利用RPA在反洗钱客户风险监测自动化，可以考虑以下几个方面：

1. 收集并整理可疑客户、交易数据：利用RPA收集所有与客户有关的数据，包括但不限于交易记录、客户资料、财务报表等。这些数据可以通过银行内部的系统、外部的公开数据源等途径获取。
2. 基于机器学习的风险引擎产生风险警报：利用RPA中的基于机器学习的风险引擎，对收集到的可疑客户、交易数据进行自动化分析，识别出可能存在洗钱等非法行为的客户，并产生风险警报。
3. 处理风险警报：当风险引擎发出警报后，RPA可以自动对相关交易和客户资料进行进一步的分析和审查，以确定是否存在非法活动。如果发现可疑行为，RPA可以自动暂停该客户的账户或向相关部门报告。
4. 自动化信息筛选和报告编写：RPA可以根据预先设定的规则，自动化地从交易记录和客户资料中筛选出关键信息，并生成反洗钱报告。这些报告可以用于银行的内部审查和监管部门的外部审查。

总之，利用RPA可以帮助银行自动化反洗钱客户风险监测的各个环节，提高工作效率和准确性，减少人为错误和漏报，从而更好地保护银行和客户的利益。