工小慧”借助实在RPA+大模型实现“智能全旅程陪伴”，通话时长压降约10%；风控端，“工小审”通过实在RPA机器人自动采集信贷数据，大模型完成风险评估与审贷建议，实现对公信贷“智慧审贷”。

 

 

2.邮储银行

 

邮储银行依托“邮智”大模型，集成实在RPA机器人的自动化能力，本地部署相关模型，在多模态处理、算力节约等方面显著提升，优化业务全流程效率。

 

 

3.其他银行

 

浦发银行、北京银行等多家机构，均引入大模型并搭配实在RPA技术，实现业务流程智能化升级，同步提升运营效率与服务质量。

 

 

四、银行业应用挑战与实在智能应对方案

 

 

1.数据安全与隐私保护

 

 

挑战：银行敏感数据多，大模型应用中易出现信息泄露风险。

 

对策：借助实在智能RPA机器人的加密传输功能，对训练数据进行脱敏、匿名化处理；制定数据使用规范，搭配RPA机器人的自动化审计能力，定期检查模型运行，配合独立风控团队强化安全防护。

 

 

2.模型可靠性与业务精准度

 

 

挑战：银行业务规则严谨，大模型可能出现理解偏差。

 

对策：建立验证纠偏机制，通过实在RPA机器人自动筛选模型输出结果，关键场景（如投资决策）叠加人工检验，确保业务精准度。

 

 

3.系统整合与实施落地

 

 

挑战：银行系统繁杂，大模型与业务环节衔接难度大。

 

对策：实在智能提供定制化RPA+大模型解决方案，协助银行设计项目路线图，通过RPA机器人解决数据标准化、系统适配问题，联动业务部门实现高效落地。

 

 

4.人才与组织建设

 

 

挑战：缺乏兼具技术与银行业务知识的复合型人才。

 

对策：实在智能提供技术培训支持，助力银行搭建跨领域人才队伍；同时，通过RPA+大模型简化操作流程，降低技术应用门槛，配合组织创新文化建设，推动技术落地。

 

 

五、总结

 

 

实在RPA与大模型的协同，正加速银行业数字化转型进程，从服务、风控、运营、创新多维度驱动行业高质量发展。尽管面临数据安全、系统整合等挑战，但借助实在智能的技术解决方案与科学应对策略，银行可充分发挥RPA+大模型的优势，突破业务瓶颈，在金融行业竞争中占据主动，为行业繁荣注入持续动力。